Zentrum für Digitale Innovationen (ZDI)

Das Zentrum für Digitale Innovationen (ZDI) stellt Innovationen in der digitalen Transformation in den Mittelpunkt seiner Aktivitäten. Digitale Innovationen – verstanden als Prozess- und Produktinnovationen – basieren oft auf Methoden der Künstlichen Intelligenz und Data Science. Diese Methoden werden im ZDI hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit in verschiedenen Anwendungsfeldern analysiert und evaluiert.

Die daraus resultierenden Ergebnisse sollen genutzt werden, um deren Bedeutung für bestehende oder neue digitale Geschäftsmodelle zu beurteilen.

Methodisch fokussiert das Zentrum auf die Bereiche Data Science und Geschäftsmodelle. Das Zentrum bietet eine Plattform für eine Zusammenarbeit von DHBW und den Partnerunternehmen.

Damit ergeben sich für das Zentrum thematisch drei Säulen:

1. Data Analytics
2. Künstliche Intelligenz
3. Geschäftsmodellinnovation

Überblick über die Themenbereiche des ZDI

Die Leitfragen sind:

  • Welche Methoden und Algorithmen aus dem Bereich Data Science sind für die Praxis nutzbar?
  • Wie können diese Methoden und Algorithmen konkret in der Praxis angewandt werden?
  • Wie können große Datenmengen so visualisiert werden, dass praxisrelevante Handlungsoptionen abgeleitet werden können?
  • Welche Auswirkungen ergeben sich aus dem Einsatz dieser Methoden auf vorhandene und neu entstehende Geschäftsmodelle?


Aktivitäten
Mit folgenden Maßnahmen unterstützt das ZDI Lehr- und Forschungsprojekte:

  • Angebot einer Plattform zum Wissenstransfer für hochkarätige Expert*innen
  • Organisation von wissenschaftlichen Tagungen, Symposien und Vortragsreihen
  • Durchführung von kooperativen Forschungsprojekten mit Unternehmen
  • Angebot von einführenden Lehrveranstaltungen zu Data Science
  • Unterstützung von Studierenden in der Anwendung von Software-Lösungen für Data Science und Künstliche Intelligenz
  • Beratung von Studierenden zur Erstellung von Bachelor- und Masterarbeiten in thematisch relevanten Bereichen

Studienangebot

Das Zentrum für Digitale Innovationen bietet ein übergreifendes Studienangebot für Studierende beider Fakultäten an. Die Kurse können wahlweise von interessierten Studierenden belegt werden. In der Regel finden die Kurse quartalsweise statt.

Das Portfolio an Studienangeboten des ZDI umfasst unter anderem folgende Veranstaltungen:

  • Einführung in Data Analytics mit KNIME
  • R: (1) Einführung in R, (2) Programmieren mit R und (3) Marktforschung mit R
  • Keine Angst vor KI: (1) Einführung in Jupyter Notebooks und Python und (2) Einführung zu Machine Learning
  • Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) - Inside the Black Box
  • Bilderzeugung mit StableDiffusion
  • Künstliche Intelligenz im Rahmen von wissenschaftlichen Arbeiten
  • Codeless Machine Learning mit Orange
  • Einführung in das Quantencomputing
  • Scrum Master
  • Design Thinking Workshop
  • Consulting Case Study Workshop
  • Business Model Workshop
  • Plattform-Ökonomie
  • SEO – Search Engine Optimization
  • Industrie 4.0: (1) Smart Factory und (2) Digitalisierung
  • Robotic Process Automation
  • Internet of Things Lab
  • Drawing Decisions

Die Kurse finden teilweise vor Ort im ZDI Innovation Lab und teilweise online über Zoom statt.
Eine Terminübersicht mit dem aktuellen Studienangebot des laufenden Quartals, den Inhalten, Dozierenden, Räumlichkeiten und Anmeldefristen kann hier heruntergeladen werden:

ZDI Studienangebot Q2/2025 (PDF)

ZDI Studienangebot Q1/2025 (PDF)

 

 


Anmeldung

Die Anmeldung für Studierende erfolgt ausschließlich über Moodle. Aufgrund der begrenzten Teilnehmer*innenplätze wird um rechtzeitige und verbindliche Anmeldung gebeten. Bei Verhinderung wird im Sinne der Fairness um rechtzeitige Abmeldung gebeten, so dass Nachrücker eine Chance bekommen.
Über die Kategorie "Studium Generale / Übergreifendes Studienangebot" gelangen Studierende zum Kursbereich "Digitale Innovationen".

