Studienüberblick

 

Der Master "Wirtschaftsingenieurwesen" (WIN) ist ein interdisziplinärer Studiengang, der aus ingenieur- und wirtschaftswissenschaftlichen Teilen besteht.

Die Herausforderungen für Unternehmen liegen in der permanenten Innovation von bestehenden Produkten und Dienstleistungen, um erfolgreich am globalen Markt bestehen zu können. Dazu ist es notwendig, anspruchsvolle Technologie mit wirtschaftlichem Denken zu verbinden. Das Masterstudium enthält daher sowohl technische Module (z.B. "Smart Machines" und "Smart Material Scienes") als auch Module mit einem wirtschaftlichen Fokus.

Ein wesentlicher Schwerpunkt in der strategischen Unternehmensentwicklung stellt aktuell die digitale Transformation dar. Der Masterstudiengang "Wirtschaftsingenieurwesen" vermittelt dazu die notwendigen Kompetenzen, um die Zukunft aktiv mitzugestalten.

Die Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums sind in der Lage, die erworbenen Kompetenzen selbständig und eigenverantwortlich in der späteren beruflichen Praxis anzuwenden. Es eröffnen sich branchenübergreifend vielfältige Karrieremöglichkeiten im mittleren und gehobenen Management.

 

KurzformWIN / WIT
StudienartVollzeit / Teilzeit
Regelstudienzeit3 Semester / 6 Semester
AbschlussMaster of Engineering (M.Eng.)
Studienstartsiehe Master Smart Industry Management
Zulassungsbeschränkungspezifisch
VorlesungsortAnsbach
UnterrichtsspracheDeutsch
StudiengangleitungProf. Dr.-Ing. Alexandru Sover
Studienfachberatung

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Studierendenservicestudierendenservice.win(at)hs-ansbach.de

* Bei Beginn im Sommersemester erfolgt der Einstieg in das 2. Fachsemester,
   im anschließenden Wintersemester wird das 1. Fachsemester besucht.

Studienaufbau

Der Masterstudiengang „Wirtschaftsingenieurwesen” umfasst 90 ECTS, die auf drei Semester im Vollzeitstudium und sechs Semester im Teilzeitstudium aufgeteilt sind. Dabei sind Module vorhanden, die einen technischen oder wirtschaftlichen Schwerpunkt haben. Eine Reihe von Veranstaltungen verknüpft die technischen Aspekte mit einer betriebswirtschaftlichen Betrachtung.

 

Über Wahlpflichtmodulen ist eine individuelle Profilbildung möglich. Die umfangreiche Teamorientierte Projektarbeit bereitet hervorragend auf das spätere Berufsleben vor, da hier eine Aufgabenstellung in Kooperation mit Kommilitonen*innen eigenständig strukturiert und bearbeitet wird. Im Studium werden insbesondere die in den Unternehmen relevanten Themen wie Digitalisierung (Industrie 4.0), Künstliche Intelligenz, smarte Materialien und nachhaltiges Wirtschaften einen hohen Stellenwert einnehmen. Hierfür sind auch mehrere moderne Labore mit Maschinen und Software verfügbar, um die theoretischen Themen im praktischen Umfeld zu vertiefen. Das Studium wird mit einer wissenschaftlichen Masterarbeit abgeschlossen, die häufig in Zusammenarbeit mit einem Industriepartner entsteht. Nach erfolgreichem Abschluss des Studiums wird der international anerkannte akademische Grad Master of Engineering (M.Eng.) verliehen.
 

Perspektiven

Das Masterstudium Wirtschaftsingenieurwesen ist hoch anerkannt bei Unternehmen aller Branchen. Insbesondere eröffnet es, durch die Kombination von Technologie und wirtschaftlichem Know-how, hervorragende Möglichkeiten, um im Laufe des Berufslebens Führungsverantwortung bis zum Top-Management zu übernehmen. Dies gilt sowohl für Tätigkeiten in kleinen- und mittelständischen Unternehmen als auch in international agierenden Konzernen. Auch der Weg in die Forschung und öffentliche Verwaltung steht offen. Somit sind verschiedenste Branchen das zukünftige Betätigungsfeld:

  • Automotive
  • Flugzeugindustrie
  • Maschinenbau / Elektrotechnik
  • Kunststoffindustrie
  • Chemie-, Pharma- und Lebensmittelindustrie
  • Forschungseinrichtungen

Die Karrieremöglichkeiten liegen in verschiedenen Unternehmensbereichen wie der Entwicklung, der Produktion, dem Vertrieb oder der Unternehmensberatung. Beispielsweise sind folgende Positionen geeignet:

  • Business Unit Leitung
  • (Teil-) Entwicklungsleitung
  • Chief Technology Officer (CTO)
  • Produktionsleitung
  • Projektleitung
  • Unternehmensberatung
  • Innovationsmanager/-in
  • Vertrieb / Business Development
  • Produktmanagement

