Smarte Produkt-Service-Systeme integrieren intelligente Produkte und Dienstleistungen in digitalisierte Einzellösungen. Intelligente Produkte bedienen sich dabei der Informations- und Kommunikationstechnologie, um Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und zu produzieren, während die Servicekomponenten zunehmend digitalisiert zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus werden in die Lösungsangebote elektronische Dienste, wie Webportale und Softwareanwendungen integriert, die die Kommunikation zwischen Dienstleistern und Verbrauchern erleichtern. Vor diesem Hintergrund haben sich sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis verschiedene Ansätze zum lifecycle-orientierten Management und Engineering von smarten Produkt-Service-Systemen entwickelt. Der Kurs vermittelt den Studierenden die interdisziplinären Grundlagen und fokussiert dabei insbesondere auch die praxisorientierte Entwicklung und Analyse digitaler Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Service-Systeme. Hierbei findet eine differenzierte Betrachtung des B2B- und B2C-Marktes statt. Dies spiegelt sich auch in verschiedenen Anwendungsfeldern vom Maschinenbau bis hin zur Konsumgüterindustrie wider, welche im Rahmen von Fallstudien und Praxisbeispielen vertieft werden.

1. Von klassischen Produkten zu intelligenten Lösungen für die digitale Welt
   1. Wandel des klassischen Produktverständnisses
   2. Einfluss der Digitalisierung und Industrie 4.0
   3. Bedeutung intelligenter Komponenten und datenbasierter Technologien
   4. Servitization und Service Transformation
   5. Bedeutung digitaler Geschäftsmodelle
2. Grundlagen smarter Produkt-Service-Systeme
   1. System und soziotechnisches System
   2. Integration von Sach- und Dienstleistung
   3. Definition und Charakteristika smarter Produkt-Service-Systeme
   4. Besonderheiten smarter Produkt-Service-Systeme im B2B- und B2C-Bereich
3. Digitale Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Systeme-Systeme
   1. Terminologische Grundlagen zu Geschäftsmodellen
   2. Bestehende Ansätze zur Beschreibung von Geschäftsmodellen
   3. Design der Geschäftsmodellarchitektur
   4. Analyse der dynamischen Geschäftsmodellmechanik
   5. Exkurs: System Dynamics zur dynamischen Modellierung von Geschäftsmodellen
4. Lifecycle smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Lebenszyklus- und Lebensphasenkonzepte
   2. Integriertes Lifecycle-Konzept smarter Produkt-Service-Systeme
   3. Bedeutung des Lifecycle-Managements
5. Engineering smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Konzeption und Design
   2. Implementierung und Realisierung
   3. Integriertes Engineering von smarten Geschäftsmodellen
6. Management smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Führung und Organisation in smarten Produkt-Service-Systemen
   2. Controlling smarter Produkt-Service-Systeme
   3. Vermarktung smarter Produkt-Service-Systeme
   4. Transformation zum smarten Lösungsanbieter
7. Anwendung von Engineering- und Management-Methoden smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Praktische Einführung in das Design der Geschäftsmodellarchitektur
   2. Praktische Einführung in die dynamische Modellierung der Geschäftsmodellmechanik
   3. Fallstudien und Praxisbeispiele aus dem Business-to-Business-Bereich
   4. Fallstudien und Praxisbeispiele aus dem Business-to-Consumer-Bereich

Smarte Produkt-Service-Systeme haben das Potential, die Effizienz bestehender Geschäftsmodelle im Rahmen der digitalen Transformation zu steigern. Neben der Erweiterung und Optimierung traditioneller Geschäftsmodelle entstehen durch smarte Produkt-Service-Systeme aber auch vollkommen neuartige Geschäftsmodelle, in denen z.B. die Erlöse nicht an den Eigentumsübergang des Produktes, sondern an dessen Nutzung gekoppelt sind. Die Geschäftsmodellgestaltung und -analyse ist für viele Unternehmen in der Praxis allerdings mit Schwierigkeiten verbunden, da aufgrund der Komplexität dieser smarten Lösungen nur unzureichendes methodisches Knowhow vorliegt. Vor diesem Hintergrund wenden die Studierenden verschiedene Werkzeuge und Modellierungstools an, um dynamische Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Service-Systeme im Rahmen eines praxisorientierten Projektes beschreiben und analysieren zu können.

