Die Teilnahme an dem Kurs soll die Studierenden mit den Zukunftsthemen der Digitalisierung in Logistik, Industrie und Handel vertraut machen. Sie erhalten einen Überblick über den Stand der technischen Entwicklungen und der aktuellen Umsetzung. Darauf aufbauend entwickeln sie Konzepte und Umsetzungsstrategien für ausgewählte betriebliche Kontexte.

1. Systeme und Prozesse in Wirtschaft und Logistik
   1. Logistisches Systemdenken und wirtschaftliche Modellbildung
   2. Logistische Prozesse und Prozessdenken im Handel
   3. Abbildung von betriebswirtschaftlichen Prozessen in IT-Systemen
   4. Arbeitszeitmanagement: bedarfsorientierte Personallogistik
2. Trends und Entwicklungen
   1. Die Geschichte der globalen Handelslogistik – von den Frühformen der logistischen Optimierung zur Digitalisierung
   2. Das Spannungsfeld zwischen Liberalisierung und Protektionismus
   3. Disruptive Innovationen der Handelslogistik gestern und heute
   4. Der Mensch in der robotisierten Arbeitswelt – ein unverzichtbarer Störfaktor?
3. Digitale Wertschöpfungsnetzwerke
   1. Selbststeuernde Systeme – Technologien und Organisation – Schwarmintelligenz
   2. 3D-Druck und Implikationen für die Handelslogistik
   3. Logistikprozesse in einer digitalen Welt
   4. E-Commerce und E-Logistik
4. Umgang mit großen Datenmengen
   1. Herausforderungen und Strategien im Umgang mit Big Data
   2. Technische Lösungen in verschiedenen Anwendungsfeldern
   3. Cloud Services
   4. Sicherheit und Datenschutz
5. Globaler Handel in einer digitalen Welt
   1. Adaptive Handels- und Lieferketten
   2. Design und Redesign von globalen Handelsketten
   3. Digitalisierung weltweiter Produktions- und Liefernetzwerke
   4. Bildung für die digitalisierte Welt

Ein Business-Modell ist die Beschreibung der Logik wie ein Unternehmen Wert generiert, liefert und sichert. Die fortschreitende Digitalisierung vieler Prozesse, Produkte und Dienstleistungen hat in den letzten Jahren eine Vielzahl an Innovationen im Bereich der Business-Modelle ermöglicht. Die Darstellung, die zugrundeliegenden Muster und die wesentlichen Einflussfaktoren dieser digitalen Geschäftsmodelle sind Gegenstand dieses Kurses.

Ausgehend von einer allgemeinen Definition des Konzeptes Business-Modell wird ein System zur Beschreibung der wesentlichen Faktoren eines Business-Modells entwickelt. Eine Übersicht über die historische Entwicklung von wichtigen Business-Modellen und insbesondere den Einfluss der Digitalisierung auf neuere Business-Modelle erlaubt eine Einordung des Konzeptes und ein Verständnis für die Rahmenbedingungen.

Sodann werden die wichtigsten alternativen digitalen Geschäftsmodelle der letzten Jahre systematisch dargestellt und hinsichtlich der jeweiligen Stärken-und Schwächen analysiert sowie bewertet.

Abschließend wird dargestellt, welche Rolle das Business-Modell im Rahmen der Erstellung eines Business-Planes spielt. Die Studierenden lernen die zentralen Ansätze zur Entwicklung einer eigenständigen Unternehmenspositionierung und werden in die Lage versetzt, die zentralen Einflussfaktoren auf den Unternehmenserfolg im digitalen Business zu prüfen und zu bewerten.

1. Bedeutung, Genese und Definitonen des Begriffs "digitales Geschäftsmodell"
   1. Ziele und Funktionen digitaler Geschäftsmodelle
   2. Geschäftsmodell – Genese des Begriffs und Bedeutung in der digitalen Ökonomie
   3. Definition Geschäftsmodell und digitales Geschäftsmodell
   4. Abgrenzung zu anderen Terminologien der digitalen Ökonomie
2. Grundlegende Konzepte zur Beschreibung von Geschäftsmodellen
   1. Wertkette
   2. Wertschöpfungsketten
   3. Dominante Logik
   4. Erlösmodell
   5. Unique Selling Proposition
   6. Transaktion
   7. Produkt- oder Leistungsangebot

3. Tools zur Beschreibung von Geschäftsmodellen
   1. Business Model Canvas
   2. St. Galler Business Model Navigator
   3. DVC Framework

4. Muster digitaler Geschäftsmodelle
   1. Long Tail
   2. Multi-sided-Muster
   3. Free und Freemium
   4. OPEN-API-Muster

5. Digitale Business-Modelle und Business-Plan
   1. Integration des Business-Modells in den Business-Plan
   2. Firmenpositonierung und das digitale Business-Modell
   3. Digitale Business-Modelle als Innovationstreiber für die Entwicklung neuer Unternehmen

Im Rahmen des Seminars „Aktuelle Themen der Digitalisierung“ erstellen die Studierenden zu einem Fachthema eine Seminararbeit und präsentieren ihre Ergebnisse. Die Studierenden stellen so unter Beweis, dass sie in der Lage sind, sich selbstständig in ein Thema einzuarbeiten und die gewonnenen Erkenntnisse strukturiert zu dokumentieren und zu präsentieren.

