Rekonfiguration variantenreicher Produkte/Reconfiguration of variant-rich products – Industrial update factories in the automotive circular economy

Inhaltsverzeichnis

Bibliographische Infos

Cover der Ausgabe: wt Werkstattstechnik online Jahrgang 115 (2025), Heft 06
Open Access Vollzugriff

wt Werkstattstechnik online

Jahrgang 115 (2025), Heft 06

Autor:innen:
Verlag
VDI fachmedien, Düsseldorf
Copyrightjahr
2025
ISSN-Online
1436-4980
ISSN-Print
1436-4980

Kapitelinformationen

Open Access Vollzugriff

Jahrgang 115 (2025), Heft 06

Rekonfiguration variantenreicher Produkte/Reconfiguration of variant-rich products – Industrial update factories in the automotive circular economy

Autor:innen:
ISSN-Print
1436-4980
ISSN-Online
1436-4980
Kapitelvorschau:

Die Verlängerung der Produktlebensdauer ist ein zentrales Ziel der nachhaltigen Produktentwicklung. Mit dem Konzept der Update-Fabrik besteht ein ganzheitlicher Ansatz zur Realisierung von Produktupdates im industriellen Maßstab als Beitrag einer Kreislaufwirtschaft. In diesem Artikel wird ein Vorgehensmodell zur Rekonfiguration von variantenreichen Produkten in der Nutzungsphase beschrieben. Am Beispiel der Automobilindustrie wird ein erweitertes Dokumentationsmodell für die durchgängige Nachverfolgbarkeit aufgezeigt.

Literaturverzeichnis

  1. [1] Heimberger, H.; Jäger, A.; Maloča, S.: Künstliche Intelligenz in der Produktion. Digitale Produktionssysteme und Weiterbildung als Voraussetzung für KI? Modernisierung der Produktion, Mitteilung aus der ISI-Erhebung Nr. 83. Stand: 2024. Internet: www.isi.fraunhofer.de/content/dam/isi/dokumente/modernisierung-produktion/erhebung2022/2024–12_pi_mod_produktion_83_ki_produktion.pdf. Zugriff am 28.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  2. [2] Ahlborn, K.; Bachmann, G.; Biegel, F. et al.: Technologieszenario „Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0“. Plattform Industrie 4.0, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Stand: 2019. Internet: www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/KI-industrie-40.html. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  3. [3] Destatis: Etwa jedes achte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz. Stand: 2023. Internet: www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2023/11/PD23_453_52911.html. Zugriff am 28.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  4. [4] Mütze-Niewöhner, S.; Willemsen, F.; Mayer, C. M. et al.: Partizipative und prospektive Arbeitsgestaltung – reloaded: Analyse und Gestaltung von Arbeitstätigkeiten im Kontext von Digitalisierung und Industrie 4.0. Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  5. [5] Parker, S. K.; Grote, G.: Automation, Algorithms, and Beyond: Why Work Design Matters More Than Ever in a Digital World. Applied Psychology 71 (2022) 4, pp. 1171–1204 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  6. [6] Richthofen, G. von; Gümüsay, A. A.; Send, H.: Künstliche Intelligenz und die Zukunft von Arbeit. In: Altenburger, R.; Schmidpeter, R. (Hrsg.): CSR und Künstliche Intelligenz. Heidelberg: Springer 2021, S. 353–366 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  7. [7] Krzywdzinski, M.; Pfeiffer, S.; Evers, M. et al.: Die Vermessung der Arbeitswelt. Wearables und digitale Assistenzsysteme in Fertigung und Logistik. Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  8. [8] Ball, K.; Wilson, D. C.: Power, control and computer-based performance monitoring: Repertoires, resistance and subjectivities. Organization Studies 21 (2000) 3, pp. 539–565 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  9. [9] Mütze-Niewöhner, S.; Nitsch, V.: Arbeitswelt 4.0. In: Frenz, W. (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft. Heidelberg: Springer 2020, S. 1187–1217 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  10. [10] Nitsch, V.; Rick, V.; Kluge, A. et al.: Human-centered approaches to AI-assisted work: the future of work? Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 78 (2024) 3, pp. 261–267 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  11. [11] Apt, W.; Schubert, M.; Wischmann, S.: Digitale Assistenzsysteme. Perspektiven und Herausforderungen für den Einsatz in Industrie und Dienstleistung. Berlin: VDI/VDE Innovation + Technik 2018 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  12. [12] Kuhn, C. K.; Kokorski, S.; Kranz, M.: Praxisleitfaden zur akzeptanzförderlichen Einführung von KI-Anwendungen in produzierenden Unternehmen. Aachen: RWTH Aachen University 2024, doi.org/10.18154/RWTH-2024–01353 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  13. [13] Steireif, N.; Kranz, M.; Langhanki, J. et al.: Potenzialanalyse von KI-Anwendungen in der Produktion. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 118 (2023) 4, S. 258–264 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  14. [14] Greif, S.; Hamborg, K.-C. (Hrsg.): Methoden der Arbeits-, Organisations- und Wirtschaftspsychologie. Göttingen: Hogrefe 2018 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  15. [15] Richter, G.: Toolbox Version 1.2 – Instrumente zur Erfassung psychischer Belastungen. Dortmund: BAuA 2010 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  16. [16] Parker, S. K.; Morgeson, F. P.; Johns, G.: One hundred years of work design research: Looking back and looking forward. The Journal of Applied Psychology 102 (2017) 3, pp. 403–420 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  17. [17] Hackman, J.; Oldham, G. R.: Motivation through the design of work: test of a theory. Organizational Behavior and Human Performance 16 (1976) 2, pp. 250–279 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  18. [18] Parker, S. K.; Knight, C.: The SMART model of work design: A higher order structure to help see the wood from the trees. Human Resource Management 63 (2024) 2, pp. 265–291 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  19. [19] Schuler, S.; Hämmerle, M.; Bauer, W.: Einfluss Künstlicher Intelligenz auf die Arbeitswelten der Zukunft: Potenzielle Auswirkungen und Erfahrungen mit KI-Anwendungen in Unternehmen. In: Spath, D.; Spanner-Ulmer, B. (Hrsg.): Digitale Transformation – Gutes Arbeiten und Qualifizierung aktiv gestalten. Berlin: GITO Verlag 2019, S. 255–272 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  20. [20] Malik, N.; Tripathi, S. N.; Kar, A. K. et al.: Impact of artificial intelligence on employees working in industry 4.0 led organizations. International Journal of Manpower 43 (2022) 2, pp. 334–354 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  21. [21] Koczy, A.; Stahn, C.; Hartmann, V.: Untersuchung der Veränderung von Kompetenzanforderungen durch Assistenzsysteme im Projekt AWA. 66. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaften e. V., GfA 2020, Berlin, 2020, S. 1–7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  22. [22] Burgert, F. L. B.; Willemsen, F.; Reçica, A. et al.: Handlungsanweisungen durch digitale Systeme in Produktion und Logistik: Auswirkungen eines Veto-Rechts auf die wahrgenommene Autonomie. 71. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaften e. V., GfA 2025, Aachen, 2025, S. 577–582 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  23. [23] Rick, V. B.; Stebner, M.; Dräger, L. et al.: Effects of AI-based technologies on employees’ work engagement: Implications for the human-centered design of digital work. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 78 (2024) 3, pp. 323–334 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  24. [24] Kluge, A.; Ontrup, G.; Langholf, V. et al.: Mensch-KI-Teaming: Mensch und Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt von morgen. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116 (2021) 10, S. 728–734 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  25. [25] Kuhn, C. K.; Kokorski, S.; Kranz, M. et al.: Use cases im Experimentierraum KI-LIAS: künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme. Aachen: RWTH Aachen University 2024, doi.org/10.18154/RWTH-2024–02983 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  26. [26] Grote, G.; Ryser, C.; Wäfler, T. et al.: Wie sich Mensch und Technik sinnvoll ergänzen. Zürich: vdf Hochschulverlag 1999 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  27. [27] Hacker, W.; Fritsche, B.; Richter, P. et al.: Tätigkeitsbewertungssystem. (TBS). Verfahren zur Analyse, Bewertung und Gestaltung von Arbeitstätigkeiten. Zürich: vdf Hochschulverlag 1995 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  28. [28] Leitner, K.; Volpert, W.; Greiner, B. et al.: Analyse psychischer Belastung in der Arbeit. Das RHIA-Verfahren. Köln: Verlag TÜV Rheinland 1987 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  29. [29] Mütze-Niewöhner, S.; Mayer, C. M.; Willemsen, F.: Partizipative und prospektive Arbeitsgestaltung im Rahmen von Digitalisierungsprojekten in der Produktion: Anforderungen an ein Unterstützungssystem. Stand: 2022. Internet: publications.rwth-aachen.de/record/860444/files/860444.pdf. Zugriff am 28.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  30. [30] Hacker, W.; Sachse, P.: Allgemeine Arbeitspsychologie. Psychische Regulation von Arbeitstätigkeiten. Zürich: vdf Hochschulverlag 1998 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  31. [31] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: Transparenz von KI-Systemen. Whitepaper. Stand: 2024. Internet: www.bsi.bund.de/DE/Service-Navi/Presse/Alle-Meldungen-News/Meldungen/Whitepapier_KI-Systeme_240805.html. Zugriff am 28.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  32. [32] DIN EN ISO 9241–110: Ergonomie der Mensch Maschine Interaktion – Teil 110: Interaktionsprinzipien. Deutsche Fassung, Ausgabe Oktober 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  33. [33] Crowston, K.; Bolici, F.: Deskilling and upskilling with AI systems. Information Research an International Electronic Journal 30 (2025) iConf, pp. 1009–1023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  34. [34] Willemsen, F.; Mütze-Niewöhner, S.; Nitsch, V.: Job Crafting im Rahmen von KI-Einführung und Automatisierung: Erkenntnisse aus einer Interviewstudie. 70. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaften e. V., GfA 2024, Stuttgart, 2024, S. 1–6 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  35. [35] Zhang, F.; Parker, S. K.: Reorienting job crafting research: A hierarchical structure of job crafting concepts and integrative review. Journal of Organizational Behavior 40 (2019) 2, pp. 126–146 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  36. [36] Wrzesniewski, A.; Dutton, J. E.: Crafting a Job: Revisioning Employees as Active Crafters of Their Work. The Academy of Management Review 26 (2001) 2, pp. 179–201 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  37. [37] Parker, S. K.; Tims, M.; Sonnentag, S.: Top-Down and Bottom-Up Work Design: A Multilevel Perspective on How Job Crafting and Work Characteristics Interrelate. Journal of Business and Psychology (2025), doi.org/10.1007/s10869–025–10010–1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  38. [38] Imorde, J.; Steireif, N.; Willemsen, F. et al.: Intelligente Assistenzsysteme in der Produktion: eine Interviewstudie mit Betriebsratsmitgliedern zu Fragen der Beteiligung, des Nutzens und der Arbeitsgestaltung. 69. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaften e. V., GfA 2023, Hannover, 2023, S. 1–7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-6
  39. [1] Redlich, T.; Wulfsberg, J. P.: Wertschöpfung in der Bottom-up-Ökonomie. Heidelberg: Springer 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  40. [2] Marrenbach, D.; Braun, M.: Integrative Planung von Smarten Logistiksystemen. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 113 (2018) 5, S. 323–327 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  41. [3] Stöcker, C.: Die Große Beschleunigung. Klimawandel, Digitalisierung, Wirtschaftswachstum – wie wir uns in einer sich exponentiell verändernden Welt behaupten können. München: Penguin Random House 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  42. [4] Spath, D.; Marrenbach, D.; Schuler, S.: Gestaltungsfelder einer präventiven, menschengerechten Intralogistik. In: Präventive Arbeitsgestaltung in Produktion und Logistik, S. 2–25, Internet: publica.fraunhofer.de/bitstreams/df053977-f64a-44d9–98c2–0b1a80d8e792/download. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  43. [5] Laloux, F.: Reinventing Organizations. Ein Leitfaden zur Gestaltung sinnstiftender Formen der Zusammenarbeit. München: Vahlen 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  44. [6] Robertson, B.: Holacracy. Ein revolutionäres Management-System für eine volatile Welt. München: Vahlen 2016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  45. [7] Redlich, T.; Wulfsberg, J. P.; Bruhns, F.-L.: Wissenschaftliche Fundierung der Wertschöpfungsgestaltung in der Bottom-up-Ökonomie. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 105 (2010) 11, S. 965–975 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  46. [8] ISO 22316:2017–03: Sicherheit und Resilienz – Resilienz von Organisationen – Grundsätze und Attribute. Deutsche Fassung, Ausgabe März 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  47. [9] Reeves, M.; Candelon, F.: The Resilient Enterprise. Berlin: De Gruyter 2021 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  48. [10] Duchek, S.: Organizational resilience: a capability-based conceptualization. Business Research 13 (2020) 1, pp. 215–246 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-15
