33
Modulhandbuch für den Studiengang Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS Inhaltsverzeichnis Abschluss Master Pflichtmodule MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement..................................................................................3 MDT-301-01 Innovations- und Zukunftsmanagement................................................................................ 4 MDT-302 Auswirkungen der Digitalisierung........................................................................................... 5 MDT-302-01 Auswirkungen der Digitalisierung......................................................................................... 6 MDT-303 Simulation ökonomischer Systeme......................................................................................... 7 MDT-303-01 Simulation ökonomischer Systeme....................................................................................... 8 MDT-304 Referenzmodelle und Standards............................................................................................. 9 MDT-304-01 Referenzmodelle und Standards......................................................................................... 10 MDT-305 Datenanalyse und Digitalisierung......................................................................................... 11 MDT-305-01 Datenanalyse und Digitalisierung....................................................................................... 12 MDT-306 Innovative Methoden des Projektmanagements.................................................................. 14 MDT-306-01 Innovative Methoden des Projektmanagements................................................................ 15 MDT-307 Künstliche Intelligenz............................................................................................................ 16 MDT-307-01 Künstliche Intelligenz........................................................................................................... 17 MDT-308 Forschungsmethoden in der WI............................................................................................ 19 MDT-308-01 Forschungsmethoden in der WI.......................................................................................... 20 MDT-397 Forschungs-/Praxisphase....................................................................................................... 22 MDT-397-01 Forschungs-/Praxisphase..................................................................................................... 23 MDT-399 Master-Arbeit.......................................................................................................................... 24 MDT-399-01 Master-Arbeit........................................................................................................................ 25 Schwerpunkt Digitale Unternehmenstransformation MDT-331 Optimierung von Geschäftsprozessen...................................................................................26 MDT-331-01 Optimierung von Geschäftsprozessen................................................................................. 27 Stand: 18. Dezember 2017 Seite 1 von 33

Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

  • Upload
    lynhan

  • View
    215

  • Download
    1

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Modulhandbuch für den StudiengangMaster Digitale Transformation, PO-Version 18 WS

Inhaltsverzeichnis

Abschluss Master

Pflichtmodule

MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement..................................................................................3

MDT-301-01 Innovations- und Zukunftsmanagement................................................................................4

MDT-302 Auswirkungen der Digitalisierung........................................................................................... 5

MDT-302-01 Auswirkungen der Digitalisierung......................................................................................... 6

MDT-303 Simulation ökonomischer Systeme......................................................................................... 7

MDT-303-01 Simulation ökonomischer Systeme....................................................................................... 8

MDT-304 Referenzmodelle und Standards............................................................................................. 9

MDT-304-01 Referenzmodelle und Standards......................................................................................... 10

MDT-305 Datenanalyse und Digitalisierung......................................................................................... 11

MDT-305-01 Datenanalyse und Digitalisierung....................................................................................... 12

MDT-306 Innovative Methoden des Projektmanagements.................................................................. 14

MDT-306-01 Innovative Methoden des Projektmanagements................................................................ 15

MDT-307 Künstliche Intelligenz............................................................................................................ 16

MDT-307-01 Künstliche Intelligenz...........................................................................................................17

MDT-308 Forschungsmethoden in der WI............................................................................................ 19

MDT-308-01 Forschungsmethoden in der WI.......................................................................................... 20

MDT-397 Forschungs-/Praxisphase....................................................................................................... 22

MDT-397-01 Forschungs-/Praxisphase..................................................................................................... 23

MDT-399 Master-Arbeit.......................................................................................................................... 24

MDT-399-01 Master-Arbeit........................................................................................................................ 25

Schwerpunkt Digitale Unternehmenstransformation

MDT-331 Optimierung von Geschäftsprozessen...................................................................................26

MDT-331-01 Optimierung von Geschäftsprozessen.................................................................................27

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 1 von 33

Page 2: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

MDT-332 Neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen.................................................... 28

MDT-332-01 Neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen.................................................. 29

Schwerpunkt Informationstechnologien

MDT-341 Cyber-Sicherheit..................................................................................................................... 30

MDT-341-01 Cyber-Sicherheit................................................................................................................... 31

MDT-342 Verteilte, intelligente Systeme.............................................................................................. 32

MDT-342-01 Verteilte, intelligente Systeme............................................................................................ 33

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 2 von 33

Page 3: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-301-01 Innovations- und Zukunftsmanagement, Pflicht

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden verfügen über eine vertiefte Einsicht in die Funktionen und Ziele von Innovations- undZukunftsmanagement. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse wesentlicher Methoden der Innovations- undZukunftsforschung und sind in der Lage, die dem jeweiligen Gegenstandsbereich bzw. der Fragestellungangemessenen Methoden auszuwählen und in der unternehmerischen Praxis anzuwenden. ErgänzendeKenntnisse im Change Management erlauben es den Studierenden, Strategien zu erarbeiten, die alsnotwendig identifizierten Veränderungen in die Realität umzusetzen.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 3 von 33

Page 4: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-301-01 Innovations- und Zukunftsmanagement

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen keine

Studien-/ Prüfungsleistungen H, K2, M, P, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden verfügen über eine vertiefte Einsicht in die Funktionen und Ziele von Innovations- undZukunftsmanagement. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse wesentlicher Methoden der Innovations- undZukunftsforschung und sind in der Lage, die dem jeweiligen Gegenstandsbereich bzw. der Fragestellungangemessenen Methoden auszuwählen und in der unternehmerischen Praxis anzuwenden. ErgänzendeKenntnisse im Change Management erlauben es den Studierenden, Strategien zu erarbeiten, die alsnotwendig identifizierten Veränderungen in die Realität umzusetzen.

Inhalt

- Einsicht in die Funktionen und Ziele der Innovations- und Zukunftsforschung, sowie des ChangeManagements für betriebswirtschaftliche Fragestellungen.

- Die Kompetenz zur komplexen Problemerfassung in zukunftsrelevanten Fragestellungen, derenBeurteilung und Bewertung.

- Die Kompetenz, die wesentlichen Methoden der Innovations- und Zukunftsforschung, sowie desChange Managements anzuwenden und die dem jeweiligen Gegenstandsbereich bzw. der Fragestellungangemessenen Methoden auszuwählen, einzusetzen und weiterzuentwickeln.

- Die Kompetenz zur Planung und Durchführung von Zukunftsstudien und zur wissenschaftlichen Begleitungvon Prozessen der Innovations- und Zukunftsgestaltung in verschiedenen beruflichen Zusammenhängen.

- Kenntnisse bei der Planung und Realisierung von Prozessen der Zukunftsgestaltung, mit besonderemFokus auf Möglichkeiten und Auswirkungen der Digitalisierung von Unternehmen.

