DTA-05

Siehe Studienverlaufsplan

Pflicht

Prof. Dr. Dirk Slama

Deutsch / Englisch

Mind. 1 x jährlich

1 Semester

150 Std.

Präsenz: 32 Std. | Selbststudium: 56 Std. | Transfer: 62 Std.

5 CP

Klausur (60 min.) oder Case

Seminar (Präsenzlehre), ergänzend Selbststudium und Transfer, ggf. E-Learning, Pre- und Post-Reading

• Begriffsverständnis und historische Entwicklung: IoT, Industrie 4.0, Cyber-physical Systems, IIoT, AIoT

• Interdisziplinäre Aspekte und internationale Trends

• Konzepte und Methoden

  • Manufacturing, Logistik, Energie, Gebäude und andere Industrien

  • IT vs OT: Information Technology vs Operational Technology

  • Intelligente, vernetzte Lösungen

  • Product-Lifecycle

  • Intelligente, vernetzte Produkte

  • Industrial Internet Reference Architecture (IIRA)

  • AIoT Framework

  • Wertschöpfungskette im industriellen Kontext

  • Produkt-Perspektive

  • Referenzarchitekturen und Konzepte

  • Artificial Intelligence

  • Internet of Things

  • Digital Twins

  • Data

• Vorgehensmodelle und Methoden zur Gestaltung von intelligenten, vernetzten Produkten und Lösungen mit IIoT und AIoT

  • Business Strategy: Digital OEMs und Digital Equipment Operators

  • Business Execution: Business Models, Sourcing, Development, Operations

  • Technical Execution: Product / Solution Design, DevOps, Security, Quality Management und Homologation

• Datenschutzrechtlicher Rahmen des Industrial Internet

• Übung: Integrierte Fallstudie, von der Idee und Business Case über Projektplan und Sourcing-Strategie bis zum high-level AIoT System-Design

Das Modul ist ohne Vorkenntnisse aus anderen Modulen studierbar.

Wissensverbreiterung

• Kenntnisse über die wesentlichen Entwicklungstrends im Bereich Industrial Internet, insbesondere Standards und Frameworks.

• Kenntnisse über Nutzwertkriterien bei der Auswahl von Anwendungsfeldern von IIoT und AIoT.

• Kenntnis wesentlicher datenschutzrechtlicher Anforderungen zur Umsetzung von Industrial Internet Anwendungen.

• Erweiterung der Kompetenzen, um Methoden zur Durchführung von IIoT und AIoT-Projekten anwenden zu können.

Wissensvertiefung

• Fähigkeit, eigenständig und anwendungsorientiert den Einsatz von internen und geschäftsübergreifenden Industrial Internet und AIoT-Anwendungen planen und durchzuführen zu können.

• Fähigkeit, die passenden Architekturen anhand der Internet Referenz Architektur (IIRA) und des AIoT Frameworks kennenzulernen und zu bewerten.

• Steigerung der Fähigkeiten in Bezug auf unternehmerisches Denken und Handeln, um den unternehmerischen Nutzen von Industrial Internet-Projekten zu bewerten.

Wissensverständnis

• Fähigkeit, erworbenes Wissen über Industrial Internet und AIoT auf Unternehmensbereiche im Rahmen der obligatorischen Transferprojekte oder Transferarbeiten des Studiums anzuwenden.

• Kompetenz, um Industrial Internet und AIoT-Projekte durch Berücksichtigung der Sichtweisen Informationstechnik, Ingenieurwesen, BWL interdisziplinär zu lösen.

Verwendbar in den Masterstudiengängen Wirtschaftsinformatik, Business Engineering

Zum Selbststudium empfiehlt sich den Studierenden folgende Literatur:

• Andelfinger, V. P. und Hänisch, T. (Hrsg.) (2015): Internet der Dinge: Technik, Trends und Geschäftsmodelle, Springer Gabler, Wiesbaden

• Degen, T. und Deister, J. (Hrsg.) (2022): IT- und Datenschutz-Compliance für Unternehmen: Leitlinien und Anwendungsfälle - Cloud, Social Media, Scrum, IoT, KI, Mobilitätsdaten: IT-Projekte und Leitlinien nach DSGVO, Boorberg, Stuttgart

• Fortino, G. u. a. (Hrsg.) (2014): Internet of things based on smart objects: technology, middleware and applications

• Industrial Internet Consortium (2015): Industrial Internet Reference Architecture

• Schreiber, D. (2016): Internet-Ökonomie: Grundlagen und Fallbeispiele der vernetzten Wirtschaft., Springer Gabler, Berlin u. a.

• Slama, D. u. a. (2015): Enterprise IoT: Strategies and Best Practices for Connected Products and Services, O'Reilly UK Ltd

• Weitere Inhalte unter: www.digitalplaybook.org

Keine