Venture Engineering Lab
Die Digitalisierung verändert Branchen grundlegend, von der Industrie über die Logistik bis zur Mobilität. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, neue digitale Produkte und Geschäftsmodelle zu entwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Gleichzeitig gewinnt die unternehmensübergreifende Vernetzung und der Austausch von Daten an Bedeutung, um Innovationen zu skalieren.
Das Venture Engineering Lab setzt an dieser Herausforderung an. Interdisziplinäre Teams entwickeln ein eigenes digitales Produkt: Sie identifizieren ein relevantes Problem, validieren es durch Interviews und Befragungen, entwerfen ein tragfähiges Geschäftsmodell und setzen ein funktionsfähiges MVP (Minimum Viable Product) um, das am Ende des Semesters live deployed ist. Zusätzlich erarbeiten die Teams eine Data-Sharing-Strategie, die zeigt, wie ihr Produkt über Organisationsgrenzen hinweg skaliert werden kann.
Modulbeschreibung
Ob Industrie 4.0, intelligente Logistikketten oder neue Mobilitätskonzepte – digitale Produkte entstehen heute nicht mehr im Elfenbeinturm, sondern durch schnelle Validierung am Markt und iterative Entwicklung. Das Venture Engineering Lab vermittelt genau diese Kompetenzen: Studierende lernen, wie sie von einer vagen Problemidee zu einem funktionsfähigen, deployten Prototyp gelangen – unterstützt durch moderne KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge.
Im Zentrum steht die praktische Anwendung wissenschaftlicher Methoden aus den Bereichen Design Thinking, Lean Startup und Rapid Prototyping. Die Studierenden erwerben Kompetenzen in der Problemvalidierung (Interviews, Surveys), der Geschäftsmodellentwicklung (Lean Canvas, Pricing, Go-to-Market) sowie im „Vibe Coding", der schnellen, KI-unterstützten Umsetzung von Software-Prototypen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Frage, wie Datenprodukte und Data-Sharing-Strategien das entwickelte Produkt skalierbar machen.
Das Fachlabor richtet sich an Studierende der Masterstudiengänge Wirtschaftsingenieurwesen, Logistik und Maschinenbau. Zum Zeitpunkt der Anmeldung muss die Einschreibung in das Masterstudium erfolgt sein. Ein entsprechender Nachweis in Form der Studierendenbescheinigung ist bei der Anmeldung beizufügen. Anmeldungen ohne Nachweis werden nicht weiter berücksichtigt.
Aufbau der Veranstaltung
| Phase: | Inhalt: |
| Kickoff | Einführung, Teamfindung, Problemfeld-Auswahl |
| Problem & Validierung | Problem Framing, Interviewdesign, Durchführung von Nutzerinterviews |
| Evidence & Synthese | Auswertung, Survey-Design |
| Venture Design | Geschäftsmodell (Lean Canvas), Pricing, Go-to-Market-Strategie |
| MVP Development | Rapid Prototyping mit KI-Unterstützung, Deployment |
| Data Sharing Blueprint | Datenprodukte, Governance, Skalierungslogik |
| Zwischenpräsentation | Gate Review der Ergebnisse |
| Final Demo Day | Endpräsentation im Pitch-Format mit Live-Demo |
| Abgabe | Projektbericht, MVP (deployed), Data Sharing Annex, individuelle Reflexion |
Ergänzend: Gruppenindividuelle Coaching-Sprechstunden während des Semesters
Umfang & Bewertung
Aspekt | Details |
Leistungspunkte | 5 LP |
Format | Hybrid (Präsenz- und Online-Anteile) |
Sprache | Kurssprache Deutsch; MVP und Abgaben können auf Englisch verfasst werden |
Bewertung | Gruppenarbeiten werden in Einzelbewertung benotet |
Teilnahmevoraussetzungen
| Voraussetzungen | Details |
| Studiengang | Einschreibung in einen der Masterstudiengänge Wirtschaftsingenieurwesen, Logistik oder Maschinenbau (Nachweis: aktuelle Studienbescheinigung) |
| Hardware | Notebook mit Administratorrechten |
| Code Editor | Editor mit KI-Unterstützung, z. B. VS Code, Cursor oder vergleichbar |
| KI-Assistenz (empfohlen) | Premium-Account für KI-Funktionen, z. B. GitHub Copilot (~10 €/Monat) |
| Versionskontrolle | GitHub-Account; Grundkenntnisse erforderlich (Commit, Branch, Pull Request) |




