TY - JOUR A1 - Teichmann, Malte A1 - Ullrich, André A1 - Wenz, Julian A1 - Gronau, Norbert T1 - Herausforderungen und Handlungsempfehlungen betrieblicher Weiterbildungspraxis in Zeiten der Digitalisierung T1 - Challenges and recommended actions for in-company vocational training in times of digitization JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Die Digitalisierung von Produktionsprozessen schreitet mit einer hohen Intensität voran. Weiterbildung hat eine hohe Relevanz für betriebliche Transformationsprozesse. Die betriebliche Weiterbildungspraxis ist den aktuellen Herausforderungen der Digitalisierung jedoch nicht gewachsen. Herausforderungen sind Kompetenzlücken der Mitarbeiter, ungewisse Anforderungsprofile und Tätigkeitstypen, demographischer Wandel sowie veraltete didaktische Ansätze. Zudem wird bestehender inhaltlicher und pädagogischer Freiraum bei der Gestaltung von Weiterbildung oftmals nur unzureichend ausgenutzt. Die skizzierte Situation führt dazu, dass der Mehrwert gegenwärtiger Qualifizierungsangebote sowohl für Unternehmen als auch Beschäftigte nicht ausgeschöpft wird. Ausgehend von Veränderungen durch Digitalisierung in der Produktion und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung diskutiert dieser Beitrag Herausforderungen gegenwärtiger betrieblicher Weiterbildung. Er leitet Handlungsempfehlungen ab, die mithilfe von Beispielen gewerkschaftlich unterstützter Weiterbildungspraxis illustriert werden. Im Ergebnis erhalten Interessierte einen Überblick über gegenwärtige Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für die Gestaltung und Durchführung von Weiterbildung in Zeiten der Digitalisierung. N2 - The digital transformation of production processes is constantly progressing. The human workforce is a central success factor, but employees must be prepared for the requirements induced by change, using inter alia competence development. In reality, however, the content-related and pedagogical freedom to design vocational training is often inadequately addressed. Based on the changes trough digitization in production processes, the challenges of current continuing vocational training in enterprises are discussed. Recommendations for action are then derived and illustrated by examples. The recommendations for action can serve as a basis for the design and implementation of their further vocational training practice. KW - betriebliche Weiterbildungspraxis KW - Digitalisierung von Produktionsprozessen KW - gewerkschaftlich unterstützte Weiterbildungspraxis KW - Kompetenzentwicklung KW - vocational training KW - digitization of production processes KW - labour union education KW - competence development Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-020-00614-x SN - 1436-3011 SN - 2198-2775 VL - 57 SP - 512 EP - 527 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - CHAP A1 - Gronau, Norbert A1 - Weber, Edzard A1 - Wander, Paul A1 - Ullrich, André ED - Plapper, Peter T1 - A regional remanufacturing network approach BT - modeling and simulation of circular economy processes in the era of industry 4.0 T2 - Digitization of the work environment for sustainable production N2 - Manufacturing companies still have relatively few points of contact with the circular economy. Especially, extending life time of whole products or parts via remanufacturing is an promising approach to reduce waste. However, necessary cost-efficient assessment of the condition of the individual parts is challenging and assessment procedures are technically complex (e.g., scanning and testing procedures). Furthermore, these assessment procedures are usually only available after the disassembly process has been completed. This is where conceptualization, data acquisition and simulation of remanufacturing processes can help. One major constraining aspect of remanufacturing is reducing logistic efforts, since these also have negative external effects on the environment. Thus regionalization is an additional but in the end consequential challenge for remanufacturing. This article aims to fill a gap by providing an regional remanufacturing approach, in particular the design of local remanufacturing chains. Thereby, further focus lies on modeling and simulating alternative courses of action, including feasibility study and eco-nomic assessment. KW - regional network KW - remanufacturing KW - scenario modeling Y1 - 2022 SN - 978-3-95545-407-4 U6 - https://doi.org/10.30844/WGAB_2022_8 SP - 145 EP - 170 PB - GITO Verlag CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Lewandowski, Stefanie A1 - Ullrich, André A1 - Gronau, Norbert T1 - Normen zur Berechnung des CO₂-Fußabdrucks T1 - Standards for calculating a carbon footprint BT - ein Vergleich von PAS 2050, GHG Protocol und ISO 14067 JF - Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Geschäftsprozesse N2 - CO₂-Fußabdrücke sind ein aktuell viel diskutiertes Thema mit weitreichenden Implikationen für Individuen als auch Unternehmen. Firmen können einen proaktiven Beitrag zur Transparenz leisten, indem der unternehmens- oder produktbezogene CO₂-Fußabdruck ausgewiesen wird. Ist der Entschluss gefasst einen CO₂-Fußabdruck auszuweisen und die entstehenden Treibhausgase zu erfassen, existiert eine Vielzahl unterschiedlicher Normen und Zertifikate, wie die publicly available specification 2050, das Greenhouse Gas Protokoll oder die ISO 14067. Das Ziel dieses Beitrags ist es, diese drei Normen zur Berechnung des produktbezogenen CO₂-Fußabdrucks zu vergleichen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie Vor- und Nachteile in der Anwendung aufzuzeigen. Die Übersicht soll Unternehmen bei der Entscheidungsfindung hinsichtlich der Eignung eines CO₂-Fußabdrucks für ihr Unternehmen unterstützen. N2 - Carbon footprints are a widely discussed topic impacting the individuals as well as companies. A company can be transparent in their actions, by publishing a carbon footprint. These footprints can be calculated for a single product or the whole company. However, there is a variety of different carbon footprint standards. The internationally most recognized ones are the publicly available specification 2050, Greenhouse Gas protocol (2011) and ISO 14067. This paper compares the standards and gives a recommendation for the application of product carbon footprints. KW - environmental footprint KW - product carbon footprint KW - ökologischer Fußabdruck KW - CO₂-Fußabdruck KW - PAS 2050 KW - GHG Protocol KW - ISO 14067 Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.30844/I40M_21-4_S17-20 SN - 2364-9208 VL - 37 IS - 4 SP - 17 EP - 20 PB - GITO mbH Verlag CY - München ER - TY - JOUR A1 - Teichmann, Malte A1 - Ullrich, André A1 - Knost, Dennis A1 - Gronau, Norbert T1 - Serious games in learning factories BT - perpetuating knowledge in learning loops by game-based learning JF - Procedia manufacturing N2 - The usage of gamification in the contexts of commerce, consumption, innovation or eLearning in schools and universities has been extensively researched. However, the potentials of serious games to transfer and perpetuate knowledge and action patterns in learning factories have not been levered so far. The goal of this paper is to introduce a serious game as an instrument for knowledge transfer and perpetuation. Therefore, reqirements towards serious games in the context of learning factories are pointed out. As a result, that builds on these requirements, a serious learning game for the topic of Industry 4.0 is practically designed and evaluated. KW - game-based learning KW - gamification KW - serious game KW - learning factories Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.04.104 SN - 2351-9789 VL - 45 SP - 259 EP - 264 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Ullrich, André A1 - Gronau, Norbert T1 - Bestimmung nachhaltiger Anwendungssystemarchitekturen JF - ERP-Management : Auswahl, Einführung und Betrieb von ERP-Systemen N2 - Die teilweise sehr kurzfristig notwendige Reaktion auf Veränderungen erfordert von Unternehmen ein hohes Maß an Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit. Anwendungssystemarchitekturen, die im Wesentlichen aus alten und selbst entwickelten Systemen bestehen, erfüllen häufig diese Anforderungen nicht. Investitionsmittel für neue Software sind jedoch begrenzt, daher müssen Prioritäten in der Ablösung von Altsystemen gesetzt werden. Eine effiziente Analysemethode zur Planung der Erneuerung der Anwendungssystemlandschaft stellt die Wandlungsfähigkeitsanalyse dar. Dieser Beitrag beschreibt Vorgehen und Ergebnisse am Beispiel eines international tätigen Automobilzulieferers. N2 - The sometimes necessary reaction to changes requires a high degree of adaptability and speed of reaction from companies. Application system architectures, which essentially consist of old and self-developed systems, often do not meet these requirements. However, investment funds for new software are limited, so priorities must be set in the replacement of old