• In einem praxisorientieren Fallbeispiel werden Engineering-Methoden smarter Produkt-Service-Systeme projektorientiert angewendet. Die Architektur und Mechanik dynamischer Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Service Systeme werden beschrieben und analysiert. Durch die Entwicklung eines Management Cockpits für dynamische Geschäftsmodelle smarter Produkt-Service-Systeme wird die Entscheidungsfindung unterstützt.

Ziel dieses Kurses ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, geeignete Fertigungsmethoden im Rahmen von Industry 4.0 zu bewerten und zu identifizieren. Zu diesem Zweck bietet der Kurs eine umfassende Einführung in solche Prozesse auf der Grundlage traditioneller, standardisierter Fertigungstechniken, die durch technologische Entwicklungen unter dem Oberbegriff Industrie 4.0 Produktionsprozesse beeinflusst haben und noch beeinflussen. Dazu gehören technologische Fortschritte bei additiven Fertigungsverfahren, die Anwendungen wie Rapid Prototyping, Rapid Tooling und Direktfertigung ermöglichen. Schließlich beschäftigt sich der Kurs mit den Folgen der Digitalisierung und Vernetzung von Produktionsanlagen und deren Elementen im Sinne eines cyberphysikalischen Systems.

1. Einführung in die Fertigungsmethoden
   1. Grundlegende Konzepte
   2. Historische Entwicklung der Fertigung
   3. Über den langen Schwanz
2. Herstellungsverfahren
   1. Gießen und Formen
   2. Formgebung
   3. Bearbeitung
   4. Fügen
   5. Beschichtung
3. Additive Fertigung und 3D-Drucken
   1. Grundlagen und rechtliche Aspekte
   2. Materialextrusion
   3. Vat-Polymerisation
   4. Powder Bed Fusion
   5. Material Jetting
   6. Binder Jetting
   7. Direkte Energieabscheidung
   8. Laminierverfahren
4. Schnelles Prototyping
   1. Definitionen
   2. Strategische und operative Aspekte
   3. Anwendungsszenarien
5. Rapid Tooling
   1. Definitionen
   2. Direkte und indirekte Methoden
   3. Anwendungsszenarien
6. Direkt-/Schnellfertigung
   1. Potenziale und Anforderungen
   2. Implementierungsbeispiele
7. Cyberphysikalische Produktionssysteme
   1. Einführung
   2. Cyberphysikalische Produktionssysteme
   3. Auswirkungen auf die Planung und Instandhaltung von Anlagen
   4. Dynamische Rekonfiguration von Anlagen
   5. Anwendungsbeispiele

Der Bereich der Fertigung befindet sich durch die Entwicklung von Schlüsseltechnologien in der Datenwissenschaft und den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in einem erheblichen Wandel.

Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf der Verbesserung der Leistung von Fertigungsprozessen durch die Anwendung von datenwissenschaftlichen Methoden und der Anwendung von Wissen über Fertigungsmethoden. Zu den Hauptthemen gehören: Vorhersageanalysen für Überproduktion, Leerlauf, Logistik und Lagerhaltung, Fehlerprognose und vorausschauende Instandhaltung, Nachfrageprognose und Preisoptimierung.

Während der Dauer dieses Kurses durchlaufen die Studierenden die Phasen eines datenwissenschaftlichen Projekts in Theorie und Praxis.

• Der Kurs behandelt die Anwendungen der Datenwissenschaft in Produktionsumgebungen für Industrie 4.0. Die Hauptinteressengebiete sind prädiktive Analysen für Überproduktion, Leerlauf, Logistik und Lagerhaltung, Fehlerprognose und prädiktive Instandhaltung, Nachfrageprognose und Preisoptimierung.