Teilnahmevoraussetzungen

  • Das Studienangebot richtet sich primär an Studierende der DHBW Ravensburg mit Campus Friedrichshafen sowie des DHBW Center for Advanced Studies.
  • Anmeldungen werden in der Reihenfolge ihres Eingangs berücksichtigt, da die Plätze begrenzt sind. Ein gesondertes Auswahlverfahren bleibt vorbehalten.
  • Spezifische Teilnahmevoraussetzungen sind im Falle bei den einzelnen Kursen angegeben.
  • Für Studierende und Beschäftigte der DHBW Ravensburg wird keine Kursgebühr erhoben.
  • Externe Personen können unter bestimmten Voraussetzungen ebenfalls an den Kursen teilnehmen. Nähere Informationen auf Anfrage per E-Mail an zdi@dhbw-ravensburg.de.

 

Veranstaltungen

„Datenpreisgabe und Nutzereinbindung bei immersiven und intelligente Digitalen Services“
13.05.2025 | 17 Uhr | online | Professor Christian Matt

Der technologische Fortschritt ermöglicht eine immer nahtlosere Integration digitaler Dienste in den Alltag und führt zu immersiveren und interaktiveren Nutzungserlebnissen – etwa in virtuellen Welten oder bei der Entscheidungsunterstützung durch generative KI.
Diese Entwicklungen bieten zwar vielfältige Vorteile für Nutzer, gehen jedoch oft mit neuen Anforderungen an die Erhebung und Nutzung persönlicher Daten einher, die für die vollständige Potenzialerschließung der Dienste relevant sind. Die veränderten Nutzungskontexte erschweren dabei allerdings die direkte Übernahme bestehender Modelle zur Erklärung von Datenpreisgabeverhalten. Anhand zweier Anwendungsfälle – generative KI und hoch immersive VR – werden die Entscheidungen der Nutzer zur Datenpreisgabe im Kontext damit verbundener Nutzungsvorteile näher untersucht und deren Auswirkungen auf die Gestaltung digitaler Dienste aufgezeigt.

Unser Referent:
Christian Matt ist Ordinarius und Co-Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität Bern, Schweiz. Er promovierte und habilitiert sich an der Ludwig-Maximilians-Universität, München, bevor er 2016 an die Universität Bern wechselte. Er lehrt und forscht zum Einfluss der digitalen Transformation auf Organisationen und deren Wertschöpfung sowie zur verantwortungsvollen Gestaltung und Nutzung von KI-Applikationen. Seine Forschungsergebnisse wurden unter anderem in MIS Quarterly, Journal of Management Information Systems, Journal of Information Technology, Information Systems Journal, und MIS Quarterly Executive veröffentlicht. Er ist als Senior Editor mehrerer akademischer Zeitschriften, als Stiftungsratsvorsitzender sowie in diversen Digitalisierungskommissionen tätig.

Veranstaltungsdetails:

Datum:  Dienstag, 13. Mai 2025
Zeit:       17:00 – 18:30 Uhr
Ort:        Online – Zoom

Zoom-Link

Meeting-ID: 698 0634 6532
Kenncode: 507026

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

Die Vortragsreihe ZDI Digital Innovation Talk wendet sich an

  • Studierende der DHBW Ravensburg (Bachelor)
  • Studierende des DHBW CAS (Master)
  • Vertreterinnen und Vertreter der Dualen Partner
  • alle Interessierten, die ihr Wissen insbesondere in den Bereichen Data Analytics, Künstliche Intelligenz und Geschäftsmodellinnovationen erweitern möchten

Eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Falls Sie über weitere Termine und Neuigkeiten des ZDI informiert werden möchten, nutzen Sie bitte folgendes Formular.

