Design

Die Nutzung von Erfahrungswissen ist für Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor. Der vorliegende Beitrag analysiert anhand von vier betrieblichen Fallstudien die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen beim Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg solcher Systeme maßgeblich von der strategischen Entwicklung und Pflege der Wissensbasis sowie von der Einbindung der Beschäftigten abhängt.

Die Gestaltung inklusiver Arbeitssysteme gewinnt vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der zunehmenden digitalen Durchdringung von Wertschöpfungsprozessen an Bedeutung. Während klassische ergonomische Ansätze primär auf der Perzentillogik basieren und damit nur einen Teil der Nutzerpopulation adressieren, eröffnet die Integration digitaler Technologien neue Möglichkeiten zur dynamischen und individuellen Anpassung von Arbeitssystemen. Der vorliegende Beitrag stellt einen konzeptionellen Handlungsrahmen für inklusive Arbeitssystemgestaltung vor, der die Dimensionen Standardisierung, Automatisierung und Kontextadaptivität integriert. Methodisch basiert der Beitrag auf einer konzeptionellen Analyse bestehender Ansätze aus Ergonomie und Human-Centered Design. Der Beitrag leistet einen theoretischen Beitrag zur Systematisierung inklusiver Arbeitssystemgestaltung und formuliert Gestaltungsbereiche für Forschung und industrielle Praxis.

Unternehmen sind zunehmend gefordert, Fach- und Arbeitskräftemangel bei steigenden Anforderungen an Produktivität, Flexibilität und Innovationsfähigkeit zu bewältigen. Während sich das Arbeitskräfteangebot nur begrenzt erweitern lässt, rückt die produktivitätsorientierte Gestaltung von Arbeitssystemen stärker in den Fokus. Autonome Systeme bieten hier erhebliches Potenzial. Ihr Einsatz erfordert neben technischen Anpassungen vor allem Veränderungen in Organisation, Kompetenzen und Arbeitsgestaltung. Im Beitrag werden empirisch fundierte Änderungsbedarfe in bestehenden Arbeitssystemen sowie damit verbundene wirtschaftliche Potenziale analysiert.

Die MTM-Methoden sind ein bewährter Standard zur Analyse und Gestaltung menschlicher Arbeitsabläufe. Arbeitsplaner stehen bei der Anwendung jedoch weiterhin vor der Herausforderung, diese Methoden richtig und effizient anzuwenden. Künstliche Intelligenz – insbesondere Large Language Models – hat das Potenzial, hier einen wichtigen Beitrag zu leisten. Beim Einsatz von KI ergeben sich jedoch berechtigte Fragen hinsichtlich der Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLMs mit einem regelbasierten Algorithmus, um gezielt wichtige Informationen aus textlichen Prozessbeschreibungen, wie Arbeitsanweisungen, zu extrahieren, die für MTM-Analysen erforderlich sind. Anschließend werden diese entsprechend dem MTM-Regelwerk in Analysen übersetzt. Dieses Vorgehen trägt dazu bei, dass die Ergebnisse für den Anwender nachvollziehbar aus den Eingangsdaten abgeleitet werden.

Foundation-Modelle verändern zunehmend die Art und Weise, wie in der Industrie mit Robotern gearbeitet wird. Statt komplexe Programme Zeile für Zeile zu schreiben, können Programmierer künftig stärker mit KI-Systemen zusammenarbeiten, Aufgaben beschreiben und die generierten Lösungen prüfen. Damit verschiebt sich ihre Rolle von der reinen Code-Erzeugung hin zu konzeptionellen, überwachenden und validierenden Tätigkeiten. Der Beitrag zeigt, welche neuen Möglichkeiten große KI-Modelle für die Roboterprogrammierung eröffnen und welche Veränderungen dies für Arbeit und benötigte Kompetenzen in der industriellen Praxis mit sich bringt.

Reicht es aus, Mitarbeitende im Umgang mit KI-Werkzeugen zu schulen oder erfordert die KI-Organisation völlig neue Kompetenzen? Der Beitrag stellt ein Digital-Enablement-Modell mit drei Kompetenzdimensionen vor und zeigt anhand eines am Fraunhofer IAO erprobten Upskilling-Programms, wie Organisationen die KI-Adoptionslücke nachhaltig überwinden können.

Zertifizierungen für humanzentrierten KI-Einsatz gewinnen an Bedeutung – als Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb, als Antwort auf regulatorische Erwartungen und als Instrument zur Gestaltung eines menschgerechten Arbeitsumfelds. Doch woran lässt sich erkennen, ob ihre Anforderungen wirklich ankommen? Auf Basis von Experteninterviews aus etablierten Zertifizierungsfeldern zeigt dieser Beitrag: Die entscheidende Frage wird nicht im Audit beantwortet, sondern in der Zeit zwischen den Audits. Nicht das Zertifikat entscheidet, sondern die Bereitschaft von Führung und Organisation, sich dem Prozess ernsthaft zu stellen.

Komplementoren spielen eine zentrale Rolle bei der Wertschöpfung in digitalen Ökosystemen, verfügen jedoch nur über begrenzten Einfluss und müssen sich durch dynamische Fähigkeiten anpassen. Aufbauend auf dem „Profiting From Innovation“-Rahmenwerk untersucht diese Studie, wie sich integrative Fähigkeiten bei Komplementoren durch kooperative Routinen manifestieren. Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche von in Scopus indexierten Studien aus den Jahren 2020 bis Mitte 2025, die die Mikrofundierung „Orchestrierung von Ökosystemakteuren“ untersuchen, identifizieren wir zwei Routinecluster. Zum einen kooperieren Komplementoren untereinander durch die Auswahl geeigneter Partner, Koalitionsbildung, Ressourcenteilung und Risikoverteilung, während sie gleichzeitig kritische Ressourcen schützen. Zum anderen kooperieren sie mit Plattformbetreibern durch Interaktion über verschiedene Kanäle, Qualitätssignalisierung, Einhaltung von Governance-Vorgaben, Integration ...

Industrielle Lieferketten müssen ihre Beschaffungsstrategien als Reaktion auf Störungen immer wieder neu ausrichten, doch Informationen über die Leistungsfähigkeit von Lieferanten sind nach wie vor uneinheitlich und lassen sich nur schwer operativ umsetzen. Bisherige Forschungsarbeiten behandeln Lieferantenauswahl, Simulation und Interoperabilitätsstandards getrennt voneinander und betrachten die Erfassung, Bewertung und Optimierung als voneinander getrennte Schritte, die eine manuelle Datentransformation erfordern. Dieser Beitrag stellt ein Rahmenkonzept für eine datengesteuerte industrielle Plattform vor, die drei Komponenten integriert: Lieferantenprofile auf Basis der Asset Administration Shell, strukturiert durch eine Actor-Service-Ontologie zur semantischen Identifikation von Lieferanten, automatische Generierung von Simulationsmodellen für diskrete Ereignisse (Discrete-Event Simulation) aus Layoutdaten zur Leistungsbewertung sowie KPI-gesteuerte Konfiguration mithilfe von ...