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Design Strategie und digitale Geschäftsmodelle

Die Durchdringung sämtlicher Branchen und Industrien durch das Internet nimmt permanent zu. Unter dem Schlagwort der ʺDigitalisierungʺ werden zunehmend Maschinen mit Sensorik und Aktuatorik ausgestattet und mit dem Internet verbunden. Daraus ergibt sich heutzutage ein Spannungsfeld zwischen im Markt etablierten Unternehmen und High‑Tech‑Startups.  Aufbauend auf der immer stärkeren Digitalisierung von Fahrzeugen und Fahrzeug-Infrastrukturen entstehen neue Möglichkeiten der Gestaltung von Mobilität. Vor diesem Hintergrund werden in der  Vorlesung Themenstellungen rund um "faire Mobilität" bearbeitet, welche wir als "sichere" und "nachhaltige" Mobilität verstehen.  Im Zentrum dieses Spannungsfeldes steht die Fragestellung, ob neue Märkte durch etablierte Produkte und Dienstleistungen oder vielmehr durch neue Software‑basierte Geschäftsmodelle erschlossen werden. Insbesondere die Software‑basierten Geschäftsmodelle bedingen jedoch eine neue Herangehensweise zur Lösung von Problemen, um die Geschäftsmodelle einerseits agil und zügig zu entwickeln, andererseits um diese auf die Anforderungen von Nutzern und Kunden auszurichten. Dies wirft die Frage auf, wie neue Mobilitätsangebote im Zeitalter der Digitalisierung entstehen. Dementsprechend beschäftigt sich die Veranstaltung mit dem Aspekt der Digitalisierung aus zwei Blickwinkeln: 1) Digitale Geschäftsmodelle: Entlang bekannter Rahmenwerke zur Strukturierung von Geschäftsmodellen werden reale Geschäftsmodelle analysiert und weiter entwickelt. Dabei wird besonders auf die Effekte der Digitalisierung eingegangen. Dieser Vorlesungsteil ist eine Mischung von theoretischen Lehreinheiten sowie Fallstudien und partizipativen Arbeitsgruppen. 2) Design Thinking: Kundenorientierung und Agilität werden zunehmend zu erfolgskritischen Faktoren bei der Markterschliessung. Design Thinking ist hierfür das notwendige Werkzeug. Im Rahmen der Vorlesung wird Design Thinking in einem zweitägigen Bootcamp durchlaufen, welches die wesentlichen Schritte beinhaltet und diese greifbar macht. Lernziele des Kurses: Verstehen und Einordnen der Methode ʺDesign Thinkingʺ Verstehen von digitalen Geschäftsmodellen in traditionellen Industrien und der Internetwirtschaft Grundlagen zur strukturierten Analyse und selbstständigen Weiterentwicklung von digitalen Geschäftsmodellen

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IT Management II

For the operations of IT applications and infrastructure, which is responsible for a large part of a company's IT costs, most companies use 'good practice' IT service management (ITSM) frameworks that define the required processes, functions and roles. ITSM is defined by Conger et al. (2008) as focusing on "defining, managing, and delivering IT services to support business goals and customer needs, usually in IT Operations" (p. 1). ITSM has become increasingly important as information systems play an essential role in public and private sector organizations (Marrone, & Kolbe, 2011). With the increased emphasis on IT governance, organisations need to ensure that they have effective processes and skilled staff in place to manage their significant investment in IT infrastructure. The IT Infrastructure Library (ITIL®) is recognized as such a good practice framework for ITSM and is globally adopted in public and private sector organizations. In this course, students will get to know the operational processes, functions and roles that are commonly applied for ITSM. In particular, the course will cover the individual building blocks of the IT Infrastructure Library, including Service Strategy, Service Design, Service Transition, Service Operation, and Continual Service Improvement. Apart from presenting theoretical concepts, this course includes a one-day simulation game, in the course of which students will experience the presented practices and roles "in action". Further, invited practitioners will share first-hand insides into ITIL implementation projects. This course addresses students that consider jobs that relate to the management of IT infrastructure and applications, for example in company's IT departments and startups, or to the management of IT outsourcing arrangements.