• Digitalisierung ist ein breit gefächertes Themengebiet, das sich je nach konkreter begrifflicher Ausprägung auf sehr unterschiedliche Aspekte beziehen kann. Das Seminar wird dieser Vielfalt gerecht, indem aktuelle Trends im Rahmen von einzeln ausgeschriebenen Ausarbeitungen aufgegriffen werden. Jeder Teilnehmer muss hierzu eine Seminararbeit erstellen. Mögliche Themen sind neue Technologien, die die Digitalisierung vorantreiben (z. B. Deep Learning), Auswirkungen auf die Arbeitswelt (z. B. Crowdsourcing oder neue Qualifikationsbedarfe im Bereich Data Science) oder neue digitale Geschäftsmodelle (z. B. Fintechs).

Ziel des Kurses ist es, die Studierenden mit ausgewählten Methoden und Techniken der Datenanalyse im Kontext stetig wachsender, heterogener Datenmengen vertraut zu machen. Hierzu wird zunächst die grundsätzliche Relevanz von Big Data-Methoden anhand der historischen Entwicklung der Datenbestände motiviert. Entscheidend ist hier unter anderem die kontinuierliche Belieferung der Systeme mit Sensordaten aus dem Internet of Things. Es folgt eine kurze Einführung in die wesentlichen statistischen Grundlagen, bevor die einzelnen Schritte des Data Mining-Prozess thematisiert werden. In Abgrenzung zu diesen klassischen Verfahren werden dann ausgewählte Methoden vorgestellt, mit denen Datenbestände im Big Data-Kontext analysierbar gemacht werden können. Weil die Datenanalyse bestimmten gesetzlichen Rahmenbedingungen unterliegt, werden in diesem Kurs zudem rechtliche Aspekte wie der Datenschutz behandelt. Der Kurs schließt mit einem Überblick über den Praxiseinsatz von Big Data-Methoden und -Werkzeugen. Hierbei werden insbesondere die Anwendungsfelder im industriellen Kontext beleuchtet.

1. Einführung in die Analyse von Daten
   1. Entscheidungen, Informationen, Daten
   2. Historische Entwicklung der Speicherung und Auswertung von Daten
   3. Big Data: Eigenschaften und Beispiele
   4. Datenanalyse
   5. Das Internet of Things als Treiber für Big Data
2. Statistische Grundlagen
   1. Deskriptive Datenanalyse
   2. Inferenzielle Datenanalyse
   3. Explorative Datenanalyse
   4. Multivariate Datenanalyse
3. Data Mining
   1. Knowledge Discovery in Databases
   2. Assoziationsanalyse
   3. Korrelationsanalyse
   4. Prognose
   5. Clusteranalyse
   6. Klassifikation
4. Big Data-Methoden und -Technologien
   1. Technologiebausteine
   2. MapReduce
   3. Text- und semantische Analyse
   4. Audio- und Videoanalyse
   5. BASE und NoSQL
   6. In-Memory-Datenbanken
   7. Big-Data-Erfolgsfaktoren
5. Rechtliche Aspekte der Datenanalyse
   1. Datenschutzgrundsätze in Deutschland
   2. Anonymisierung und Pseudonymisierung
   3. Internationale Datenanalyse
   4. Leistungs- und Integritätsschutz
6. Lösungsszenarien
7. Anwendung von Big Data in der Industrie
   1. Produktion und Logistik
   2. Effizienzsteigerungen in der Supply Chain
   3. Schlüsselfaktor Daten
   4. Beispiele und Fazit

Digitale Technologien haben Märkte, die Geschäftswelt und die Gesellschaft radikal verändert. Die Entwicklung digitaler Business-Modelle ist eine wichtige Aufgabe, um die Zukunft eines Unternehmens sichern zu können. Im Rahmen des Kurses werden die wesentlichen Grundlagen digitaler Business-Modelle recherchiert und definiert. Auf Basis einer (digitalen) Marktforschungsmethode wird ein digitales Business-Modell erarbeitet sowie Herausforderungen in der Praxis diskutiert. Die Ergebnisse werden im Anschluss von den Studierenden dokumentiert.

Speziell im dualen Fernstudium:

Im dualen Fernstudium ist der Theorie-Praxis-Transfer anhand eines realen Projekts, das im Praxisbetrieb umgesetzt wird, zu leisten. Im Rahmen des Praxisprojektes bearbeiten die Studierenden eine praxisrelevante Fragestellung ihres Praxisbetriebs unter Betreuung einer:s Lehrenden und des Praxispartners.

Zur Ausarbeitung eines digitalen Business-Modells erfolgt im Rahmen des Projektberichtes eine Literaturrecherche zur Definition der wesentlichen Grundlagen und Merkmale eines digitalen Business-Modells. Anhand von Fallbeispielen werden Formen digitaler Business-Modelle beschrieben. Mittels (digitaler) Marktforschungsmethode wird eine praxisnahe Frage-/Problemstellung abgeleitet, die die Ausgangsbasis für die Erstellung eines digitalen Business-Models bildet. Unter zur Hilfenahme geeigneter Methoden und Werkzeuge zur Erstellung eines digitalen Business-Modells, erstellen Studierende eigenständig ein Geschäftsmodell. Anschließend sollen die Herausforderungen des Business-Modells diskutiert werden. Der Anwendungsbezug (bspw. Webshop) und/oder Industrie (bspw. Einzelhandel oder Gesundheits-sektor) erfolgt in Abstimmung mit der Kursleitung.