Einblicke in die Veranstaltungsreihe gibt der Artikel „In KI steckt viel Potenzial für den Mittelstand“.

  • „Understanding the EU AI Act: Key Insights and Implications“ am 15.04.2025
    Referent: Dr. Simon Kiorgaard, AI Consultant

  • „Der vernetzte Arbeitsplatz: Merkmale und mögliche Folgen der Arbeitsüberwachung im Zeitalter von Datifizierung, Sensorisierung und KI“ am 14.01.2025
    Referent: Prof. Dr. Tobias Mettler, Professor für Informationsmanagement an der Swiss Graduate School of Public Administration der Universität Lausanne

  • „AI Ideation & Management - Von der innovativen Idee zur produktiven KI-Anwendung“ am 20.08.2024
    Referent: Prof. Dr. Nils Urbach, Professur für Wirtschaftsinformatik & Direktor des ditlab an der Frankfurt University of Applied Sciences

  • „Künstliche Intelligenz: Auswirkungen auf Arbeitsformen und Berufsperspektiven“ am 17.07.2024
    Referent: Dr. Martin Braun, Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO)

  • „KI im Fußball – was kann KI heute schon und was nicht?“ am 12.06.2024
    Referent: Jan Wendt, Founder & CEO PLAIER

  • „Data @ TSG – die Rolle von Daten und Leistungsdiagnostik bei der TSG Hoffenheim“ am 10.06.2024
    Referent: Fabian Rupp, TSG Hoffenheim

  • „How AI and Computer Vision are used to generate advanced Sports Data?“ am 03.06.2024
    Referent: David Niehues, SkillCorner

  • „Maschinelles Lernen im Profifußball“ am 22.05.2024
    Referent: Prof. Dr. Daniel Memmert, Deutsche Sporthochschule Köln

  • „The generative AI opportunity – what it is, real world use cases.“ am 04.03.2024
    Referent: Benjamin Matten, Pursuit Lead EMEA North, Google Cloud Consulting

  • „People Tech – Mit KI-basierten Tools zum People Management der Zukunft“ am 25.10.2023;
    Referent: Dr. Daniel Mühlbauer, Expert for P&O IT Solutions, Siemens AG

  • „Bitcoin: Magic internet money – beyond the history, idea and vision“ am 18.07.2023;
    Referent: Paul Pazera, Geschäftsführender Gesellschafter PaPaCon GmbH

  • „Vergessen Sie KI, wenn Sie Ihre Daten nicht im Griff haben“ am 02.05.2023;
    Referent: Roland Meyer, Geschäftsführer exorbyte GmbH

  • „Challenges, Solutions and new business models in the mobility industry“ am 23.11.2022;
    Referent: Dr. Roland Amann, Head of Business Development & Strategy, Autonomous Mobility Systems, ZF Group, Friedrichshafen

  • „Quantensimulator Rymax-One: Brücke zwischen Forschung und Praxis“ am 12.10.2022;
    Referent: Dr. Carsten Blank, Partner, data cybernetics ssc GmbH, Landsberg am Lech

  • „Wie Maschinen Textinformationen verstehen – ein Blick hinter die Kulissen eines KI Start-Ups“ am 19.07.2022;
    Referent: Dr. Michael Natterer, Geschäftsführer, Octimine GmbH, München

  • „Continuous Change: Wenn stete Veränderung zum Standard wird“ am 31.05.2022;
    Referent: Benjamin Marx, Geschäftsführer, Ippen Digital GmbH, München

  • „KI in fünf Akten: 5 Tipps, um als Unternehmen mit KI Zeit, Motivation und Geld zu verschwenden“ am 12.04.2022;
    Referent: Christopher Helm, Geschäftsführer, Helm & Nagel GmbH, Asslar