  49. [1] Baumhauer, M., Meyer R.: Berufliche Handlungsfähigkeit und Erfahrungswissen: Stellenwert für die Facharbeit in der digitalen Transformation: Eine empirische Analyse am Beispiel der Chemieindustrie. Arbeit 30 (2021) 4, pp. 263–282, doi.org/10.1515/arbeit-2021–0019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  50. [2] Matern, A. (Hrsg.): Wissensmanagement quo vadis? Kuratiertes Dossier in 2 Teilen zum GfWM KnowledgeCamp 2020, Teil 1. Stand: 2020. Internet: www.gfwm.de/wp-content/uploads/2020/10/Kuratiertes-Dossier-gkc20-WM-quo-vadis-Tl1.pdf. Zugriff am 10.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  51. [3] Plath, H.-E.: Erfahrungswissen und Handlungskompetenz – Konsequenzen für die berufliche Weiterbildung. In: Kleinhenz, G. (Hrsg.): IAB-Kompendium Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, 2002. Beiträge zur Arbeitsmarkt-Berufsforschung, BeitrAB 250, S. 517–529 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  52. [4] Hinkelmann, K.; Witschel, H. F.: Auswahl der richtigen Wissensmanagement-Methoden. Blickpunkt KMU (2012), doi.org/10.26041/FHNW-2999 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  53. [5] Chang, Y. et al.: A Survey on Evaluation of Large Language Models. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), arXiv 2023, doi.org/10.48550/arXiv.2307.03109 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  54. [6] Vaswani, A. et al.: Attention Is All You Need 2023. arXiv, doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  55. [7] Fan, W. et al.: A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models. arXiv 2024, doi.org/10.48550/arXiv.2405.06211 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  56. [8] Kaur, J., Buttaar, P.: A Systematic Review on Stopword Removal Algorithms. International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering 4 (2018) 4, pp. 207–210 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  57. [9] Flores, F.N.; Moreira, V.P.; Heuser, C.A.: Assessing the Impact of Stemming Accuracy on Information Retrieval. In: Pardo, T.A.S.; Branco, A.; Klautau, A. et al. (eds): Computational Processing of the Portuguese Language. Heidelberg: Springer 2010, p. 11–20, doi.org/10.1007/978–3–642–12320–7_2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  58. [10] Robertson, S.E.; Walker, S.: Some Simple Effective Approximations to the 2-Poisson Model for Probabilistic Weighted Retrieval. In: Croft, B.W.; van Rijsbergen, C.J. (eds): SIGIR 94. London: Springer 1994, pp. 232–241, doi.org/10.1007/978–1–4471–2099–5_24 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  59. [11] Robertson, S.; Walker, S.; Jones, S.; et al.: Okapi at TREC-3. Proceedings TREC of NIST Special Publication 500–225 (1994), pp. 109–126 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  60. [12] Robertson, S.; Zaragoza, H.; Taylor, M.: Simple BM25 extension to multiple weighted fields. Proceedings of the thirteenth ACM international conference on Information and knowledge management, NY, USA, 2004, pp. 42–49, doi.org/10.1145/1031171.1031181 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  61. [13] DIN EN ISO 6385: Grundsätze der Ergonomie für die Gestaltung von Arbeitssystemen. Deutsche Fassung, Ausgabe 2016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  62. [14] Schulze, D.; Schroth, A.; Lutzmann, H.: Aufgabenbezogener Wissenstransfer durch Tandemarbeit – Leitfaden für kleine und mittlere Unternehmen (SAB, Projektnummer: 080941266). Dresden: 2012 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  63. [15] Franke, T.; Attig, C.; Wessel, D.: A Personal Resource for Technology Interaction: Development and Validation of the Affinity for Technology Interaction (ATI) Scale. International Journal of Human–Computer Interaction 35 (2019) 6, pp. 456–467, doi.org/10.1080/10447318.2018.1456150 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-23
  64. [1] Parasuraman, R.: Neuroergonomics: Research and practice. Theoretical Issues in Ergonomics Science 4 (2003) 1–2, pp. 5–20 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  65. [2] Dehais, F.; Karwowski, W.; Ayaz, H.: Brain at Work and in Everyday Life as the Next Frontier: Grand Field Challenges for Neuroergonomics. Frontiers in neuroergonomics 1 (2020), #583733, doi.org/10.3389/fnrgo.2020.583733 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  66. [3] Gramann, K.; McKendrick, R.; Baldwin, C. et al.: Grand Field Challenges for Cognitive Neuroergonomics in the Coming Decade. Frontiers in neuroergonomics 2 (2021), #643969, doi.org/10.3389/fnrgo.2021.643969 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  67. [4] Lingelbach, K.; Gado, S.; Wirzberger, M. et al.: Workload-dependent hemispheric asymmetries during the emotion-cognition interaction: a close-to-naturalistic fNIRS study. Frontiers in neuroergonomics 4 (2023), #1273810, doi.org/10.3389/fnrgo.2023.1273810 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  68. [5] Gado, S.; Lingelbach, K.; Wirzberger, M. et al.: Decoding Mental Effort in a Quasi-Realistic Scenario: A Feasibility Study on Multimodal Data Fusion and Classification. Sensors (Basel, Switzerland) 23 (2023) 14, doi.org/10.3390/s23146546 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  69. [6] Lingelbach, K.; Diers, D.; Vukelić, M.: Towards User-Aware VR Learning Environments: Combining Brain-Computer Interfaces with Virtual Reality for Mental State Decoding. CHI ‚23: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Hamburg, 2023, pp. 1–8 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  70. [7] Scholz, A. (Hrsg.): EEG-basierte Erfassung von Aufmerksamkeitsprofilen. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  71. [8] Kahneman, D.: Attention and effort. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall Inc 1973 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  72. [9] Wickens, C. D.: Multiple resources and performance prediction. Theoretical Issues in Ergonomics Science 3 (2002) 2, pp. 159–177 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  73. [10] Endsley, M.: A taxonomy of situation awareness errors, human factors in aviation operations. In: Fuller, R.; Johnston, N.; McDonald, N. (eds.): Human Factors in Aviation Operations. Proceedings of the 21st Conference of the European Association for Aviation Psychology. Aldershot: Avebury Aviation pp. 287–292 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  74. [11] Carreira, J.; Zisserman, A.: Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, 2017, pp. 4724–4733 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  75. [12] Liu, Z.; Ning, J.; Cao, Y. et al.: Video Swin Transformer. E-print: 2021, arxiv.org/abs/2106.13230 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  76. [13] Vukelić, M.: Connecting Brain and Machine: The Mind Is the Next Frontier. In: Friedrich, O.; Wolkenstein, A.; Bublitz, C. et al. (Hrsg.): Clinical Neurotechnology meets Artificial Intelligence. Cham: Springer International Publishing 2021, pp. 215–226 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  77. [14] Vukelic, M.; Lingelbach, K.; Piechnik, D.: Feinfühlige Technik. In: Bauer, W., Riedel, O., Renner, T., Peissner, M. (Hrsg.): Feinfühlige Technik. Studie. Stuttgart: Fraunhofer IAO, S. 90, doi.org/10.24406/publica-fhg-300856 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  78. [15] Vukelić, M.; Tagalidou, N.: 6 Personalisierte Feinfühlige Technik. In: Kovács, L. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz und menschliche Gesellschaft. Berlin: De Gruyter 2023, S. 75–88 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  79. [16] Ramos-Murguialday, A.; Broetz, D.; Rea, M. et al.: Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Annals of neurology 74 (2013) 1, pp. 100–108 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  80. [17] Wolpaw, J. R.; Birbaumer, N.; McFarland, D. J. et al.: Brain-computer interfaces for communication and control. Clinical neurophysiology: official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology 113 (2002) 6, pp. 767–791 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  81. [18] Birbaumer, N.; Ghanayim, N.; Hinterberger, T. et al.: A spelling device for the paralysed. Nature 398 (1999) #6725, pp. 297–298 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  82. [19] Kern, K.; Vukelić, M.; Guggenberger, R. et al.: Oscillatory neurofeedback networks and poststroke rehabilitative potential in severely impaired stroke patients. NeuroImage. Clinical 37 (2023), #103289 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  83. [20] Vukelić, M.; Belardinelli, P.; Guggenberger, R. et al.: Different oscillatory entrainment of cortical networks during motor imagery and neurofeedback in right and left handers. NeuroImage 195 (2019), pp. 190–202 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  84. [21] Brauchle, D.; Vukelić, M.; Bauer, R. et al.: Brain state-dependent robotic reaching movement with a multi-joint arm exoskeleton: combining brain-machine interfacing and robotic rehabilitation. Frontiers in human neuroscience 9 (2015), doi.org/10.3389/fnhum.2015.00564 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  85. [22] Vukelić, M.; Bui, M.; Vorreuther, A. et al.: Combining brain-computer interfaces with deep reinforcement learning for robot training: a feasibility study in a simulation environment. Frontiers in neuroergonomics 4 (2023), #1274730 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  86. [23] Dehais, F.; Cabrera Castillos, K.; Ladouce, S. et al.: Leveraging textured flickers: a leap toward practical, visually comfortable, and high-performance dry EEG code-VEP BCI. Journal of neural engineering 21 (2024) 6, doi.org/10.1088/1741–2552/ad8ef7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  87. [24] Vorreuther, A.; Lingelbach, K.; Vukelić, M.: In an optimal balance: Using an implicit EEG-based method to uncover individual flow experiences. The 5th International Neuroergonomics Conference, Bordeaux/ France, 2024, pp. 703-710, doi.org/10.3389/978–2–8325–5121–9 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  88. [25] Vukelić, M.; Lingelbach, K.; Pollmann, K. et al.: Oscillatory EEG Signatures of Affective Processes during Interaction with Adaptive Computer Systems. Brain sciences 11 (2020) 1, doi.org/10.3390/brainsci11010035 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  89. [26] Roitberg, A.; Peng, K.; Schneider, D. et al.: Is My Driver Observation Model Overconfident? Input-Guided Calibration Networks for Reliable and Interpretable Confidence Estimates. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 23 (2022) 12, pp. 25271–25286 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  90. [27] Peng, K.; Yin, C.; Zheng, J. et al.: Navigating Open Set Scenarios for Skeleton-based Action Recognition. E-print: 2023, arXiv:2312.06330 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  91. [28] Gimpel, H., Lanzl, J. Regal, C. et al.: Gesund digital arbeiten?! Stand: 2019. Internet: www.baua.de/DE/Angebote/Publikationen/Kooperation/Gesund-digital-arbeiten. Zugriff am 23.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  92. [29] Techniker Krankenkasse: Gesundheitsreport Arbeitsunfähigkeiten. Stand: 2023 Internet: www.tk.de/resource/blob/2146912/44b10e23720bf38c1559538949dd1078/gesundheitsreport-au-2023-data.pdf. Zugriff am 23.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-31
