AI-Enabled Service Engineering

SICP/ Universität Paderborn

Kurzbeschreibung

Produzierende Unternehmen, aber auch klassische Dienstleistungsunternehmen, müssen innovative und für Kunden nutzenstiftende Produkte und Dienstleistungen am Markt anbieten, um erfolgreich zu sein. Die Wertschöpfung erfolgt gemeinsam mit Kunden in einem Service System. Service-Systeme aber sind komplex: Viele Akteure, Prozesse, Daten und Technologien greifen ineinander. Entsprechend erfolgt Serviceentwicklung in Organisationen häufig situativ oder intuitiv—obwohl mit dem Service Systems Engineering (SSE) und der DIN SPEC 33453 ein etablierter methodischer Rahmen für eine systematische Entwicklung vorliegt. Die praktische Anwendung scheitert jedoch oft an Methodenaufwand und Einstiegshürden.

​​​​​​​Die Schulung vermittelt die Grundlagen von Services, Service-Systemen und Service Innovation und zeigt, wie ausgewählte Methoden der Serviceentwicklung zunächst eigenständig (ohne KI) und anschließend mit Unterstützung von GenAI umgesetzt werden. Ein SSE-spezialisierter Chatbot unterstützt dabei als Co-Designer bei der schrittweisen Methodenanwendung, der Strukturierung von Ergebnissen und der iterativen Weiterentwicklung. So wird systematisches Vorgehen anschlussfähig, Iterationen werden beschleunigt und es entstehen Freiräume für kreative und konzeptionelle Aufgaben – bei gleichzeitig höherer Konsistenz und Umsetzbarkeit der Ergebnisse.

Nutzen

Die Teilnehmenden…
  • verstehen Grundlagen von Services, Service-Systemen und Service Innovation sowie zentrale Unterschiede zu Sachleistungen
  • kennen den standardisierten SSE-Entwicklungsprozess nach DIN SPEC 33453 und können die Phasenlogik auf Serviceentwicklungsfragen übertragen
  • wenden Methoden zur Analyse von Marktpotenzialen und Kundenbedürfnissen an und leiten daraus Serviceansätze ab (z.B. Value Proposition Canvas, Service Blueprinting)
  • verstehen und reflektieren sinnvolle Einsatzfelder von GenAI in Service-Innovationsprozessen (Chancen, Grenzen, Voraussetzungen)
  • können Services eigenständig konzipieren und mithilfe von GenAI gezielt iterieren und weiterentwickeln
  • Zielgruppe

    Die Schulung richtet sich an Personen mit Interesse an Innovationsfragen im Dienstleistungskontext, insbesondere:
  • Fach- und Führungskräfte, die das Potenzial von KI für neue oder verbesserte Services verstehen und nutzen wollen,
  • Personen, die methodische Grundlagen zur Dienstleistungsentwicklung aufbauen und praktisch anwenden möchten,
  • Mitarbeitende aus produzierenden oder technisch geprägten Bereichen, die ihr Leistungsangebot um Dienstleistungen erweitern möchten.
  • Inhalte

    Modul 1: Grundlagen des Service-Systems-Engineering – Orientierung und methodischer Rahmen

    • Einführung in die Grundlagen von Services und Service-Systemen
    • Phasenlogik, zentrale Begriffe und Prinzipien der DIN SPEC 33453 zur Entwicklung digitaler Service-Systeme
    • Verständnis von Service Innovation und deren Bedeutung für Organisationen
    • Einordnung typischer Komplexitätstreiber (Akteure, Prozesse, Daten und Technologie) sowie deren Konsequenzen für eine systematische Gestaltung

    Modul 2: Service-Systems-Engineering in der Praxis – Kundenbedürfnisse und Marktpotenziale systematisch erschließen

    • Analyse von Marktpotenzialen und Kundenbedürfnissen
    • Kennenlernen beispielhafter Methoden zur Entwicklung und Gestaltung innovativer Services
    • Praxisorientierte Anwendung des Value Proposition Canvas

    Modul 3: Service-Engineering in der Praxis – GenAI als Co-Designer im Service-Systems-Engineering

    • Grundlagen der (generativen) Künstlichen Intelligenz
    • Potenziale von GenAI im Service-Systems-Engineering
    • Der „RE-SIDE“-Chatbot als methodische Unterstützung im Prozess
    • Anwendung zentraler Service-Systems-Engineering-Methoden mit dem RE-SIDE-Chatbot als Sparringspartner

    AI-Enabled Service Engineering

    SICP/ Universität Paderborn

    Auf Anfrage
    Anbieter: SICP/ Universität Paderborn
    Lernformat: Veranstaltung
    Dauer: 3 Tage à 4 Stunden
    Teilnehmeranzahl: max. 20

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