  • „How to: Der Aufbau einer erfolgreichen & umsetzbaren KI-Strategie“ am 22.02.2022;
    Referentin: Caroline Kleist, Leader Partner und Global Head of Data Science bei der Positive Thinking Company, Berlin

  • „Künstliche Intelligenz: Chancen und Potenziale für den Mittelstand“ am 25.01.2022;
    Referentin: Dr. Julia König, Geschäftsführerin, Ehrenmüller GmbH, Kempten;
    Einblicke in die Veranstaltung gibt der Artikel „In KI steckt viel Potenzial für den Mittelstand“

  • Eröffnungsveranstaltung des ZDI am 22. November 2019;
    Einblicke in die Veranstaltung gibt der Artikel „Wir müssen neue Dinge tun, die wir bisher noch nicht getan haben“ und das YouTube-Video „Eröffnungsfeier des ZDI - Zentrum für Digitale Innovation“

Kooperative Forschung

In den Themengebieten Data Science, Künstliche Intelligenz und Geschäftsmodelle entstehen in der Praxis unterschiedliche konkrete Fragestellungen, bei deren Bearbeitung das ZDI der DHBW Ravensburg seine wissenschaftliche Kompetenz einbringen kann.

Kooperative Forschung ist hierbei auf unterschiedlichen Wegen möglich:

  • In den Bachelor- und Masterarbeiten untersuchen die Studierenden aus den entsprechenden Unternehmen bestehende Fragestellungen mit wissenschaftlichen Methoden. Hierbei können sie vom ZDI sowohl methodisch als auch softwaretechnisch beraten werden.
     
  • Im Rahmen von forschungsintegrierter Lehre können betriebliche Fragestellungen aufgegriffen und wissenschaftlich begleitet werden.
     
  • In Kooperation mit Unternehmen sowie anderen Forschungseinrichtungen werden anwendungsnahe Forschungsfragen bearbeitet.
     

QORA – Quantenoptimierung mit resilienten Algorithmen
Die DHBW Ravensburg ist Teil des mit zweieinhalb Millionen Euro geförderten Verbundprojekts QORA. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Optimierungsverfahren für die Zusammenstellung von Portfolien aus Finanzprodukten. Für Unternehmen der Finanzbranche, aber auch darüber hinaus, wird die Fähigkeit, schnell optimale Entscheidungen zu treffen, zunehmend zu einem maßgeblichen Wettbewerbsvorteil. Quantencomputer können perspektivisch konventionelle Rechner bei spezifischen Optimierungsverfahren übertreffen. Im Projekt werden daher solche Optimierungs-Algorithmen entwickelt und in der Praxis erprobt. QORA ist eines von sechs Verbundforschungsprojekten Quantencomputing in Baden-Württemberg, welche mit insgesamt über 19 Millionen Euro durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau gefördert werden.

Pressemeldung des Ministeriums
Pressemeldung der DHBW Ravensburg
zum Forschungsprojekt


PlanQK – Plattform und Ökosystem für quantenunterstützte Künstliche Intelligenz
Die DHBW Ravensburg ist assoziierter Partner des Konsortiums PlanQK. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Plattform und eines Ökosystems für quantenunterstützte Künstliche Intelligenz, kurz PlanQK. Nutzer*innen sollen dabei auf einen Quanten-AppStore zugreifen können, Entwickler*innen auf einfache Weise Quantum-Plattformen nutzen und Spezialist*innen Konzepte bereitstellen, die Quantum Computing einfach zugänglich machen. Ein besonderer Augenmerk des Projekts liegt in der Einbindung zahlreicher Unternehmen aus Baden-Württemberg und darüber hinaus. Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.

Alle Informationen zum Projekt gibt es auf der Website: https://planqk.de.
Einblicke gewährt Prof. Dr. Hellstern in einem Webinar zum Thema TensorflowQuantum.

