Reifegrade von Smart Knowledge Services

Selbsteinschätzung und GAP-Analyse

ZeitschriftIndustry 4.0 Science
Ausgabe40. Jahrgang, 2024, Ausgabe 4, Seite 50-56
Literatur Teilen Zitieren Download

Abstract

Die Komplexität und die Möglichkeiten des Wissenstransfers im beruflichen Kontext nehmen mit fortschreitender Digitalisierung zu. Entsprechend wächst der Bedarf, Formen des Wissenstransfers in den Gesamtkontext einzuordnen und gezielt weiterzuentwickeln. Eine Lösung bietet das Reifegradmodell für so genannte Smart Knowledge Services. Das Modell ermöglicht eine Selbsteinschätzung bestehender Formen der Wissensvermittlung (Training, Anleitungen, Self-Services). Darüber hinaus kann das Modell als Grundgerüst zur Evaluation neuer intelligenter und vernetzter Formen des Wissenstransfers genutzt werden. Schließlich können mithilfe der GAP-Analyse individuelle Hürden im Unternehmen identifiziert und konkretisiert werden.

Keywords

Artikel

Die Digitalisierung eröffnet neue Formen der betrieblichen Weiterbildung. Dabei liegt der Fokus zunehmend auf Smart Services. Diese ermöglichen proaktives Eingehen auf Kundenbedürfnisse und stärken Unternehmen in Zeiten der Digitalisierung. Während traditionelle Lernumgebungen selten auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind, bieten Smart Services neue Möglichkeiten. Dezentralität, früher nur utopische Vision, wird heute Realität.

Zugang beschränkt

Sie sind zur Zeit nicht angemeldet / noch nicht registriert.

Um diesen Inhalt vollständig lesen zu können, müssen Sie über ein entsprechendes inklusiv-Abonnement verfügen. Alternativ können Sie den Zugang auch durch Zahlung eines Einmalpreises erhalten.

Abo inklusive Einzelkauf
ohne 29,00 €
Digital 27,55 €
Expert 26,10 €
Professional 0,00 €

Lesen für einmalig 29,00 €

Alle Preise enthalten 7% Mehrwertsteuer

Nach Erwerb der Zugangsrechte werden Sie automatisch wieder zu dieser Seite zurückgeleitet.


Das könnte Sie auch interessieren

Manuelle Abläufe in der Automobilproduktion optimieren

Manuelle Abläufe in der Automobilproduktion optimieren

Bausteinbasierter Ansatz zur effizienten Erstellung von Arbeitssystemsimulationen
Barbara Brockmann, Tobias Jurk, Beate Stoffels, Jochen Deuse ORCID Icon
Im produzierenden Gewerbe gewinnt die Integration digitaler Menschmodelle im Produktentstehungs- und Herstellungsprozess zunehmend an Bedeutung. Besonders in der Montage, die durch einen hohen Anteil manueller Tätigkeiten geprägt ist, ermöglichen Bewegungssimulationen eine realitätsnahe Abbildung menschlicher Arbeit und leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur bewegungsökonomischen Bewertung, Prozessabsicherung und Effizienzsteigerung. Der breiten Anwendung in der Produktionsplanung stehen jedoch verschiedene Herausforderungen wie der hohe Initialaufwand zur Erstellung der Humansimulation als auch volatile Planungsbedingungen gegenüber. Dieser Beitrag stellt einen praxisorientierten Lösungsansatz aus der Automobilmontage vor, der eine aufwandsreduzierte Erstellung von Simulationen sowie deren frühzeitige und durchgängige Nutzung im Planungsprozess ermöglicht.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 48-55
KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

Adaptive Sprühstrahlsteuerung zur Erhöhung von Prozesssicherheit und Werkzeugstandzeit
Reinhard Schmied, Marco Susic, Christian Donhauser ORCID Icon
Das Gewindeformen erfordert eine präzise Schmierstoffapplikation, da hohe Flächenpressungen und lokale Temperaturspitzen die Werkzeugbelastung erheblich beeinflussen. Aktuelle Sprüh- und Minimalmengenschmierungssysteme (MMS) weisen trotz etablierter Technik häufig Streuverluste, unzureichende Benetzung und instabile Tropfendynamik auf. Diese wissenschaftliche Betrachtung beinhaltet und untersucht einen integrativen Ansatz zur adaptiven Präzisionsbeölung beim Gewindeformen, der auf Computational Fluid Dynamics (CFD)-basierter Strömungsanalyse, experimenteller Validierung und Künstliche Intelligenz (KI)-gestützten Optimierungsverfahren basiert. Im Fokus stehen Tropfengröße, Strahlgeometrie, Düsenposition und Umgebungsströmung sowie deren Einfluss auf die Benetzungsintensität. Erste simulationsgestützteVoruntersuchungen zeigen das Potenzial einer datenbasierten Optimierung zur Reduktion von Benetzungsdefiziten und zur Auslegung künftiger Regelstrategien für eine ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 76-83
SmartBending: Inline-Messtechnik zur Prozesskorrektur

