Studienüberblick

 

Der Master "Wirtschaftsingenieurwesen" (WIN) ist ein interdisziplinärer Studiengang, der aus ingenieur- und wirtschaftswissenschaftlichen Teilen besteht.

Die Herausforderungen für Unternehmen liegen in der permanenten Innovation von bestehenden Produkten und Dienstleistungen, um erfolgreich am globalen Markt bestehen zu können. Dazu ist es notwendig, anspruchsvolle Technologie mit wirtschaftlichem Denken zu verbinden. Das Masterstudium enthält daher sowohl technische Module (z.B. "Smart Machines" und "Smart Material Scienes") als auch Module mit einem wirtschaftlichen Fokus.

Ein wesentlicher Schwerpunkt in der strategischen Unternehmensentwicklung stellt aktuell die digitale Transformation dar. Der Masterstudiengang "Wirtschaftsingenieurwesen" vermittelt dazu die notwendigen Kompetenzen, um die Zukunft aktiv mitzugestalten.

Die Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums sind in der Lage, die erworbenen Kompetenzen selbständig und eigenverantwortlich in der späteren beruflichen Praxis anzuwenden. Es eröffnen sich branchenübergreifend vielfältige Karrieremöglichkeiten im mittleren und gehobenen Management.

 

KurzformWIN / WIT
StudienartVollzeit / Teilzeit
Regelstudienzeit3 Semester / 6 Semester
AbschlussMaster of Engineering (M.Eng.)
StudienstartWintersemester 
und Sommersemester *
Zulassungsbeschränkungspezifisch
VorlesungsortAnsbach
UnterrichtsspracheDeutsch
StudiengangleitungProf. Dr.-Ing. Alexandru Sover
Studienfachberatung

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Studierendenservicestudierendenservice.win(at)hs-ansbach.de
Informationsveranstaltung

30.01.2024, 17 Uhr
online per Zoom
Zoom-Link
Keine Anmeldung erforderlich

* Bei Beginn im Sommersemester erfolgt der Einstieg in das 2. Fachsemester,
   im anschließenden Wintersemester wird das 1. Fachsemester besucht.

Zulassungsvoraussetzungen und Bewerbung zum Studium

Der Master-Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen (WIN) startet immer zum Winter- und Sommersemester.

Voraussetzung für die Bewerbung ist ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium in einem einschlägigen Studiengang mit einer Prüfungsgesamtnote von mind. 2,5, dessen Umfang in der Regel 210 ECTS-Punkte umfasst. Als einschlägige Studiengänge gelten ingenieurwissenschaftliche Studiengänge wie Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrotechnik, Maschinenbau, Kunststofftechnik sowie (Wirtschafts-)Informatik.

Alle Informationen zur Bewerbung finden SieHIER.

Studienaufbau

Der Masterstudiengang „Wirtschaftsingenieurwesen” umfasst 90 ECTS, die auf drei Semester im Vollzeitstudium und sechs Semester im Teilzeitstudium aufgeteilt sind. Dabei sind Module vorhanden, die einen technischen oder wirtschaftlichen Schwerpunkt haben. Eine Reihe von Veranstaltungen verknüpft die technischen Aspekte mit einer betriebswirtschaftlichen Betrachtung.

 

Über Wahlpflichtmodulen ist eine individuelle Profilbildung möglich. Die umfangreiche Teamorientierte Projektarbeit bereitet hervorragend auf das spätere Berufsleben vor, da hier eine Aufgabenstellung in Kooperation mit Kommilitonen*innen eigenständig strukturiert und bearbeitet wird. Im Studium werden insbesondere die in den Unternehmen relevanten Themen wie Digitalisierung (Industrie 4.0), Künstliche Intelligenz, smarte Materialien und nachhaltiges Wirtschaften einen hohen Stellenwert einnehmen. Hierfür sind auch mehrere moderne Labore mit Maschinen und Software verfügbar, um die theoretischen Themen im praktischen Umfeld zu vertiefen. Das Studium wird mit einer wissenschaftlichen Masterarbeit abgeschlossen, die häufig in Zusammenarbeit mit einem Industriepartner entsteht. Nach erfolgreichem Abschluss des Studiums wird der international anerkannte akademische Grad Master of Engineering (M.Eng.) verliehen.
 

