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Eine Befragung ausgewählter Unternehmen auf Basis eines initialen Fragebogens sowie darauf aufbauender Interviews zeigt, dass sich kleine und mittlere Unternehmen (KMU) (am Beispiel des Kammerbezirks Dresden) intensiv mit dem Thema der digitalen Transformation auseinandersetzen. Die Ergebnisse der Studie stellen darüber hinaus dar, dass die korrekte Selbsteinschätzung des Digitalisierungsstands für die Unternehmen oftmals nicht einfach und mit Problemen verbunden ist. Die Divergenz zwischen wahrgenommener und tatsächlicher Ausprägung der eigenen Digitalisierung ist u. a. auf das stark unterschiedliche Verständnis des Digitalisierungsbegriffs an sich sowie die Grenzen der Vergleichbarkeit mit anderen Unternehmen zurückzuführen. In diesem Beitrag werden diese Aspekte weiter ausgeführt und weitere ausgewählte Studien-ergebnisse dargelegt.

Im Zuge der Industrie 4.0 wird auch die Gestaltung der zukünftigen Produktionslandschaften weiter vorangetrieben. Der Aufbau von resilienten Produktionssystemen stellt hierbei ein Kernelement dar, ist in den verschiedenen Branchen jedoch unterschiedlich weit entwickelt. Während die Automobilbranche Vorreiter ist, bedarf es in der mittelständisch geprägten Textilbranche noch einiger Anstrengungen. Da auch hier die Anforderungen an Individualisierung sowie Reaktionsfähigkeit steigen, wird ein für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) tragfähiges Konzept benötigt. Daher arbeitet das futureTEX Basisvorhaben Smart Factory an der Beschreibung der Entwicklungsstufen der textilen Smart Factory. Im Beitrag werden die bisher beschriebenen Entwicklungsstufen der textilen Smart Factory vorgestellt.

Die Arbeitswelten von morgen werden maßgeblich durch digitale und vernetzte Technologien geprägt sein. Dies gilt auch für Tätigkeiten in Produktionsprozessen. Infolge der Umgestaltung von Produktionssystemen im Rahmen der unter dem Stichwort „Industrie 4.0“ diskutierten Entwicklungen werden Mensch und Maschine enger zusammenarbeiten. Die Rolle des Menschen in der Produktion und damit auch die Gestaltung von Arbeitsplätzen verändern sich dabei grundlegend. Der Anteil manueller und physisch belastender Tätigkeiten wird durch den Einsatz physischer Assistenzsysteme, z. B. Mensch-Roboter-Kooperationen, zurückgehen. Gleichzeitig nehmen komplexe und wissensintensive Aufgaben zu, um Maschinen und Anlagen zu überwachen und zu steuern. Die damit verbundene zunehmende Verantwortung der Mitarbeiter kann zu einer steigenden psychischen Beanspruchung führen. Informationstechnische und kognitive Assistenzsysteme sind ein Ansatz, um die Fachkräfte bei ihrer Tätigkeit zu unterstützen ...

Im Rahmen des vorliegenden Beitrags wird die Methodik eines effizienten Wissenstransfers von der Forschung in die industrielle Praxis im Kontext Cyber-Physischer Produktionssysteme vorgestellt. Die Methodik dient vor allem der Sensibilisierung kleiner und mittlerer Unternehmen auf die möglichen Potenziale der sogenannten Industrie 4.0 und der nachhaltigen Verankerung spezifischer Kompetenzen im Unternehmen. Wichtiger Ausgangspunkt hierfür ist die bedarfsorientierte und individuelle Spezifikation der benötigten Wissensinhalte. Einerseits kann dies als Basis für einen praxisnahen gezielten Wissenstransfer ins Unternehmen genutzt werden, etwa durch die wissenschaftlich begleitete Ideenfindung und Definition individueller Pilotumsetzungen, andererseits sind die definierten Wissensinhalte die Basis zur Entwicklung maßgeschneiderter Kompetenzprofile zukünftiger Mitarbeiter eines KMU, welche langfristig sicherstellen, dass die Thematik Industrie 4.0 nachhaltig im Unternehmen verankert ...

Instandhaltungstätigkeiten erfordern von den Fachkräften ein hohes Maß an Analyse- und Problemlösefähigkeit, um eine erfolgreiche Fehlerdiagnose und Fehlerbehebung durchführen zu können. Die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung der Arbeitssysteme erweitern auch den Umfang und die Komplexität der Informationen, die für eine Fehlerdiagnose herangezogen werden können. Assistenzsysteme bieten das Potenzial, Fachkräften durch die gezielte Bereitstellung didaktisch aufbereiteter Assistenzinformationen eine Entscheidungsgrundlage für die Diagnose und Behebung von Fehlern zu bieten und damit Lernprozesse zu fördern. Die Qualität der Diagnoseleistungen bei Fehlern ist nicht einfach auf die Menge an Wissen zurückzuführen, sondern vor allem auf die Verfügbarkeit von zielrelevantem Wissen und die Fähigkeit, relevantes von irrelevantem Wissen zu unterscheiden [1]. Diese Expertise der Fachkräfte beruht insbesondere auf der erfolgreichen Nutzung von Wissen in ...