Anforderungen der Präsenzzeit

- Aktive Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

- Selbstständiges Bearbeiten der Aufgaben- intensives Nacharbeiten der Lehrinhalte

Literatur

- Gerhold et al. (Hrsg.) (2014): Standards und Gütekriterien der Zukunftsforschung: Ein Handbuch fürWissenschaft und Praxis (Zukunft und Forschung)

- Gransche, B. (2015): Vorausschauendes Denken, transcript Verlag, Bielefeld.- Hauschildt, J. und Salomo, S. (2011): Innovationsmanagement, 5. Auflage, Verlag Franz Vahlen, München.- Lauer, T. (2014): Change Management - Grundlagen und Erfolgsfaktoren, Spinger Gabler, Berlin,

Heidelberg.- Popp, R. (2016): Zukunfts-Wissenschaft & Zukunfts-Forschung, Lit Verlag, Wien.- Völker, R. und Friesenhahn, A.(Hrsg.) (2018): Innovationsmanagement 4.0, Kohlhammer, Stuttgart.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 4 von 33

Page 5: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-302 Auswirkungen der Digitalisierung

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-302-01 Auswirkungen der Digitalisierung, Pflicht

Verantwortliche(r) Schulze, Arne, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen die Grundlagen (globaler) Wertschöpfungsketten und die aktuelle Situationder Menschen in der Gesellschaft im Allgemeinen. Sie können den Einfluss der Digitalisierung auf dieWertschöpfung, das Menschenbild und die Rolle des Menschen in der Gesellschaft bewerten. Insbesonderekönnen Sie die Veränderungen bei der Einbindung von Kunden und der Art der Wertschöpfung analysieren.Die Studierenden können die fortschreitenden Veränderungen in allen Bereichen des menschlichen Lebenserkennen und einordnen. Die Studierenden kennen die aktuelle Situation der Menschen im Arbeitslebenim Allgemeinen. Sie können die durch die Digitalisierung initiierten Veränderungen in der Arbeit undArbeitsorganisation erkennen und bewerten. Die Maschine wird als möglicher Teil der Gesellschaft erkannt.Die resultierenden Fragestellungen können abgeleitet werden.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 5 von 33

Page 6: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-302-01 Auswirkungen der Digitalisierung

Verantwortliche(r) Schulze, Arne, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen der BWL, VWL

Studien-/ Prüfungsleistungen H, K2, M, P, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen die Grundlagen (globaler) Wertschöpfungsketten und die aktuelle Situationder Menschen in der Gesellschaft im Allgemeinen. Sie können den Einfluss der Digitalisierung auf dieWertschöpfung, das Menschenbild und die Rolle des Menschen in der Gesellschaft bewerten. Insbesonderekönnen Sie die Veränderungen bei der Einbindung von Kunden und der Art der Wertschöpfung analysieren.Die Studierenden können die fortschreitenden Veränderungen in allen Bereichen des menschlichen Lebenserkennen und einordnen. Die Studierenden kennen die aktuelle Situation der Menschen im Arbeitslebenim Allgemeinen. Sie können die durch die Digitalisierung initiierten Veränderungen in der Arbeit undArbeitsorganisation erkennen und bewerten. Die Maschine wird als möglicher Teil der Gesellschaft erkannt.Die resultierenden Fragestellungen können abgeleitet werden.

Inhalt

- Grundlagen und Entwicklung des Wertschöpfungsmanagements- Aktuelles Menschenbild- Strukturen und gesellschaftliche Modelle- Struktur von globalen Wertschöpfungsketten und den möglichen Einflussfaktoren auf diese- Veränderung der Wertschöpfung und Organisation der Arbeit mit der fortschreitenden Digitalisierung in

Unternehmen und der Gesellschaft- Zusammenwirken von Mensch und Maschine bei der Erbringung der Wertschöpfung- Neue Anforderungen an Mitarbeiter und Manager- Aktuelle Rolle des Menschen im Arbeitsleben und in der Gesellschaft- Durch die Digitalisierung initiierte gesellschaftliche Herausforderungen und Problemfelder- Zukünftige Veränderungen in der Stellung von Maschinen und Software in der Gesellschaft und

insbesondere dem Arbeitsleben- Resultierende Fragestellungen und Lösungsansätze

Anforderungen der Präsenzzeit

- Aktive Teilnahme- Vorbereitung der Fallbeispiele

Literatur

- Elms, Deborah K. and Patrick Low (Editors): Global Value chains in a changing world, WTO PublicationsSwitzerland 2013

- Hackl, Benedikt et. al. New Work: Auf dem Weg zur neuen Arbeitswelt Springer 2017- Hoffmeister, Christian: Digitale Geschäftsmodelle richtig einschätzen Hanser 2013- Laloux, Frederic: Reinventing organizations, Vahlen 2017- Pelzer, Claudia and Burgard, Nora Co-Economy: Wertschöpfung im digitalen Zeitalter Springer 2014

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 6 von 33

Page 7: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-303 Simulation ökonomischer Systeme

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-303-01 Simulation ökonomischer Systeme, Pflicht

Verantwortliche(r) von Viebahn, Christoph, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen der BWL, Geschäftsprozessmanagement, Programmieren

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden lernen komplexe ökonomische Systeme mit smarten Objekten und dem Menschenals Akteur kennen. Sie verstehen es konkrete Systeme zu modellieren und mithilfe des Werkzeugs derSimulation Systeme zu analysieren und Aussagen über das Systemverhalten zu treffen.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 7 von 33

Page 8: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-303-01 Simulation ökonomischer Systeme

Verantwortliche(r) von Viebahn, Christoph, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium - Vor- und Nachbereitung des zur Verfügung gestellten Skriptes- Paralleles Studium der empfohlenen Literatur insb. zur

Simulationssoftware AnyLogic- Selbstständiges Lösen von Aufgaben

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen der BWL, Geschäftsprozessmanagment, Programmieren

Studien-/ Prüfungsleistungen EDR, H, M, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden lernen komplexe ökonomische Systeme mit smarten Objekten und dem Menschenals Akteur kennen. Sie verstehen es konkrete Systeme zu modellieren und mithilfe des Werkzeugs derSimulation Systeme zu analysieren und Aussagen über das Systemverhalten zu treffen.