  93. [1] Braun, M: Wissenstransfer durch plattformgestützte Vernetzung – Impulse des Projekts CoCo für die Arbeitsforschung. In: Borowski, E.; Cernavin, O.; Hees, F.; Joerißen, T. (Hrsg.): Erfolgreicher Transfer in der Arbeitsgestaltung. Münster: Waxmann, 2023, S. 83–102 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  94. [2] Dul, J.; Bruder, R.; Buckle, P. et al.: A strategy for human factors / ergonomics: developing the discipline and profession. Ergonomics 55 (2012), pp. 377–395 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  95. [3] Braun, M.: Regional Competence Centers for Work-Related Research as Drivers of Innovation in the Digital Transformation – An Overview. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 78 (2024) 3, doi.org/10.1007/s41449–024–00433–6 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  96. [4] Hermann, S.; Braun M.; Guhl. J.: Strategien und Geschäftsmodelle für den Wissenstransfer in der Arbeitsforschung. Dokumentation des GfA-Frühjahrskongresses 2025. St. Augustin: GfA, 2025, Beitrag 119810 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  97. [5] Schröter, W.: Produktivität – Der Schlüssel zum Wohlstand. Eschborn: RKW 2013 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  98. [6] Schierenbeck, H.; Wöhle, C.: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre. Berlin: de Gruyter 2012 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  99. [7] Nitsch, V.; Brandl, C.; Häußlin, R. et al. (Hrsg.): Digitalisierung der Arbeitswelt im Mittelstand. Berlin: Springer Vieweg 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  100. [8] Weinstock, H.: Arbeit und Bildung. Heidelberg: Quelle und Meyer 1960 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  101. [9] Ernst, G.: Von der Humanisierung zu Arbeitsgestaltung und Dienstleistungen – 40 Jahre Arbeitsforschung. München: ISF 2009 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  102. [10] Trist, E.; Bamforth, K.: Some social and psychological consequences of the long wall method of coal-getting. Human Relations 4 (1951) 1, pp. 3–38 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  103. [11] Sydow, J.: Der soziotechnische Ansatz der Arbeits- und Organisationsgestaltung. Frankfurt: Campus 1985 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  104. [12] Schlick, C.; Bruder, R.; Luczak, H.: Arbeitswissenschaft. Wiesbaden: Springer Vieweg 2018 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  105. [13] Ashby, W. R.: An introduction to Cybernetics. New York: Wiley 1956 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  106. [14] Laloux, F.: Reinventing Organizations. Ein Leitfaden zur Gestaltung sinnstiftender Formen der Zusammenarbeit. München: Vahlen 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  107. [15] Smith, A.: An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. London: Methuen 1776 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  108. [16] Thomas, K.: Aspekte der Arbeitsteilung. Schmollers Jahrbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften 88 (1968) 1, S. 3–16 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  109. [17] Corsten, H.; Gössinger, R.: Produktionswirtschaft. Einführung in das industrielle Produktionsmanagement. Berlin: De Gruyter Oldenbourg 2016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  110. [18] Baukrowitz, A.; Boes, A.; Schmiede, R.: Die Entwicklung der Arbeit aus der Perspektive ihrer Informatisierung. In: Matuschek, I.; Henninger, A.; Kleemann, F. (Hrsg.): Neue Medien im Arbeitsalltag. Wiesbaden: Verlag für Sozialwissenschaften 2001, S. 217–235 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  111. [19] Landgrebe, J.; Smith, B.: Why Machines Will Never Rule the World. New York: Routledge 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  112. [20] Taylor, F.: The Principles of Scientific Management. London: Harper 1911 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  113. [21] Hackman, J. R.; Oldham, G. R.: Motivation through the design of Work. Test of a Theory. Organizational Behavior and Human Decision Processes 16 (1976), pp. 250–279 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  114. [22] Oesterreich, R.: Handlungsregulation und Kontrolle. München: Urban & Schwarzenberg 1981 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  115. [23] Hadnagy, C.: Social Engineering. The Art of Human Hacking. New York: Wiley 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  116. [24] Purps-Pardigol, S.: Führen mit Hirn. Frankfurt: Campus 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  117. [25] Sprenger, R.: Das Prinzip Selbstverantwortung: Wege zur Motivation. Frankfurt: Campus 2007 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  118. [26] Hüther, G.: Mit Freude lernen – ein Leben lang. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht 2016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  119. [27] ILO – Internationale Arbeitsorganisation: Erklärung über die Ziele und Zwecke der Internationalen Arbeitsorganisation (Erklärung von Philadelphia). Stand: 10.5.1944. Internet: www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/%40europe/%40ro-geneva/%40ilo-berlin/documents/normativeinstrument/wcms_193728.pdf. Zugriff am 24.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  120. [28] Picot, A.; Dietl, H.; Franck, E.: Organisation. Eine ökonomische Perspektive. Stuttgart: Schäffer-Poeschel 1997 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  121. [29] Bennett, N.; Lemoine, J.: What VUCA really means for you. Harvard business review 92 (2014) 1/2, pp. 27–33 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  122. [30] Hegel, G. W. F.: Enzyklopädie der philosophischen Wissenschaften im Grundrisse. Heidelberg: Oßwald 1817 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  123. [31] Bremer, M.: An Introduction to Paraconsistent Logics. Frankfurt: Lang 2005 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  124. [32] Hoyningen-Huene, P.: Formale Logik. Stuttgart: Reclam 1998 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  125. [33] Nowotny, H.: Es ist so. Es könnte auch anders sein. Frankfurt: Suhrkamp 1999 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  126. [34] Gibbons, M.; Limoges, C.; Nowotny, H. et al.: The new production of knowledge. The dynamics of science and research in contemporary societies. Los Angeles: Sage 1994 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  127. [35] Nezhurina, M.; Cipolina-Kun, L.; Cherti, M.; Jitsev, J.: Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models. Preprint vom 5.6.2024. arxiv.org/pdf/2406.02061v2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  128. [36] Egger, J.: Die Einheit von Körper und Seele. Die bio-psycho-soziale Perspektive auf Krankheit und Gesundheit. Baden-Baden: Deutscher Wissenschafts-Verlag 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  129. [37] Antonovsky, A.: Health, stress, and coping. San Francisco: Jossey-Bass 1979 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  130. [38] Petzold, T.: Gesundheit ist ansteckend – Praxisbuch Salutogenese. München: Penguin 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  131. [39] Bodamer, J.: Gesundheit und technische Welt. Stuttgart: Klett 1955 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  132. [40] Kleinöder, N.; Müller, S.; Uhl, K. (Hrsg.): Humanisierung der Arbeit. Aufbrüche und Konflikte in der rationalisierten Arbeitswelt des 20. Jahrhunderts. Bielefeld: transcript 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  133. [41] Luczak, H.: Rationalisierung und Humanisierung: Komponenten einer FIR- und IAW-Wissensplattform. In: Luczak, H.; Stich, V. (Hrsg.): Betriebsorganisation im Unternehmen der Zukunft. Berlin: Springer 2004 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  134. [42] Giddens, A.: Die Konstitution der Gesellschaft. Grundzüge einer Theorie der Strukturierung. Frankfurt: Campus 1988 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-38
  135. [1] Schmidtler, J.; Knott, V.; Hölzel, C. et al.: Human Centered Assistance Applications for the working environment of the future. Occupational Ergonomics 12 (2015) 3, pp. 83–95 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  136. [2] McGirr, L.; Jin, Y.; Price, M. et al.: Human Robot Collaboration: Taxonomy of Interaction Levels in Manufacturing. 54th International Symposium on Robotics (ISR Europe), 2022, pp. 197–204 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  137. [3] Weiss, A.; Wortmeier, A.-K.; Kubicek, B.: Cobots in Industry 4.0: A Roadmap for Future Practice Studies on Human–Robot Collaboration. IEEE Transactions on Human-Machine Systems 51 (2021) 4, pp. 335–345 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  138. [4] Pollmann, K.: A Human-Centered Pattern Approach to Comprehensible and Pleasant Behavioral Expressions for Social Robots. Dissertation, University of Stuttgart, 2024 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  139. [5] Alexander, C.: The timeless way of building. New York: Oxford University Press 1979 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  140. [6] Alexander, C.: A pattern language: towns, buildings, construction. New York: Oxford University Press 1977 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  141. [7] Gamma, E.; Helm, R.; Johnson, R. et al.: Design patterns: Abstraction and reuse of object-oriented design. ECOOP‘93 – Object-Oriented Programming, 7th European Conference, Kaiserslautern, Germany, 1993, pp. 406–431 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  142. [8] Tidwell, J.: Designing Interfaces. Patterns for effective Interaction Design. Canada: O’Reilly Media, Inc. 2010 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  143. [9] Borchers, J. O.: A Pattern Approach to Interaction Design. Hoboken, New Jersey/USA: Wiley 2001 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  144. [10] Petalson, J.: Modeling Human-Robot-Interaction Based on Generic Interaction Patterns. Dissertation, University of Bielefeld, 2013 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  145. [11] Kahn, P. H.; Freier, N. G.; Kanda, T. et al.: Design patterns for sociality in human-robot interaction. Proceedings of the 3rd ACM/IEEE international conference on Human robot interaction. ACM 2008, pp. 97–104 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  146. [12] Stadt Ulm: ZEN-MRI Mensch & Roboter in Interaktion. Internet: zen-mri.de/. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  147. [13] Pollmann, K.: The Modality Card Deck: Co-Creating Multi-Modal Behavioral Expressions for Social Robots with Older Adults. Multimodal Technologies and Interaction 5 (2021) 7, #33, doi.org/10.3390/mti5070033 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  148. [14] Fraunhofer IAO: Robot Behavioral Pattern Wiki. Internet: pattern-wiki.iao.fraunhofer.de. Zugriff am 12.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-45