systems. An efficient analysis method for planning the renewal of the application system landscape is the adaptability analysis. This article describes the procedure and results using the example of an internationally active automotive supplier. KW - Anpassungsfähigkeit KW - Anwendungssystemarchitekturen KW - Bewertung KW - adaptability KW - application system architectures KW - assessment Y1 - 2020 UR - https://www.wiso-net.de/document/ERP__1ba9f709bedd19d76acba5daebbc08c9befe5b9f U6 - https://doi.org/10.30844/ERP_20-1_54-57 SN - 1860-6725 VL - 16 IS - 1 SP - 54 EP - 57 PB - GITO mbH CY - Berlin ER - TY - CHAP A1 - Teichmann, Malte A1 - Lass, Sander A1 - Ullrich, André A1 - Gronau, Norbert ED - Weber, Kristin ED - Reinheimer, Stefan T1 - Modellfabriken als Enabler flexibler Lehr- und Lernsituationen für die Kompetenzentwicklung im Fabrikkontext BT - die Lernfabrik des Zentrums Industrie 4.0 Potsdam T2 - Faktor Mensch N2 - Dieses Kapitel diskutiert die Notwendigkeit einer stärkeren Praxisorientierung für die Schaffung konkreter Lehr- und Lernräume in Unternehmen und zeigt die Vorteile einer Lernfabrik vor dem Hintergrund der stattfindenden Digitalisierung als Mittel zur Kompetenzentwicklung auf. Die technologiebedingt erweiterten Weiterbildungsziele erfordern die Nutzung geeigneter Konzepte und Lösungen. Dahingehend erfolgt die zielorientierte Konkretisierung der Kreation geeigneter Lehr- und Lernsituationen. Die Darstellung der Nutzbarmachung einer Modellfabrik als Lernfabrik der betrieblichen Weiterbildungspraxis zeigt nicht nur eine Lösung für die intendierte Bereitstellung flexibler Lehr- und Lernsituationen, sondern liefert ebenso Handlungsempfehlungen und Best-Practices für die erfolgreiche Kompetenzentwicklung. Insbesondere Praktiker profitieren von der Darstellung der Lernfabrik: aus dieser können sowohl betriebliche Weiterbildner als auch Geschäftsverantwortliche Implikationen für die didaktische Transformation betrieblicher Arbeitsorte in betriebliche Lern-Orte ableiten. Die detaillierte Darstellung einer Tagesschulung zum Thema Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die Arbeit der Mitarbeiter sowie Illustration eines Lernszenarios geben reale Einblicke, wie betriebliche Weiterbildung abseits von Lehr-Lern-Kurzschluss-orientierter Didaktik gelingt. KW - betriebliche Weiterbildung KW - Digitalisierung KW - Modellfabrik KW - Lehr-Lernsituationen KW - Industrie 4.0 KW - Zentrum Industrie 4.0 Y1 - 2022 SN - 978-3-658-34523-5 SN - 978-3-658-34524-2 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-34524-2_10 N1 - vollständig überarbeiteter und erweiterter Beitrag basierend auf dem Artikel „Herausforderungen und Handlungsempfehlungen betrieblicher Weiterbildungspraxis in Zeiten der Digitalisierung“ von Malte Teichmann, André Ullrich, Julian Wenz, Norbert Gronau, HMD Heft 333, Stefan Reinheimer, Kristin Weber (Hrsg.): Faktor Mensch, Juni 2020, S. 512–527. SP - 173 EP - 196 PB - Springer Fachmedien CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Eigelshoven, Felix A1 - Gronau, Norbert A1 - Ullrich, André T1 - Konsens-Algorithmen von Blockchain BT - eine Betrachtung der Nachhaltigkeit der Konsensfindung JF - Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Geschäftsprozesse N2 - Neben dem enormen Kursanstieg des Bitcoins in den Jahren 2017/2018, stieg im gleichen Maß auch die benötigte Rechenleistung und der damit verbundene Elektrizitätsbedarf, um Blöcke innerhalb der Bitcoin-Blockchain zu verifizieren. Aus diesem Problem ableitend beschäftigt sich dieser Beitrag mit der Fragestellung, welchen Beitrag unterschiedliche Konsens-Algorithmen innerhalb einer Blockchain zur Nachhaltigkeit liefern. Im Ergebnis liegt ein Überblick über die meist genutzten Konsens-Algorithmen und deren Beitrag zur Nachhaltigkeit vor. KW - Konsens-Algorithmen KW - Blockchain KW - proof of work KW - proof of stake KW - delegated proof of stake KW - Nachhaltigkeit Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.30844/I40M_20-1_S29-32 SN - 2364-9208 VL - 36 IS - 1 SP - 29 EP - 32 PB - Gito CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Teichmann, Malte A1 - Ullrich, André A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert T1 - Mobile IIoT-Technologien in hybriden Lernfabriken T1 - Using Mobile IIoT-Technologies in Hybrid Learning Factories BT - Szenariobasierte Entwicklung von Handlungskompetenz im Anwendungszentrum Industrie 4.0 BT - a Scenario-Based Development of Acting Capability in the Application Center Industry 