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Industry 4.0, based on increasingly progressive digitalization, is a global phenomenon that affects every part of our work. The Internet of Things (IoT) is pushing the process of automation, culminating in the total autonomy of cyber-physical systems. This process is accompanied by a massive amount of data, information, and new dimensions of flexibility. As the amount of available data increases, their specific timeliness decreases. Mastering Industry 4.0 requires humans to master the new dimensions of information and to adapt to relevant ongoing changes. Intentional forgetting can make a difference in this context, as it discards nonprevailing information and actions in favor of prevailing ones. Intentional forgetting is the basis of any adaptation to change, as it ensures that nonprevailing memory items are not retrieved while prevailing ones are retained. This study presents a novel experimental approach that was introduced in a learning factory (the Research and Application Center Industry 4.0) to investigate intentional forgetting as it applies to production routines. In the first experiment (N = 18), in which the participants collectively performed 3046 routine related actions (t1 = 1402, t2 = 1644), the results showed that highly proceduralized actions were more difficult to forget than actions that were less well-learned. Additionally, we found that the quality of cues that trigger the execution of routine actions had no effect on the extent of intentional forgetting.
Willentliches Vergessen
(2019)
Dieser Beitrag im Journal Gruppe. Interaktion. Organisation. stellt dar, wie willentliches Vergessen die Anpassung an notwendige Veränderungen für Individuen, Gruppen und Organisationen verbessert und wie willentliches Vergessen bewusst und gezielt gestaltet werden kann.
Damit Verhalten in Folge einer notwendigen Veränderung angepasst wird, reicht es nicht aus, dass Menschen wissen was zu tun ist, willens und in der Lage sind ihr Verhalten zu verändern. Eine Veränderung gelingt nur dann, wenn nur noch das neue Verhalten zur Anwendung kommt und nicht mehr das Alte, wenn das alte Verhalten vergessen wird. Der notwendige Prozess des willentlichen Vergessens ist durch Entfernen von Hinweisreizen, die die Erinnerung des zu Vergessenden und durch Platzierung von Hinweisreizen, die die Aktivierung des Neuen auslösen, gestaltbar.
Der vorliegende Beitrag stellt die förderliche Wirkung von Hinweisreizen auf willentliches Vergessen dar, stellt sie im Rahmen des Berichts einer experimentellen Studie unter Beweis und gibt praktische Implikationen, wie für Individuen, Gruppen und Organisationen willentliches Vergessen gestaltet werden kann.
Die Autoren stellen einen Ansatz vor, mit dem das Erfahrungswissen über die Produktionsregelung mit künstlichen neuronalen Netzen so aufgearbeitet und strukturiert werden kann, dass mittels des fallbasierten Schließens für neue Produktionssituationen die geeigneten und entsprechend voreingestellten neuronalen Netze ausgewählt werden können. Aufbauend auf den so gewonnenen Ergebnissen wird ein fallbasiertes System entwickelt.
Im Beitrag wird dargestellt, wie der Einsatz von Wissensmanagementwerkzeugen einen wichtigen Beitrag zur Gestaltung eines erfolgreichen ERP-Betriebes leisten kann. Da diese Aufgabe einen hohen Anteil an wissensintensiven Prozessen aufweist, wird dazu eine Methode benötigt, welches die Prozesse strukturiert erfasst, durch die Modellierung analysiert und geeignete Maßnahmen des Wissensmanagements vorschlägt. Die Methode KMDL® ermöglicht durch die Einführung einer Wissensebene die Spezifikation, wann Wissen welchen Inhalts und in welcher Form im Prozess benötigt oder erzeugt wird. Dabei wird auch darauf eingegangen, wie durch die Anwendung der KMDL® der optimale Schulungsbedarf für ERP-Anwender ermittelt werden kann.
Optimierung werksübergreifender Geschäftsprozesse am Beispiel der Automobilzuliefererindustrie
(2005)
Die Bedeutung der Zulieferer für die Automobilhersteller wächst stetig, weil die Zulieferer immer stärker in den gesamten Wertschöpfungsprozess des Herstellers eingebunden werden und somit ständig Planung, Qualität und Logistikabläufe optimiert werden müssen. Betriebliche Anwendungen, wie Enterprise Resource Planning- (ERP-) oder Produktionsplanung- und –steuerungs-(PPS-) Systeme werden benötigt, um den störungsfreien und reibungslosen Ablauf der Geschäftsprozesse und damit die ständige Lieferfähigkeit gegenüber dem Automobilhersteller zu garantieren [1]. Anhand eines Marktüberblicks werden in diesem Beitrag innovative Ansätze, Möglichkeiten und Koordinationsmechanismen zur Unterstützung der Produktion in verteilten Standorten von aktuellen ERP-/PPS-Systemen vorgestellt.
