+++ Neuer Master-Studiengang „Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz“ – jetzt zur digitalen Infoveranstaltung am 7. Juli 2025 anmelden und mehr erfahren! +++

Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz

Master of Science (M.Sc.)

Campus+

Berufsbegleitend studieren

Master Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Wertschöpfung lässt sich heute vor allem durch smarte Datenanalysen und KI steigern. Der TopUp-Master „Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz“ richtet sich an Fach- und Führungskräfte im industriellen Umfeld und wird in Zusammenarbeit mit der RWTH Aachen und der TH Köln durchgeführt.

In zwei Semestern plus Thesis vertiefen Sie Ihr Verständnis für Datenmanagement und lernen, KI-Anwendungen effizient zu implementieren. Sie analysieren Daten aus Maschinen, Prozessen und Produkten und bewerten deren Qualität. Darüber hinaus machen Sie sich mit gängigen KI-Softwarelösungen vertraut und erfahren praxisnah, wie Digitale Zwillinge in der Produktion eingesetzt werden.

Ein besonderes Highlight: die hochschulübergreifende Zusammenarbeit mit der RWTH Aachen und der TH Köln. Drei Module wurden gemeinsam entwickelt und finden direkt vor Ort statt – am renommierten Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen und am Campus Gummersbach der TH Köln. So profitieren Sie von modernster Infrastruktur, praxisnaher Lehre und direktem Transfer in die industrielle Praxis – ideal für alle, die datenbasierte Innovationen vorantreiben möchten.

Daten und Fakten auf einen Blick

Studienmodell

Campus+

Standorte

Düsseldorf, Köln, München, Stuttgart

Zeitmodelle

Abend- und Samstags-Studium

Dauer

2 Semester + Thesis

Leistungsumfang

60 ECTS

Studiengebühr

10.800,00 Euro zahlbar in 18 Monatsraten à 600 Euro

Studienform

berufsbegleitend

Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Ihre Berufsperspektiven

Das Studium qualifiziert für folgende Aufgaben:

Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Produkt- und Maschinendaten sowie Prozess- und Auftragsdaten im industriellen Umfeld
Effektive und effiziente Gestaltung von Industrieprodukten durch Nutzung von Data Analytics und KI-Anwendungen
Einsatz von Methoden und Technologien zur Entwicklung und Implementierung von Digitalen Zwillingen
Beurteilung von KI-Anwendungen vor dem Hintergrund technischer, wirtschaftlicher und ethischer Fragen, zum Beispiel im Bereich Mensch-Maschine-Interaktion

Der Studiengang im Überblick

Semesterbeginn: März oder September*
Semesterferien: Mitte bis Ende Februar und August
Dauer: 2 Semester + Thesis

*Je nach Studiengang, Studienort und Studienbeginn (Winter- oder Sommersemester) stehen Ihnen unterschiedliche Zeitmodelle zur Auswahl.

SmartStart: Vor Semesterstart schon studieren

Sie möchten bereits vor Studienbeginn erste Vorlesungen besuchen und sich dadurch jede Menge Vorteile verschaffen? An der FOM können Sie schon vor dem 1. Semester Grundlagenmodule belegen. Kompakt, digital und kostenfrei.

Ihr SmartStart ins Studium

Zulassungsvoraussetzungen

Hochschulabschluss mit einem Umfang von 240 Credit Points und mindestens ein Jahr Berufserfahrung im Anschluss an diesen

oder

Hochschulabschluss mit einem Umfang von mindestens 210 Credit Points, wenn die FOM im Einzelfall für darüber hinaus vorhandene entsprechende Qualifi kationen bis zu 30 Credit Points feststellen kann und mindestens ein Jahr Berufserfahrung im Anschluss an diesen

oder

Hochschulabschluss mit einem Umfang von 180 Credit Points und das erfolgreiche Absolvieren des von der FOM angebotenen Vorbereitungskurses „Methodenlehre“ und mindestens einem Jahr Berufserfahrung im Anschluss an den ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschluss, sowie mindestens einem weiteren Jahr Berufserfahrung

und

aktuelle Berufstätigkeit
In Ausnahmefällen kann davon abgewichen werden.

Studiengebühren

Studiengebühr 10.800,00 Euro zahlbar in 18 Monatsraten à 600 Euro
Immatrikulationsgebühr 1.580,00 Euro einmalige Immatrikulationsgebühr. Teilnehmer, die bereits ein Studium oder eine anerkannte Fortbildung an einem der zur BCW-Gruppe gehörenden Institute absolviert haben oder absolvieren, zahlen eine hälftige Immatrikulationsgebühr.
Prüfungsgebühr 850,00 Euro Einmalzahlung (mit Anmeldung zur Abschlussarbeit, bei Wiederholung der Abschlussarbeit erfolgt eine erneute Berechnung der Prüfungsgebühr)
Gesamtkosten 13.230,00 Euro beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr

Zu den Finanzierungsmöglichkeiten

Zeit und Studiengebühren sparen

Anerkennung von Vorleistungen

Sie haben bereits eine Ausbildung, Weiterbildung oder Studienleistungen erbracht? Dann nutzen Sie die Anrechnungsmöglichkeiten der FOM.