Inhalt

Lehrninhalte: Simulation- Modellierung ökonomischer Systeme- Agentenbasierte, diskret-ereignisorientierte und systemdynamische Modellierung sowie der

Multimethodenansatz- Zeitvariante Datenreihen zur Auswertung der Simulationsdurchläufe- Ergebnisinterpretation, Parameterjustierung und ModellvergleicheLehrinhalte: Labor Simulation- Simulation ökonomischer Modelle mit AnyLogic- Programmierung mit Java- Datenabfragen und -analysen mit SQL- Parametrierung und Datenvisiualisierung mit AnyLogic und Microsoft Excel- Modellvergleich

Anforderungen der Präsenzzeit

- Regelmäßiger Besuch der Veranstaltung- Aktive Teilnahme an der Vorlesung- Intensive Mitarbeit im Labor

Anforderungen des Selbststudiums

- Intensive Nachbereitung und Vorbereitung der Lehrinhalte- Selbstständige Lösung der vorgegebenen Fallstudien

Literatur

- Beyer, J.; Becher, F.: Agentenbasiertes Scheduling und Rescheduling in Produktions-Transport-Netzwerken.Frauenhofer IRB Verlag, Stuttgart

- Grigoryev, I.: AnyLogic 7 in Three Days, A Quick Course in Simulation Modeling- Ottemöller, O.: Modelling Change in Supply Chain Structures and ist Effect on Freight Transport Demand.

Technische Universität Darmstadt- Wilke, J.: Supply Chain Koordination durch Lieferverträge mit rollierender Mengenflexibilität. Eine

Simulationsstudie am Beispiel von Lieferketten der deutschen Automobilindustrie. Gabler Verlag SpringerFachmedien, Wiesbaden

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 8 von 33

Page 9: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-304 Referenzmodelle und Standards

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-304-01 Referenzmodelle und Standards, Pflicht

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, den Nutzen von Referenzmodellen für dieEntwicklung Smarter Objekte und Dienste zu erkennen. Dabei lernen sie konkrete Referenzmodelle aus demBereich Internet-of-Thinks (IoT) kennen. Die Studierenden lernen den Prozess der Standardisierung undNormierung sowie die beteiligten Organisationen kennen. Einzelne Standards und technische Normen ausdem Portfolio von GS1 werden detailliert behandelt, um die praktische Arbeit mit Normierungsdokumentenzu üben.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 9 von 33

Page 10: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-304-01 Referenzmodelle und Standards

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen keine

Studien-/ Prüfungsleistungen K2, M, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, den Nutzen von Referenzmodellen für dieEntwicklung Smarter Objekte und Dienste zu erkennen. Dabei lernen sie konkrete Referenzmodellen ausdem Bereich Internet-of-Thinks (IoT) kennen. Die Studierenden lernen den Prozess der Standardisierung undNormierung sowie die beteiligten Organisationen kennen. Einzelne Standards und technische Normen ausdem Portfolio von GS1 werden detailliert behandelt, um die praktische Arbeit mit Normierungsdokumentenzu üben.

Inhalt

- Referenzmodell: Möglichkeiten, Grenzen, Konzepte und Werkzeuge- Nutzungsszenarien Smarter Objekte und Dienstleitungen- Standardisierung und Normierung: Sinnhaftigkeit, Organisationen, Prozesse- Konkrete Arbeit an der Entwicklung von Standards- Überblick über relevante Standards und Normen für Smarte Objekte und Dienstleistungen- detaillierte Betrachtung der behandelten Standards und technischen Protokolle am Beispiel der GS1/EPC

Standards

Anforderungen der Präsenzzeit

- Aktive Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

- Selbständiges Bearbeiten der Aufgaben- intensives Nacharbeiten der Lehrinhalte

Literatur

- Bassi, A. (2013): Enabling Things to Talk: Designing IoT solutions with the IoT Architectural ReferenceModel, Spinger Open

- Hartlieb, B., Hövel, A., Müller, N. (2016): Normung und Standardisierung: Grundlagen (Beuth Praxis)- Gampl, B., Robeck, M, Clasen, M. (2008): The RFID Reference Model- GS1 (2016): GS1 General Specifications, https://www.gs1.org/barcodes-epcrfid-id-keys/gs1-general-

specifications

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 10 von 33

Page 11: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-305 Datenanalyse und Digitalisierung

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-305-01 Datenanalyse und Digitalisierung, Pflicht

Verantwortliche(r) König, Stephan, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen Datenbanksysteme

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen moderne Datenanalyseverfahren im Kontext der Digitalisierung und können diesein der Praxis anwenden. Sie können Analysen sehr großer, ggfs. unstrukturierter Datenmengen selbständigkonzipieren, umsetzen und bewerten und dadurch sowohl operative als auch strategische Entscheidungenim Unternehmen unterstützen. Die Studierenden sind in der Lage, neue, datenbasierte Geschäftsmodelle zuerkennen und zu ermöglichen. Die Gruppenarbeit (Pair Programming) während der Fallstudie unterstützt dieWeiterentwicklung sozialer Kompetenzen.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 11 von 33

Page 12: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-305-01 Datenanalyse und Digitalisierung

Verantwortliche(r) König, Stephan, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium - Vor- und Nachbereitung anhand des Vorlesungsskriptes- Studium der empfohlenen Literatur- Bearbeitung der Vertiefungsaufgaben zur Fallstudie- Vorbereitung Prüfungsleistung

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen Datenbanksysteme

Studien-/ Prüfungsleistungen H, K2, M, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen moderne Datenanalyseverfahren im Kontext der Digitalisierung und können diesein der Praxis anwenden. Sie können Analysen sehr großer, ggfs. unstrukturierter Datenmengen selbständigkonzipieren, umsetzen und bewerten und dadurch sowohl operative als auch strategische Entscheidungenim Unternehmen unterstützen. Die Studierenden sind in der Lage, neue, datenbasierte Geschäftsmodelle zuerkennen und zu ermöglichen. Die Gruppenarbeit (Pair Programming) während der Fallstudie unterstützt dieWeiterentwicklung sozialer Kompetenzen.

Inhalt

- Moderne Datenanalyse im Kontext der Digitalisierung- Datenquellen und Datencharakteristika (dezentral, zeitnah)- Grenzen traditioneller Business Intelligence Ansätze- Datenextraktion, -speicherung und -transformation. Datenqualität- Einbeziehung externer und geographischer Daten- (Cloudbasierte) Analysearchitekturen- Datenvisualisierung- Datenexploration und Vorhersagemodelle zur Entscheidungsunterstützung- Neue, datenbasierte Geschäftsmodelle erkennen und ermöglichen- Datenschutzrechtliche Aspekte- Umfangreiche Fallstudie zur modernen Datenanalyse im Kontext der Digitalisierung

Anforderungen der Präsenzzeit

- regelmäßiger Besuch der Veranstaltung- aktive Teilnahme an der Vorlesung- intensive Mitarbeit an der praktischen Fallstudie (Gruppenarbeit)- Teilnahme an Diskussion von Veröffentlichungen und Webinaren