  149. [1] Kagermann, H.; Wahlster, W.; Helbig, J. (Hrsg.): Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. Stand: 2013. Internet: www.acatech.de/publikation/umsetzungsempfehlungen-fuer-das-zukunftsprojekt-industrie-4–0-abschlussbericht-des-arbeitskreises-industrie-4–0/download-pdf?lang=de. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  150. [2] Schuh, G.; Anderl, R.; Dumitrescu, R. et al. (Hrsg.): Industrie 4.0 Maturity Index. Die digitale Transformation von Unternehmen gestalten – UPDATE 2020. Stand: 2020. Internet: www.acatech.de/publikation/industrie-4–0-maturity-index-update-2020/download-pdf?lang=de. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  151. [3] Bitkom e. V.: Industrie sieht in KI die Zukunft – aber zögert beim Einsatz. Presseinformation. Stand: 2024. Internet: www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Industrie-Zukunft-KI-Einsatz. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  152. [4] BMWi: Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Stand: 2021. Internet: www.bmwk.de/Redaktion/DE/Publikationen/Digitalisierungsindex/publikation-download-ki-herausforderungen.html. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  153. [5] von See, B.: Ein Handlungsrahmen für die digitale Transformation in Supply Chain Management und Logistik. Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  154. [6] Burgelman, R. A.; Christensen, C. M.; Wheelwright, S. C.: Strategic Management of Technology and Innovation. Boston: McGraw-Hill 2008 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  155. [7] Dillinger, F.; Martl, N.; Reinhart, G.: Lean-Production-Methoden und Industrie-4.0-Technologien in der Produktion. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116 (2021) 12, S. 951–956 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  156. [8] Rogers, E. M.: Diffusion of Innovations. New York: Free Press 2003 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  157. [9] Kotter, J. P.: Leading Change. München: C. H. Beck 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  158. [10] Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik WGP (Hrsg.): WGP-Standpunkt Industrie 4.0. Stand: 2016. Internet: wgp.de/wp-content/uploads/WGP-Standpunkt_Industrie_4–0.pdf. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  159. [11] Buss, K.-P.: „Alte“ Kompetenzen für neue Geschäftsmodelle? Betriebliche Anpassungsstrategien im Prozess der ostdeutschen Industrietransformation. Dissertation, Georg-August-Universität Göttingen, 2012 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  160. [12] Krüger, W.; Bach, N.: Excellence in Change: Wege zur strategischen Erneuerung. Wiesbaden: Gabler Verlag 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  161. [13] Gründel, L.; Brecher, C; Herfs, W., et al. (Hrsg.): Projektatlas: Künstliche Intelligenz in der Produktion. Düsseldorf: VDI-Verlag 2024 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  162. [14] Bullinger, H.-J.: Einführung in das Technologiemanagement: Modelle, Methoden, Praxisbeispiele. Stuttgart: Vieweg+Teubner Verlag 1994 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  163. [15] Jolly, V. K.: Commercializing New Technologies: Getting from Mind to Market. Boston: Harvard Business School Press, 1997 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  164. [16] Henderson, J. C.; Venkatraman, N.: Strategic Alignment: Leveraging Information Technology for Transforming Organizations. IBM Systems Journal 32 (1993) 1, pp. 4–16 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  165. [17] Vorbach, S.: Technologiemanagement. In: Granig, P.; Hartlieb, E.; Lercher, H. (Hrsg.): Innovationsstrategien. Wiesbaden: Springer Gabler 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  166. [18] Brockhoff, K.: Forschung und Entwicklung: Planung und Kontrolle. München: Oldenbourg 2010 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  167. [19] Hirsch-Kreinsen, H.: Digitale Transformation von Arbeit – Entwicklungstrends und Gestaltungsansätze. Stuttgart: Kohlhammer 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  168. [20] Agrifoglio, R.; Lamboglia, R.; Mancini, D.; et al.: Digital Business Transformation. Organizing, Managing and Controlling in the Information Age. Cham: Springer 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  169. [21] Bitkom e. V.: Die digitale Integration von Brownfield-Anlagen. Stand: 2022. Internet: www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Die-digitale-Integration-von-Brownfield-Anlagen. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  170. [22] Orlikowski, W. J.: The Duality of Technology: Rethinking the Concept of Technology in Organizations. Organization Science 3 (1992) 3, pp. 398–427 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  171. [23] Spath, D.; Lindner, C.; Seidenstricker, S.: Technologiemanagement – Grundlage, Konzepte, Methoden. Stuttgart: Fraunhofer Verlag 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  172. [24] Bendel, A.; Latniak, E.: Weiter so mit MTO? Konzeptionelle Entwicklungsbedarfe soziotechnischer Arbeits- und Systemgestaltung. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie (GIO) 54 (2023), S. 9–26 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-53
  173. [1] Schumpeter, J. A.: Konjunkturzyklen. Goettingen: Vandenhoeck und Ruprecht 2008, pp. 32–35 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  174. [2] von Aleman, U.; Schatz, H.: Mensch und Technik – Grundlagen einer sozialverträglichen Technikgestaltung. Opladen: Westdeutscher Verlag 1986, p. 151 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  175. [3] Kabisch F.: Kooperatives Frontloading im Produktentstehungsprozess. Hamburg: Shaker Verlag 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  176. [4] Barsoux, J.-L.; Hamel, G.: Change Management: So führen sie Unternehmen durch die Transformation. Harvard Business Manager (2020), Edition 3, S. 71 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  177. [5] Bleicher, K.: Organisation. Wiesbaden: Gabler 1991 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  178. [6] Ehrlenspie,l K.: Integrierte Produktentwicklung: Denkabläufe, Methodeneinsatz, Zusammenarbeit. München: Hanser 2013 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  179. [7] Foster, R. N.: Innovation: Die technologische Offensive. Wiesbaden: Gabler Verlag 1986 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  180. [8] Schroeder, K.: Technischer Wandel und gesellschaftliche Modernisierung in der Bundesrepublik Deutschland. In: Süß, W., Schröder, K. (Hrsg.): Technik und Zukunft. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften: 1988, S. 151–165 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  181. [9] Ganschar, O.; Gerlach, S.; Hämmerle, M. et al.: Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Studie. Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 2013 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  182. [10] Kurzweil, R.: Law of accelerating returns. Stand: 2001. Internet: www.writingsbyraykurzweil.com/the-law-of-accelerating-returns. Zugriff am 1905.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  183. [11] Frank, S.: Past growth ≠ future growth -- Die nachhaltige Umsetzung von radikalen Transformationen mit dem ganzheitlichen Reifegradmodell. Hamburg: Shaker Verlag 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  184. [12] Bloech, J.; Bogaschewsky, R.; Buschner, U.: Einführung in die Produktion. Berlin: Springer Verlag 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  185. [13] Thiemann D. D.; Kozica P. D. A.; Kneip P. D. P.: Technologiebedingten Wandel meistern. OrganisationsEntwicklung (2020) 3, S. 132 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  186. [14] Porsche Consulting: Change Management Kompass 2020. Stand: 2020. Internet: www.porsche-consulting.com/sites/default/files/2023–04/change_management_kompass_2020_c_porsche_consulting-v3.pdf. Zugriff am 19.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  187. [15] Forrester Consulting: Drive Transformational Outcomes At Scale. Stand: 2020. Internet: ptc-p-001.sitecorecontenthub.cloud/api/public/content/dfd4e1a839984aeb87e713877ba25cc1?v=255a2cc5. Zugriff am 13.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  188. [16] Doppler, K.; Lauterburg C.: Change Management – Den Unternehmenswandel gestalten. Frankfurt: Campus 2014, S. 152ff. Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  189. [17] Drucker, P. F.: Die neue Chance des Unternehmers. Berlin: Econ Verlag 1994 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  190. [18] Kotter, J. P.: Leading change. Boston: Harvard Business School Press 1996 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  191. [19] Lauer, T.: Change Management: Grundlagen und Erfolgsfaktoren, Berlin: Springer Gabler 2014, S. 15ff., S. 243ff. Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  192. [20] Christensen, C. M.: The Innovator‘s Dilemma, Warum etablierte Unternehmen den Wettbewerb um bahnbrechende Innovationen verlieren. München: Verlag Vahlen 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  193. [21] Foster R. N.: Innovation – Die technologische Offensive, Heidelberg: Redline Wirtschaft 2006 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  194. [22] Rechenberg, P.; Pomberger, G.: Informatik Handbuch. München: Carl Hanser Verlag 2006, S. 975ff. Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  195. [23] Lucko, A.: Ein Beitrag zur Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Karosserieentwicklung und Produktionsplanung, Aachen: Shaker 2012 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  196. [24] Schein, E. H.: Unternehmenskultur. Ein Handbuch für Führungskräfte. Frankfurt: Campus 1995 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  197. [25] Wirth, R. A.: Lewin/Schein’s Change Theory. PhD, Franklin University/Columbus, 2004 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  198. [26] Rüegg-Stürm, J.: Das neue St. Galler Management-Modell. St. Gallen: Dubs Band 2003 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  199. [27] Schreyögg, G.: Organisation: Grundlagen moderner Organisationsgestaltung. Wiesbaden: Gabler 2008 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  200. [28] Schuh, G.; Schmidt, C.: Produktionsmanagement – Handbuch Produktion und Management, Heidelberg: Springer Verlag 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  201. [29] Martin, L. R., Straub, R.; Kirby J.: Leadership by Aristoteles. Stand: 26.10.2020. Internet: www.manager-magazin.de/harvard/strategie/leadership-wie-denkansaetze-von-aristoteles-helfen-a-5e9e2a8f-8618–4106-a79c-13a60f363eb0. Zugriff am 16.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  202. [30] Vahs, D.; Weiand, A.: Workbook Change Management: Methoden und Techniken. Stuttgart: Schäffer-Poeschel 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  203. [31] Eversheim, W.: Organisation in der Produktionstechnik, Heidelberg: Springer Verlag 1996 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-60
  204. [1] Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0; acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (Hrsg.): Blinde Flecken in der Umsetzung von Industrie 4.0 – identifizieren und verstehen. Stand: 2022, doi.org/10.48669/fb40_2022–1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  205. [2] Apt, W.; Bovenschulte, M.; Hartmann, E.A. et al.: Foresight-Studie „Digitale Arbeitswelt“. Forschungsbericht 463. Stand: In 2016. Internet: www.iit-berlin.de/iit-docs/93d2b07e063948938bd36c1078736bcf_Foresight-Studie_Digitales-Arbeiten_Institut-fuer-Innovation-und-Technik_2016.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  206. [3] Agentur Q (Hrsg.): Future Skills 2030. Welche Kompetenzen für den Standort Baden-Württemberg heute und in Zukunft erfolgskritisch sind. Stand: 2024. Internet: www.agenturq.de/wp-content/uploads/2024/07/20240709_Kompetenzsteckbriefe_AQ_Final.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  207. [4] Bertelsmann Stiftung (Hrsg.): Erfolgskriterien betrieblicher Digitalisierung. Stand: 2020. Internet: www.bertelsmann-stiftung.de/fileadmin/files/user_upload/Erfolgskriterien_betrieblicher_Digitalisierung.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  208. [5] Schüßler, I.: Nachhaltigkeit in der Weiterbildung. Theoretische und empirische Analysen zum nachhaltigen Lernen von Erwachsenen. -Baltmannsweiler: Schneider-Verlag Hohengehren 2007 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  209. [6] Arnold, R.; Goméz Tutor, C.: Möglichkeiten der Einschätzung von Selbstlernkompetenz. In: Euler, D.; Lang, M.; Pätzold, G. (Hrsg.): Selbstgesteuertes Lernen in der beruflichen Bildung. Stuttgart: Franz Steiner Verlag 2006, S. 173–185 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  210. [7] Arnold, R.; Prescher, T.; Stroh, C.: Ermöglichungsdidaktik konkret: didaktische Rekonstruktion ausgewählter Lernszenarien. Baltmannsweiler: Schneider-Verlag 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  211. [8] Arnold, R.; Gómez Tutor, C.; Kammerer, J.: Selbstlernkompetenzen als Voraussetzung einer Ermöglichungsdidaktik – Anforderungen an Lehrende. In: Arnold, R.; Schüßler, I. (Hrsg.): Ermöglichungsdidaktik. Baltmannsweiler: Schneider-Verlag 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  212. [9] Konrad, K.: Selbstgesteuertes Lernen neu denken. Mit neuen Konzepten von der Lehrersteuerung zum Schülerhandeln. Weinheim: Beltz Juventa 2024 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  213. [10] Dehnbostel, P.: Betriebliche Bildungsarbeit. Kompetenzbasierte Aus- und Weiterbildung im Betrieb. Baltmannsweiler: Schneider-Verlag 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  214. [11] Schüßler I.: Ermöglichungsdidaktik – eine didaktische Theorie? In: Arnold, R.; Schüßler, I. (Hrsg.): Ermöglichungsdidaktik. Baltmannsweiler: Schneider-Verlag 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  215. [12] Korge, G.; Höhne, B.; Bauer, A. et al.: Agiles Lernen im Unternehmen: Prinzipien, Ablauf, Rollen, Instrumente. In: Longmuß, J.; Korge, G.; Bauer, A. et al. (Hrsg.): Agiles Lernen im Unternehmen. Berlin: Springer Vieweg 2021, S. 9–19 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  216. [13] Jungclaus, J.; Korge, G.; Arndt, P. et al.: Agiles Sprintlernen – ein Konzept für dezentrales betriebliches Lernen: Empirische Begründung und praktische Erfahrungen. