Deutschlands größter Wettbewerbsvorteil
Industrial AI - Karriere machen in einem Zukunftsfeld
Industrial AI gilt als Zukunftsfeld der Industrie. Deutschlands größter Wettbewerbsvorteil sind jahrzehntelang gewachsenes Ingenieurwissen und die dabei entstandenen Daten. Wer diesen Schatz heben will, braucht Ingenieurinnen und Ingenieure, die Technik, Informatik und Datenanalyse verbinden.
Dieses Potenzial zu erschließen, gehört nach Einschätzung von Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark von der TU Berlin zu den wichtigsten Aufgaben der kommenden Jahre. Stark ist an der TU Leiter des Fachgebietes Industrielle Informationstechnik und zudem stellvertretender Sprecher Wissenschaft im „Forschungsbeirat Industrie 4.0“ der Akademie der Technikwissenschaften acatech.
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Prof. Dr. Rainer Stark, TU Berlin.
Im Interview »Deutschlands wichtigster Rohstoff liegt noch im Keller«, das Karsten Lemm für das Wissenschaftsmagazin der TU Berlin führte, beschreibt Stark diese Datenbestände als einen „Datenkeller“ mit enormem Potenzial.
Damit meint er Informationen, die in unterschiedlichen Datenbanken, Abteilungen oder IT-Systemen schlummern und deshalb kaum gemeinsam genutzt werden können - obwohl sie die Grundlage für effizientere Entwicklungs- und Fertigungsprozesse sowie neue datenbasierte Produkte und Dienstleistungen bilden.
Genau an diesem Punkt setzt Stark an. Unternehmen müssten ihre Daten nicht nur besser strukturieren und vernetzen, sondern auch ihre Zusammenarbeit neu denken. Noch immer arbeiten Forschung und Industrie in Deutschland zu häufig nebeneinander statt miteinander.
Gerade bei digitalen Technologien stoße die klassische Projektarbeit an ihre Grenzen. Gefragt seien langfristige Kooperationen, gemeinsame Datenräume und eine leistungsfähige digitale Infrastruktur.
Moderne technische Systeme entstehen längst an der Schnittstelle von Ingenieurwissenschaften und Informatik. Genau darin liegt für Stark die eigentliche Chance. Ingenieurinnen und Ingenieure bringen das Verständnis für Maschinen, Elektronik oder Fertigungsprozesse mit. Informatik und Datenanalyse liefern die Werkzeuge, um daraus effizientere Produkte und Produktionssysteme zu entwickeln. Erst beides zusammen schafft den eigentlichen Mehrwert.
Für Unternehmen verändert sich damit auch das Anforderungsprofil. Gesucht werden künftig nicht mehr ausschließlich Spezialisten einzelner Disziplinen. Gefragt sind Ingenieurinnen und Ingenieure, die Technik verstehen und gleichzeitig sicher mit Daten, Software und digitalen Entwicklungsmethoden umgehen können.
Welches Studium passt?
Aus Starks Analyse lässt sich deshalb auch eine Botschaft für Studieninteressierte ableiten. Wer künftig an intelligenten Produkten, automatisierten Fertigungssystemen oder digitalen Industrieprozessen mitarbeiten möchte, braucht mehr als klassisches Ingenieurwissen. Gefragt sind Studiengänge, die Ingenieurwissenschaften und Informatik konsequent miteinander verbinden.
Ein Blick auf die Curricula zahlreicher Technischer Universitäten zeigt, dass dieser Wandel längst begonnen hat. Statt den Schwerpunkt ausschließlich auf eigenständige KI-Studiengänge zu legen, integrieren viele Hochschulen Themen wie Datenanalyse, Automatisierung, Softwareentwicklung, Simulation oder Digitale Zwillinge gezielt in etablierte Ingenieurstudiengänge.
Welches Studium bereitet auf eine Karriere in Industrial AI vor?
Der Einstieg beginnt mit dem Bachelor. Je nach Interesse führen unterschiedliche Studiengänge in dieses Berufsfeld. Typische Einstiegsstudiengänge sind:
Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Informatik
Computer Engineering
Mechatronik
Maschinenbau
Computational Engineering Science
Welcher Studiengang am besten passt, hängt von den eigenen Interessen ab. Ein Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik bietet einen breiten Einstieg für alle, die sich mit Elektronik, Halbleitern, Energietechnik oder Automatisierung beschäftigen möchten. Computer Engineering und Technische Informatik richten sich an Studierende, die Hard- und Software gleichermaßen verstehen möchten und deren Zusammenspiel gestalten wollen. Maschinenbau und Mechatronik eröffnen den Weg in Robotik, Produktionstechnik und die digitale Fabrik.
Darauf bauen spezialisierte Masterprogramme auf
Viele Technische Universitäten und Hochschulen vertiefen diese Kompetenzen in aufeinander aufbauenden Masterstudiengängen. Beispiele sind Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technischen Universität München, der RWTH Aachen und dem Karlsruher Institut für Technologie sowie Computer Engineering und Computational Engineering Science an der Technischen Universität Berlin. Gemeinsam ist ihnen die Verbindung klassischer Ingenieurwissenschaften mit Softwareentwicklung, Modellierung, Automatisierung und datenbasierten Methoden.
Entscheidend ist jedoch weniger der Titel des Studiengangs als sein Curriculum. Ein Blick in das Modulhandbuch lohnt sich daher immer. Lehrveranstaltungen zu Embedded Systems, Robotik, Regelungs- und Automatisierungstechnik, Signalverarbeitung, Simulation, Digitalen Zwillingen oder Datenanalyse zeigen, dass ein Studiengang gezielt auf moderne Industrieanwendungen vorbereitet.
Wohin führt der Karriereweg?
Die Berufsperspektiven reichen weit über die klassische Softwareentwicklung hinaus. Absolventen arbeiten beispielsweise in der Entwicklung von Leistungselektronik, der Halbleiterindustrie, der Robotik, der Automatisierungstechnik, der Energietechnik, dem Bau und Betrieb von Rechenzentren, der Medizintechnik oder der Luft- und Raumfahrt. Auch die Verteidigungs- und Sicherheitstechnik sowie Betreiber großer Rechenzentren suchen zunehmend Ingenieurinnen und Ingenieure, die technisches Systemverständnis mit Informatik und Datenanalyse verbinden.
Zu ihren Aufgaben gehören die Entwicklung intelligenter Steuerungen, die Simulation und virtuelle Absicherung neuer Produkte, der Aufbau Digitaler Zwillinge oder die Optimierung von Produktionsprozessen anhand großer Datenmengen. Hinzu kommen digitale Dienstleistungen wie die vorausschauende Wartung von Anlagen oder die Analyse komplexer Betriebsdaten.
Bei der Studienwahl sollte weniger der Name der Hochschule als vielmehr das Curriculum im Mittelpunkt stehen. Neben den ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen sollten Studieninteressierte auf Module zu Automatisierungs- und Regelungstechnik, Embedded Systems, Robotik, Softwareentwicklung, Simulation, Datenanalyse und Modellierung achten. Ebenso wichtig sind Praxisprojekte mit Industriepartnern oder Forschungseinrichtungen, denn moderne Entwicklungsarbeit entsteht heute in interdisziplinären Teams.