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Vorgehensmodell zur Identifikation, Aufnahme und Aufbereitung von Prozesswissen in der Industrie 4.0

Autor(en):
Kreggenfeld, Niklas [DBLP] ;
Prinz, Christopher [DBLP] ;
Ullrich, Carsten [DBLP] ;
Kuhlenkötter, Bernd [DBLP]
Zusammenfassung
Der stetig wachsende Wettbewerbsdruck auf das produzierende Gewerbe in Deutschland fordert einen hohen Einsatz der Industrie, um den Produktionsstandort Deutschland zu sichern. Diesem Wettbewerbsdruck begegnen deutsche Unternehmen unter anderem mit hohen Qualitätsstandards sowie einem hohen Automatisierungsgrad, um gegen geringere Lohnkosten der Wettbewerbsländer bestehen zu können. Gleichzeitig wird die deutsche Produktionswirtschaft vom Demografischen Wandel unter Druck gesetzt. Um zum einen dem immer steigenden komplexen Produktionsumfeld und dem demografischen Wandel entgegenzuwirken, sind Assistenzsysteme wertvolle Hilfsmittel. Diese ermöglichen Unternehmen ihre Mitarbeiter viel flexibler einzusetzen und zum anderen stellen sie für die sich wandelnde Belegschaft auf dem Shopfloor eine Möglichkeit des lebenslangen Lernens dar. Im folgenden Beitrag wird auf die Erstellung von Inhalten als Form von strukturiert aufbereitetem Prozesswissen für derartige Assistenzsysteme eingegangen.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Kreggenfeld, N., Prinz, C., Ullrich, C. & Kuhlenkötter, B., (2017). Vorgehensmodell zur Identifikation, Aufnahme und Aufbereitung von Prozesswissen in der Industrie 4.0. In: Igel, C., Ullrich, C. & , . (Hrsg.), Bildungsräume 2017. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 137-142).
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B13 Vorgehensmodell zur Identifikation, Aufnahme und Aufbereitung von Prozesswissen in der Industrie 4.0.pdf428.5Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-667-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)

Keywords

  • Assistenzsysteme
  • Industrie 4.0
  • Prozessvisualisierung
Sammlungen
  • DeLFI 2017 [53]
  • P273 - DeLFI 2017 - Die 15. e-Learning Fachtagung Informatik [53]

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