  • Molitor, Dominik; Daurer, Stephan; Spann, Martin; Manchanda, Puneet (2023): Digitizing Local Search: An Empirical Analysis of Mobile Search Behavior in Offline Shopping. In: Decision Support Systems 170, S. 114018 (Article in Press). DOI: 10.1016/j.dss.2023.114018.
  • Mettler, Tobias; Daurer, Stephan; Bächle, Michael A.; Judt, Andreas (2023), Do‐It‐Yourself as a Means for Making Assistive Technology Accessible to Elderly People: Evidence from the iCare Project. In: Information Systems Journal 33 (1), 56-75. DOI: 10.1111/isj.12352.
  • Daurer, S.; Hellstern, G.; Radke, P. (2022), Vorgestellt: Das Zentrum für Digitale Innovationen (ZDI) an der DHBW Ravensburg. In: MedienWirtschaft - Perspektiven der digitalen Transformation 19 (1), S. 52–55.
  • Theuerkauf, René; Daurer, Stephan; Hoseini, Sayed; Kaufmann, Jens; Kühnel, Stephan; Schwade, Florian; Alekozai, Emal M.; Neuhaus, Uwe; Rohde, Heiko; Schulz, Michael (2022): Vorschlag eines morphologischen Kastens zur Charakterisierung von Data-Science-Projekten. In: Informatik Spektrum 45 (6), 395–401. DOI: 10.1007/s00287-022-01508-6.
  • Bächle, Michael A.; Daurer, Stephan; Kolb, Arthur (2022): Agiles Projektmanagement mit Scrum. In: WISU - Das Wirtschaftsstudium 51 (10), S. 1058–1061.
  • Bliek, Laurens; Da Costa, Paulo; Afshar, Reza Refaei; Zhang, Yingqian; Catshoek, Tom; Vos, Daniël; Zaefferer, Martin et al. (2022): The First AI4TSP Competition: Learning to Solve Stochastic Routing Problems: arXiv.
  • Brandhofer, S.; Braun, D.; Dehn, V.; Hellstern, G.; Hüls, M.; Ji, Y.; Polian, I.; Bhatia, A. S.; Wellens, T. (2022): Benchmarking the performance of portfolio optimization with QAOA. akzeptiert bei Quantum Information Processing, https://arxiv.org/abs/2207.10555.
  • Hellstern, G. (2022): Quantum Enhanced Artificial Intelligence, Poster beim DHBW AI Transfer Congress 2022, Heilbronn.
  • Heidari, H.; Hellstern, G. (2022): Early heart disease prediction using hybrid quantum classification. In: arXiv. https://arxiv.org/abs/2208.08882
  • Hellstern, G. (2022): Quantum Enhanced Optimization and ML, Poster auf der Developer Konferenz des Kompetenznetzwerkes Quantum BW, 20.-21.10.2022
  • Rehbach, Frederik; Zaefferer, Martin; Fischbach, Andreas; Rudolph, Günter; Bartz-Beielstein, Thomas (2022): Benchmark-Driven Configuration of a Parallel Model-Based Optimization Algorithm. In: IEEE Transactions on Evolutionary Computation 26 (6), S. 1365–1379. DOI: 10.1109/TEVC.2022.3163843.
  • Bächle, Michael A.; Daurer, Stephan (2022): Künstliche Intelligenz und Ethik. In: WISU - Das Wirtschaftsstudium 51 (6), S. 689-695.
  • Daurer, Stephan; Theuerkauf, René; Franke, Tony (2022): Vorgehensmodelle bei Data-Science-Projekten. In: WISU - Das Wirtschaftsstudium 51 (4), 426-433.
  • Schulz, Michael; Neuhaus, Uwe; Kaufmann, Jens; Kühnel, Stephan; Alekozai, Emal M.; Rhode, Heiko;Hoseini, Sayed; Theuerkauf, René; Badura, Daniel; Kerzel, Ulrich; Lanquillon, Carsten; Daurer, Stephan; Günther, Maik; Huber, Lukas; Thiée, Lukas-Walter; zur Heiden, Philipp; Passlick, Jens; Dieckmann, Jonas; Schwade, Florian; Seyffarth, Tobias; Badewitz, Wolfgang; Rissler, Raphael; Sackmann, Stefan; Gölzer, Philipp; Welter, Felix; Röth, Jochen; Haneke, Uwe (2022): DASC-PM v1.1 - Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte. ISBN: 978-3-9824465-0-9. Online verfügbar unter http://dasc-pm.org.
  • Hellstern, G. (2021), Hybrid Quantum Network for classification of finance and MNIST data, akzeptiert für den Quantum Software Architecture (QSA) Workshop im Rahmen der IEEE International Conference on Software Architecture (ISCA)
  • Sprenger, K.; G. Hellstern, G. (2021), Entwicklung von Kreditausfallquoten in Europa - Eine Analyse auf Basis der Daten der EBA von 2014 bis 2019, in: Bankpraktiker 01/2021
  • Hellstern, G. (2020), Quantencomputing im Finanzbereich, in: Bankpraktiker 10/2020
  • Hellstern, G. (2019), Interpretierbarkeit von Blackbox-Modellen für das Kredit-Scoring.
  • Hellstern, G. (2019), Aufsichtlicher Prozess der Analyse von Geschäftsmodellen, in: Revisionspraktiker 12-01/19, 2019.
  • Hellstern, G., Buchmüller, P. (2019), IT-Risiken in Banken – Aufsichtliches Rahmenwerk für die digitale Transformation, Schäffer-Poeschel.
  • Furmanek, L.; Daurer, S. (2019): Application of Media Synchronicity Theory to Creative Tasks in Virtual Teams Using the Example of Design Thinking. In: Proceedings of the 14th International Conference on Wirtschaftsinformatik 2019, Siegen, Deutschland.
  • Hellstern, G. (2018), Aufsichtliche Analyse des Geschäftsmodells von Instituten, in: Revisionspraktiker, Juli 2018.