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie GIO 50 (2019), S. 217–227 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  217. [14] Korge, G.; Mantsch, A.; Serra, A. et al.: Digitalisierungsprojekte professionell managen. In: Longmuß, J.; Korge, G.; Bauer, A. et al. (Hrsg.): Agiles Lernen im Unternehmen. Berlin: Springer Vieweg 2021, S. 79–88 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  218. [15] Korge, G.; Fehrle, A.: Agil lernen in der digitalen Transformation. Fallbeispiel zum agilen Sprintlernen aus der kaufmännischen Sachbearbeitung. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb ZWF 117 (2022) 6, S. 379–383 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  219. [16] Jungclaus, J.: Worauf kommt es an? Qualitätssicherung im agilen Lernen. In: Longmuß, J.; Korge, G.; Bauer, A. et al. (Hrsg.): Agiles Lernen im Unternehmen. Berlin: Springer Vieweg 2021, S. 111–118 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  220. [17] Jungclaus, J.; Hocquel, M.: Agiles lernen – weltweit vernetzt. In: Longmuß, J.; Korge, G.; Bauer, A. et al. (Hrsg.): Agiles Lernen im Unternehmen. Berlin: Springer Vieweg 2021, S. 23–31 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  221. [18] Bauer, A.; Jungclaus, J.; Arndt, P.A.: Arbeitsbezogene Kompetenzen erfolgreich entwickeln. Evaluation des agilen Sprintlernens in der Praxis. Hogrefe Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie ZfAO 66 (2022) 3, S. 154–164 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  222. [19] Jungclaus, J.; Schaper, N.: Theorie versus Praxis: Lerntheoretische Spezifizierung des Lernkonzepts „Agiles Sprintlernen“ auf dem Prüfstand. Journal of Technical Education JOTED 9 (2021) 2, S. 85– 22 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-68
  223. [1] Arinez, J. F.; Chang, Q.; Gao, R. X. et al.: Artificial Intelligence in Advanced Manufacturing: Current Status and Future Outlook. Journal of Manufacturing Science and Engineering 142 (2020) 11, doi.org/10.1115/1.4047855 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  224. [2] Fahle, S.; Prinz, C.; Kuhlenkötter, B.: Systematic review on machine learning (ML) methods for manufacturing processes – Identifying artificial intelligence (AI) methods for field application. Procedia CIRP 93 (2020), pp. 413–418 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  225. [3] Ucar, A.; Karakose, M.; Kırımça, N.: Artificial Intelligence for Predictive Maintenance Applications: Key Components, Trustworthiness, and Future Trends. Applied Sciences 14 (2024) 2, #898 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  226. [4] Leo Kumar, S. P.: Knowledge-based expert system in manufacturing planning: state-of-the-art review. International Journal of Production Research 57 (2019) 15–16, pp. 4766–4790 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  227. [5] Taesi, C.; Aggogeri, F.; Pellegrini, N.: COBOT Applications—Recent Advances and Challenges. Robotics 12 (2023) 3, #79 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  228. [6] Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz BMWK (Hrsg.): KI-Einsatz in Unternehmen in Deutschland. Strategische Ausrichtung und internationale Position. Stand: 2024. Internet: ftp.zew.de/pub/zew-docs/gutachten/KI-Report_07_Strategie2024.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  229. [7] Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi (Hrsg.): Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Ergebnisse einer Befragung von jungen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland. Stand: 2021. Internet: www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Digitalisierungsindex/Publikationen/publikation-download-ki-herausforderungen.pdf?__blob=publicationFile&v=3. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  230. [8] Ali, M.; Tang Jung, L.; Hassan Sodhro, A. et al.: A Confidentiality-based data Classification-as-a-Service (C2aaS) for cloud security. Alexandria Engineering Journal 64 (2023), pp. 749–760 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  231. [9] Dwork, C.: Differential Privacy. In: Hutchison, D.; Kanade, T.; Kittler, J. et al. (eds.): Automata, languages and programming. Proceedings of the 33rd international colloquium, ICALP 2006, Venice, Italy, July 10–14, 2006, pp. 1–12 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  232. [10] Fehling, C.; Leymann, F.; Retter R. et al.: Cloud computing patterns: fundamentals to design, build, and manage cloud applications. Wien: Springer Vienna 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  233. [11] Sandhu, R. S.: Role-based Access Control. Advances in Computers 46 (1998), pp. 237–286 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  234. [12] Pahl, C.: Containerization and the PaaS Cloud. IEEE Cloud Computing 2 (2015) 3, pp. 24–31 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  235. [13] AlJahdali, H.; Albatli, A.; Garraghan, P. et al.: Multi-tenancy in Cloud Computing. 2014 IEEE 8th International Symposium on Service Oriented System Engineering, Oxford, UK, 2014, pp. 344–351, DOI doi.org/10.1109/SOSE.2014.50 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  236. [14] Zhang, C.; Xie, Y.; Bai, H. et al.: A survey on federated learning. Knowledge-Based Systems 216 (2021),#106775 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  237. [15] Sabt, M.; Achemlal, M.; Bouabdallah, A.: Trusted Execution Environment: What It is, and What It is Not. 2015 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA, Helsinki, Finland, 2015, pp. 57–64, doi.org/10.1109/Trustcom.2015.357 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  238. [16] Masri, N.; Abu Sultan, Y.; Akkila, A. N. et al.: Survey of rule-based systems. International Journal of Academic Information Systems Research 3 (2019) 7, pp. 01–22 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  239. [17] Jourdan, N.; Sen, S.; Husom, E. J. et al.: On the reliability of machine learning applications in manufacturing environments. ArXiv 2021, doi.org/10.48550/arXiv.2112.06986 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  240. [18] Kritzinger, W.; Karner, M.; Traar, G. et al.: Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine 51 (2018) 11, pp. 1016–1022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  241. [19] Reinhart, G.; Wünsch, G.: Economic application of virtual commissioning to mechatronic production systems. Production Engineering 1 (2007) 4, pp. 371–379 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  242. [20] Kübler, K.; Krebser, G.; Verl, A.: Testautomatisierung am Digitalen Zwilling. In: Verl, A.; Röck, S.; Scheifele, C. (Hrsg.): Echtzeitsimulation in der Produktionsautomatisierung. Heidelberg: Springer Vieweg 2024, S. 193–211 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  243. [21] Jaensch, F.; Klingel, L.; Verl, A.: Virtual Commissioning Simulation as OpenAI Gym – A Reinforcement Learning Environment for Control Systems. 2022 5th International Conference on Artificial Intelligence for Industries (AI4I), Laguna Hills, CA, USA, 2022, pp. 64–67 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  244. [22] Tinsel, E.-F.; Lechler, A.; Riedel, O. et al.: Concept of an Initial Requirements-Driven Factory Layout Planning and Synthetic Expert Verification for Industrial Simulation Based on LLM. 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Beijing, China, 2024, pp. 1–6 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-76
  245. [1] Bloching, B. et al.: The digital transformation of industry. Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI). Stand: 2015. Internet: www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_digital_transformation_of_industry_20150315.pdf. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  246. [2] Kritzinger, W.; Karner, M.; Traar, G. et al.: Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine 51 (2018) 11, pp. 1016–1022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  247. [3] VanDerHorn, E.; Mahadevan, S.: Digital Twin: Generalization, characterization and implementation. Decision Support Systems 145 (2021), #113524 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  248. [4] Jones, D.; Snider, C.; Nassehi, A. et al.: Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 29 (2020) 5, pp. 36–52 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  249. [5] Boschert, S.; Rosen, R.: Digital Twin—The Simulation Aspect. In: Hehenberger, P.; Bradley, D. (eds.): Mechatronic Futures: Challenges and Solutions for Mechatronic Systems and their Designers. Cham: Springer International Publishing 2016, pp. 59–74 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  250. [6] Grieves, M.: Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. Whitepaper. Stand: 2014. Internet: www.3ds.com/fileadmin/PRODUCTS-SERVICES/DELMIA/PDF/Whitepaper/DELMIA-APRISO-Digital-Twin-Whitepaper.pdf. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  251. [7] Sun, Z.; Zhang, R.; Zhu, X.: The progress and trend of digital twin research over the last 20 years: A bibliometrics-based visualization analysis. Journal of Manufacturing Systems 74 (2024) 6, pp. 1–15 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  252. [8] Mendi, A. F.: A Digital Twin Case Study on Automotive Production Line. Sensors 22 (2022), #6963 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  253. [9] Li, L.; Aslam, S.; Wileman, A. et al.: Digital Twin in Aerospace Industry: A Gentle Introduction. IEEE Access 10 (2022), pp. 9543–9562 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  254. [10] Semeraro, C.; Lezoche, M.; Panetto, H. et al.: Digital twin paradigm: A systematic literature review. Computers in Industry 130 (2021), #103469 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  255. [11] Fuller, A.; Fan, Z.; Day, C. et al.: Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research. IEEE Access 8 (2020), pp. 108952–108971 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  256. [12] Kober, C.; Buxbaum-Conradi, S.; Fette, M. et al.: Digital Twins: A Critical Perspective and Research Trends. 2024 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), Bangkok/Thailand, 2024, pp. 749–754 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  257. [13] Kober, C.; Fette, M.; Wulfsberg, J. P.: Challenges of Digital Twin Application in Manufacturing. 2022 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), Kuala Lumpur/Malaysia, 2022, pp. 162–168 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  258. [14] Kober, C.; Medina, F. G.; Benfer, M.; Wulfsberg, J. P.; Martinez, V.; Lanza, G.: Digital Twin Stakeholder Communication: Characteristics, Challenges, and Best Practices. Computers in Industry 161 (2024), #104135 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  259. [15] Kober, C.: Zielorientierte und nutzenzentrierte Entwicklung und Implementierung von Digital Twins in Fertigungsunternehmen. Dissertation, Helmut Schmidt Universität Hamburg, 2024, doi.org/10.24405/17085 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  260. [16] Mayring, P.: Qualitative Inhaltsanalyse: Grundlagen und Techniken. Weinheim: Julius Beltz Verlag 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  261. [17] Kruse, J.: Qualitative Interviewforschung: ein integrativer Ansatz. Weinheim: Beltz Juventa 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  262. [18] Mayring, P.: Qualitative Content Analysis: A Step-by-Step Guide. Thousand Oaks/USA: SAGE Publications Ltd 2021 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  263. [19] Hu, W.; Zhang, T.; Deng, X. et al.: Digital twin: a state-of-the-art review of its enabling technologies, applications and challenges. Journal of Intelligent Manufacturing and Special Equipment 2 (2021) 1, pp. 1–34 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  264. [20] Melesse, T. Y.; Pasquale, V. D.; Riemma, S.: Digital Twin models in industrial operations: State-of-the-art and future research directions. IET Collaborative Intelligent Manufacturing 3 (2021) 1, pp. 37–47 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  265. [21] Kober, C.; Fette, M.; Wulfsberg, J. P.: A Method for Calculating Optimum Digital Twin Fidelity. Procedia CIRP 120 (2023), pp. 1155–1160 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  266. [22] Kober, C.; Algan, B. N.; Fette, M.; Wulfsberg, J. P.: Relations of Digital Twin Fidelity and Benefits: A Design-to-Value Approach. Procedia CIRP 119 (2023), pp. 809–815 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  267. [23] Kober, C.; Adomat, V.; Ahanpanjeh, M.; Fette, M.; Wulfsberg, J. P.: Digital Twin Fidelity Requirements Model For Manufacturing. Proceedings of the 3rd Conference on Production Systems and Logistics (CPSL), Vancouver/Kanada, 2022, pp. 595–611 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  268. [24] Digital Twin Consortium: Digital Twin Consortium – About Us. Internet: www.digitaltwinconsortium.org/about-us/. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-84
