Überblick
Der Bachelorstudiengang Computational Engineering an der FH Münster verbindet ingenieurwissenschaftliche Grundlagen mit modernen Methoden der Informatik. Die Studierenden erwerben umfassende Kompetenzen in Bereichen wie Datenanalyse, künstlicher Intelligenz sowie der Simulation komplexer technischer Systeme. Das Studium bereitet gezielt auf die digitale Transformation und innovative Entwicklungsaufgaben in der Industrie vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
An der Schnittstelle von Maschinenbau, Informatik und angewandter Mathematik verbindet der Bachelorstudiengang Computational Engineering am Fachbereich Maschinenbau der FH Münster (Standort Steinfurt) ingenieurwissenschaftliches Grundlagenwissen mit modernen digitalen Methoden. Die Studierenden erlernen die Analyse, Modellierung und Simulation technischer Systeme zur Lösung komplexer Entwicklungsaufgaben. Die praxisorientierte Ausbildung bereitet zielgerichtet auf die Herausforderungen der digitalen Transformation in der Industrie vor.
Typische Studieninhalte & Module
Kernbereiche des Curriculums vereinen klassische Ingenieurdisziplinen mit Methoden der modernen Informatik:
- Ingenieurwissenschaften: Technische Mechanik, Strömungsmechanik, Thermodynamik und Werkstoffkunde
- Informatik & Softwareentwicklung: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen und Software-Engineering
- Mathematik & Simulationstechnik: Höhere Mathematik, Numerische Methoden, Finite-Elemente-Methode (FEM) und Strömungssimulation (CFD)
- Datenanalyse & KI: Methoden der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Data Science für technische Systeme
Berufsperspektiven
Durch das interdisziplinäre Profil sind Absolventinnen und Absolventen gefragte Fachkräfte an der Schnittstelle zwischen IT und klassischem Ingenieurwesen. Typische Tätigkeitsfelder umfassen:
- Simulations- und Berechnungsingenieurwesen: Virtuelle Produktentwicklung in der Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt sowie im Maschinen- und Anlagenbau
- Industrial Data Science: Analyse von Betriebsdaten und Prozessoptimierung mittels Künstlicher Intelligenz
- Technische Softwareentwicklung: Konzeption und Programmierung ingenieurwissenschaftlicher Softwarelösungen und digitaler Zwillinge
- Forschung & Vorausentwicklung: Erarbeitung innovativer Technologien in Industrieunternehmen oder Forschungseinrichtungen
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: nur Wintersemester