Vom Nischenthema zur ‚Killeranwendung‘: ‚Maintenance‘ als zentraler Werttreiber

Im Zeitalter von Industrie 4.0 steht das Supply Chain Management immer noch vor der Herausforderung mit immer komplexeren Netzwerken unter hoher Unsicherheit zu operieren.

 Automotive Maintenance

Diese Unsicherheiten beeinflussen Entscheidungsprozesse und verändern das Gleichgewicht in der Lieferkette. Unternehmen streben daher danach, eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, indem sie die Digitalisierung und Intelligenz ihrer Prozesse vorantreiben. Insbesondere Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI) können Unternehmen dabei bestärken, frühzeitig und proaktiv auf Veränderungen und Probleme in der Lieferkette zu reagieren und somit vorausschauend zu planen. Der Einsatz prädiktiver Analysen und semantischer Modellierung kann die Zielleistungskennzahlen verbessern, die Flexibilität erhöhen und die Entwicklung einer belastbaren und tragfähigen Lieferkette ermöglichen. Insbesondere Instandhaltungs-Managementansätze werden heute immer mehr zu (halb-)automatisierten wissensbasierten Entscheidungsunterstützungssystemen transformiert. Bei der wissensbasierten Wartung geht es um die Integration prädiktiver und präskriptiver Ansätze. Predictive Maintenance wird sich mithilfe von Dynamic Bayesian Networks (DBN) in 10 Jahren von einem Nischenthema zu einer ‚Killeranwendung’ entwickeln und damit effektive, nachhaltige, effiziente und belastbare Fertigungssysteme ermöglichen.

Der Executive MBA Automotive Management zeigt KI-gestützte Ansätze für die integrative Modellierung und Analyse verwandter Key Performance Indicators (KPIs) zum Aufbau von Widerstandsfähigkeit und Lebensfähigkeit in Fertigungs- und Lieferketten.

Key Facts
Abschluss: Executive Master of Business Administration (EMBA) in Management & Technology | Automotive Management

ECTS-Umfang: 92 ECTS

Dauer: 3 Semester + Masterthese

Format: Berufsbegleitend, geblockt in Modulen

Unterrichtssprache: Englisch

Lehrgangsbeitrag: EUR 28.390,00 (exkl. allfällige Reise- und Aufenthaltskosten), -10% Rabatt für TU Wien Absolvent_innen

Finanzielle Unterstützung und Finanzierung: Alle Einzelheiten finden Sie auf unserer Website.

Zulassungsvoraussetzungen: Erster akademischer Abschluss; 3 Jahre Berufserfahrung; Persönliches Aufnahmegespräch

*) Personen mit einer gleichwertigen Ausbildung und beruflichen Qualifikation können ebenfalls zugelassen werden.

Unterrichtsorte: TU Wien, Wien-Umgebung; ein Modul in der Region Stuttgart (Deutschland)

Lehrgangsleiter: Univ.Prof.Dr.-Ing.Dipl.Wirtsch.-Ing.Prof.eh.Dr.h.c. Wilfried Sihn