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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.
Faced with the triad of time-cost-quality, the realization of production tasks under economic conditions is not trivial. Since the number of Artificial-Intelligence-(AI)-based applications in business processes is increasing more and more nowadays, the efficient design of AI cases for production processes as well as their target-oriented improvement is essential, so that production outcomes satisfy high quality criteria and economic requirements. Both challenge production management and data scientists, aiming to assign ideal manifestations of artificial neural networks (ANNs) to a certain task. Faced with new attempts of ANN-based production process improvements [8], this paper continues research about the optimal creation, provision and utilization of ANNs. Moreover, it presents a mechanism for AI case-based reasoning for ANNs. Experiments clarify continuously improving ANN knowledge bases by this mechanism empirically. Its proof-of-concept is demonstrated by the example of four production simulation scenarios, which cover the most relevant use cases and will be the basis for examining AI cases on a quantitative level.
Das Angebot digitaler Plattformen ist mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau weit verbreitet. Dabei konnte in den letzten Jahren der Trend verzeichnet werden, dass die Herstellerunternehmen von Maschinen und Anlagen nicht mehr ausschließlich physische Produkte veräußern, sondern zusätzliche auf das Produkt abgestimmte Dienstleistungen, wie bspw. digitale Services. Dieser Wandel kann einen großen Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Beitrag wird eine Klassifizierung der digitalen Plattformen im deutschen Maschinen- und Anlagenbau vorgenommen, mithilfe derer unterschiedliche Plattformtypen auf Grundlage ihrer Funktionszusammensetzung identifiziert werden. Demnach können bspw. Plattformen, über die lediglich grundlegende Funktionen wie die Verwaltung von Maschinen angeboten werden, von umfangreicheren Plattformen unterschieden werden, die eine höhere Komplexität aufweisen und somit einen größeren Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben. Diese Einteilung unterschiedlicher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unterstützen, strategische Entscheidungen bezüglich der Entwicklung und des Angebots digitaler Plattformen zu treffen und eine Einordnung ihrer digitalen Plattform im Wettbewerb vorzunehmen.
Lernen mit Assistenzsystemen
(2020)
Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung 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 (Helfertätigkeiten) 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 Tätigkeiten 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 über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, einem Teil der Probanden wird allerdings am Anfang zusätzlich Prozesswissen im Rahmen einer kurzen Schulung vermittelt.
Time to change
(2020)
Industry 4.0 leads to a radical change that is progressing incrementally. The new information and communication technologies provide many conceivable opportunities for their application in the context of sustainable corporate management. The combination of new digital technologies with the ecological and social goals of companies offers a multitude of unimagined potentials and challenges. Although companies already see the need for action, there was in the past and currently still is a lack of concrete measures that lever the potential of Industry 4.0 for sustainability management. During the course of this position paper we develop six theses (two from each sustainability perspective) against the background of the current situation in research and practice, and policy.