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Das Länder- und Phasenübergreifende Interface (LPI) fördert die nachhaltige Digitalisierung des beruflich-technischen Unterrichts durch die systematische Bereitstellung von Expertise und innovative Vernetzungsformate. Im Fokus stehen hybride Lernlandschaften (HLL), die physische und digitale Lernräume verzahnen, um individualisierte, praxisnahe Lernumgebungen zu schaffen. Dabei werden innovative Ansätze wie Lernfabriken, VR/AR und Learning Analytics integriert.

Die traditionelle Budgetierung gleicht oft einem mühsamen Marathonlauf voller Excel-Tabellen, manueller Abstimmungen und zeitaufwändiger Datensammlung. Moderne Unternehmen benötigen jedoch agile, datengetriebene Lösungen, die Transparenz, Effizienz und strategische Vorausschau ermöglichen. Digitale Technologien wie Digitale Zwillinge, Dashboards und Process Mining eröffnen diese Möglichkeit: Sie transformieren den Budgetierungsprozess von einem statischen Zahlenwerk zu einem dynamischen, simulationsfähigen Steuerungsinstrument. Statt sich in Detailarbeit zu verlieren, können Unternehmen hiermit Prozesse in Echtzeit analysieren, Szenarien durchspielen und fundierte Entscheidungen treffen.

Metaversum-basierte Trainingsprogramme bieten eine realitätsnahe und risikofreie Lernumgebung, die besonders im industriellen Kontext wertvolle Anwendungen findet – etwa in immersiven Schulungen und der Simulation von Arbeitsabläufen. Trotz erheblicher Potenziale bestehen Herausforderungen wie Datenschutz, technologische Akzeptanz und Integration in bestehende Systeme. Zur Untersuchung der Relevanz von Schulungen im Metaverse wurden vier Experteninterviews durchgeführt. Um die wissenschaftliche Strenge zu gewährleisten, wurde bei allen Interviews derselbe Fragebogen eingesetzt. Dies ermöglichte es, die Antworten zu analysieren und vergleichbare, verlässliche Daten zu erhalten.

Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.

Die Drohnentechnologie und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bieten für verschiedene Bereiche vielversprechende Vorteile. Hierzu zählt auch der Bereich der Inspektionsarbeit. Der Einsatz innovativer Inspektionstechnologien kann Inspektionen insgesamt effizienter machen. Im Rahmen eines Forschungsprojekts wurden unterschiedliche rechtliche und wirtschaftliche Aspekte einer KI-basierten autonomen Drohneninspektion betrachtet. Ein weiterer Schwerpunkt ist dabei die Erarbeitung eines Soll-Prozesses, der den Einsatz einer KI-basierten Drohneninspektion darstellt und den Einsatz einer derartigen Inspektionstechnologie steuert. In diesem Beitrag geht es speziell um den kollaborativen Ansatz dieser neuartigen Inspektionsmethodik.