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FPV: Künstliche Intelligenz in kleinen und mittleren Betrieben

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) stösst seit einigen Jahren auf rasant wachsendes Interesse seitens der Unternehmen. Durch Verfahren der KI lassen sich Entscheidungen unterstützen, die vorher ausschliesslich von Menschen getroffen wurden. In einigen Fällen lassen sich dadurch objektivere bzw. genauere Entscheidungen treffen. Durch statistische Verfahren im Allgemeinen lassen sich ebenfalls Visualisierungen erstellen und Kennwerte berechnen, die indirekt die menschlichen Entscheidungen unterstützen. Genauere und fundiertere Entscheidungen in Unternehmen liefern in vielen Fällen einen direkten Mehrwert für das Unternehmen, da Kosten gesenkt oder Umsätze gesteigert werden können.

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FPV: Aktuelle Themen und Entwicklungen im Informationsmanagement

Big Data, d.h. die Generierung und betriebswirtschaftliche Verwertung von hohen Datenvolumen und heterogenen Daten in hoher Geschwindigkeit, führt in Unternehmen verschiedenster Branchen zu tiefgreifenden Veränderungen durch datengetriebene Entscheidungsfindung. So werden zum Beispiel in der Maschinenindustrie basierend auf Nutzungs- und Sensordaten neuartige Dienstleistungen im Bereich der prädiktiven Wartung konzipiert. Im E-Commerce wird das Einkaufsverhalten in Echtzeit ausgewertet, um massgeschneiderte und individualisierte Angebote zu erstellen. Im Bankensektor werden Transaktionsdaten in Echtzeit ausgewertet, um Betrugsfälle zu identifizieren. Big Data verlangt auf Mitarbeiterebene neuartige Fähigkeiten in der Datenaufbereitung und -verarbeitung, die häufig unter dem Schlagwort Data Science zusammengefasst werden. Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung soll eine Kerntechnologie im Bereich Big Data, sogenannte NOSQL Datenbanken, genauer vorgestellt werden. In einem Anwendungsprojekt mit Daten zum Social Media Marketing von Unternehmen auf Youtube sollen dann eigene Anwendungskenntnisse erlangt werden. Gearbeitet wird mit der dokumentorientierten Datenbank MongoDB. Im Rahmen dieses FPV werden die Studierenden eine schriftliche Projektarbeit (max. 10 Seiten) anfertigen. Hierbei sollen für gegebene Daten zu einem selbstgewählten Unternehmen eigene, geschäftsrelevante Fragestellungen entwickelt und anhand des in der Veranstaltung vermittelten analytischen Instrumentariums in eigenen kleinen Projekten bearbeitet werden. Dieses FPV richtet sich an Studierende die Interesse an datengetriebenen Entscheidungsprozessen, Analytik und Programmierung haben. Vorkenntnisse im Bereich der Programmierung sind hilfreich, können sich aber auch begleitend zur Lehrveranstaltung in Eigeninitiative angeeignet werden.

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RPV: Design Thinking for Artificial Intelligence

AI, machine learning, deep learning, and natural language processing - these terms are everywhere. You might know or not know what they mean, but you most probably know that you should not ignore them. AI is real, and it is revolutionary. It is already disrupting many industries and yet we have only scratched the surface. AI entails a whole stack of new technologies upon which new services can be built. While most firms will not innovate in the hardware or algorithm space, it is a top priority to identify and realize AI use cases that fit into an organization and customer base. The course "Design Thinking for AI" is designed to tackle business and societal issues associated with AI by following a human-centered approach. "Design Thinking for AI" combines human-centered methodology and state of the art technology to create relevant and innovative solutions. "Design Thinking" is an innovation philosophy that has its roots at Stanford University. It is a human-centered approach to innovation which focuses on feasibility, viability, and - even more importantly - on the desirability of new products and services. Large corporations (e.g., General Electric, Deutsche Bank, Procter & Gamble, SAP) increasingly adopt this way of innovation to ensure that customers and users really need the newly developed product and services. The course teaches this innovation philosophy, various methods, and tools that have been developed globally by different companies and organizations. As a student of our action-based course you work in a team and start your project by understanding human needs to define the right AI innovations in a creative manner. Design Thinking methods will help you to develop tangible, tested prototypes, and hundreds of creative ideas. You will work with a corporate partner in close collaboration to make sure that your innovative solution will provide value to customers and your partner company.  The primary objective of this course is to understand the value of the Design Thinking methodology and connect it to the development of emerging technologies such as AI. The lecture will show students how to empathize with humans, how to identify their needs, and how to provide them with innovative solutions.

