Der Industriedateningenieur für Digitale Transformation/Digitales Datenmanagement fungiert als Schnittstelle zwischen Produktion und IT. Er konzipiert Dateninfrastrukturen, implementiert IoT-Lösungen und wertet Produktionsdaten mittels KI-Algorithmen aus. Zu seinen Kernaufgaben zählen die Optimierung von Fertigungsprozessen durch datengetriebene Analysen, die Entwicklung von Prognosemodellen für Wartungszyklen sowie die Implementierung von Qualitätssicherungssystemen auf Basis von Echtzeitdaten. Er verantwortet außerdem die Integration neuer Datenquellen in bestehende Systeme und sichert die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien im industriellen Umfeld.
Smart Manufacturing & Industrie 5.0 - Digitale Technologien für die intelligente Produktion von morgen• Digitale Transformation in der Produktion - Chancen der Industrie 5.0 für Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit
• Intelligente Systeme vernetzen: IoT, KI, CPS & Big Data -Datenbasierte Steuerung & Automatisierung in Echtzeit
• Smarte Tools & Technologien in der Produktion nutzen -Additive Fertigung, Digital Twins und Augmented Reality im Einsatz
• Selbststeuernde Produktionssysteme live erleben - Integration von Logistik, IT und Fertigung
• Umweltgerechte Produktionsplanung - Kreislaufwirtschaft und Ressourcenschonung in der Praxis
• Digitalisierung erfolgreich meistern - Mitarbeitende befähigen und Systeme sicher machen
• Smart-Manufacturing-Roadmap im Unternehmen planen - Change-Prozesse und Pilotierung konkret umsetzen
• Technologien von morgen: Hyperpersonalisierung, 5G, HMC - Visionäre Entwicklungen auf Praxistauglichkeit prüfen
• Strategische Ausrichtung & digitale Reife - Transformation messbar machen: KPIs & Praxisbeispiele
• Prozessanalyse & MES-Integration im Shopfloor - Von der Prozesskarte zur KPI-Optimierung
• IoT-Integration & Datenanbindung in Echtzeit - Sensorik, OPC UA & Cloud-Plattformen
• KI-Anwendungen für Wartung & Qualität - AIoT & Datenintelligenz im Produktionsumfeld
• Planung & Steuerung mit digitalen Zwillingen - Echtzeitplanung, APS & KI-gestützte Simulation
• Flexibilisierte Produktion & Assistenzsysteme - Menschzentrierte und smarte Arbeitsplatzsysteme
• IT-Risiken im Shopfloor erkennen & minimieren - Datenschutz bei produktionsnahen Daten
• CO₂-Daten nutzen & Prozesse ökologisch stabilisieren - Nachhaltigkeit durch KI & Closed-Loop-Optimierung
• Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
• Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
• Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
• Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
• Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
• Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
• KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
• Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
• Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle
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