Anforderungen des Selbststudiums

- intensive Nachbereitung der Lerninhalte- Bearbeitung der Vertiefungsaufgaben zur Fallstudie- Selbständiges Erarbeiten der bereitgestellten Materialien

Literatur

- A. Minteer: Analytics for the Internet of Things (IoT). Packt Publishing (2017)- J. Moolayil: Smarter Decisions - The Intersection of Internet of Things and Decision Science. Packt

Publishing (2017)- T. Kaufmann: Geschäftsmodelle in Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge: Der Weg vom Anspruch in die

Wirklichkeit. Springer Vieweg (2015)

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 12 von 33

Page 13: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

- D. Schallmo: Digitale Transformation von Geschäftsmodellen: Grundlagen, Instrumente und Best Practices.Springer Gabler (2016)

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 13 von 33

Page 14: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-306 Innovative Methoden des Projektmanagements

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-306-01 Innovative Methoden des Projektmanagements, Pflicht

Verantwortliche(r) Baumann, Lars, Prof. Dr.-Ing.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen des allgemeinen und agilen Projektmanagements

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage die innovativen Methoden des Projektmanagement einzuordnen undgezielt anzuwenden. Insbesondere geht es in diesem Modul um die Verbindung von agilen Methodenund klassischen Phasenmodellen. Die Studierenden sollen in der Lage sein, eine Kombination zu diesenModellen zu entwickeln und diese im Projekt zur Anwendung zu bringen (Hybrides Projektmanagement).Weiterhin werden in diesem Modul innovative Methoden für die Führung von internationalen verteilten undvirtuellen Teams diskutiert und in Form von Übungen zur Anwendung gebracht.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 14 von 33

Page 15: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-306-01 Innovative Methoden des Projektmanagements

Verantwortliche(r) Baumann, Lars, Prof. Dr.-Ing.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium Studium der empfohlenen Literatur

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen des allgemeinen und agilen Projektmanagements

Studien-/ Prüfungsleistungen H, M, Pf, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage die innovativen Methoden des Projektmanagement einzuordnen undgezielt anzuwenden. Insbesondere geht es in diesem Modul um die Verbindung von agilen Methodenund klassischen Phasenmodellen. Die Studierenden sollen in der Lage sein, eine Kombination zu diesenModellen zu entwickeln und diese im Projekt zur Anwendung zu bringen (Hybrides Projektmanagement).Weiterhin werden in diesem Modul innovative Methoden für die Führung von internationalen verteilten undvirtuellen Teams diskutiert und in Form von Übungen zur Anwendung gebracht.

Inhalt

- Agiles Projektmanagement (Scrum, XP, Kanband, Lean)- Klassische Methoden und mögliche Hybridansätze im Projektmanagement- Interkulturelle IT-Projektteams- Personalführung und Motivation virtuellen verteilten internationalen Teams- Wichtige Tools für die Projektarbeit (Hybrid)- Führung und Teamkoordination für unterschiedliche Projektgrößen Konfliktmanagement in Projekten- Präsentation von Statusberichten für ausgewählte Zielgruppen (Stakeholder)- Moderne Projektplanung mit hybridem Projektmanagement

Anforderungen der Präsenzzeit

- aktive Teilnahme im Seminar- intensive Mitarbeit bei den Übungen- Nachbereitung der Seminar- Teilnahme an Diskussionen

Anforderungen des Selbststudiums

intensive und konsequente Nachbereitung der Lehrinhalte

Literatur

- Deresky, Helen. International Management: Managing Across Borders and Cultures. Pearson, 2016- Meier, Harald. Internationales Projektmanagement. Interkulturelles Projektmanagement. NWB Studium,

2015- Griffith, Mike. PMI-ACP Exam Prep, Second Edition, RMC Publications, 2015- Brewer, J., Dittmann, K.: Methods of IT Project Management, Peason Education- Project Management Institute: A guide to the Project Management Body of Knowledge PMBOK, 2017

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 15 von 33

Page 16: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-307 Künstliche Intelligenz

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-307-01 Künstliche Intelligenz, Pflicht

Verantwortliche(r) Mack, Dagmar, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Empfohlene Voraussetzungen Mathematische Grundlagen (Logik, Statistik)Progammiergrundlagen

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden- kennen und verstehen Begriffe, Anwendungsbereiche, Teilbereiche der KI,- sind in der Lage selbstständig die Relevanz von KI-Anwendungen für betriebliche Anwendungen zu

beurteilen,- kennen, verstehen und können Wissensdarstellungsmethoden anwenden,- kennen, verstehen und können logikbasierte Verfahren sowie Suchverfahren anwenden,- kennen, verstehen und können Machine-Learning-Verfahren anwenden und selbstständig entwickeln,- kennen, verstehen und können Neuronale Netze anwenden und selbstständig entwickeln- kennen Machine-Learning-Tools sowie Neuronale-Netzwerk-Simulatoren und können diese anwenden

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 16 von 33

Page 17: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-307-01 Künstliche Intelligenz

Verantwortliche(r) Mack, Dagmar, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium Vorlesungsbesuch, eigenständige Bearbeitung Fallstudien, Aufgaben

Empfohlene Voraussetzungen Mathematische Grundlagen (Logik, Statistik)Progammiergrundlagen

Studien-/ Prüfungsleistungen H, K2, M, Pf, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden- kennen und verstehen Begriffe, Anwendungsbereiche, Teilbereiche der KI,- sind in der Lage selbstständig die Relevanz von KI-Anwendungen für betriebliche Anwendungen zu

beurteilen,- kennen, verstehen und können Wissensdarstellungsmethoden anwenden,- kennen, verstehen und können logikbasierte Verfahren sowie Suchverfahren anwenden,- kennen, verstehen und können Machine-Learning-Verfahren anwenden und selbstständig entwickeln,- kennen, verstehen und können Neuronale Netze anwenden und selbstständig entwickeln- kennen Machine-Learning-Tools sowie Neuronale-Netzwerk-Simulatoren und können diese anwenden

Inhalt

1. Einführung2. Wissensdarstellung, -verarbeitung, Lernen3. Logik, Logikkalküle4. Problemlösen, Suchverfahren5. Maschinelle Lernverfahren6. Einführung in Neuronale Netze7. Komplexe Neuronale Netze, Deep Learning8. KI-Trends, Ausblick

Anforderungen der Präsenzzeit

- Regelmäßige Teilnahme, Mitarbeit Vorlesung, Übung- Bereitschaft zum Einbringen von Diskussionspunkten- Bereitschaft zur Kurz-Moderation- Respektvoller Umgang mit Kommilitonen- Bereitschaft zur Bearbeitung Übungen (eigenständig / in Gruppe)

Anforderungen des Selbststudiums

- Reflektiertes Studium Vorlesung, Übung- Eigenständiges Nacharbeiten Mitschrift, Aufgaben- Strukturierte, selbstständige Zusammenfassung Lehrinhalte- Eigenverantwortliche Annahme bereitgestellter Betreuungsangebote

Literatur

- Cleve, J.; Lämmel, U. (2012): Künstliche Intelligenz. 4. Aufl. Wiesbaden.- Ertel, W. (2016): Grundkurs Künstliche Intelligenz. Eine praxisorientierte Einführung. 4. Aufl. Wiesbaden.- Géron, A. (2017): Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and

Techniques to Build Intelligent Systems. Sebastopol (U.S.A.).- Lackes, R.; Mack, D. (1998): Computer based training on neural nets: Basics, development, and practice.

