TY - CHAP A1 - Vladova, Gergana A1 - Ullrich, André A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert ED - Reis, Arsénio ED - Barroso, João ED - Lopes, J. Bernardino ED - Mikropoulos, Tassos ED - Fan, Chih-Wen T1 - Yes, we can (?) BT - a critical review of the COVID-19 semester T2 - Technology and innovation in learning, teaching and education : second international conference, TECH-EDU 2020, Vila Real, Portugal, December 2-4, 2020 : proceedings N2 - The COVID-19 crisis has caused an extreme situation for higher education institutions around the world, where exclusively virtual teaching and learning has become obligatory rather than an additional supporting feature. This has created opportunities to explore the potential and limitations of virtual learning formats. This paper presents four theses on virtual classroom teaching and learning that are discussed critically. We use existing theoretical insights extended by empirical evidence from a survey of more than 850 students on acceptance, expectations, and attitudes regarding the positive and negative aspects of virtual teaching. The survey responses were gathered from students at different universities during the first completely digital semester (Spring-Summer 2020) in Germany. We discuss similarities and differences between the subjects being studied and highlight the advantages and disadvantages of virtual teaching and learning. Against the background of existing theory and the gathered data, we emphasize the importance of social interaction, the combination of different learning formats, and thus context-sensitive hybrid learning as the learning form of the future. KW - COVID-19 KW - higher education KW - virtual learning KW - digital learning KW - subject differences Y1 - 2021 SN - 978-3-030-73987-4 SN - 978-3-030-73988-1 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-73988-1_17 SP - 225 EP - 235 PB - Springer CY - Cham ER - TY - CHAP A1 - Teichmann, Malte A1 - Ullrich, André A1 - Kotarski, David A1 - Gronau, Norbert T1 - Facing the demographic change BT - recommendations for designing learning factories as age-appropriate teaching-learning environments for older blue-collar workers T2 - SSRN eLibrary / Social Science Research Network N2 - Digitization and demographic change are enormous challenges for companies. Learning factories as innovative learning places can help prepare older employees for the digital change but must be designed and configured based on their specific learning requirements. To date, however, there are no particular recommendations to ensure effective age-appropriate training of bluecollar workers in learning factories. Therefore, based on a literature review, design characteristics and attributes of learning factories and learning requirements of older employees are presented. Furthermore, didactical recommendations for realizing age-appropriate learning designs in learning factories and a conceptualized scenario are outlined by synthesizing the findings. KW - learning factory KW - vocational training KW - learning environment KW - age-appropriate competence development KW - demographic change Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.2139/ssrn.3858716 SN - 1556-5068 PB - Social Science Electronic Publ. CY - [Erscheinungsort nicht ermittelbar] ER - TY - GEN A1 - Panzer, Marcel A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert T1 - Deep reinforcement learning in production planning and control BT - A systematic literature review T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Increasingly fast development cycles and individualized products pose major challenges for today's smart production systems in times of industry 4.0. The systems must be flexible and continuously adapt to changing conditions while still guaranteeing high throughputs and robustness against external disruptions. Deep reinforcement learning (RL) algorithms, which already reached impressive success with Google DeepMind's AlphaGo, are increasingly transferred to production systems to meet related requirements. Unlike supervised and unsupervised machine learning techniques, deep RL algorithms learn based on recently collected sensorand process-data in direct interaction with the environment and are able to perform decisions in real-time. As such, deep RL algorithms seem promising given their potential to provide decision support in complex environments, as production systems, and simultaneously adapt to changing circumstances. While different use-cases for deep RL emerged, a structured overview and integration of findings on their application are missing. To address this gap, this contribution provides a systematic literature review of existing deep RL applications in the field of production planning and control as well as production logistics. From a performance perspective, it became evident that deep RL can beat heuristics significantly in their overall performance and provides superior solutions to various industrial use-cases. Nevertheless, safety and reliability concerns must be overcome before the widespread use of deep RL is possible which presumes more intensive testing of deep RL in real world applications besides the already ongoing intensive simulations. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 198 KW - deep reinforcement learning KW - machine learning KW - production planning KW - production control KW - systematic literature review Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-605722 SN - 2701-6277 SN - 1867-5808 ER - TY - CHAP A1 - Panzer, Marcel A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert T1 - Deep reinforcement learning in production planning and control BT - A systematic literature review T2 - Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics N2 - Increasingly fast development cycles and individualized products pose major challenges for today's smart production systems in times of industry 4.0. The systems must be flexible and continuously adapt to changing conditions while still guaranteeing high throughputs and robustness against external disruptions. Deep rein- forcement learning (RL) algorithms, which already reached impressive success with Google DeepMind's AlphaGo, are increasingly transferred to production systems to meet related requirements. Unlike supervised and unsupervised machine learning techniques, deep RL algorithms learn based on recently collected sensor- and process-data in direct interaction with the environment and are able to perform decisions in real-time. As such, deep RL algorithms seem promising given their potential to provide decision support in complex environments, as production systems, and simultaneously adapt to changing circumstances. While different use-cases for deep RL emerged, a structured overview and integration of findings on their application are missing. To address this gap, this contribution provides a systematic literature review of existing deep RL applications in the field of production planning and control as well as production logistics. From a performance perspective, it became evident that deep RL can beat heuristics significantly in their overall performance and provides superior solutions to various industrial use-cases. Nevertheless, safety and reliability concerns must be overcome before the widespread use of deep RL is possible which presumes more intensive testing of deep RL in real world applications besides the already ongoing intensive simulations. KW - deep reinforcement learning KW - machine learning KW - production planning KW - production control KW - systematic literature review Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.15488/11238 SN - 2701-6277 SP - 535 EP - 545 PB - Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover CY - Hannover ER - 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 - JOUR A1 - Gronau, Norbert T1 - Die Balanced ERP Scorecard (BESC) JF - ERP-Management : Auswahl, Einführung und Betrieb von ERP-Systemen N2 - Wodurch zeichnen sich die besten ERP-Systeme aus? Diese Frage wird dem Autor dieses Beitrags immer wieder gestellt. Mit der Vorstellung der Balanced ERP Scorecard (BESC) besteht nun eine Möglichkeit, ein System aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten und so individuell zu einer Einschätzung des für eine konkrete Unternehmenssituation besten Systems zu gelangen. Daher beschreibt dieser Beitrag zunächst die Perspektiven der BESC und dann mögliche Kriterien für eine Ausgestaltung dieser Scorecard. Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.30844/ERP-II_20-2_6-9 SN - 1860-6725 IS - 2 SP - 6 EP - 9 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Gronau, Norbert A1 - Teichmann, Malte T1 - ERP-Auswahl für ein Professional Services Unternehmen JF - ERP-Management : Auswahl, Einführung und Betrieb von ERP-Systemen N2 - Die Branche der Dienstleistungsunternehmen (Professional Services) hat einige Anforderungen, die sie von den „klassischen“ ERP-Branchen Industrie und Handel unterscheidet. Dieser Beitrag beschreibt einige der aktuellen Herausforderungen dieses immer wichtiger werdenden Wirtschaftszweigs und geht dann am Beispiel eines mittelständischen Ingenieurdienstleisters auf typische Anforderungen dieser Branche, infrage kommende Systeme und das Vorgehen zur Auswahl ein. KW - ERP-Systeme KW - ERP-Auswahl KW - Auswahlvorgehen KW - Professional Services Unternehmen Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.30844/ERP_20-2_31-35 SN - 1860-6725 VL - 16 IS - 2 SP - 31 EP - 35 PB - Gito mbh Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Gronau, Norbert T1 - Wiederanlauf nach der Krise BT - Anlaufmanagement in der Industrie N2 - Jetzt intelligent aus der Krise heraus starten! Der Anlauf von Neuprodukten und der jetzt notwendige Wiederanlauf nach der Corona-Krise haben einige Gemeinsamkeiten: In beiden Fällen muss vorsichtig vorgegangen werden, es muss eine hohe Wandlungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit aufrechterhalten werden, um schnell auf eine Veränderung der Situation reagieren zu können und es werden geeignete Werkzeuge und Prognoseverfahren benötigt, um sich die Auswirkungen von geplanten Schritten vorher verdeutlichen zu können. Das vorliegende Herausgeberwerk wurde zusammengestellt, um Expertenwissen für die Praxis nutzbar zu machen. Die über 30 Aufsätze in diesem Werk dienen dem Ziel, das Thema „Wiederanlauf nach der Krise“ aus allen wichtigen Blickwinkeln zu beleuchten und alle relevanten Branchen zu berücksichtigen. Nach der Darstellung allgemeiner Prinzipien des Wiederanlaufs werden Methoden und Werkzeuge vorgestellt, bevor dann Spezika einzelner Branchen diskutiert werden. Im Vordergrund steht dabei die international vernetzte Automobilindustrie sowie die globalen Lieferketten. Weitere Branchen wie die Elektronikfertigung und die Herstellung von Konsumgütern werden ebenfalls besprochen. Zielgruppe dieses Werkes sind vor allem diejenigen, die jetzt den Wiederanlauf von Produktionssystemen nach der drastischen Reduzierung durch das neuartige Corona-Virus planen, vorbereiten und umsetzen. Y1 - 2020 SN - 978-3-95545-343-5 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin 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 - CHAP A1 - Gronau, Norbert ED - Freitag, Michael T1 - Modellieren des Umgangs mit Wissen für Industrie 4.0 T2 - Mensch-Technik-Interaktion in der digitalisierten Arbeitswelt Y1 - 2020 SN - 978-3-95545-353-4 U6 - https://doi.org/10.30844/wgab_2020 SP - 79 EP - 101 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin ER -