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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.
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.
Wandlungsfähigkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, proaktiv oder reaktiv Maßnahmen für die Modifikation seiner Eigenschaften schnell und effizient zu entwickeln, umzusetzen und anzuwenden sowie sich proaktiv darauf vorzubereiten, inaktiv zu sein und passiv Einwirkungen aus der Umwelt zu tolerieren. Die Eigenschaften wandlungsfähiger Systeme werden häufig als Indikatoren (z.B. Modularität, Wissen) verwendet. Dabei existiert eine Vielzahl potenzieller Indikatoren, deren jeweilige Relevanz jedoch ungeklärt ist. Hier setzt die Zielstellung der vorliegenden Arbeit an. Das Erkenntnisziel ist die Erklärung der Wandlungsfähigkeit sozio-technischer Systeme. Zu diesem Zweck wird ein Erklärungsmodell der indikatorbasierten Wandlungsfähigkeit erstellt, das zum Nachweis von Wandlungsfähigkeit, zur Bewertung dieser sowie zur Systemanalyse genutzt werden kann. Weiterhin wird exemplarisch eine positive Korrelation von Wandlungsfähigkeit und Schnelligkeit sowie Effizienz bei Veränderungsprojekten nachgewiesen.
Public blockchain
(2020)
Blockchain has the potential to change business transactions to a major extent. Thereby, underlying consensus algorithms are the core mechanism to achieve consistency in distributed infrastructures. Their application aims for transparency and accountability in societal transactions. As a result of missing reviews holistically covering consensus algorithms, we aim to (1) identify prevalent consensus algorithms for public blockchains, and (2) address the resource perspective with a sustainability consideration (whereby we address the three spheres of sustainability). Our systematic literature review identified 33 different consensus algorithms for public blockchains. Our contribution is twofold: first, we provide a systematic summary of consensus algorithms for public blockchains derived from the scientific literature as well as real-world applications and systemize them according to their research focus; second, we assess the sustainability of consensus algorithms using a representative sample and thereby highlight the gaps in literature to address the holistic sustainability of consensus algorithms.
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.
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.
Industry 4.0
(2020)
Industry 4.0 has had a strong influence on the debate on the digitalization of industrial processes, despite being criticized for lacking a proper definition. However, Industry 4.0 might offer a huge chance to align the goals of a sustainable development with the ongoing digital transformation in industrial development. The main contribution of this paper is therefore twofold. We provide a de-facto definition of the concept "Industry 4.0" from a sociotechnical perspective based on its most often cited key features, as well as a thorough review of how far the concept of sustainability is incorporated in it.
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.
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.
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.