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Fakultät Maschinenbau

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:
KickoffEinführung, Teamfindung, Problemfeld-Auswahl
Problem & ValidierungProblem Framing, Interviewdesign, Durchführung von Nutzerinterviews 
Evidence & SyntheseAuswertung, Survey-Design 
Venture DesignGeschäftsmodell (Lean Canvas), Pricing, Go-to-Market-Strategie 
MVP DevelopmentRapid Prototyping mit KI-Unterstützung, Deployment 
Data Sharing BlueprintDatenprodukte, Governance, Skalierungslogik 
ZwischenpräsentationGate Review der Ergebnisse 
Final Demo DayEndpräsentation im Pitch-Format mit Live-Demo 
AbgabeProjektbericht, 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

VoraussetzungenDetails
StudiengangEinschreibung in einen der Masterstudiengänge Wirtschaftsingenieurwesen, Logistik oder Maschinenbau (Nachweis: aktuelle Studienbescheinigung)
HardwareNotebook mit Administratorrechten
Code EditorEditor mit KI-Unterstützung, z. B. VS Code, Cursor oder vergleichbar 
KI-Assistenz (empfohlen)Premium-Account für KI-Funktionen, z. B. GitHub Copilot (~10 €/Monat) 
VersionskontrolleGitHub-Account; Grundkenntnisse erforderlich (Commit, Branch, Pull Request)