SmartBending: Inline-Messtechnik zur Prozesskorrektur

Inline-Prozessoptimierung zur Fehlerkorrektur beim Schwenkbiegen
Christian Donhauser ORCID Icon, Reinhard Schmied, Marco Susic
Schwenkbiegen ist ein etabliertes Umformverfahren, bei dem Materialverlust vermieden und Ressourcen effizient genutzt werden. Der Prozess erfordert jedoch aufwändige Optimierungen, die bisher stark vom Fachwissen der Bediener abhängen. Dies führt zu hohem Zeit- und Materialaufwand, da Optimierungsschritte iterativ erfolgen. Angesichts des Fachkräftemangels ist eine technologische Aufrüstung der Anlagen im Sinne von Industrie 4.0 notwendig. Im Rahmen eines Projekts wurden mittels intelligenter Sensorik kritische Einflussfaktoren erfasst, die Korrelationen zwischen Produktfehlern und Anlagenverformungen aufzeigen. Darauf basierend wurde eine Methodik entwickelt, die die Grundlage für eine Inline-Kompensation schafft, bei der die Anlage eigenständig Prozessparameter anpasst, um Produktfehler zu korrigieren und perspektivisch eine fehlerfreie Fertigung ab dem ersten Bauteil zu ermöglichen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 134-141
Digital Competence Lab (DCL) für die Logopädie

Digital Competence Lab (DCL) für die Logopädie

Konzeption einer Lernplattform zur Förderung digitaler Handlungskompetenzen
Anika Thurmann ORCID Icon, Antonia Weirich ORCID Icon, Kerstin Bilda, Fiona Dörr ORCID Icon, Lars Tönges ORCID Icon
Die digitale Transformation des Gesundheitswesens verändert die logopädische Versorgung nachhaltig. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, um die Qualität der Therapie zu sichern, Versorgungsengpässe zu adressieren und Patienten stärker in Übungsprozesse einzubinden. Gleichzeitig erweitern diese Entwicklungen das Rollenverständnis von Logopäden, die neben ihrer therapeutischen Kernaufgabe zunehmend digitale Systeme als unterstützende Werkzeuge einsetzen. Aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Anwendung ISi-Speech-Sprechen im Realsetting der Parkinson-Komplextherapie (PKT) werden in diesem Beitrag zentrale Herausforderungen der Implementierung smarter Technologien skizziert.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 110-118 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.110
KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

Ein Design-Science-Ansatz, der technische und menschliche Faktoren miteinander verbindet
Erdi Ünal ORCID Icon, Kathrin Nauth ORCID Icon, Pavlos Rath-Manakidis, Jens Pöppelbuß ORCID Icon, Felix Hoenig, Christian Meske ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 120-127 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.120
XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung

XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung

Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen
Jan-Phillip Herrmann ORCID Icon, Catharina Baier, Sven Tackenberg ORCID Icon, Verena Nitsch ORCID Icon
Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI)-basiertes Nudging ist zwar ethisch komplex, kann jedoch eine vorteilhafte Alternative zu starren, algorithmisch generierten Fertigungsplänen darstellen, um sowohl die Planungsautonomie von Fertigungsmitarbeitenden als auch die Gesamtleistung des übergeordneten Fertigungssystems zu verbessern. Dieser Artikel präsentiert eine Laborstudie, die das erfolgreiche Nudging von 28 Studierenden des Studiengangs Wirtschaftsingenieurwesen in einer Fertigungssimulation demonstriert. Die Studie zeigt, dass die Übereinstimmung der von den Studierenden ausgewählten Bearbeitungsreihenfolge von Fertigungsaufgaben mit einer vordefinierten Bearbeitungsreihenfolge durch Nudging um 9 % zunimmt. Durch den Einsatz von XAI werden die Präferenzen der Studierenden analysiert und Deadlines sowie Prioritäten in der Simulation angepasst. Der Artikel diskutiert die ethischen Fragen des Nudging, darunter potenzielle Manipulation, Scheinautonomie und die Reduzierung von ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 70-78 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.70