✔ Der FOM SofortCheck prüft schnell, digital und unverbindlich, ob Ihre beruflichen Vorleistungen angerechnet werden können.
✔ Für bereits absolvierte Studienleistungen steht Ihnen der FOM Anrechnungsantrag zur Verfügung.

Jetzt prüfen

Auslandsprogramme für Master-Studierende

Die FOM bietet Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, während Ihres Master-Studiums Auslandserfahrungen an Partneruniversitäten zu sammeln.

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Master Your Career

Master-Studierende müssen - abhängig von der aktuellen Berufs- und Lebenssituation - oft viele Herausforderungen gleichzeitig meistern: neue Verantwortungen im Job, gleichzeitig muss das Studium organisiert und eine gute Work-Life-Balance geschaffen werden. Mit dem studienbegleitenden Programm der FOM werden Sie dabei unterstützt, Ihre Kompetenzen gezielt weiterzuentwickeln: von Career Skills über Leadership bis zu Selbstmanagement.

Mehr Infos

Berufsbegleitend promovieren

Sie möchten nach Ihrem Master-Abschluss promovieren? Die FOM Hochschule bietet in Kooperation mit internationalen Partnerhochschulen, der Universidad Católica San Antonio de Murcia in Spanien und der University of Sopron in Ungarn, zwei berufsbegleitende Promotionsprogramme an.

Mehr Infos

Probevorlesung an der FOM

Erste Einblicke ins Studium

Wie fühlt sich gemeinsames Lernen im FOM Hörsaal an? Wie laufen Vorlesungen im Digitalen Live-Studium ab? Diese Fragen können Sie sich nach einer kostenfreien Probevorlesung an der FOM ganz einfach selbst beantworten.

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Einfach und schnell online anmelden

Schnell, einfach und flexibel: Melden Sie sich mit wenigen Klicks online zu Ihrem FOM Studium an. Einfach die Online-Anmeldung ausfüllen und absenden. Alternativ können Sie Ihre Angaben auch speichern und später vervollständigen.

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Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Ihre Studieninhalte

Generalistische Kurse:

Vorbereitungskurs Technik
Vorbereitungskurs Methodenlehre

Operatives Datenmanagement & Data Engineering (5 ECTS)
Grundlagen: Datensätze aus verschiedenen industriellen Quellen, typische Datenanalyse-Anwendungen, Herausforderungen Big Data
Data Understanding: Produktdaten, Maschinendaten (Sensoren), Prozessdaten (MES, ERP)
Infrastruktur für die Datenspeicherung: Datenbanken, Object Stores, Data Lakes und Lakehouses
Data Preparation: Data Quality & Reliability, Datenstruktur, Umgang mit fehlenden Daten, Datentransformation für das maschinelle Lernen

KI-orientierte Programmierung (5 ECTS)
Bedeutung der Programmierung im Kontext der Datenanalyse, der Künstlichen Intelligenz und der Robotik
Tools, Software-Frameworks und Playgrounds für die Programmierung von KI: R, Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras und Jupyter-Notebooks
KI-unterstützte Programmierwerkzeuge (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer etc.)
Versionskontrolle und kollaboratives Programmieren (Git)

Einsatz Digitaler Zwillinge in der Industrie (5 ECTS)
Grundlagen: Grundkonzepte, Begriffsdefinitionen, Klassifikation und Varianten Digitaler Zwillinge
Einsatz und Rolle Digitaler Zwillinge in der industriellen Wertschöpfung und Digitalisierung
Methoden und Technologien für die Entwicklung und Anwendung Digitaler Zwillinge
Normen und Standards für Digitale Zwillinge sowie deren Anwendung
Digitale Zwillinge im Kontext von Künstlicher Intelligenz, (industrial) Metaverse sowie Virtual/ Augmented/Mixed Reality

Dieses Modul wird am Campus Gummersbach der TH Köln durchgeführt.

Data Analytics & Machine Learning in der Anwendung (5 ECTS)
Einführung und Unterscheidung zwischen Data Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning
Data Analytics Pipelines und Anwendungen des Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP)
Entscheidungsunterstützungssysteme
Datenvisualisierungsmethoden für die Datenanalyse und -exploration
Überwachte Lernverfahren & Unüberwachte Lernverfahren
Ausblick Deep Learning: Neuronale Netze

Dieses Modul wird am WZL der RWTH Aachen durchgeführt.

KI-gestützte Geschäftsmodelle & Daten-Governance in der Industrie (5 ECTS)
Datenstrategien im Kontext von Unternehmensstrategien, Geschäftsmodellen und organisationssowie l.nderübergreifenden Wertschöpfungsketten
Data Governance: Prozesse und Strukturen
Datensicherheit und Datenschutz – organisationsintern sowie organisationsübergreifend
Datenmanagement im Product Lifecycle Management und einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft
Künstliche Intelligenz und Ethik
Mitarbeiterorientierte Einführung von Data Analytics und KI-Tools in Unternehmen (Change Management)

KI & Deep Learning in der Industrie (5ECTS)
Small and Large Language Models/ Chatbots/Transformer-Technologien
Generative AI
Natural Language Processing
Überwachtes- und unüberwachtes Lernen
Bildverarbeitungs- und -analyseverfahren
Wissensnetze (Ontologien) zum Verknüpfen und Ableiten von Wissen
Einsatzfelder von Deep Learning und Netztopologien
Anwendungsbeispiele: Industrielle Automatisierung und Robotik mit Künstlicher Intelligenz

Optimierung der Wertschöpfung durch KI: Fallbeispiele (5 ECTS)
Fallbeispiele: Produktoptimierungen und Prozessoptimierungen (Design, Operations & Logistics, Service)
KI in der Produktentwicklung
Optimierte Produktionsplanung
Datenanalysen und KI-Anwendungen im Qualitätsmanagement; Predictive Quality
Analyse des Produktzustands und der Remanufacturing-Optionen im Kontext der Kreislaufwirtschaft
Bewertung und Optimierung der Nachhaltigkeit in der Produktion und im Betrieb

Dieses Modul wird am Campus Gummersbach der TH Köln durchgeführt.

Transfer-Projekt: Datenanalyse in der Industrie (5 ECTS)
Datengestützte Analyse im Kontext des eigenen Unternehmens anhand von Echtdaten oder Beispieldaten
Ausgangslage/Problemstellung/Zieldefinitionim Kontext der organisationsspezifischen Datenstrategie; Festlegung der Vorgehensweise zur Datenanalyse
Vorbereitung der Datenanalyse im Fallbeispiel
Durchführung der Datenanalyse im Fallbeispiel
Präsentation und Diskussion der Projektergebnisse

MasterLab (5 ECTS)
Vorbereitung auf die Abschlussarbeit (Masterthesis/Kolloquium)
Auffrischung und Vertiefung des Wissens um formale, inhaltliche und methodische Aspekte
Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten, Präsentieren und Schreiben
Kriterien der Themenfindung und -beurteilung
Erarbeitung der Problemstellung, Zielsetzung und Vorgehensweise der geplanten Abschlussarbeit
Nachvollziehbare Darstellung und Überzeugung Dritter von dem Zwischenstand des Projektvorhabens (insbesondere Kohärenz zwischen Zielsetzung und methodischem Vorgehen)

Master-Thesis und Kolloquium (15 ECTS)

Änderungen vorbehalten.

Das Modul „Data Analytics & Machine Learning in der Anwendung“ wird in Zusammenarbeit mit dem WZL der RWTH durchgeführt.

Die Module „Einsatz Digitaler Zwillinge in der Industrie“ und „Optimierung der Wertschöpfung durch KI: Fallbeispiele“ werden in Zusammenarbeit mit der TH Köln am Campus Gummersbach durchgeführt.

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Studieren im Hörsaal – vor Ort und digital von überall

Campus-Studium+

Im Campus-Studium studieren Sie in den Hörsälen an einem von über 30 FOM Hochschulzentren. Dabei profitieren Sie vom persönlichen Kontakt mit Kommilitoninnen und Lehrenden. Dieser Austausch untereinander und die Möglichkeit, Lehrinhalte zu diskutieren, sind das Kernelement der Präsenzlehre und tragen maßgeblich zum Studienerfolg bei. Zudem sorgen verschiedene berufliche Blickwinkel in Kombination mit den Lehrinhalten für einen lebendigen Theorie-Praxis-Transfer. Aus diesem Grund studieren Sie im FOM Campus-Studium immer in Präsenz. Entweder direkt im Hörsaal und in ausgewählten Modulen live und interaktiv in virtuellen Vorlesungen – gesendet aus den Hightech TV-Studios der FOM.

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Infoveranstaltung zum Master-Studiengang

Sie interessieren sich für die Digitalisierung industrieller Prozesse? Sie möchten wissen, wie Künstliche Intelligenz die Produktion der Zukunft verändert – und wie Sie dabei eine führende Rolle einnehmen können?

Dann laden wir Sie herzlich zur digitalen Infoveranstaltung zum berufsbegleitenden TopUp-Master „Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz“ der FOM Hochschule ein. Erfahren Sie, wie Sie in nur zwei Semestern plus Thesis Ihr Know-how im Bereich Datenmanagement und KI gezielt ausbauen – praxisnah und in enger Kooperation mit der Industrie.