Heidelberg.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 17 von 33

Page 18: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

- Lackes, R.; Mack, D. (2000): Neuronale Netze in der Unternehmensplanung: Grundlagen,Entscheidungsunterstützung, Projektierung. München.

- Rey, G. (2011): Neuronale Netze: Eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen undDatenauswertung. 2. Aufl. Bern.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 18 von 33

Page 19: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-308 Forschungsmethoden in der WI

Modulniveau Grundlagenmodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-308-01 Forschungsmethoden in der WI, Pflicht

Verantwortliche(r) Disterer, Georg, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Empfohlene Voraussetzungen Kenntnisse zu Grundlagen wissenschaftliche Arbeitens

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage:- Grundzüge des Wissenschaftssystems darzustellen- Grundzüge der Wissenschaftstheorie darzustellen- das Qualitätssicherungsystem wissenschaftlicher Forschung zu verstehen- für die WI wesentliche Forschungsmethoden zu verstehen- wissenschaftliche Arbeiten im Fachgebiet der WI zu analysieren- wissenschaftliche Forschungsdesigns zu verstehen und zu bewerten- wissenschaftliche Ergebnisse im Fachgebiet anzuwenden- eigene wissenschaftliche Arbeiten zu planen und durchzuführen

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 19 von 33

Page 20: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-308-01 Forschungsmethoden in der WI

Verantwortliche(r) Disterer, Georg, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Seminar und Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium - Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungen anhand Skipt- Studium ausgewählter Fachliteratur- Vorbereitung bzw. Anfertigung Prüfungsleistung

Empfohlene Voraussetzungen Kentnnise zu Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens

Studien-/ Prüfungsleistungen H, M, P, R

Gruppengröße 25

Angestrebte Lernergebnisse

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage:- Grundzüge des Wissenschaftssystems darzustellen- Grundzüge der Wissenschaftstheorie darzustellen- das Qualitätssicherungsystem wissenschaftlicher Forschung zu verstehen- für die WI wesentliche Forschungsmethoden zu verstehen- wissenschaftliche Arbeiten im Fachgebiet der WI zu analysieren- wissenschaftliche Forschungsdesigns zu verstehen und zu bewerten- wissenschaftliche Ergebnisse im Fachgebiet anzuwenden- eigene wissenschaftliche Arbeiten zu planen und durchzuführen

Inhalt

Themen:- Ziele der Forschung und der Wissenschaft- Wissenschaftstheorie- Formen wissenschaftlichen Arbeitens- Forschungsdesigns in der Wirtschaftsinformatik- Gestaltungs- versus Erklärungsorientierung- Empirische Forschungstechniken- Wissenschaftsethik- Vorbereitung, Planung, Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten

Anforderungen der Präsenzzeit

- regelmäßige und aktive Teilnahme an den Veranstaltungen- eigenverantwortliche Mitarbeit- aktive Teilnahme an Diskussionen und Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

- kontinuierliche Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungen- Studium ausgewählter Fachliteratur- kontinuierliche Vorbereitung bzw. Anfertigung Prüfungsleistung

Literatur

u.a.- Kornmeier, M., Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Arbeiten - Eine Einführung für

Wirtschaftswissenschaftler, Physica: Heidelberg, 2007.- Neuman, W. L., Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches, 7. Aufl., Pearson:

Boston et al., 2011.- Creswell, J. C., Research Design: Qualitative and Quantitative and Mixed Methods Approaches, 4. Aufl.,

Sage: Los Angeles et al., 2014.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 20 von 33

Page 21: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

- Balzert, H., Schröder, M., Schäfer, C., Wissenschaftliches Arbeiten, 2. Aufl., W3L: Dortmund, 2013.- Chalmers, A. F., Wege der Wissenschaft (Dt. von N. Bergemann, C. Altstötter-Gleich), 6. Aufl., Springer:

Berlin Heidelberg, 2007.- Opp, K.-D., Methodologie der Sozialwissenschaften - Einführung in Probleme ihrer Theoriebildung und

praktischen Anwendung, 6. Aufl., Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2005.- Zikmund, W.G., Business Research Methods, 7. Aufl., Mason: Thomson, 2003.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 21 von 33

Page 22: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-397 Forschungs-/Praxisphase

Modulniveau Aufbaumodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-397-01 Forschungs-/Praxisphase, Pflicht

Verantwortliche(r) Prof. Dr. Clasen, Prof. Dr. Schulze, Prof. Dr. Merz

Credits 12

Präsenzstunden / Selbststudium 0 h / 760 h

Studiensemester 3

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden besitzen Kenntnisse von qualifizierten beruflichen Aufgaben und Tätigkeiten. Sie sindin der Lage, Kenntnisse aus dem Studium auf diese Aufgaben und Tätigkeiten zu beziehen und adäquatanzuwenden. Sie erkennen Stärken und Schwächen der eigenen Kenntnisse und Fähigkeiten in Bezugauf spezielle Aufgaben, Tätigkeiten, Branchen u.a. Die Studierenden besitzen soziale Kompetenzen imHandlungsfeld der wirtschaftlichen Praxis in Unternehmen oder anderen Organisationen.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 22 von 33

Page 23: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-397-01 Forschungs-/Praxisphase

Verantwortliche(r)

Sprache

Zuordnung zu Curricula

Veranstaltungsart, SWS

Prof. Dr. Clasen, Prof. Dr. Schulze, Prof. Dr. Merz

Deutsch

MDT

Praxisphase, 0 SWS

Credits 12

Präsenzstunden / Selbststudium 0 h / 760 h

Studiensemester 3

Empfehlungen zum Selbststudium - reflektieren der betrieblichen/praktischen Tätigkeiten bzw. derForschungstätigkeiten

- recherchieren in Fachliteratur nach einschlägigen Hinweisen bei offenenFragen

- aktives Einbringen der Fähigkeiten und Kenntnisse in das betrieblicheGeschehen oder das Forschungsvorhaben

- vorbereiten bzw. anfertigen der Prüfungsleistung

Studien-/ Prüfungsleistungen B

Gruppengröße 1

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden besitzen Kenntnisse von Aufgaben und Tätigkeiten aus der beruflichen Praxis oder ausder Forschung im Rahmen eines Forschungsvorhabens an der Hochschule. Sie sind in der Lage, Kenntnisseaus dem Masterstudium auf diese Aufgaben und Tätigkeiten zu beziehen und adäquat anzuwenden. Sieerkennen Stärken und Schwächen der eigenen Kenntnisse und Fähigkeiten in Bezug auf spezielle Aufgaben,und Tätigkeiten aus der beruflichen Praxis oder der Forschung.