Personen

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover – Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover

Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

0981 4877-527 51.1.21 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover

Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover – Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN) / ab
    Wintersemester 2025 Smart Industry Management (SIM)
  • Forschungsprofessor Intelligente Werkstoffe und ihre Anwendungen
  • Professor der Studiengänge WIG, WIN/SIM, NIW, AKT
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Laserschutzbeauftragter der Hochschule Ansbach

Lehrgebiete:

  • Werkstofftechnik
  • Konstruktion
  • Smart Materials
  • Kunststofftechnik
  • Kunststoffverarbeitung
  • Prüftechnik & Analyseverfahren
  • Fügetechnik
  • Additive Fertigung & DesignBionik in Additive Manufacturing
  • Intelligente Werkstoffe
  • Kunststoffverarbeitung
  • Kunststoffprüfung, -analyse
  • Laserbearbeitung

Forschungsfelder:

  • Entlackung von Kunststoffbauteilen
  • Entschichten von Hybridmaterialien
  • Additive Manufacturing (FDM/FFF; SLS, SLA)Produktentwicklung

Labore    

Publikationen (Auszug)

  • Sover A, Laserentlackung von thermoplastischen Kunststoffen, Fachvortrag am IMCcon 2025 Effizienz trifft auf Brillanz 11./12. März 2025 | Neue Materialien Bayreuth
  • Sover A, Zink M, Innovative, environmentally friendly decoating of metallised plastic products using laser technology (2024) Presentation at the 28th Edition of International Conference (IMANEE 2024), Athens Oct. 2024
  • Sover A, Zink M, Innovative, environmentally friendly decoating of metallised plastic products using laser technology (2024) The 28th Edition of International Conference (IMANEE 2024) Oct. 2024
  • Bănică C-F, Sover A, Anghel D-C. Printing the Future Layer by Layer: A Comprehensive Exploration of Additive Manufacturing in the Era of Industry 4.0. Applied Sciences. 2024; 14(21):9919. https://doi.org/10.3390/app14219919
  • Vasile Ermolai, Alexandru Sover, Marius Andrei Boca, Andrei Marius Mihalache, Alexandru Ionuț Irimia, Adelina Hrițuc, Laurențiu Slătineanu, Gheorghe Nagîț, Răzvan Cosmin Stavarache, Mechanical behavior of macroscopic interfaces for 3D printed multi-material samples made of dissimilar materials, Mechanics & Industry 25 24 (2024), https://doi.org/10.1051/meca/2024017
  • Sover, A., M-A Boca, Characterisation of the Cooling System Performance of Additively Manufactured Thermoforming Moulds, Conference ICORSEE 2024 (Lecture)
  • Boca, MA., Sover, A. (2024). Characterisation of the Cooling System Performance of Additively Manufactured Thermoforming Moulds. In: Cioboată, D.D. (eds) International Conference on Reliable Systems Engineering (ICoRSE) - 2024. ICoRSE 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1129. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70670-7_2
  • Sover, A., Michalak, M., „Klein, aber fein; Wie hochpräzise additive Fertigung gelingt“, https://www.plastverarbeiter.de/verarbeitungsverfahren/wie-hochpraezise-additive-fertigung-gelingt-969.html, Plastverarbeiter 04.2024
  • Tekiner I. H., Knoblauch A., Sover A, Häfner P., Muschler A, Tainsa M, Response of Secondary Structural Components of Egg White Proteins to Cold and Thermal Extremities in Water/Deuterium Oxide Mixtures, Carpathian Journal of Food Science and Technology, 2024, 16(1), 198-209, https://doi.org/10.34302/crpjfst/2024.16.1.16
  • Annette Martin, Alexandru Sover, FORSCHUNG IN FRANKEN, Zweite Chance für kontaminiertes Plastik?, 
  • https://www.fraenkischertag.de/region/ansbach/hochschule-ansbach-zweite-chance-fuer-kontaminiertes-laborplastik-art-313319, 01.2024

Weitere Publikationen

Ralph-Peter Kappestein – Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Ralph-Peter Kappestein

Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

0981 4877-143 BHS 3.02 (Brauhausstraße 15, 91522 Ansbach) nach Vereinbarung vCard

Ralph-Peter Kappestein

Ralph-Peter Kappestein – Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Funktionen:

  • Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

0981 4877-573 51.1.7 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG/WIN)

Funktionen:

  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG / WIN)
  • Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
  • Vorsitzender Prüfungskommission Master Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)
  • Leiter Institut für Digital Production Management (IDPM)

 

Lehrgebiete:

  • Automatisierungstechnik
  • Digitalisierung in der Industrie
  • Manufacturing Execution Systems (MES)
  • Angewandte Künstliche Intelligenz
  • Industrie 4.0