4.0 JF - Industrie 4.0 Management N2 - Der Wandel zur automatisierten Produktion, die fortschreitende Digitalisierung der Wertschöpfungsprozesse sowie die stetige Implementierung von mobilen Industrial Internet of Things-Technologien (IIoT) in diese zur Unterstützung der Mitarbeiter stellen betriebliche Weiterbildung vor Herausforderungen. Komple-xere Anforderungen und veränderte Tätigkeitsprofile erfordern Handlungskom-petenzen bei Mitarbeitern im Sinne der Fähigkeit, in unbekannten Situationen auf Basis eigenen Könnens handlungsfähig zu bleiben. Jene sowie dafür notwendiges umfassendes Verständnis gegenüber digitalisierten Produktions-prozessen kann jedoch durch konventionelle Lehrmethoden nicht realisiert werden, da diese der erhöhten Anforderungskomplexität und den komplexen Rückkopplungen im Rahmen der Steuer- und Regelkreise nicht gerecht werden können. Diese Aspekte aufgreifend wird im Folgenden ein szenariobasierter Wei-terbildungsansatz für eine Lernfabrik vorgestellt, der insbesondere die Potenziale mobiler IIoT-Technologien zur Ausgestaltung dieser in den Blick nimmt. N2 - Recently, implementation procedures of automatic production, digitalization and Industrial Internet of Things technologies (IIoT) play an increasing role in industrial manufacturing processes. Subsequently, the competence requirements for employees change. These changes cannot be anticipated by traditional learning approaches. The following contribution faces this challenge and will show a new integrated learning factory approach which combines the application of new technologies with a flexible production environment. Thus establishing production surroundings that are familiar to the learner. The contribution demonstrates this approach using a quality control process in the context of logistics. KW - Mobile IIoT-Technologie KW - Lernszenario KW - Anwendungszentrum Industrie 4.0 KW - Lernfabrik KW - mobile IIoT-technologies KW - learning scenario KW - application center Industrie 4.0 KW - digital learning factory Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.30844/I40M_18-3_S21-24 SN - 2364-9208 VL - 34 IS - 3 SP - 21 EP - 24 PB - GITO CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Dragičević, Nikolina A1 - Ullrich, André A1 - Tsui, Eric A1 - Gronau, Norbert T1 - A conceptual model of knowledge dynamics in the industry 4.0 smart grid scenario JF - Knowledge management research & practice : KMRP N2 - 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. KW - Industry 4.0 KW - tacit knowledge KW - humans-in-the-loop KW - big data analytics KW - internet of things and services KW - smart grid Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1080/14778238.2019.1633893 SN - 1477-8238 SN - 1477-8246 VL - 18 IS - 2 SP - 199 EP - 213 PB - Taylor & Francis CY - London [u.a.] ER - TY - GEN A1 - Gronau, Norbert A1 - Ullrich, André A1 - Teichmann, Malte T1 - Development of the industrial IoT competences in the areas of organization, process, and interaction based on the learning factory concept T2 - Procedia manufacturing N2 - Lately, first implementation approaches of Internet of Things (IoT) technologies penetrate industrial value-adding processes. Within this, the competence requirements for employees are changing. Employees’ organization, process, and interaction competences are of crucial importance in this new IoT environment, however, in students and vocational training not sufficiently considered yet. On the other hand, conventional learning factories evolve and transform to digital learning factories. Nevertheless, the integration of IoT technology and its usage for training in digital learning factories has been largely neglected thus far. Existing learning factories do not explicitly and properly consider IoT technology, which leads to deficiencies regarding an appropriate development of employees’ Industrial IoT competences. The goal of this contribution is to point out a didactic concept that enables development and training of these new demanded competences by using an IoT laboratory. For this purpose, a design science approach is applied. The result of this contribution is a didactic concept for the development of Industrial IoT competences in an IoT laboratory. KW - Digital Learning Factory KW - Industrial IoT Competences KW - Student Training KW - Vocational Training Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.04.029 SN - 2351-9789 VL - 9 SP - 254 EP - 261 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER -