Technologie: Qualifizierung

I4S 5/2026: Arbeitsorganisation und Kompetenzsicherung durch KI

I4S 5/2026: Arbeitsorganisation und Kompetenzsicherung durch KI

Wie wir industrielle Arbeits- und Organisationsprozesse mit KI resilienter machen
Künstliche Intelligenz verändert die Wissensarbeit. Diagnostik, Entscheidung und Optimierung werden zunehmend durch das Zusammenspiel von Mensch und KI geprägt. Damit wird KI-Kompetenz zum Wettbewerbsfaktor, wobei die fachliche Expertise als Grundlage industrieller Leistungsfähigkeit nicht verloren gehen darf. Diese Ausgabe beleuchtet die Potenziale von KI in der Produktion sowie Anforderungen an Kompetenzen des KI-basierten Wissensmanagements.
KI in der industriellen Produktion verständlich vermitteln

KI in der industriellen Produktion verständlich vermitteln

Anforderungen an KI-Demonstratoren zur Förderung von Akzeptanz
Jennifer Link ORCID Icon, Markus Harlacher ORCID Icon, Colin Srebny, Sascha Stowasser ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 6-14 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.1
Arbeitsgestaltung beim Einsatz autonomer Systeme

Arbeitsgestaltung beim Einsatz autonomer Systeme

Analyse von Änderungsbedarf zur Kompensation von Fachkräftemangel mit autonomen Systemen
Tim Jeske ORCID Icon, Sascha Stowasser ORCID Icon, Nicole Ottersböck, Sebastian Terstegen, Rasmus Adler ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 44-50 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.5
Entwicklung von Virtual Reality im Bildungsbereich

Entwicklung von Virtual Reality im Bildungsbereich

Effizienz, inhaltliche Relevanz und Skalierbarkeit
Stella Kanatouri ORCID Icon, Oliver Sosna ORCID Icon, Alexander Kulik, Sina C. Truckenbrodt ORCID Icon, Friederike Klan ORCID Icon, Christian Erfurth ORCID Icon
Während Virtual Reality das praxisorientierte Lernen erleichtern kann, steht ihre Entwicklung vor Hindernissen: hohe Kosten, hoher Zeitaufwand oder die Herausforderungen hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit. Dieser Artikel stellt zwei Fallstudien vor, die Strategien zur Überwindung solcher Hindernisse bei der Ausbildung der nächsten Generation von Fachkräften im Bereich Umwelttechnologien veranschaulichen. Durch die Untersuchung von Ansätzen zur Rationalisierung der Entwicklung sowie zur Steigerung der Relevanz und Skalierbarkeit von Inhalten werden Erkenntnisse für die zukünftige Praxis gewonnen. Abschließend wird eine Zukunftsvision entworfen, in der Bildungseinrichtungen flexibel und kosteneffizient Virtual-Reality-Prototypen in Lernkontexten entwickeln können, um die Übereinstimmung mit den Lehrplanzielen und den Bedürfnissen der Lernenden sicherzustellen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 26-34 | DOI 10.30844/I4SD.26.3.3
I4S 2/2026: Lernfabriken

I4S 2/2026: Lernfabriken

Motoren der Forschung – Lernumgebungen für die Industrie 4.0
Lernfabriken haben sich in den letzten Jahren zu zentralen Experimentierumgebungen im Kontext der vierten industriellen Revolution entwickelt. Neben ihrer Rolle als Ausbildungsstätten für Fachkräfte fungieren sie auch als Reallabore für die Wissenschaft. Diese Ausgabe von Industry 4.0 Science untersucht Lernfabriken als Einführungsorte neuer Ansätze und Technologien – ob digitale Assistenten, Cobots, Serious Gaming oder Digitale Zwillinge.
MAKI – Ein digitaler Assistent für praxisbasiertes Lernen

MAKI – Ein digitaler Assistent für praxisbasiertes Lernen

Warum jede Fabrik eine Lernfabrik ist
Olaf Resch ORCID Icon
Digitale Assistenten ermöglichen es, akademische Lehre in jeder Fabrik durchzuführen. Dazu müssen die Interessen aller Stakeholder beachtet werden. Die Fabrik will ihre Mitarbeiter schnell produktiv einsetzen, die Lernende wollen ein positives Lernerlebnis erfahren und die akademische Seite will ihre abstrakten Konzepte sinnvoll illustrieren. Das gelingt nur bei einem durchdachten pädagogischen Konzept und einer funktionierenden Technik.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 70-77
Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Das Beispiel des InTraLab Potsdam
Die industrielle Produktion durchläuft durch Digitalisierung, Automatisierung und cyberphysische Systeme einen raschen Wandel, der neue Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten stellt. Lernfabriken bieten Erfahrungsräume zur Entwicklung dieser Kompetenzen. Dieser Artikel stellt das Industrial Transformation Lab (InTraLab) als hybride Lernfabrik vor, die physische Demonstratoren und digitale Simulationen kombiniert.
Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Förderung der Industrie durch Technologie und Kompetenzentwicklung
Fertigungsunternehmen in Entwicklungsländern stehen vor der Herausforderung, Produktivitätslücken zu schließen und gleichzeitig Industrie-4.0-Technologien einzuführen. Lernfabriken sind ein hilfreicher Ansatz, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Ein Beispiel hierfür ist die Lernfabrik „Fábrica do Futuro“ in São Paulo, Brasilien, die Studierende einbindet, die Kompetenzentwicklung fördert und mit der Industrie in der angewandten Forschung zusammenarbeitet.
Serious Gaming und die Energiewende

Serious Gaming und die Energiewende

Kollaborativ Wissen erzeugen und interaktiv komplexe Zusammenhänge begreifen
Janine Gondolf ORCID Icon, Gert Mehlmann, Jörn Hartung, Bernd Schweinshaut, Anne Bauer
Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 62-69 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.62
Wandel in einer Lernfabrik für die zerspanende Fertigung

Wandel in einer Lernfabrik für die zerspanende Fertigung

Ein Lernmodul zur Kompetenzförderung für eine nachhaltigkeitsorientierte Transformation
Oskay Ozen ORCID Icon, Victoria Breidling ORCID Icon, Matthias Weigold ORCID Icon, Stefan Seyfried ORCID Icon
Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 38-47 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.38
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