Perspektiven

Das Masterstudium Wirtschaftsingenieurwesen ist hoch anerkannt bei Unternehmen aller Branchen. Insbesondere eröffnet es, durch die Kombination von Technologie und wirtschaftlichem Know-how, hervorragende Möglichkeiten, um im Laufe des Berufslebens Führungsverantwortung bis zum Top-Management zu übernehmen. Dies gilt sowohl für Tätigkeiten in kleinen- und mittelständischen Unternehmen sowie auch in international agierenden Konzernen. Auch der Weg in die Forschung und öffentliche Verwaltung stehen offen. Somit sind verschiedenste Branchen das zukünftige Betätigungsfeld:

  • Automotive
  • Flugzeugindustrie
  • Maschinenbau / Elektrotechnik
  • Kunststoffindustrie
  • Chemie-, Pharma- und Lebensmittelindustrie
  • Forschungseinrichtungen

Die Karrieremöglichkeiten liegen in verschiedenen Unternehmensbereichen wie der Entwicklung, der Produktion, dem Vertrieb oder der Unternehmensberatung. Beispielsweise sind folgende Positionen geeignet:

  • Business Unit Leitung
  • (Teil-) Entwicklungsleitung
  • Chief Technology Officer (CTO)
  • Produktionsleitung
  • Projektleitung
  • Unternehmensberatung
  • Innovationsmanager/-in
  • Vertrieb / Business Development
  • Produktmanagement

Personen

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover – Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover

Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

0981 4877-527 51.1.21 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover – Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Laserschutzbeauftragter der Hochschule Ansbach
  • Professor für Verbundwerkstoffe

Lehrgebiete:

  • Werkstofftechnik
  • Smart Materials
  • Kunststofftechnik
  • Kunststoffverarbeitung
  • Prüftechnik & Analyseverfahren
  • Fügetechnik
  • Prototyping und Design

Forschungsfelder:

  • Intelligente Werkstoffe
  • Kunststoffverarbeitung
  • Kunststoffprüfung, -analyse
  • Laserbearbeitung
  • Entlackung von Kunststoffbauteilen
  • Entschichten von Hybridmaterialien
  • Additive Manufacturing (FDM/FFF; SLS, SLA)
  • Produktentwicklung

Publikationen (Auszug)

  • 1. A. Sover, M. Zink, T. Vogel and R. C. Ciobanu, "The Use of Laser Technology for Recycling Hybrid Electronic Waste," 2022 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), 2022, pp. 360-363, doi: 10.1109/EPE56121.2022.9959803
  • 2. Mihalache A-M, Ermolai V, Sover A, Nagîț G, Boca M-A, Slătineanu L, Hrițuc A, Dodun O, Rîpanu M-I. Tensile Behavior of Joints of Strip Ends Made of Polymeric Materials. Polymers. 2022; 14(22):4990. https://doi.org/10.3390/polym14224990
  • 3. Boca, M.-A., Sover, A., Slătineanu, L., Determining the Influencing Factors on the Cooling of a 3D Printed Thermoforming Mould. Macromol. Symp. 2022, 404, 2100399. https://doi.org/10.1002/masy.202100399
  • 4. Ermolai, V., Sover, A., Nagit, G., Strength of Contact Geometry for Multi-material 3D-Printed Samples. Macromol. Symp. 2022, 404, 2100320. https://doi.org/10.1002/masy.202100320
  • 5. Sover, A.; Ermolai, V.; Raichur, A.M.; Ciobanu, R.; Aradoaei, M.; Lucanu, N. Feasibility of Producing Core-Shell Filaments through Fused Filament Fabrication. Polymers 2021, 13, 4253. https://doi.org/10.3390/polym13234253
  • 6. Ermolai V., Sover A. and Nagîț G., Design and physical validation of a non-planar interlocking element for tubular structures, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 1235, The 25th Edition of International Conference (IMANEE 2021) 21/10/2021
  • 7. Sover, A. (2019). Research on the Process of Paint Removal from Thermoplastic Materials by Laser. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 564. 012028. 10.1088/1757-899X/564/1/012028.

Weitere Publikationen  siehe Liste

Violetta Remel

Violetta Remel – Fakultätsassistentin Technik

Fakultätsassistentin Technik

Funktionen:

  • Fakultätsassistentin Technik

Betreute Studiengänge:

  • Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Nachhaltige Ingenieurwissenschaften (AIW/NIW; AIW läuft aus)
  • Smart Energy Systems (SES)
  • Sustainable Building Systems (SBS)
  • Wirtschaftsingenieurwesen (WIN/WIT)
Ralph-Peter Kappestein – Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Ralph-Peter Kappestein

Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

0981 4877-143 BHS 3.02 (Brauhausstraße 15, 91522 Ansbach) nach Vereinbarung vCard

Ralph-Peter Kappestein

Ralph-Peter Kappestein – Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Funktionen:

  • Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

0981 4877-573 51.1.7 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Funktionen:

  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG / WIN)
  • Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
  • Vorsitzender Prüfungskommission Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)
  • Leiter Institut für Digital Production Management (IDPM)

 

Lehrgebiete:

  • Automatisierungstechnik
  • Digitalisierung in der Industrie
  • Manufacturing Execution Systems (MES)
  • Angewandte Künstliche Intelligenz
  • Industrie 4.0

Forschung und Weiterbildung:

  • Digitalisierung, IoT, Digitale Transformation
  • Manufacturing Execution Systems, Scheduling
  • Strategieentwicklung (Masterplan, KPIs, Scorecard)

Vita:

  • Professor, Hochschule Ansbach
  • Leiter Strategie, Siemens AG, Digtial Factory
  • Leiter Business Development IT,Siemens AG, Digital Factory
  • Projektleiter, Leiter Consulting MES, Siemens AG, Software House
  • Wissenschaftlicher Assistent, Lehrstuhl FAPS, Universität Erlangen
  • Studium Maschinenbau, Universität Erlangen

Publikationen (Auszug):

  • Predictive Maintenance und Condition Monitoring für Lötanlagen – KI4Service Cloud, J. Fleischmann, J. Göhringer, A. Neiser, A. Reinhardt, EBL Fellbach 2022, Tagungsband
  • Predictive Maintenance mit KI-Methoden zur Produktivitätssteigerung, J. Göhringer, Line-to-Circle Kongress, Ansbach 2021
  • Die Digitalisierung treibt MES, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Ohne Strategie gibt es keine erfolgreiche Digitalisierung, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out innovativer Dienstleistungen, macrusevans, 2011
  • Produktionsoptimierung senkt Kosten, VDI-Z, 2008
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out eines Dienstleistungsportfolios,  Aachener Dienstleistungsforum, RWTH Aachen, 2008
  • Handbook of Industrial Engineering, Section Manufacturing and Production Systems, John Wiley & Sons, Inc.; New York, 3rd Edition, 2001
Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-411 50.0.3 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen

  • Studiengangleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Praktikumsbeauftragter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN/WIT)
  • AN[ki]T Koordinator Fakultät Technik

Lehrgebiete    

  • Technische Informatik
  • Embedded Systems
  • Programmieren 1 / 2
  • Informationsmanagement
  • Anwendung von Datenbanksystemen

Forschungsgebiete    

  • Ereignisdiskrete Simulation
  • Embedded AI

Vita

2005–2010: kombiniertes Studium
Dipl.-Ing. (FH) Elektro- und Informationstechnik (Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg)

IHK Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik (Robert Bosch GmbH)

2010–2013: Industrie Promotion im Bereich Simulation digitaler Hardware (zentrale Forschung und Vorausentwicklung der Robert Bosch GmbH in Kooperation mit TU Kaiserslautern)

2013–2016: Forschungsingenieur für funktionale Sicherheit und Zuverlässigkeit elektronischer Systeme, Schwerpunkt Hardwarenahe Software (Robert Bosch GmbH)

2016–2017: Projektleiter Simulationsplattform eines elektronischen Steuergeräts für hochautomatisiertes Fahren (Robert Bosch GmbH)

2017–2018: Teamleiter Embedded Softwareentwicklung Produktbereich Wasser- und Wärmemengenzähler (Diehl Metering GmbH)

2018–2021: Spezialist für Fertigungsleittechnik, Produktionsdatenverarbeitung und Industrie 4.0 (Robert Bosch GmbH)

Seit 2021: Professor für technische Informatik und Embedded Systems (Hochschule Ansbach)

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt – Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt

Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

09141 874669-305 51.2.20 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt – Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Funktionen:

  • Professor für Kunststofftechnik
  • Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)
  • Vorsitzender Prüfungskommission Angewandte Kunststofftechnik
  • Stellvertretender wissenschaftlicher Leiter Studienzentrum „kunststoffcampus bayern“ Weißenburg (WUG)

Lehrgebiete:

  • Analyseverfahren
  • Werkstoffkunde
  • Kunststofftechnik
  • Kunststoffverarbeitung
  • Spezielle Verarbeitungstechnik
  • Prüftechnik
  • Verbindungstechnik
  • Entwicklungsstrategien
  • Faserverbundkunststoffe
Prof. Dr. Torsten Schmidt – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

0981 4877-262 51.1.5 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Prof. Dr. Torsten Schmidt – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Funktionen:

  • Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Beauftragter für Studierende mit Behinderung und chronischen Erkrankungen

Lehrgebiete:

  • Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen
  • Zeitreihenprädiktion
  • Deep Medicine
  • Automatisierungstechnik
  • Mathematik 1 / 2
  • Physik 1 / 2

Forschungsgebiete:

  • Zeitreihenprädiktion und deren Anwendungen
  • Effektive Lernalgorithmen für kleine Datenmengen
  • Multiphysikalische Greybox-Modelle und Algorithmen
  • Theoretische Grundlagen des Quantencomputing