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Industrie 4.0: Technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung
Preisgekrönt: Dr.in Tina Haase wurde für ihre Dissertation mit dem gtw-Wissenschaftspreis 2018 ausgezeichnet. Mehr Informationen unter wbv.de/bai.
1 Motivation und Zielstellung
1.1 Motivation
1.2 Instandhaltung
1.3 Arbeitssysteme im Wandel: Industrie 4.0 und Auswirkungen auf die Arbeitsgestaltung
1.4 Zielstellung der Dissertation
1.5 Einordnung in einen Projektzusammenhang
1.6 Vorgehensweise
2 Theoretische Bezüge
2.1 Einleitung
2.2 Industrie 4.0 und die Auswirkung auf den Menschen
2.3 Instandhaltung
2.4 Lern- und Anreizsysteme in der Instandhaltung - ein Überblick
2.5 Didaktisch-methodisches Design
2.6 Zusammnfassung und Fazit
3 Erfahrungswissen in technologiebasierten Lern- und Assistenzsystemen
3.1 Einleitung
3.2 Pädagogisch-psychologische Betrachtung von Erfahrung
3.3 Explizieren von Erfahrungswissen - wissenschaftlicher Diskurs
3.4 Methoden zur Erhebung von Erfahrungswissen
3.5 Transfer von Erfahrungswissen im Seminar und im Arbeitsprozess
3.6 Zusammenfassung
4 Konzeption eines integrierten Lern- und Assistenzsystems
4.1 Einleitung
4.2 Anforderungen an ein Lernsystem
4.3 Anforderungen an ein produktionsintegrietes Assistenzsystem
4.4 Hardware
4.5 Medienauswahl
4.6 Didaktische Aufbereitung des Lern- und Assistenzsystems
4.7 Zusammenfassung
5 Realisierung des technologiebasierten Lern- und Assistenzsystems
5.1 Einleitung
5.2 Anforderungen
5.3 Datenbasis
5.4 Entwicklungswerkzeuge
5.5 Realisierung
5.6 Zusammenfassung
6 Einsatz und Evaluierung
6.1 Einleitung
6.2 Einsatz
6.3 Evaluierung
6.4 Zusammenfassung
7 Ergebnisse, Gestaltungshinweise und Ausblick
7.1 Ergebnisse
7.2 Gestaltungshinweise
7.3 Ausblick
Literaturverzeichnis
Anhang
weitere Infos
Ausfallzeiten minimieren, Fehler ressourceneffizient beheben: Die Instandhaltung komplexer Produktionssysteme ist ein zentraler Faktor in der Industrie 4.0., der mit zunehmender Digitalisierung neue Anforderungen an die Fachkräfte stellt. Eine Möglichkeit, um das dafür erforderliche Fach- und Erfahrungswissen zu erwerben und zu transferieren sind technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme. In ihrer Dissertation 'Industrie 4.0: Technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung' untersucht Tina Haase, wie technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme konzipiert und gestaltetet sein müssen, die sowohl in der Aus- und Weiterbildung als auch im Arbeitsprozess erfolgreich angewendet werden können.
Zur Untersuchung ihrer Forschungsfrage bearbeitet sie die Konzeption technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung und konkretisiert diese am Beispiel eines Hochspannungsleistungsschalters. Dabei betrachtet sie drei Perspektiven: die didaktische Aufbereitung der Lerninhalte, die organisationale Einbettung in den Unternehmenskontext sowie die Berücksichtigung anwendungsspezifischer Anforderungen.
Aus ihren Ergebnissen leitet Tina Haase Handlungsempfehlungen für die Gestaltung technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung von zunehmend digitalisierten und vernetzen Anlagen ab und liefert eine theoretische Fundierung für zukünftige Anforderungen im Bereich hochtechnologischer Produktionsprozesse.