Inhalt

Die Studierenden absolvieren ein Praktikum in einem Unternehmen oder wirken bei einemForschungsvorhaben der Hochschule mit (Dauer: 19 Wochen). Nach Einarbeitung und unter Anleitung führensie anspruchsvolle fachliche Tätigkeiten aus der Domäne der Wirtschaftsinformatik aufbauend auf den imMasterstudium erworbenen Kenntnissen aus.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 23 von 33

Page 24: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-399 Master-Arbeit

Modulniveau Aufbaumodul

Pflicht / Wahlpflicht Pflichtmodul

Teilmodule MDT-399-01 Master-Arbeit, Pflicht

Verantwortliche(r) Prof. Dr. Clasen, Prof. Dr. Schulze, Prof. Dr. Merz

Credits 18

Präsenzstunden / Selbststudium 0 h / 480 h

Studiensemester 3

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

alle Module des MDT, außer der Forschungs-/Praxisphase und derMasterarbeit

Empfohlene Voraussetzungen Klärung der Problemstellung; Festlegung der Problemlösungsstrategie undder Ziele; gründliche Literaturrecherche

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage, eine anspruchsvolle vorgegebene Aufgabenstellung im Bereich derWirtschaftsinformatik innerhalb einer festgelegten Frist mit wissenschaftlichen Methoden strukturiertund systematisch zu bearbeiten. Die Vorgehensweisen und Ergebnisse werden formal und inhaltlich inangemessener Weise schriftlich dargestellt. Im Rahmen der Bearbeitung werden eine wissenschaftlicheArbeitsweise sowie Eigeninitiative, Selbst- und Zeitmanagement unter Beweis gestellt. Im Kolloquiumweisen die Studierenden nach, dass sie Vorgehensweisen und Ergebnisse zu ihrer Masterarbeit invorgegebener Zeit vor einem Fachpublikum verständlich präsentieren können.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 24 von 33

Page 25: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-399-01 Master-Arbeit

Verantwortliche(r)

Sprache

Zuordnung zu Curricula

Veranstaltungsart, SWS

Prof. Dr. Clasen, Prof. Dr. Schulze, Prof.Dr. Merz

Deutsch

MDT

Abschlussarbeit, 0 SWS

Credits 18

Präsenzstunden / Selbststudium 0 h / 480 h

Studiensemester 3

Empfehlungen zum Selbststudium - Selbstständige wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem gestelltenThema der Master-Arbeit

- Beachtung der Leitlinien für Abschlussarbeiten

Empfohlene Voraussetzungen Klärung der Problemstellung; Festlegung der Problemlösungsstrategie undder Ziele; gründliche Literaturrecherche

Studien-/ Prüfungsleistungen MAA mit Ko

Gruppengröße 1

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage, eine anspruchsvolle vorgegebene Aufgabenstellung im Bereich derWirtschaftsinformatik innerhalb einer festgelegten Frist mit wissenschaftlichen Methoden strukturiertund systematisch zu bearbeiten. Die Vorgehensweisen und Ergebnisse werden formal und inhaltlich inangemessener Weise schriftlich dargestellt. Im Rahmen der Bearbeitung werden eine wissenschaftlicheArbeitsweise sowie Eigeninitiative, Selbst- und Zeitmanagement unter Beweis gestellt. Im Kolloquiumweisen die Studierenden nach, dass sie Vorgehensweisen und Ergebnisse zu ihrer Masterarbeit invorgegebener Zeit vor einem Fachpublikum verständlich präsentieren können.

Inhalt

Erstellung der Masterarbeit.Im Vergleich zur Bachelorarbeit wird hier ein anspruchsvolleres und evtl. umfangreicheres vorgegebenesThema auf einem wissenschaftlich höheren Niveau bearbeitet.

Anforderungen der Präsenzzeit

keine

Anforderungen des Selbststudiums

Selbstständiges Erstellen der Master-Arbeit in Absprache mit der betreuenden Professorin oder dembetreuenden Professor

Literatur

Wird abhängig vom Thema der Arbeit ggf. von den betreuenden Dozenten vorgeschlagen und vonStudierenden selbstständig erweitert und ergänzt.- Schütz, M., Röbken, H., Bachelor- und Masterarbeiten verfassen: Abschlussarbeiten in Organisationen,

Springer Gabler.- Schütz, M. (Autor), Röbken, H., Disterer, G., Studienarbeiten schreiben. Springer.- Karmasin, M.; Ribbing, R., Die Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten. UTB, Wien.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 25 von 33

Page 26: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-331 Optimierung von Geschäftsprozessen

Modulniveau Vertiefungsmodul

Pflicht / Wahlpflicht Wahlpflichtmodul

Teilmodule MDT-331-01 Optimierung von Geschäftsprozessen, Pflicht

Verantwortliche(r) Schulze, Arne, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden besitzen die notwendigen Kenntnisse und methodischen Fähigkeiten zur Modellierung,Gestaltung und Optimierung von Systemen und deren Geschäftsprozessen. Sie können die Bedeutungder Digitalisierung für Unternehmen erkennen und sie zur Optimierung von Geschäftsprozessen,Unternehmen und Systemen, in denen Unternehmen arbeiten, nutzen. Sie können digitale Systemeund Arbeitsumgebungen modellieren und durch Kenngrößen bewerten. Die Studierenden könnendigitale Systeme strategisch analysieren und ausrichten. Die Studierenden können bei bestehendenProblemstellungen geeignete Ansätze für die Abstraktion und Modellierung wählen. Sie können weiterhingeeignete Werkzeuge für die Modellierung auswählen und nutzen. Die Studierenden sind insbesonderebefähigt, Unternehmen und Systeme aus Sicht der Nachhaltigkeit zu untersuchen und zu optimieren.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 26 von 33

Page 27: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-331-01 Optimierung von Geschäftsprozessen

Verantwortliche(r) Schulze, Arne, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfehlungen zum Selbststudium Vor- und Nachbereitung anhand von Skript und empfohlener Literatur.Die Studierenden sollten sich mit den verschiedenen Möglichkeiten derAbstraktion von Systemen und deren Abläufen beschäftigen und diese aufreale Fallbeispiele anwenden.

