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Auf Basis theoretisch-empirischer Erkenntnisse, die im Rahmen des Beitrags „Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) (Teil 1)“ dargestellt worden sind, stellt dieser Beitrag die Ergebnisse einer empirischen Studie zur Akzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) mittels Strukturgleichungsmodells dar. Diese Befragung ist bei einer deutschlandweit verteilten Finanzabteilung der Unternehmenseinheit „Smart Infrastructure - Digital Grid“ eines globalen Technologieunternehmens durchgeführt worden.

Die Einführung neuer Industrie 4.0-Technologien ändert durch Automatisierung und Digitalisierung die Arbeitsplatzmerkmale in vielen Bereichen der Industrie, v. a. der Produktion und Logistik. Je nach Ausprägung und Reifegrad werden diese Veränderungen von den Beschäftigten unterschiedlich wahrgenommen und können sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf Arbeitszufriedenheit und -motivation haben. Dieser Beitrag beleuchtet, wie sich deren Merkmale durch die Einführung von Industrie 4.0-Technologien ändern. Daneben stellt er ein Vorgehensmodell vor, das Unternehmen als Entscheidungsunterstützung dienen kann, um wichtige Implikationen für den erfolgreichen Transformationsprozess zu berücksichtigen und die menschenzentrierte Gestaltung manueller, technisch unterstützter Arbeitsplätze zu verfolgen.

Die jüngere Vergangenheit der Pandemiebekämpfung zeigt, dass Veranstaltungen und insbesondere Großveranstaltungen einer angemessenen Personenlenkung für den sicheren Betrieb bedürfen. Neben den klassischen Informations- und Sicherheitsanforderungen muss angemessen auf die Gefahrenlage bspw. mit Sicherheitsabständen zur Pandemiebekämpfung reagiert werden. Dieser Beitrag widmet sich der Analyse von Herausforderungen in diesem Kontext und untersucht existierende Ansätze für den sicheren Betrieb von Veranstaltungen bei Gefahrenlagen. Es wird hierzu ein entsprechendes Rahmenkonzept präsentiert, welches für ein Umfeld mit volatilen Personengruppen geeignet ist. Das Thema adressiert den konkreten Anwendungsfall von Messeveranstaltungen.

Mithilfe eines intelligenten Assistenzsystems kann die Nachhaltigkeit und Digitalisierung des tideunabhängigen Bremer Industriehafens erhöht werden. Um die Hafensicherheit zu gewährleisten, ist ein konstanter Pegelstand des abgeschleusten Hafens unerlässlich. Es ergibt sich ein großes Potential zur Energieeffizienzsteigerung, wenn das Hafenbecken statt per Pumpe bei Hochwasser natürlich durch die Schleuse bewässert wird. Der Beitrag zeigt, wie mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und innovativen Softwaresystemen ein Assistenzsystem entwickelt wurde, um bestehende Verfahrensweisen zu verbessern ohne umfassende Änderungen der existierenden Hafeninfrastruktur vornehmen zu müssen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).

Um Marktanforderungen zu erfüllen, müssen Unternehmen ihre Flexibilität steigern und hohe Produktvielfalt anbieten. In der Montage erfordert dies eine große Anzahl von Spezialmaschinen, was zu hohem Investitions- und Platzbedarf führt. Dieser Beitrag stellt ein Konzept für eine modulare, rekonfigurierbare Montagestation, die um Module mit unterschiedlichen Fähigkeiten erweitert werden kann, vor. Es wird gezeigt, wie ein derartiges System im RAMI4.0-Modell zu verorten ist und welche Anforderungen an die Veränderbarkeit auf verschiedenen Produktionsebenen zu erfüllen sind.