Industrie 4.0: Technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung () von Tina Haase

In ihrer Dissertation entwickelte die Autorin den Prototyp für ein Lern- und Assistenzsystem zur Instandhaltung eines Hochspannungsleistungsschalters, das komplexe Prozessanforderungen abbildet und Erfahrungswissen bereitstellt.

Zusammenfassung 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

In ihrer Dissertation bearbeitet die Autorin die Konzeption technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung und konkretisiert diese am Beispiel eines Hochspannungsleistungsschalters. Vorgelegt wird eine theoretische Fundierung für aktuelle und zukünftige Anforderungen im Bereich hochtechnologischer Produktions- und Instandhaltungsprozesse. Neue technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme bilden komplexe Prozessanforderungen ab und stellen Erfahrungswissen bereit. In neuen Lern- und Assistenzformen bestehen umfangreiche Potentiale für die Aus- und Weiterbildung, da sie die Anforderungen an Fachkräfte mit den Rahmenbedingungen von Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung verbinden. Preisgekrönt: Dr.in Tina Haase wurde für ihre Dissertation mit dem gtw-Wissenschaftspreis 2018 ausgezeichnet. Mehr Informationen unter wbv.de/bai.

Dr.in Tina Haase arbeitet am Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (Magdeburg) im Bereich der Mess- und Prüftechnik, Technologiefeld Lernen und Erfahrungstransfer.