@article{DragičevićUllrichTsuietal.2020,
  author    = {Dragičević, Nikolina and Ullrich, Andr{\´e} and Tsui, Eric and Gronau, Norbert},
  title     = {A conceptual model of knowledge dynamics in the industry 4.0 smart grid scenario},
  series = {Knowledge management research \& practice : KMRP},
  volume    = {18},
  journal   = {Knowledge management research \& practice : KMRP},
  number    = {2},
  publisher = {Taylor \& Francis},
  address   = {London [u.a.]},
  issn      = {1477-8238},
  doi       = {10.1080/14778238.2019.1633893},
  pages     = {199 -- 213},
  year      = {2020},
  abstract  = {Technological advancements are giving rise to the fourth industrial revolution - Industry 4.0 -characterized by the mass employment of smart objects in highly reconfigurable and thoroughly connected industrialproduct-service systems. The purpose of this paper is to propose a theory-based knowledgedynamics model in the smart grid scenario that would provide a holistic view on the knowledge-based interactions among smart objects, humans, and other actors as an underlyingmechanism of value co-creation in Industry 4.0. A multi-loop and three-layer - physical, virtual, and interface - model of knowledge dynamics is developedby building on the concept of ba - an enabling space for interactions and theemergence of knowledge. The model depicts how big data analytics are just one component inunlocking the value of big data, whereas the tacit engagement of humans-in-the-loop - theirsense-making and decision-making - is needed for insights to be evoked fromanalytics reports and customer needs to be met.},
  language  = {en}
}
@article{LassGronau2020,
  author    = {Lass, Sander and Gronau, Norbert},
  title     = {A factory operating system for extending existing factories to Industry 4.0},
  series = {Computers in industry : an international, application oriented research journal},
  volume    = {115},
  journal   = {Computers in industry : an international, application oriented research journal},
  publisher = {Elsevier},
  address   = {Amsterdam},
  issn      = {0166-3615},
  doi       = {10.1016/j.compind.2019.103128},
  pages     = {8},
  year      = {2020},
  abstract  = {Cyber-physical systems (CPS) have shaped the discussion about Industry 4.0 (I4.0) for some time. To ensure the competitiveness of manufacturing enterprises the vision for the future figures out cyber-physical production systems (CPPS) as a core component of a modern factory. Adaptability and coping with complexity are (among others) potentials of this new generation of production management. The successful transformation of this theoretical construct into practical implementation can only take place with regard to the conditions characterizing the context of a factory. The subject of this contribution is a concept that takes up the brownfield character and describes a solution for extending existing (legacy) systems with CPS capabilities.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Schumacher2022,
  author    = {Schumacher, Jochen},
  title     = {Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen},
  doi       = {10.25932/publishup-55464},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-554642},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VI, 275},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Z{\"o}gern vieler Unternehmen - insbesondere KMU und Mittelstand - bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein f{\"u}r ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen f{\"u}r einen h{\"o}heren Grad der Reife ableiten k{\"o}nnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template f{\"u}r darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verf{\"u}gung.},
  language  = {de}
}