  269. [1] Catena-X Automotive Network e.V.: Homepage. Internet: catena-x.net. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  270. [2] Neubauer, M.; Frick, F.; Ellwein, C. et al.: Ein Paradigmenwechsel für die industrielle Produktion. wt Werkstattstechnik online 112 (2022) 06, S. 383–389. Internet: www.werkstattstechnik.de. Düsseldorf: VDI Fachmedien Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  271. [3] Dietrich, D.; Zürn, M.; Reiff, C. et al.: Software-Defined Value Networks: Motivation, Approaches, and Research Activities. In: Bauernhansl, T.; Verl, A.; Liewald, M. et al. (Hrsg.): Production at the Leading Edge of Technology. Cham: Springer Nature Switzerland 2024, pp. 514–524 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  272. [4] Dietrich, D.; Zürn, M.; Briem, A.-K. et al.: Software-Defined Value Networks: Industrial Requirements and Research Gap. In: Holder, D.; Wulle F.; Lind, J. (eds.): Advances in Automotive Production Technology – Digital Product Development and Manufacturing. Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP2024). Cham: Springer International Publishing 2024, [erscheint am 10.6.2025] Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  273. [5] Neubauer, M.; Steinle, L.; Reiff, C. et al.: Architecture for manufacturing-X: Bringing asset administration shell, eclipse dataspace connector and OPC UA together. Manufacturing Letters 37 (2023), pp. 1–6 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  274. [6] Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz BMWK (Hrsg.): Whitepaper „Manufacturing-X“. Eckpunkte für die Umsetzung von „Manufacturing-X“ im produzierenden Gewerbe zur Sicherung des Wettbewerbsstandortes Deutschland. Stand: 2022. Internet: www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/Manufacturing-X_lang.pdf?__blob=publicationFile&v=2. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  275. [7] Diedrich, C.; Belyaev, A.; Bock, J. et al.: Information Model for Capabilities, Skills & Services. Stand: 2022. Internet: doi.org/10.24406/publica-477. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  276. [8] Dietrich, D.; Neubauer, M.; Lechler, A. et al.: Automated Manufacturing Toolchain using Skill-based Digital Twins. Procedia CIRP 128 (2024), pp. 923–928 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  277. [9] Industrial Digital Twin Association e.V.: AAS Spezifikationen. Internet: industrialdigitaltwin.org/content-hub/aasspecifications. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  278. [10] Industrial Digital Twin Association e.V.: AAS Submodel Templates. Internet: industrialdigitaltwin.org/content-hub/teilmodelle. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  279. [11] VDI/VDE 2193 Blatt 1: Sprache für I4.0-Komponenten. Ausgabe 04 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  280. [12] Industrial Digital Twin Association e.V.: Part 1: Metamodel ‐ IDTA Number: 01001–3–0–1. Internet: industrialdigitaltwin.org/wp-content/uploads/2024/06/IDTA-01001–3–0–1_SpecificationAssetAdministrationShell_Part1_Metamodel.pdf. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  281. [13] Wei, K.; Sun, J. Z.; Liu, R. J.: A Review of Asset Administration Shell. 2019 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), Macao, 2019, pp. 1460–1465 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  282. [14] Abdel-Aty, T. A.; Negri, E.; Galparoli, S.: Asset Administration Shell in Manufacturing: Applications and Relationship with Digital Twin. IFAC-PapersOnLine 55 (2022) 10, pp. 2533–2538 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  283. [15] Jacoby, M.; Baumann, M.; Bischoff, T. et al.: Open-Source Implementations of the Reactive Asset Administration Shell: A Survey. Sensors 23 (2023) 11, doi.org/10.3390/s23115229 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  284. [16] Rahal, J. R.; Schwarz, A.; Sahelices, B. et al.: The asset administration shell as enabler for predictive maintenance: a review. Journal of Intelligent Manufacturing 36 (2025) 1, pp. 19–33 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  285. [17] Chen, L.; Xie, X.; Lu, Q. et al.: Gemini Principles-Based Digital Twin Maturity Model for Asset Management. Sustainability 13 (2021) 15, #8224 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  286. [18] Kritzinger, W.; Karner, M.; Traar, G. et al.: Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine 51 (2018) 11, pp. 1016–1022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  287. [19] Liu, Y.; Feng, J.; Lu, J. et al.: A review of digital twin capabilities, technologies, and applications based on the maturity model. Advanced Engineering Informatics 62 (2024), #102592 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  288. [20] Madni, A. M.; Madni, C. C.; Lucero, S. D.: Leveraging Digital Twin Technology in Model-Based Systems Engineering. Systems 7 (2019) 1, # 7, doi.org/10.3390/systems7010007 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  289. [21] Pronost, G.; Mayer, F.; Marche, B. et al.: Towards a Framework for the Classification of Digital Twins and their Applications. 2021 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC), Cardiff, United Kingdom, 2021, pp. 1–7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  290. [22] iNTACS e.V.: Modeling & Simulation SPICE. Stand: 2024. Internet: intacs.info/component/rsfiles/download-file/files?path=SPICE%2BDocuments%252FModeling%2Band%2BSimulation%2BSPICE%252FModeling%2Band%2BSimulation%2BSPICE%2BPAM%2Bv09.pdf&Itemid=104. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  291. [23] van Schalkwyk, P.; Whiteley, S.; Goldman, M.: Digital twin capabilities periodic table. Internet: www.digitaltwinconsortium.org/initiatives/capabilities-periodic-table/. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  292. [24] Hankel, M.; Rexroth, B.: The reference architectural model industrie 4.0 (rami 4.0). ZVEI 2. Stand: 2015. Internet: www.zvei.org/fileadmin/user_upload/Presse_und_Medien/Publikationen/2015/april/Das_Referenzarchitekturmodell_Industrie_4.0__RAMI_4.0_/ZVEI-Industrie-40-RAMI-40-English.pdf. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  293. [25] Drath, R.; Mosch, C.; Hoppe, S. et al.: Diskussionspapier – Interoperabilität mit der Verwaltungsschale, OPC UA und AutomationML. Internet: industrialdigitaltwin.org/wp-content/uploads/2023/04/Diskussionspapier-Zielbild-und-Handlungsempfehlungen-fuer-industrielle-Interoperabilitaet-5.3.pdf. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  294. [26] Industrial Digital Twin Association e.V.: Part 4: Security (IDTA-01004). Internet: admin-shell-io.github.io/aas-specs-antora/IDTA-01004/v3.0/index.html. Zugriff am 16.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  295. [27] Industrial Digital Twin Association e.V.: Part 2: Application Programming Interfaces (IDTA-01002–3–1). Internet: https://admin-shell-io.github.io/aas-specs-antora/IDTA-01002/v3.1/index.html. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-91
  296. [1] Uhlmann, E.: Herausforderungen und Perspektiven der industriellen Fertigung. WT Werkstattstechnik 114 (2024) 0708, S. 384, doi.org/10.37544/1436–4980–2024–07–08–1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  297. [2] Riedel, O.: Wir brauchen den Menschen in der Fabrik! Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 119 (2024) 6, S. 393, doi.org/10.1515/zwf-2024–2009. Internet: www.werkstattstechnik.de. Düsseldorf: VDI Fachmedien Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  298. [3] Fraunhofer-Gesellschaft (Hrsg.): Empathische technische Systeme für die resiliente Produktion – EMOTION. Stand: 2025. Internet: www.fraunhofer.de/de/forschung/fraunhofer-initiativen/fraunhofer-leitprojekte/emotion.html. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  299. [4] Kuhn, T.: Digitaler Zwilling. Informatik-Spektrum 40 (2017), S. 440–444, doi.org/10.1007/s00287–017–1061–2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  300. [5] Fuller, A.; Fan, Z.; Day, C. et al.: Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research. IEEE Access 8 (2020), pp. 108952–108971, doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2998358 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  301. [6] Lin, Y.; Chen, L.; Ali, A. et al.: Human digital twin: a survey. Journal of Cloud Computing 13 (2024), 131, doi.org/10.1186/s13677–024–00691-z Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  302. [7] Qi, Q.; Tao, F.; Hu, T. et al.: Enabling technologies and tools for digital twin. Journal of Manufacturing Systems 58, Part B (2021) pp. 3–21, doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.10.001 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  303. [8] Li, X.; He, B.; Wang, Z. et al.: Toward Cognitive Digital Twin System of Human–Robot Collaboration Manipulation. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 22 (2025), pp. pp. 6677–6690, doi.org/10.1109/TASE.2024.3452149 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  304. [9] D’Amico, R. D.; Sarkar, A.; Karray, M. H. et al.: Knowledge transfer in Digital Twins: The methodology to develop Cognitive Digital Twins. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 52 (2024), pp. 366–385, doi.org/10.1016/j.cirpj.2024.06.007 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  305. [10] Davila-Gonzalez, S.; Martin, S.: Human Digital Twin in Industry 5.0: A Holistic Approach to Worker Safety and Well-Being through Advanced AI and Emotional Analytics. Sensors 24 (2024) 2, #655, www.mdpi.com/1424–8220/24/2/655# Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  306. [11] Li, X.; He, B.; Wang, Z. et al.: Toward Cognitive Digital Twin System of Human–Robot Collaboration Manipulation. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 22 (2025), pp. 6677–6690, DOI: doi.org/10.1109/TASE.2024.3452149 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  307. [12] Spillner, R.: Einsatz und Planung von Roboterassistenz zur Berücksichtigung von Leitungswandlungen in der Produktion. Dissertation, TU München 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  308. [13] Aehnelt, M., Bader, S.: Mobile Informationsassistenz für die Montage. In: Weidner, R. (Hrsg.): Technische Unterstützungssysteme, die die Menschen wirklich wollen. Hamburg: Helmut-Schmidt-Universität 2014, S. 370–380 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  309. [14] Bengler, K., Lock, C., Teubner, S. et al.: Grundlegende Konzepte und Modelle. In: Reinhart, G. (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0. München: Hanser 2017, S. 54–60 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  310. [15] Merazzi, J., Friedel, A.: Einteilung und Bewertung von Montageassistenzsystemen. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 112 (2017) 6, S. 413–416 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  311. [16] Pokorni, B., Zwerina, J., Hämmerle, M.: Human-centered design approach for manufacturing assistance systems based on Design Sprints. Procedia CIRP 91 (2020), pp. 312–318, doi.org/10.1016/j.procir.2020.02.181 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  312. [17] Fairsharing Team: Quantities, Units, Dimensions, and Types. Stand: 2025. Internet: doi.org/10.25504/FAIRsharing.d3pqw7. Zugriff am 17.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  313. [18] Kim, W.; Sung, J.; Saakes, D. et al.: Ergonomic postural assessment using a new open-source human pose estimation technology (OpenPose). International Journal of Industrial Ergonomics 84 (2021), #103164, doi.org/10.1016/j.ergon.2021.103164 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  314. [19] McAtamney, L.; Corlett, N.: RULA: a survey method for the investigation of work-related upper limb disorders. Applied Ergonomics 24 (1993) 2, pp. 91–99, doi.org/10.1016/0003–6870(93)90080-S Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-100