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen BWL, ERP, Geschäftsprozessmanagement, Anforderungsanalyse

Studien-/ Prüfungsleistungen H, K2, M, P, R

Gruppengröße 15

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden besitzen die notwendigen Kenntnisse und methodischen Fähigkeiten zur Modellierung,Gestaltung und Optimierung von Systemen und deren Geschäftsprozessen. Sie können die Bedeutungder Digitalisierung für Unternehmen erkennen und sie zur Optimierung von Geschäftsprozessen,Unternehmen und Systemen, in denen Unternehmen arbeiten, nutzen. Sie können digitale Systemeund Arbeitsumgebungen modellieren und durch Kenngrößen bewerten. Die Studierenden könnendigitale Systeme strategisch analysieren und ausrichten. Die Studierenden können bei bestehendenProblemstellungen geeignete Ansätze für die Abstraktion und Modellierung wählen. Sie können weiterhingeeignete Werkzeuge für die Modellierung auswählen und nutzen. Die Studierenden sind insbesonderebefähigt, Unternehmen und Systeme aus Sicht der Nachhaltigkeit zu untersuchen und zu optimieren.

Inhalt

- Aufbau-, Ablauforganisation und evolutionäre Weiterentwicklung bestehender Organisationsformen- Grundstruktur des Geschäftsprozessmanagements- Evolutionäre Auswirkungen der fortschreitenden Digitalisierung auf bestehende Geschäftsmodelle- Methoden zur Abstraktion von exemplarischen Systemen und Problemstellungen- Verschiedene Modellierungs- und Bewertungsansätze, sowie Kenntnisse im Umgang mit geläufigen

Werkezeugen hierfür- Vorgehen zur Auswahl von verschiedenen Ansätzen- Innovative Formen der Kernbereiche von Unternehmen, wie neue Formen des Marketing, Rechnungswesen

und Controlling- Nachhaltigkeitsaspekte für die Unternehmen und Unternehmensverbünde- Durchführung von Modellierungen

Anforderungen der Präsenzzeit

- Aktive Teilnahme- Einbringung eigener Erfahrungen aus Studium und Praxis

Anforderungen des Selbststudiums

- Nachbereitung der Lehrinhalte

Literatur

- Allweyer, T.: Geschäftsprozessmanagement - Strategie, Entwurf, Implementierung, Controlling, W3L, W3LHerdecke

- Fischer, Layna: Internet of Things - Process of Everything, Future Strategies Inc.- Berentsen, Aleksandr und Schär, Fabian: Bitcoin, Blockchain und Kryptoassets Universität Basel

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 27 von 33

Page 28: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-332 Neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen

Modulniveau Vertiefungsmodul

Pflicht / Wahlpflicht Wahlpflichtmodul

Teilmodule MDT-332-01 Neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen,Pflicht

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, Chancen und Risiken einer zunehmendenDigitalisierung für Unternehmen zu erkennen und zu bewerten und in disruptiv neue und innovativeGeschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen zu transferieren. Hierzu beobachten, analysieren undbewerten die Studierenden aktuelle technische wie nicht-technische Trends, bewerten die resultierendenökonomischen Implikationen und entwickeln hieraus Zukunftsszenarien. Hierauf aufbauend entwickeln dieStudierenden eigene disruptiv neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 28 von 33

Page 29: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-332-01 Neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen

Verantwortliche(r) Clasen, Michael, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen Electronic Business und E-Commerce

Studien-/ Prüfungsleistungen K2, M, R

Gruppengröße 15

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, Chancen und Risiken einer zunehmendenDigitalisierung für Unternehmen zu erkennen und zu bewerten und in disruptiv neue und innovativeGeschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen zu transferieren. Hierzu beobachten, analysieren undbewerten die Studierenden aktuelle technische wie nicht-technische Trends, bewerten die resultierendenökonomischen Implikationen und entwickeln hieraus Zukunftsszenarien. Hierauf aufbauend entwickeln dieStudierenden eigene disruptiv neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen.

Inhalt

- Beobachtung von Trends und Entwicklung möglicher Szenarien am konkreten Beispiel- Bewertung neuer technischer Trends (hier vor allem Digitalisierung) bzgl. ihrer ökonomischen

Implikationen- Typisierung bestehender und künftiger Geschäftsmodelle- Entwicklung neuer Produkte und Dienstleitungen- Entwicklung hierauf aufbauernder innovativer Geschäftsmodelle, die einen nachhaltigen

Unternehmenserfolg gewährleisten.- Erstellung von innovativen Geschäftsplänen

Anforderungen der Präsenzzeit

Aktive Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

Selbständiges Bearbeiten der Aufgaben, intensives Nacharbeiten der Lehrinhalte

Literatur

- Gerhold et al. (Herausgeber) (2014): Standards und Gütekriterien der Zukunftsforschung: Ein Handbuchfür Wissenschaft und Praxis (Zukunft und Forschung)

- Rifkin, J. und Schmid, B. (2016): Die Null-Grenzkosten-Gesellschaft: Das Internet der Dinge, kollaborativesGemeingut und der Rückzug des Kapitalismus

- Peters, R. (2010): Internet-Ökonomie, Springer-Lehrbuch.- Kurzweil, R. (2015): Menschheit 2.0: Die Singularität naht, Lola Books.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 29 von 33

Page 30: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-341 Cyber-Sicherheit

Modulniveau Vertiefungsmodul

Pflicht / Wahlpflicht Wahlpflichtmodul

Teilmodule MDT-341-01 Cyber-Sicherheit, Pflicht

Verantwortliche(r) Merz, Peter, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen der IT-Sicherheit, Kenntnisse überInformationssicherheitsmanagement nach ISO oder IT-Grundschutz

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluß des Moduls in der Lage, Gefahren bzw. Bedrohungen, die sich imBetrieb von intelligenten, verteilten Systemen ergeben, zu erkennen.Sie wissen, wie der IT-Sicherheitprozess (nach IT-Grundschutz oder ISO 2700x) für intelligente, verteilteSysteme gestaltet werden kann, können die Risikoanalyse im Rahmen des IT-Sicherheitsprozessesunterstützen und konkrete Maßnahmen zur Erhöhung der IT-Sicherheit vorschlagen. Sie betrachten dabeiden gesamten Lebenszyklus der IT-Komponenten und sind mit Ansätzen zum Entwickeln sicherer IT-Komponenten vertraut.Sie differenzieren zwischen Security und Safety und berücksichtigen die rechtlichen Aspekte der IT-Sicherheit sowie des Datenschutzes bezogen auf intelligente, verteilte Systeme.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 30 von 33