Forschung und Weiterbildung:

  • Digitalisierung, IoT, Digitale Transformation
  • Manufacturing Execution Systems, Scheduling
  • Strategieentwicklung (Masterplan, KPIs, Scorecard)

Vita:

  • Professor, Hochschule Ansbach
  • Leiter Strategie, Siemens AG, Digtial Factory
  • Leiter Business Development IT,Siemens AG, Digital Factory
  • Projektleiter, Leiter Consulting MES, Siemens AG, Software House
  • Wissenschaftlicher Assistent, Lehrstuhl FAPS, Universität Erlangen
  • Studium Maschinenbau, Universität Erlangen

Publikationen (Auszug):

  • Predictive Maintenance und Condition Monitoring für Lötanlagen – KI4Service Cloud, J. Fleischmann, J. Göhringer, A. Neiser, A. Reinhardt, EBL Fellbach 2022, Tagungsband
  • Predictive Maintenance mit KI-Methoden zur Produktivitätssteigerung, J. Göhringer, Line-to-Circle Kongress, Ansbach 2021
  • Die Digitalisierung treibt MES, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Ohne Strategie gibt es keine erfolgreiche Digitalisierung, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out innovativer Dienstleistungen, macrusevans, 2011
  • Produktionsoptimierung senkt Kosten, VDI-Z, 2008
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out eines Dienstleistungsportfolios,  Aachener Dienstleistungsforum, RWTH Aachen, 2008
  • Handbook of Industrial Engineering, Section Manufacturing and Production Systems, John Wiley & Sons, Inc.; New York, 3rd Edition, 2001
Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-411 50.0.3 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel

Prof. Dr.-Ing. Simon Hufnagel – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen

  • Studiengangleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Praktikumsbeauftragter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN/WIT)
  • AN[ki]T Koordinator Fakultät Technik

Lehrgebiete    

  • Technische Informatik
  • Embedded Systems
  • Programmieren 1 / 2
  • Informationsmanagement
  • Anwendung von Datenbanksystemen

Forschungsgebiete    

  • Ereignisdiskrete Simulation
  • Embedded AI

Vita

2005–2010: kombiniertes Studium
Dipl.-Ing. (FH) Elektro- und Informationstechnik (Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg)

IHK Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik (Robert Bosch GmbH)

2010–2013: Industrie Promotion im Bereich Simulation digitaler Hardware (zentrale Forschung und Vorausentwicklung der Robert Bosch GmbH in Kooperation mit TU Kaiserslautern)

2013–2016: Forschungsingenieur für funktionale Sicherheit und Zuverlässigkeit elektronischer Systeme, Schwerpunkt Hardwarenahe Software (Robert Bosch GmbH)

2016–2017: Projektleiter Simulationsplattform eines elektronischen Steuergeräts für hochautomatisiertes Fahren (Robert Bosch GmbH)

2017–2018: Teamleiter Embedded Softwareentwicklung Produktbereich Wasser- und Wärmemengenzähler (Diehl Metering GmbH)

2018–2021: Spezialist für Fertigungsleittechnik, Produktionsdatenverarbeitung und Industrie 4.0 (Robert Bosch GmbH)

Seit 2021: Professor für technische Informatik und Embedded Systems (Hochschule Ansbach)

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt – Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt

Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

09141 874669-305 51.2.20 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt

Prof. Dr.-Ing. Thomas Müller-Lenhardt – Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)

Funktionen:

  • Professor für Kunststofftechnik
  • Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)
  • Vorsitzender Prüfungskommission Angewandte Kunststofftechnik
  • Professor Nachhaltige Ingenieurwissenschaften (NIW)
  • Stellvertretender wissenschaftlicher Leiter Studienzentrum „kunststoffcampus bayern“ Weißenburg (WUG)

Lehrgebiete:

  • Analyseverfahren
  • Werkstoffkunde
  • Kunststofftechnik
  • Kunststoffverarbeitung
  • Spezielle Verarbeitungstechnik
  • Prüftechnik
  • Verbindungstechnik
  • Entwicklungsstrategien
  • Faserverbundkunststoffe
Prof. Dr. Torsten Schmidt – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

0981 4877-262 51.1.5 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Prof. Dr. Torsten Schmidt – Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIN)

Funktionen:

  • Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Beauftragter für Studierende mit Behinderung und chronischen Erkrankungen

Lehrgebiete:

  • Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen
  • Zeitreihenprädiktion
  • Deep Medicine
  • Automatisierungstechnik
  • Mathematik 1 / 2
  • Physik 1 / 2

Forschungsgebiete:

  • Zeitreihenprädiktion und deren Anwendungen
  • Effektive Lernalgorithmen für kleine Datenmengen
  • Multiphysikalische Greybox-Modelle und Algorithmen
  • Theoretische Grundlagen des Quantencomputing
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