Die Bedeutung der Zulieferer für die Automobilhersteller wächst stetig, weil die Zulieferer immer stärker in den gesamten Wertschöpfungsprozess des Herstellers eingebunden werden und somit ständig Planung, Qualität und Logistikabläufe optimiert werden müssen. Betriebliche Anwendungen, wie Enterprise Resource Planning- (ERP-) oder Produktionsplanung- und -steuerungs- (PPS-) Systeme werden benötigt, um den störungsfreien und reibungslosen Ablauf der Geschäftsprozesse und damit die ständige Lieferfähigkeit gegenüber dem Automobilhersteller zu garantieren [1]. Anhand eines Marktüberblicks werden in diesem Beitrag innovative Ansätze, Möglichkeiten und Koordinationsmechanismen zur Unterstützung der Produktion in verteilten Standorten von aktuellen ERP-/PPS-Systemen vorgestellt.
Terminology is a critical instrument for each researcher. Different terminologies for the same research object may arise in different research communities. By this inconsistency, many synergistic effects get lost. Theories and models will be more understandable and reusable if a common terminology is applied. This paper examines the terminological (in)consistence for the research field of job-shop scheduling by a literature review. There is an enormous variety in the choice of terms and mathematical notation for the same concept. The comparability, reusability and combinability of scheduling methods is unnecessarily hampered by the arbitrary use of homonyms and synonyms. The acceptance in the community of used variables and notation forms is shown by means of a compliance quotient. This is proven by the evaluation of 240 scientific publications on planning methods.
Digital Platforms (DPs) has established themself in recent years as a central concept of the Information Technology Science. Due to the great diversity of digital platform concepts, clear definitions are still required. Furthermore, DPs are subject to dynamic changes from internal and external factors, which pose challenges for digital platform operators, developers and customers. Which current digital platform research directions should be taken to address these challenges remains open so far. The following paper aims to contribute to this by outlining a systematic literature review (SLR) on digital platform concepts in the context of the Industrial Internet of Things (IIoT) for manufacturing companies and provides a basis for (1) a selection of definitions of current digital platform and ecosystem concepts and (2) a selection of current digital platform research directions. These directions are diverted into (a) occurrence of digital platforms, (b) emergence of digital platforms, (c) evaluation of digital platforms, (d) development of digital platforms, and (e) selection of digital platforms.
Openness indicators for the evaluation of digital platforms between the launch and maturity phase
(2024)
In recent years, the evaluation of digital platforms has become an important focus in the field of information systems science. The identification of influential indicators that drive changes in digital platforms, specifically those related to openness, is still an unresolved issue. This paper addresses the challenge of identifying measurable indicators and characterizing the transition from launch to maturity in digital platforms. It proposes a systematic analytical approach to identify relevant openness indicators for evaluation purposes. The main contributions of this study are the following (1) the development of a comprehensive procedure for analyzing indicators, (2) the categorization of indicators as evaluation metrics within a multidimensional grid-box model, (3) the selection and evaluation of relevant indicators, (4) the identification and assessment of digital platform architectures during the launch-to-maturity transition, and (5) the evaluation of the applicability of the conceptualization and design process for digital platform evaluation.
Process mining (PM) has established itself in recent years as a main method for visualizing and analyzing processes. However, the identification of knowledge has not been addressed adequately because PM aims solely at data-driven discovering, monitoring, and improving real-world processes from event logs available in various information systems. The following paper, therefore, outlines a novel systematic analysis view on tools for data-driven and machine learning (ML)-based identification of knowledge-intensive target processes. To support the effectiveness of the identification process, the main contributions of this study are (1) to design a procedure for a systematic review and analysis for the selection of relevant dimensions, (2) to identify different categories of dimensions as evaluation metrics to select source systems, algorithms, and tools for PM and ML as well as include them in a multi-dimensional grid box model, (3) to select and assess the most relevant dimensions of the model, (4) to identify and assess source systems, algorithms, and tools in order to find evidence for the selected dimensions, and (5) to assess the relevance and applicability of the conceptualization and design procedure for tool selection in data-driven and ML-based process mining research.