Page 31: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-341-01 Cyber-Sicherheit

Untertitel Herausforderungen für die Cyber-Sicherheit durch die Digitalisierung

Verantwortliche(r) Merz, Peter, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen Grundlagen der IT-Sicherheit, Kentnisse überInformationssicherheitsmanagement nach ISO oder IT-Grundschutz

Studien-/ Prüfungsleistungen M, R

Gruppengröße 15

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach Abschluß des Moduls in der Lage, Gefahren bzw. Bedrohungen, die sich imBetrieb von intelligenten, verteilten Systemen ergeben, zu erkennen.Sie wissen, wie der IT-Sicherheitprozess (nach IT-Grundschutz oder ISO 2700x) für intelligente, verteilteSysteme gestaltet werden kann, können die Risikoanalyse im Rahmen des IT-Sicherheitsprozessesunterstützen und konkrete Maßnahmen zur Erhöhung der IT-Sicherheit vorschlagen. Sie betrachten dabeiden gesamten Lebenszyklus der IT-Komponenten und sind mit Ansätzen zum Entwickeln sicherer IT-Komponenten vertraut.Sie differenzieren zwischen Security und Safety und berücksichtigen die rechtlichen Aspekte der IT-Sicherheit sowie des Datenschutzes bezogen auf intelligente, verteilte Systeme.

Inhalt

- Bedrohungen in Industrie 4.0 und Internet of Things (IoT)- Security vs. Safety- Abgrenzung zu herkömmlichen IT-Systemen- IT-Sicherheitsmanagement von mobilen Geräten bzw. IoT-Geräten- IT-Maßnahmen für Sicherheit in intelligenten, verteilten Systemen- Verschlüsselung und Authentifikation für intellgente verteilte Systeme- Entwicklung sicherer IT-Systeme (Software)- Kommunikationsprotokolle für IoT und deren Sicherheit- Prüfung der IT-Sicherheit durch Penetration Tests und Audits- IT-Sicherheitsprozess und Standards- Rechtliche Aspekte, insb. Datenschutz

Anforderungen der Präsenzzeit

Aktive Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

- Selbständiges Bearbeiten der Aufgaben- intensives Nacharbeiten der Lehrinhalte

Literatur

- B. Russell und D. V. Duren, Practical Internet of Things Security, Packt Publishing, Birmingham, UK, 2016.- N. Dhanjani, IoT-Hacking : Sicherheitslücken im Internet der Dinge erkennen und schließen, dpunkt.verlag,

2016.- O. Hersent, D. Boswarthick und O. Elloumi, The Internet of Things : Key Applications and Protocols, Wiley,

2012.- B. Adryan , P. Fremantle und D. Obermaier, The Technical Foundations of IoT, Artech House, Boston/

London, 2017.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 31 von 33

Page 32: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Modul  MDT-342 Verteilte, intelligente Systeme

Modulniveau Vertiefungsmodul

Pflicht / Wahlpflicht Wahlpflichtmodul

Teilmodule MDT-342-01 Verteilte, intelligente Systeme, Pflicht

Verantwortliche(r) Merz, Peter, Prof. Dr.

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Moduldauer 1 Semester

Voraussetzungen nachPrüfungsordnung

keine

Studien-/ Prüfungsleistungen auf Teilmodulebene

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen nach Abschluß des Moduls die unterschiedlichen Hardwaretechnologien(einschliesslich Aktoren und Sensoren), Kommunikationstechnologien und Protokolle sowieSoftwarearchitekturen für intelligente, verteilte Systeme wie das Internet of Things (IoT). Sie können füreine gegebene Aufgabenstellung die passenden Technologien identifizieren. Darüber hinaus sind sie in derLage Anwendungen für das Internet of Things selbstständig zu entwickeln.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 32 von 33

Page 33: Master Digitale Transformation, PO-Version 18 WS ...€¦ · Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation Modul MDT-301 Innovations- und Zukunftsmanagement

Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik, Masterstudiengang Digitale Transformation

Teilmodul  MDT-342-01 Verteilte, intelligente Systeme

Untertitel Hard- und Softwaretechnologien für verteilte, intelligente Systeme

Verantwortliche(r) Merz, Peter, Prof. Dr.

Sprache Deutsch

Zuordnung zu Curricula MDT

Veranstaltungsart, SWS Vorlesung mit Übung, 4 SWS

Credits 6

Präsenzstunden / Selbststudium 68 h / 112 h

Empfohlene Voraussetzungen Programmieren, Datenbanken, verteilte Informationssysteme

Studien-/ Prüfungsleistungen EDR, M, R

Gruppengröße 15

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden kennen nach Abschluß des Moduls die unterschiedlichen Hardwaretechnologien(Einschliesslich Aktoren und Sensoren), Kommunikationstechnologien und Protokolle sowieSoftwarearchitekturen für intelligente, verteilte Systeme wie das Internet of Things (IoT). Sie können füreine gegebene Aufgabenstellung die passenden Technologien identifizieren. Darüber hinaus sind sie in derLage, Anwendungen für das Internet of Things selbstständig zu entwickeln.

Inhalt

- Microcontroller und Mikroprozessor-Architekturen- Sensoren und Aktoren- Kommunikationstechnologien (z.B. Bluetooth LE, ZigBee, LoRa, WiFi, NFC, ...)- Betriebssysteme (z.B. Embedded Linux, Android, ...)- Kommunikationsprotokolle im IoT (z.B. CoAP, MQTT, XMPP, OPC UA, ...)- Kommunikationsprotokolle in Industrie 4.0- Netzwerke und Kommunikationsstrukturen (Bussysteme, Gateways/Broker, Backends)- Software-Frameworks (z.B. Arduino, Raspbian, Android, ...)- Anwendungsentwicklung am Beispiel von IoT

Anforderungen der Präsenzzeit

Aktive Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen

Anforderungen des Selbststudiums

- Selbständiges Bearbeiten der Aufgaben- intensives Nacharbeiten der Lehrinhalte

Literatur

- Armin Roth (Hrsg.): Einführung und Umsetzung von Industrie 4.0 - Grundlagen, Vorgehensmodell und UseCases aus der Praxis. Springer Gabler 2016.

- O. Hersen, D. Boswarthick und O. Elloumi, The Internet of Things : Key Applications and Protocols, Wiley,2012.

- B. Adryan , P. Fremantle und D. Obermaier, The Technical Foundations of IoT, Artech House, Boston/London, 2017.

- S. Chin und J. L. Weaver, Raspberry Pi with Java : Programming the Internet of Things (IoT), McGraw-HillEducation, 2016.

- G. C. Hillar, Internet of Things with Python, Packt Publishing, 2016.

Stand: 18. Dezember 2017 Seite 33 von 33