@article{dePaulaMarxWolfetal.2022,
  author    = {de Paula, Danielly and Marx, Carolin and Wolf, Ella and Dremel, Christian and Cormican, Kathryn and Uebernickel, Falk},
  title     = {A managerial mental model to drive innovation in the context of digital transformation},
  series = {Industry and innovation},
  journal   = {Industry and innovation},
  publisher = {Routledge, Taylor \& Francis Group},
  address   = {Abingdon},
  issn      = {1366-2716},
  doi       = {10.1080/13662716.2022.2072711},
  pages     = {24},
  year      = {2022},
  abstract  = {Industry 4.0 is transforming how businesses innovate and, as a result, companies are spearheading the movement towards 'Digital Transformation'. While some scholars advocate the use of design thinking to identify new innovative behaviours, cognition experts emphasise the importance of top managers in supporting employees to develop these behaviours. However, there is a dearth of research in this domain and companies are struggling to implement the required behaviours. To address this gap, this study aims to identify and prioritise behavioural strategies conducive to design thinking to inform the creation of a managerial mental model. We identify 20 behavioural strategies from 45 interviewees with practitioners and educators and combine them with the concepts of 'paradigm-mindset-mental model' from cognition theory. The paper contributes to the body of knowledge by identifying and prioritising specific behavioural strategies to form a novel set of survival conditions aligned to the new industrial paradigm of Industry 4.0.},
  language  = {en}
}
@article{VladovaWotschackLareiroetal.2020,
  author    = {Vladova, Gergana and Wotschack, Philip and Lareiro, Patricia de Paiva and Gronau, Norbert and Thim, Christof},
  title     = {Lernen mit Assistenzsystemen},
  series = {Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Gesch{\"a}ftsprozesse},
  volume    = {36},
  journal   = {Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Gesch{\"a}ftsprozesse},
  number    = {3},
  publisher = {GITO mbH Verlag},
  address   = {Berlin},
  issn      = {2364-9208},
  doi       = {10.30844/I40M_20-3_S16-20},
  pages     = {16 -- 20},
  year      = {2020},
  abstract  = {Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchf{\"u}hrung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfert{\"a}tigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen T{\"a}tigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden {\"u}ber ein Assistenzsystem Schritt f{\"u}r Schritt in ihre Aufgabent{\"a}tigkeit angelernt, einem Teil der Probanden wird allerdings am Anfang zus{\"a}tzlich Prozesswissen im Rahmen einer kurzen Schulung vermittelt.},
  language  = {de}
}