Assoziierte Partner

Das Zentrum für Digitale Innovationen kooperiert bei seinen Aktivitäten mit folgenden Partnern:

IWI-HSG | Institut für Wirtschaftsinformatik | Universität St. Gallen

Kooperation mit dem Lehrstuhl von Prof. Dr. Robert Winter am IWI zum Management von Informationssystemen auf Gesamtunternehmensebene.

Logo PlanQK

Konsortium PlanQK

Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz
Hier geht es zu den Projektpartnern.

Logo Fraunhofer

Fraunhofer-Institut für Angewandte Festkörperphysik IAF

Zusammenarbeit im Rahmen des Projekts QORA – Quantum optimization using resilient algorithms
Hier geht es zum Projekt.

Logo Dualer Consulting

Dualer Consulting – studentische Unternehmensberatung e.V.

Studentische Unternehmensberatung der DHBW Ravensburg
Hier geht es zur Website.

Expert*innenteam

Die im Zentrum für Digitale Innovationen vereinten Professor*innen sind ausgewiesene Expert*innen an der Schnittstelle von digitalen Techniken auf der einen und deren Umsetzung in der Wirtschaft andererseits.

Prof. Dr. Stephan Daurer ist Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik – Data Science sowie Professor an der DHBW Ravensburg. Zuvor war er jahrelang in Unternehmen unterschiedlicher Branchen tätig. In der Lehre konzentriert er sich auf die Methoden der Wirtschaftsinformatik, Digitale Märkte und die Effekte der digitalen Transformation auf Geschäftsmodelle. Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte umfassen die Themen Data Science und Location‐based Services sowie Independent & Ambient Assisted Living. Die folgende PDF enthält eine Übersicht aktueller Publikationen.

