Seminare „Industrielle Informationssysteme“ im Wintersemester 2025/26

Bachelor-Seminar:  Vom Klimawandel bis zur Landwirtschaft: Wie Big Data Analytics zur Bewältigung globaler Herausforderungen eingesetzt wird

Master-Seminar:  KI-getriebene Transformation in Organisationen: Von der Automatisierung der Geschäftsprozesse bis zum Wandel der Geschäftsmodelle

Im Wintersemester 2025/26 bietet der Lehrstuhl IIS jeweils ein Bachelorseminar und ein Masterseminar an. Eine verbindliche Anmeldung zu den beiden Seminaren ist vom 25.09.2025 (12 Uhr) bis 09.10.2025 (12 Uhr) über FlexNow möglich. Die Teilnehmeranzahl für die Seminare ist beschränkt. Bei Überbelegung erfolgt eine Zuteilung durch den Lehrstuhl. Sie erhalten bis Freitag, den 10.10.2025 (12 Uhr) eine Rückmeldung, ob Sie einen Seminarplatz erhalten haben. Bitte beachten Sie, dass wir innerhalb der ersten Vorlesungswoche eine verbindliche Zusage zur Teilnahme am Seminar und an der geplanten Blockveranstaltung von Ihnen benötigen. Bitte beachten Sie zudem, dass die Seminararbeiten jeweils in Einzelarbeiten anzufertigen sind.

Beide Seminare werden über eine gemeinsame Blockveranstaltung abgehalten. Die Blockveranstaltung findet am 23.01.2026 an der ERBA in Bamberg statt. Bitte beachten Sie bei Ihren Planungen, dass für einen erfolgreichen Besuch eines Seminars die vollständige Teilnahme am Blocktermin verpflichtend ist. Details zu den Terminen der einzelnen Seminare finden Sie untenstehend.

Parallel zu unseren Seminaren empfehlen wir, das Modul IIS-WissWI-B/M zu belegen. In diesem Modul möchten wir Ihnen einen Einblick in das wissenschaftliche Arbeiten in der Wirtschaftsinformatik geben. Der Fokus liegt dabei besonders auf dem Verfassen, Strukturieren und Präsentieren einer wissenschaftlichen Arbeit. Außerdem wird darin vertieft auf die systematische Literaturanalyse als Forschungsmethode eingegangen, welche in unseren Seminaren angewendet werden soll. Das Modul IIS-WissWI-B/M ist so geplant, dass es keine terminliche Überschneidung mit unseren Seminaren gibt. Nähere Informationen zu diesem Modul finden Sie im Modulhandbuch. Bitte beachten Sie dabei, dass der Lehrstuhl IIS im WS 2025/26 neben IIS-WissWI-B ebenfalls das Modul IIS-WissWI-M anbieten wird.

Gemeinsame Termine des Bachelor- und Masterseminars:

• Einführungsveranstaltung: Di. 14.10.2025, 12-14 Uhr (c.t.), WE5/04.003
• Zwischenpräsentationen und Feedback-Termin: Di. 18.11.2025,  12-15 Uhr (s.t.), WE5/04.003 & WE5/01.006
• Abgabe der Seminararbeiten bis Sonntag, 18.01.2026 (23:59 Uhr) über den VC-Kurs
• Blockseminar an der ERBA: Fr. 23.01.2026, 08-18 Uhr (s.t.), WE5/04.003

Bei Fragen jeglicher Art zu den Seminaren wenden Sie sich gerne jederzeit an Felix Ulbricht.

Grundlagenliteratur Bachelor-Seminar:

• Akter, S., Sultana, S., Gunasekaran, A., Bandara, R. J., & Miah, S. J. (2024). Tackling the global challenges using data-driven innovations. Annals of Operations Research, 333(o.A.), S. 517-532. https://doi.org/10.1007/s10479-024-05875-z
• Hashem, I. A. T., Chang, V., Anuar, N. B., Adewole, K., Yaqoob, I., Gani, A., Ahmed, E., Chiroma, H. (2016). The role of big data in smart city. International Journal of Information Management, 36(5), S. 748–758. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.05.002
• Justy, T., Pellegrin-Boucher, E., Lescop, D., Granata, J., & Gupta, S. (2023). On the edge of Big Data: Drivers and barriers to data analytics adoption in SMEs. Technovation, 127(o.A.), S. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102850
• Osinga, S. A., Paudel, D., Mouzakitis, S. A., & Athanasiadis, I. N. (2022). Big data in agriculture: Between opportunity and solution. Agricultural Systems, 195(o.A.), S. 1–12. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103298
• Richardson, S., Petter, S., & Carter, M. (2021). Five Ethical Issues in the Big Data Analytics Age. Communications of the Association for Information Systems, 49(1), 430–447. https://doi.org/10.17705/1CAIS.04918
• Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), S. 1-21. https://doi.org/10.1002/widm.1355
• Shah, S. A., Seker, D. Z., Hameed, S., & Draheim, D. (2019). The Rising Role of Big Data Analytics and IoT in Disaster Management: Recent Advances, Taxonomy and Prospects. IEEE Access, 7(o.A.), S. 54595 – 54614. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2913340
• Wang, Y., Kung, L., & Byrd T.A. (2018). Big data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations. Technological Forecasting and Social Change, 126(o.A.), S. 3-13. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2015.12.019
• Yiapanas, G. (2025). The application of big data analytics in sports as a tool for personalized fan experience, operations efficiency, and fan engagement strategy. Business and Management Theory and Practice, 2(1), S. 1–20. https://doi.org/10.54517/bmtp3075 

Grundlagenliteratur Master-Seminar:

• Alsheibani, S., Cheung, Y., Messom, D. C., & Alhosni, M. (2020). Winning AI Strategy: Six-Steps to Create Value from Artificial Intelligence. In AMCIS 2020 Proceedings (S. 1–10). Americas Conference on Information Systems (AMCIS), Salt Lake City, USA. https://aisel.aisnet.org/amcis2020/adv_info_systems_research/adv_info_systems_research/1
• Grashoff, I., & Recker, J. (2024). How GuideCom Used the Cognigy.AI Low-Code Platform to Develop an AI-Based Smart Assistant. MIS Quarterly Executive, 23(3), 325–344. https://aisel.aisnet.org/misqe/vol23/iss3/7
• Mayer, A.-S., Strich, F., & Fiedler, M. (2020). Unintended Consequences of Introducing AI Systems for Decision Making. MIS Quarterly Executive, 19(4), S. 239-257. https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/6
• Muthukannan, P., & Dhavamani, P. (2024). Unlocking Potential: Ecosystem-Driven Value Augmentation through AI. In ICIS 2024 Proceedings (S. 1–9). International Conference on Information Systems (ICIS), Bangkok, Thailand. https://aisel.aisnet.org/icis2024/practitioner/practitioner/4
• Müller, T., Zahn, M., & Matthes, F. (2023). Unlocking the Potential of Collaborative AI - On the Socio-Technical Challenges of Federated Machine Learning. In ECIS 2023 Research Papers (S. 1–14). European Conference on Information Systems (ECIS), Kristiansand, Norway. https://aisel.aisnet.org/ecis2023_rp/245
• Peretz-Andersson, E., Tabares, S., Mikalef, P., & Parida, V. (2024). Artificial intelligence implementation in manufacturing SMEs: A resource orchestration approach. International Journal of Information Management, 77(o.A.), S. 1-23. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102781
• Seppälä, A., Birkstedt, T., & Mäntymäki, M. (2021). From Ethical AI Principles to Governed AI. In ICIS 2021 Proceedings (S. 1–17). International Conference on Information Systems (ICIS), Austin, USA. https://aisel.aisnet.org/icis2021/ai_business/ai_business/10
• Vatn, D. M. K., & Mikalef, P. (2024). Explainable AI (XAI) and Business Value — An Organizational Perspective. In ECIS 2024 Proceedings (S. 1–8). European Conference on Information Systems (ECIS), Paphos, Cyprus. https://aisel.aisnet.org/ecis2024/track03_ai/track03_ai/9
• van Giffen, B., & Ludwig, H. (2023). How Siemens Democratized Artificial Intelligence. MIS Quarterly Executive, 22(1), 1–22. aisel.aisnet.org/misqe/vol22/iss1/3