Abschlussarbeiten

Masterarbeiten

Prof. Dr. Walter Brenner betreut ab sofort einige Masterarbeiten, die sich mit dem Chief Information Officer (Informatikchef) und einer Zukunft auseinandersetzen, in Theorie und Praxis. Eine der Arbeiten umfasst aus eine systematische Literaturanalyse nach wissenschaftlichem Standards in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften. Eine weitere Masterarbeit hat das Ziel «Success Stories» von CIO im Rahmen der Digitalisierung zu erheben und eine weitere Masterarbeit hat das Ziel «Success Stories» von CIOs in den letzten zwei Jahren (Pandemie) zu erheben. Alle drei Masterarbeiten bilden die Grundlage für akademische Publikationen.
Wenn Sie Interesse haben, melden Sie sich bitte bei:

Level:
Master
Kontakt:
Tobias Fahse

Ausgangslage

Helsana setzt im Kernversicherungsgeschäft auf die Standard-Software Syrius von der Firma Adcubum aus St. Gallen. Die Software ist mittels Parametrierung stark individualisierbar. Helsana ist der grösste Kunde von Adcubum mit dem grössten Datenwachstum im schweizerischen Krankenversicherungsumfeld. Heute testet Helsana auf einem pseudonymisierten Datenstand. Aus Datenschutz-, Kosten- und Geschwindigkeitsgründen möchte Helsana in Zukunft einen rein synthetischen Testdatenstand erzeugen, der dann auf verschiedenen Entwicklungs- und Testinstanzen verteilt werden kann.

Zielsetzung

Bei Helsana erwartet dich eine spannende Aufgabe, im Bereich der intelligenten Testautomatisierung, wobei innovative Technologien aus den Bereichen Business Intelligence sowie Artificial Intelligence gebündelt werden sollen. Konkret geht es darum zu analysieren, welche Datenkonstellationen die Syrius Datenbank bereits enthält, um hierauf aufbauend einen synthetischen Datensatz erstellen zu können. Es gilt dabei zu erörtern, inwiefern Algorithmen aus den Bereichen Business Intelligence / Artificial Intelligence bei einer solchen Analyse der Datenkonstellationen unterstützen können und welche marktüblichen Standardtools dies unter Verwendung solcher Algorithmen abdecken können.

Geplante Aktivitäten

  • Evaluierung von Tools, die Analysen der Datenkonstellationen möglichst automatisiert durchführen können und Darstellung der Evaluationsergebnisse.
  • Proof-of-Concept mit mindestens einem Tool zur Analyse der Datenkonstellationen
  • Analyse der Syrius Datenbank, z.B.: wie oft kommt eine bestimmte Datenkonstellation resp. Gruppierung vor?
  • Erstellen einer Dokumentation des Proof-of-Concepts
  • Falls es keine marktüblichen Tools für die Analyse gibt, welche die Anforderungen unterstützen: Aufzeigen von alternativen Lösungen mit einem möglichst hohen Automatisierungsgrad, guter Usability, sowie die Umsetzung und Dokumentation dieser alternativen Lösung
Level:
Master
Kontakt:

Prof. Dr. Walter Brenner betreut ab sofort einige Masterarbeiten, die sich mit Werbung im Internet unter Berücksichtigung der DSGVO auseinandersetzen. Alle drei Masterarbeiten bilden die Grundlage für akademische Publikationen.
Bitte melden Sie sich bei Interesse:

Level:
Bachelor/Master
Kontakt:
Tobias Fahse

Bei der Umsetzung von KI-Projekten spielt Bias eine grosse Rolle.

Unter Bias versteht man eine systematische Abweichung der Ergebnisse eines Algorithmus von den gewünschten Ergebnissen. Dadurch können KI-Projekte langfristig Schaden nehmen und Vertrauen in die KI-Lösung verspielt werden. Verschiedene Bias können in jeder Phase des Projektes auftreten, weshalb es wichtig ist, sich in jeder Phase des Projektes der möglichen Bias bewusst zu sein. Ist ein Bias identifiziert, kann er mit speziellen, auf den jeweiligen Bias angepassten Mitigation Strategys behandelt werden.

Für die Entwicklung eines Risk Management Tools, das Projektleitern hilft, strukturiert gegen Bias vorzugehen, suchen wir einen Masteranden/ eine Masterandin.

Haben Sie einen Themenvorschlag?

Wenn Sie eigene Vorschläge haben, die in einen der Forschungsbereiche passen, kommen Sie gerne auf uns zu. In einem persönlichen Treffen oder in einer Videokonferenz kann das Thema präzisiert werden.

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