Folgende Fragestellungen stehen im Zentrum des CAS Smart Service Engineering:
 

• Wie entwickelt man auf der Basis von Daten neue Smart Services und Smart Products  mit einem quantifizierbaren Mehrwert für die Anwender und Kunden?
• Wie findet man die relevante, anwenderspezifische Value Proposition für Smart Services?
• Wie entwickelt man ein gewinnbringendes Geschäftsmodell für Smart Services, welche auch umweltbezogene und gesellschaftliche Wertedimensionen berücksichtig?
• Welche Aspekte des Datenschutzes, des Rechts und der Ethik sind dabei zu berücksichtigen? 

Die Studierenden erwerben sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten in den folgenden Bereichen:

• Service Design mit datenspezifischen Aspekten
• Business Model Design mit datenspezifischen Aspekten
• Praktische Umsetzungsfähigkeiten, Rapid Prototyping, User Testing
• Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit beim Data Product Design

Modul A "Data-specific Service Design"

Leitidee

Dieses Modul soll den Studierenden aufzeigen, wie Data Service Design die Erkenntnisse der Data Science aufgreift und damit Nutzen für Anwender erzeugt

Inhalte

• Grundlagen von Smart Service  Engineering (Customer Insight, Customer Journey, Value Proposition Design)
• Ausgewählte Themen der Service Science und der Service Dominant Logic
• Service Blueprinting
• Charakteristika von Smart Services  und Products
• Quantiifizierung des Nutzen von Smart Services in wirtschaftlicher und ge sellschaftlicher (auch um weltbezogenener) Dimesion
• Präsentation von Firmen-Cases

Lernziele

• Sie kennen die wesentlichen Grundlagen  des Service Smart Designs
• Sie können die datenspezifischen Aspekte gezielt in Ihr Design einbringen.
• Sie können die Werkzeuge des Service Designs gezielt in Ihren Praxisbeispielen anwenden.

• Sie können den Nutzen von Smart Services  für Kunden, Anbieter und andere Akteure quantitativ bewerten.

   

Modul B "Business Ecosystems und Models für Smart Services"

Leitidee

Dieses Modul soll den Studierenden aufzeigen, wie mit Data Products wirtschaftliche Geschäftsmodelle entwickelt werden.

Inhalte

• Grundlagen von Business Model Design  und Business Model Canvas
• Service Ecosystem Design
• Nutzung von künstlicher Intelligenz  (KI, AI) für Smart Service Modelle
• Quantifizierung des Business Models
• Iterative Verbesserung bis zur  Produktreife
• Präsentation von Firmen-Cases
• Service / Business Model Testing & Prototyping

Lernziele

• Sie kennen und verstehen die relevanten Grundlagen des Business Model Designs.
• Sie verstehen die Gestaltung von Service- Ecosystemen.
• Sie können für Ihr Smart Product /Service Design gezielt ein Business Model  und ein Service-Ecosystem entwickeln.

• Sie können die betriebswirtschaftlichen Eckpunkte Ihres Business Model  quantifizieren.

   

Modul C "Praxis Workshop"

Leitidee

In diesem Modul sollen die Studierenden die Lerninhalte der Module "Smart Service und Data Product Design" und "Data-specific Business Model Design" an einem zusammenhängenden Case moderiert anwenden können.

Inhalte

• Vertiefung der Konzepte des Smart Service und Business Model Designs  an der eigenen Fallstudie
• Moderierter Workshop über die  Dauer von zwei Tagen in einer Service  Design-Umgebung

Lernziele

• Sie können die bisher erlernten Konzepte  in einer praxisnahen Umgebung End-zu-End anwenden.
• Sie können einen Smart Service / ein Smart Product von der Idee bis zum ersten einfachen Prototypen entwickeln

Modul D "Datenschutz und Datensicherheit"

Leitidee

Dieses Modul soll den Studierenden die Grundlagen des Datenschutzes und der Datensicherheit im Zusammenhang mit Smart Service Design vermitteln.

Inhalte

• Grundlagen des Datenschutzes, der Datensicherheit
• Relevante Aspekte für das Smart Service, das Product Design und bzgl. Datenethik
• Diskussion von Fallstudien

Lernziele

• Sie kennen die wesentlichen Grundlagen des Datenschutzes und der Datensicherheit.
• Sie können Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit in Ihren Fallstudien einschätzen und praxisnah einer Lösung zuführen.

Das Ausbildungsprogramm umfasst verschiedene Aktivitäten, wie etwa Vorlesungen, praxisorientierte Übungen und Fallbeispiele, Firmenpräsentationen, Gruppenarbeiten und Selbststudium (Vor- und Nachbereitung).

Das CAS Smart Service Engineering (Data Product Design) wird berufsbegleitend absolviert. Ein Unterrichtstag ist in zwei Blöcke von je 4 Lektionen unterteilt, wobei die Lektionen gemischt aus Unterrichtsanteilen und praktischen Arbeiten bestehen. In den praktischen Arbeiten vertiefen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer das Gelernte an konkreten Beispielen und an eigenen Fallstudien, die in kleinen Teams bearbeitet werden.

Der Unterricht für die Module A, B und D findet einmal pro Woche freitags von 9:00 bis 17:00 (8 Lektionen) statt. Der Praxis-Workshop (Modul C) wird an einem Unterrichts-Freitag vorbereitet und anschliessend an zwei aufeinanderfolgenden Tagen (Donnerstag/Freitag) durchgeführt.

Den individuellen Stundenplan erhalten die Studierenden spätestens einen Monat vor Studienbeginn. Die schulfreie Zeit richtet sich nach den Schulferien der Stadt Winterthur.

Das Team der Dozierenden besteht aus ausgewiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich. Hier ein Auszug der Dozierendenliste:

• Dr. Philipp Stalder, IWI
• Dr. Michael Widmer, ZSR
• Prof. Dr. Marc Rennhard, InIT
• Dr. Jürg Meierhofer, IDP

Zulassungsbedingungen für Personen mit Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Abschluss (Diplom, Lizentiat, Bachelor- oder Masterabschluss) einer staatlich anerkannten Hochschule beziehungsweise einer der Vorgängerschulen.
• 2 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.

Zulassungsbedingungen für Personen ohne Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Nachweis eines Abschlusses in der höheren Berufsbildung (Tertiär-B): Berufsprüfung BP (eidgenössischer Fachausweis) oder Höhere Fachprüfung HFP (eidgenössisches Diplom) oder Höhere Fachschule HF. In Ausnahmefällen können weitere Personen zugelassen werden, wenn sich deren Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.
• 3 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.
• Bestehen eines Zulassungsgesprächs.

Wir führen keine Wartelisten und bieten keine Platzreservationen an.

Sollte bei der vorangehenden Durchführung ein Platz frei werden, berücksichtigen wir die Reihenfolge gemäss Anmeldeeingang.