  315. [1] Qin, J.; Liu, Y.; Grosvenor, R.: A Categorical Framework of Manufacturing for Industry 4.0 and Beyond. Procedia CIRP 52 (2016), pp. 173–178 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  316. [2] Cascio, J.: Facing the Age of Chaos. Stand: 29.04.2020. Internet: medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  317. [3] Kusiak, A.: Service manufacturing: Basic concepts and technologies. Journal of Manufacturing Systems 52 Part A (2019), pp. 198–204 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  318. [4] Tenzer, F.: Volumen der jährlich generierten/replizierten digitalen Datenmenge weltweit von 2010 bis 2023 und Prognose für 2028. Internet: de.statista.com/statistik/daten/studie/267974/umfrage/prognose-zum-weltweit-generierten-datenvolumen/. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  319. [5] Otto, B.; Korte, T.; Azkan, C. et al.: Data Economy. Status Quo der deutschen Wirtschaft & Handlungsfelder in der Data Economy. Stand 2019. Internet: www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Gutachten/PDF/2019/Gutachten_Data-Economy_Status_Quo.pdf. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  320. [6] Demary, V.; Fritsch, M.; Goecke, H. et al.: Readiness Data Economy. Bereitschaft der deutschen Unternehmen für die Teilhabe an der Datenwirtschaft. Stand: 2019. Internet: www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Gutachten/PDF/2019/Gutachten_Readiness_Data_Economy.pdf. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  321. [7] Esmaeilian, B.; Behdad, S.; Wang, B.: The evolution and future of manufacturing: A review. Journal of Manufacturing Systems 39 (2016), pp. 79–100 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  322. [8] Schuh, G.; Friedli, T.; Lanza, G. et al.: Zukunftsfähige Produktionsnetzwerke in disruptiven Zeiten. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 117 (2022) 12, S. 794–798 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  323. [9] Peukert, S.; Martin, M.; Prank, S. et al.: Kreislauffähige Produktionsnetzwerke. Entscheidungsunterstützung zur Umsetzung zirkulärer Ökosysteme. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 119 (2024) 12, S. 885–889 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  324. [10] Martin, M.; Benfer, M.; Peukert, S. et al.: A Changeable Decision Support System Based on Data Models for Global Production Networks. Procedia CIRP 120 (2023), pp. 684–689 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  325. [11] Hertwig, M.; Zimmermann, N.; Lentes, J.: Method for development of sustainable relations of manufacturing companies in industrial estates. 24th International Conference on Production Research, ICPR 2017 (2017), doi.org/10.12783/dtetr/icpr2017/17697 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  326. [12] Verhaelen, B.; Martin, M.; Peukert, S. et al.: Practice-oriented methodology for increasing production ramp-up efficiency in global production networks of SME. Production Engineering 17 (2023) 1, pp. 145–177 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  327. [13] Gao, J.; Yao, Y.; Zhu, V. C. Y. et al.: Service-oriented manufacturing: a new product pattern and manufacturing paradigm. Journal of Intelligent Manufacturing 22 (2011) 3, pp. 435–446 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  328. [14] Mamasioulas, A.; Mourtzis, D.; Chryssolouris, G.: A manufacturing innovation overview: concepts, models and metrics. International Journal of Computer Integrated Manufacturing 33 (2020) 8, pp. 769–791 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  329. [15] Bask, A.; Lipponen, M.; Rajahonka, M. et al.: The concept of modularity: Diffusion from manufacturing to service production. Journal of Manufacturing Technology Management 21 (2010) 3, pp. 355–375 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  330. [16] Yuan, M.; Zhou, Z.; Cai, X. et al.: Service composition model and method in cloud manufacturing. Robotics and computer-integrated Manufacturing 61 (2020), #101840 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  331. [17] Henzel, R.; Herzwurm, G.: Cloud Manufacturing: A state-of-the-art survey of current issues. Procedia CIRP 72 (2018), pp. 947–952 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  332. [18] Schuseil, F.; Hertwig, M.; Lentes, J. et al.: A semantic matchmaking approach to empower human decision-making in Manufacturing-as-a-Service scenarios. 2024 AHFE International Conference on Human Factors in Design, Engineering, and Computing (AHFE 2024 Hawaii Edition), 2024, doi.org/10.54941/ahfe1005751 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  333. [19] Kusiak, A.: Service manufacturing = Process-as-a-Service + Manufacturing Operations-as-a-Service. Journal of Intelligent Manufacturing 31 (2020) 1, pp. 1–2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  334. [20] Baghbani, M.: IDEF0 Modeling Standard: A Tool for Process Map Drawing under Requirements of ISO 9001:2015. A Case Study. Journal of Modern Processes in Manufacturing and Production, 8 (2019) 4, pp. 57–66 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  335. [21] Herold, D. M.; Marzantowicz, Ł.: Supply chain responses to global disruptions and its ripple effects: an institutional complexity perspective. Operations Management Research 16 (2023) 4, pp. 2213–2224 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  336. [22] Melnyk, S. A.; Closs, D. J.; Griffis, S. E. et al.: Understanding Supply Chain Resilience. Supply Chain Management Review (2014) January/February, pp. 34–41 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  337. [23] Deutsches Institut für Normung: Circular Thinking in Standards. Wie Normung eine Circular Economy unterstützen kann. Stand: 2025. Internet: www.din.de/de/forschung-und-innovation/themen/circular-economy/normenrecherche/modell-der-r-strategien#:~:text=Alle%20R%2DStrategien%20haben%20das,Einsatz%20von%20Sekund%C3%A4rrohstoffen%20zu%20f%C3%B6rdern.&text=Alle%20R%2DStrategien%20haben%20zum,Kreislauff%C3%BChrung%20von%20Materialien%20zu%20unterst%C3%BCtzen. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  338. [24] Castelo-Branco, I.; Cruz-Jesus, F.; Oliveira, T.: Assessing Industry 4.0 readiness in manufacturing: Evidence for the European Union. Computers in Industry 107 (2019), pp. 22–32 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  339. [25] Xu, X.; Lu, Y.; Vogel-Heuser, B. et al.: Industry 4.0 and Industry 5.0—Inception, conception and perception. Journal of Manufacturing Systems 61 (2021), pp. 530–535 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  340. [26] Hertwig, M.; Schuseil, F.; Lentes, J. et al.: Ontology-based matchmaking and resource scheduling for Manufacturing as a Service. Procedia CIRP, Volume 134 (2025), pp. 372-377 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  341. [27] Dumss, S.; Weber, M.; Schwaiger, C. et al.: EuProGigant – A Concept Towards an Industrial System Architecture for Data-Driven Production Systems. Procedia CIRP 104 (2021), pp. 324–329 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  342. [28] Hoffmann, F.; Weber, M.; Weigold, M. et al.: Developing GAIA-X Business Models for Production. Hannover: publish-Ing 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  343. [29] Perscheid, G.; Moormann, J.: Dezentrale Plattformen – Idee, Entwicklung, Perspektiven. BIT (2021) 2, S. 67–76 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  344. [30] Gast, F.; Berchtenbreiter, V.; Dumss, S. et al.: Automatic Publication of Data to Data- and Service Ecosystems from the Shopfloor. Procedia CIRP 130 (2024), pp. 1589–1597 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  345. [31] Ocean Protocol Foundation: Architecture. Architecture overview. Ocean protocol. Stand: 10.09.2024. Internet: docs.oceanprotocol.com/developers/compute-to-data/compute-to-data-architecture. Zugriff am 11.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  346. [32] Kaniovskyi, Y.; Koehler, M.; Benkner, S.: A containerized analytics framework for data and compute-intensive pipeline applications. SIGMOD/PODS’17: International Conference on Management of Data, Chicago IL USA, 2017, pp. 1–10 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  347. [33] Gehrer, R.; Dumss, S.; Gast, F. et al.: EuProGigant: A decentralized Federated Learning Approach based on Compute-to-Data and Gaia-X. Procedia CIRP 128 (2024), pp. 710–715 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-107
  348. [1] Verein Deutscher Ingenieure: VDI: VDI/VDE 3693 Blatt 1: Virtuelle Inbetriebnahme – Modellarten und Glossar. Berlin: Beuth Verlag 2016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  349. [2] VDMA: Leitfaden Virtuelle Inbetriebnahme. Handlungsempfehlungen zum wirtschaftlichen Einstieg. Stand: 2020. Internet: www.vdma.org/c/document_library/get_file?uuid=66118d8d-68fc-55a7-a25b-a90ffe89f1f2&groupId=34570. Zugriff am 23.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  350. [3] Klingel, L.; Heine, A.; Acher, S. et al.: Simulation-Based Predictive Real-Time Collision Avoidance for Automated Production Systems. 2023 IEEE 19th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Auckland, New Zealand, 2023, pp. 1–6, doi.org/10.1109/CASE56687.2023.10260637 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  351. [4] Pritschow, G.; Röck, S.: “Hardware in the Loop” Simulation of Machine Tools. CIRP Annals 53 (2004) 1, pp. 295–298 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  352. [5] Lacour, F.-F.: Modellbildung für die physikbasierte Virtuelle Inbetriebnahme materialflussintensiver Produktionsanlagen. München: Utz Verlag 2012 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  353. [6] Ericson, C.: Real-Time Collision Detection. Amsterdam: Elsevier 2005 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  354. [7] Hoher, S.: Ein gekoppeltes Materialflussmodell zur durchgängigen Entwicklungsunterstützung von Materialflusssteuerungen. Stuttgart: Fraunhofer Verlag 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  355. [8] Jaensch, F.; Herburger, K.; Bobe, E. et al.: Complex Physics with Graph Networks for Industrial Material Flow Simulation. Procedia CIRP 118 (2023), pp. 50–55 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  356. [9] Kienzlen, A.; Verl, A.: Methods for Localization in Multi-Scale Material Flow Simulation for Virtual Commissioning. 2024 4th International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), Male, Maldives, 2024, pp 01-07, doi.org/10.1109/ICECCME62383.2024.10797016 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  357. [10] ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH: ISG-virtuos. Stand: 2025. Internet: www.isg-stuttgart.de/produkte/softwareprodukte/isg-virtuos. Zugriff am 23.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  358. [11] Scheifele, C.: Plattform zur Echtzeit-Co-Simulation für die virtuelle Inbetriebnahme. Dissertation, Universität Stuttgart, 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-116