Prof. Dr. Uwe Nölte ist Professor für Accounting, Finance und Controlling im Bereich BWL – Messe-, Kongress- und Eventmanagement. Vor seiner Tätigkeit an der DHBW war er als Berater bei KPMG sowie im Bereich Accounting bei E.ON beschäftigt. Seine aktuellen Forschungsinteressen liegen im Bereich Business Analytics und hierbei insbesondere der Untersuchung der Qualität von Forecast-Verfahren in allen Unternehmensabteilungen.

Prof. Dr. Gerhard Hellstern lehrt am Center of Finance der DHBW Stuttgart die Themen Bankmanagement, Statistik, Digitalisierung und Machinelles Lernen. Zuvor war er an der DHBW Ravensburg Professor für BWL-Bank und verfügt über 20 Jahre Praxiserfahrung in der Finanzindustrie. Seine Forschungsschwerpunkte sind Optimierung und Machine Learning mit Quantencomputern, Data Analytics in Finance sowie (IT-)Regulatorik. Eine Übersicht aktueller Publikationen finden Sie unter https://www.dhbw-stuttgart.de/studium/bachelor-studienangebot/wirtschaft/bwl-bank/ansprechpersonen/prof-dr-gerhard-hellstern/

Prof. Dr. Petra Radke ist Studiengangsleiterin für BWL – Medien- und Kommunikationswirtschaft an der DHBW Ravensburg sowie wissenschaftliche Leiterin des Master-Studiengangs Media and Data-driven Business am CAS der DHBW. Ihre Lehrgebiete umfassen Mikroökonomie, Medienökonomie und Medienmanagement. Ein besonderer Lehr- und Forschungsfokus liegt auf Geschäftsmodellen in der digitalen Ökonomie.

Prof. Dr. Stephan Sauter ist Professor für Wirtschaftsingenieurwesen mit den Schwerpunkten Elektrotechnik, Regelungstechnik und Industrie 4.0. Vor seiner Tätigkeit für die DHBW leitete er internationale Teams beim Produktionshochlauf von Halbleitersensoren in München. Erfahrungen in Entwicklung und Projektmanagement sammelte er viele Jahre im Silicon Valley, Kalifornien und in Südfrankreich bei Infineon Technologies. Seine aktuellen Forschungsinteressen liegen im Bereich Digitalisierung von Produktionssystemen im Kontext von Industrie 4.0 und die damit verknüpften Themengebiete.

Prof. Dr.-Ing. Martin Zaefferer ist Professor für Wirtschaftsinformatik – Data Science an der DHBW Ravensburg. Sein akademischer Werdegang umfasst ein Elektrotechnikstudium an der TH Köln sowie ein darauf aufbauendes Masterstudium in Automation & IT. Seine Dissertation mit dem Titel "Surrogate Models for Discrete Optimization Problems" verfasste er an der Fakultät für Informatik der TU Dortmund in Kooperation mit der TH Köln. Die Schwerpunkte seiner Forschung liegen in der praktischen Anwendung, Untersuchung und Entwicklung von Algorithmen im Bereich der Optimierung und des Machine Learnings. Seine Lehrveranstaltungen umfassen unter anderem Mathematik, Applied Optimization Techniques, Operations Research, Machine Learning Fundamentals und Advanced Machine Learning.

Marienplatz 2, Raum 206, 88212 Ravensburg

Telefon
+49 (0)751 18999 - 2758
Fax
+49 (0)751 18999 - 2701
E-Mail
zaefferer@dhbw-ravensburg.de
Martin Zaefferer

M.Sc. Simon Schmid
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Studiums der Wirtschaftswissenschaften an der Universität Ulm und der University of North-Carolina at Chapel Hill (UNC) arbeitet Simon Schmid als wissenschaftlicher Mitarbeiter am ZDI und übernimmt Aufgaben im Bereich der Organisation und Lehre. Parallel hierzu promoviert er bei Professor Dr. Robert Winter am Institut für Wirtschaftsinformatik an der Universität St. Gallen.

Ansprechpartner

Die Mitarbeiter des ZDI stehen gerne als Ansprechpersonen zur Verfügung – per E-Mail, Telefon oder in einem persönlichen Gespräch.