  359. [1] Ullrich, G.; Albrecht, T.: Die Welt des FTS. In: Ullrich, G.; Albrecht, T.: Fahrerlose Transportsysteme. Wiesbaden: Springer Vieweg 2023, S. 1–32 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  360. [2] Zhang, J.; Yang, X.; Wang, W. et al.: Automated guided vehicles and autonomous mobile robots for recognition and tracking in civil engineering. Automation in Construction 146 (2023), #104699 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  361. [3] Feldmann, F. G.: Towards Lean Automation in Construction—Exploring Barriers to Implementing Automation in Prefabrication. Sustainability 14 (2022) 19, #12944 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  362. [4] Sizirici, B.; Fseha, Y.; Cho, C.-S. et al.: A Review of Carbon Footprint Reduction in Construction Industry, from Design to Operation. Materials 14 (2021) 20, #6094 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  363. [5] United Nations Department of Economic and Social Affairs (eds.): World Urbanization Prospects: The 2018 Revision. Stand: 2019, doi.org/10.18356/b9e995fe-en Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  364. [6] Knippers, J.; Kropp, C.; Menges, A. et al.: Integrative computational design and construction: Rethinking architecture digitally. Civil Engineering Design 3 (2021) 4, pp. 123–135 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  365. [7] Ullrich, G.; Albrecht, T.: Fahrerlose Transportsysteme. Wiesbaden: Springer Vieweg 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  366. [8] Alatise, M. B.; Hancke, G. P.: A Review on Challenges of Autonomous Mobile Robot and Sensor Fusion Methods. IEEE Access 8 (2020), pp. 39830–39846 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  367. [9] Ryck, M. de; Versteyhe, M.; Debrouwere, F.: Automated guided vehicle systems, state-of-the-art control algorithms and techniques. Journal of Manufacturing Systems 54 (2020), pp. 152–173 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  368. [10] Atanasov, N.; Le Ny, J.; Daniilidis, K. et al.: Decentralized active information acquisition: Theory and application to multi-robot SLAM, 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Seattle, WA, USA, 2015, pp. 4775–4782, doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139863 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  369. [11] DIN EN 1525:1997–12: Sicherheit von Flurförderzeugen – Fahrerlose Flurförderzeuge und ihre Systeme. Deutsche Fassung, Ausgabe 12 1997 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  370. [12] DIN EN ISO 3691–1:2020–11: Flurförderzeuge – Sicherheitstechnische Anforderungen und Verifizierung – Teil 1: Motorkraftbetriebene Flurförderzeuge mit Ausnahme von fahrerlosen Flurförderzeugen, Staplern mit veränderlicher Reichweite und Lastentransportfahrzeugen (ISO_3691–1:2011 einschließlich Cor_1:2013_+ AMD.1:2020). Deutsche Fassung, Ausgabe 11 2020 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  371. [13] Navitec Systems: Natural Feature Navigation – Basics and Benefits. Stand: 2023. Internet: navitecsystems.com/blog-post/natural-feature-navigation-basics-and-benefits/. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  372. [14] Navitec Systems: Real 3D outdoor navigation. Infrastructure-free, all-weather solution. Internet: navitecsystems.com/outdoor-navigation/. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  373. [15] Macenski, S.; Foote, T.; Gerkey, B. et al.: Robot Operating System 2: Design, architecture, and uses in the wild. Science Robotics 7 (2022) 66, eabm6074 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  374. [16] Macenski, S.; Martin, F.; White, R. et al.: The Marathon 2: A Navigation System. 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Las Vegas, NV, USA, 2020, pp. 2718–2725, doi.org/10.1109/IROS45743.2020.9341207 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  375. [17] Linke, P.: Speicherprogrammierbare Steuerungen. In: Böge, A., Böge, W. (Hrsg.): Handbuch Maschinenbau. Wiesbaden Springer Vieweg 2021, S. 1497–1516 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  376. [18] Beckhoff Automation: Beckhoff Information System. TwinCAT 3. Internet: infosys.beckhoff.com/index.php?content=./content/1031/tc3_installation/179473291.html&id=. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  377. [19] Advanced Navigation: Inertial Navigation Systems (INS) – An Introduction. Stand: 2023. Internet: www.advancednavigation.com/tech-articles/inertial-navigation-systems-ins-an-introduction/. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  378. [20] Kaplan, E. D.; Hegarty, C.: Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications. London: Artech House 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  379. [21] Advanced Navigation: Inertial Measurement Unit (IMU) – An Introduction. Stand: 2023. Internet: www.advancednavigation.com/tech-articles/inertial-measurement-unit-imu-an-introduction/. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  380. [22] Vectornav: VN-200. GNSS / INS. Internet: www.vectornav.com/products/detail/vn-200. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  381. [23] Bharadwaj R. K. Mantha; Borja García de Soto: Designing a Reliable Fiducial Marker Network for Autonomous Indoor Robot Navigation. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2019), 2019, doi.org/10.22260/ISARC2019/0011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  382. [24] Engelhard, N.; Endres, F.; Hess, J.; et al: Real-time 3D visual SLAM with a hand-held RGB-D camera. Stand: 2011. Internet: cvg.cit.tum.de/_media/spezial/bib/engelhard11euron.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  383. [25] Civera, J.; Galvez-Lopez, D.; Riazuelo, L. et al.: Towards semantic SLAM using a monocular camera. 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, San Francisco, CA, USA, 2011, pp. 1277–1284, doi.org/10.1109/IROS.2011.6094648 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  384. [26] Intel RealSense Technology: Intel® RealSenseTM Product Family D 400 Datasheet. Stand: 2024. Internet: www.intelrealsense.com/wp-content/uploads/2024/10/Intel-RealSense-D400-Series-Datasheet-October-2024.pdf. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  385. [27] Open Robotics: ROS 2 Documentation. Internet: docs.ros.org/en/humble/index.html. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  386. [28] Ballardini, A. L.; Fontana, S.; Furlan, A. et al.: ira_laser_tools: a ROS LaserScan manipulation toolbox. Arxiv 2014, doi.org/10.48550/arXiv.1411.1086 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  387. [29] Pyads: pyads documentation. Stand: 2015. Internet: pyads.readthedocs.io/en/latest/index.html . Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  388. [30] Github: ros2_control. Internet: github.com/ros-controls/ros2_control. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  389. [31] ros2_control Development Team: ros2_control documentation. Stand: 2025. Internet: control.ros.org/humble/index.html. Zugriff am 02.06.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  390. [32] Connette, C. P.; Pott, A.; Hagele, M. et al.: Control of an pseudo-omnidirectional, non-holonomic, mobile robot based on an ICM representation in spherical coordinates. 2008 47th IEEE Conference on Decision and Control, Cancun, Mexico, 2008, pp. 4976–4983, doi.org/10.1109/CDC.2008.4738958 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  391. [33] Macenski, S.; Jambrecic, I.: SLAM Toolbox: SLAM for the dynamic world. Journal of Open Source Software 6 (2021) 61, #2783 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  392. [34] Lu, D. V.; Hershberger, D.; Smart, W. D.: Layered costmaps for context-sensitive navigation. 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Chicago, IL, USA, 2014, pp. 709–715, doi.org/10.1109/IROS.2014.6942636 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  393. [35] Koenig, N.; Howard, A.: Design and use paradigms for gazebo, an open-source multi-robot simulator. 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat. No.04CH37566), Sendai, Japan, 2004, pp. 2149–2154 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-122
  394. [1] Roussel, S.; Polacsek, T.; Chan, A.: Assembly Line Preliminary Design Optimization for an Aircraft. 29th International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP 2023). Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs) 280, pp. 32:1–32:19, DOI: doi.org/10.4230/LIPIcs.CP.2023.32 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  395. [2] Laukotka, F.; Oltmann, J.; Krause, D.: A digitized approach to reduce assembly conflicts during aircraft cabin conversions. DS 98: Proceedings of the 30th Symposium Design for X (DFX 2019) (2019), pp. 251–262, doi.org/10.35199/dfx2019.22 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  396. [3] Ghanjaoui, Y.; Satwan, P.; Biedermann, J. et al.: Model-based assembly process planning for flexible aircraft cabin architectures. CEAS Aeronautical Journal 15 (2024) 4, pp. 1145–1156 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  397. [4] Arista, R.; Mas, F.; Oliva, M. et al.: Applied Ontologies for Assembly System Design and Management within the Aerospace Industry. JOWO (2019). Internet: ceur-ws.org/Vol-2518/paper-FOMI1.pdf. Zugriff am 25.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  398. [5] Wildemann, H.; Hojak, F.: Main differences and commonalities between the aircraft and the automotive industry. In: Richter, K., Walther, J. (eds): Supply Chain Integration Challenges in Commercial Aerospace: A Comprehensive Perspective on the Aviation Value Chain. Cham: Springer 2017, pp. 119–138, doi.org/10.1007/978–3–319–46155–7_9 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  399. [6] Lotter, B.; Wiendahl, H.-P.: Montage in der industriellen Produktion. Ein Handbuch für die Praxis. Berlin: Springer 2006 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  400. [7] Boothroyd, G.: Design for manufacture and assembly: The Boothroyd-Dewhurst experience. In: In: Huang, G.Q. (eds): Design for X: Concurrent engineering imperatives. Dordrecht: Springer 1996, pp. 19–40, doi.org/10.1007/978–94–011–3985–4_2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  401. [8] Boothroyd, G.; Dewhurst, P.; Knight, W. A.: Product design for manufacture and assembly. Boca Raton, Florida/USA: CRC press 2010 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  402. [9] Verein Deutscher Ingenieure: VDI-Richtlinie 4499 Blatt 1: Digital Factory – Fundamentals. Ausgabe 02/2008 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  403. [10] Ferrer, B. R.; Ahmad, B.; Lobov, A. et al.: An approach for knowledge-driven product, process and resource mappings for assembly automation. 2015 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Gothenburg, 2015, pp. 1104–1109 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  404. [11] Akundi, A.; Lopez, V.: A Review on Application of Model Based Systems Engineering to Manufacturing and Production Engineering Systems. Procedia Computer Science 185 (2021), pp. 101–108 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  405. [12] Thiers, G.; Sprock, T.; McGinnis, L. et al.: Automated production system simulations using commercial off-the-shelf simulation tools. 2016 Winter Simulation Conference (WSC), Washington, DC/USA, 2016, pp. 1036–1047 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  406. [13] Batarseh, O.; McGinnis, L.; Lorenz, J.: 6.5.2 MBSE Supports Manufacturing System Design. INCOSE International Symposium 22 (2012) 1, pp. 850–860 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  407. [14] Baughey, K.: Functional and Logical Structures: A Systems Engineering Approach. SAE 2011 World Congress & Exhibition, 2011, DOI: doi.org/10.4271/2011–01–0517 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  408. [15] Sinnwell, C.; Krenkel, N.; Aurich, J. C.: Conceptual manufacturing system design based on early product information. CIRP Annals 68 (2019) 1, pp. 121–124 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  409. [16] SAE International: Guidelines for Development of Civil Aircraft and Systems. Aerospace Recommended Practice ARP4754B. Stand: 2023. Internet: www.sae.org/standards/content/arp4754b/. Zugriff am 25.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  410. [17] Halfmann, N.; Krause, D.; Umlauft, S.: Assembly Concepts for Aircraft Cabin Installation. ASME 2010 10th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis, Istanbul, Turkey, 2010, pp. 733–739 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  411. [18] Halfmann, N.: Montagegerechtes Produktstrukturieren im Kontext einer Lebensphasenmodularisierung. Hamburg: TuTech Verlag 2015 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  412. [19] Beers, L.; Weigand, M.; Nabizada, H. et al.: MBSE Modeling Workflow for the Development of Automated Aircraft Production Systems. 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Sinaia, Romania, 2023, pp. 1–8 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  413. [20] Beers, L.; Nabizada, H.; Weigand, M. et al.: Towards an MBSE Approach for Modeling Complex Production Systems Based on Industrial Standards. 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Padova, Italy, 2024, pp. 1–8 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  414. [21] Bley, H.; Franke, C.: Integration of Product Design and Assembly Planning in the Digital Factory. CIRP Annals 53 (2004) 1, pp. 25–30 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  415. [22] Gregor, M.; Medvecky, S.; Matuszek, J. et al.: Digital Factory. Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems (2009) 3, pp. 123–132 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  416. [23] Michalos, G.; Makris, S.; Mourtzis, D.: An intelligent search algorithm-based method to derive assembly line design alternatives. International Journal of Computer Integrated Manufacturing 25 (2012) 3, pp. 211–229 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  417. [24] Ghanjaoui, Y.; Bussemaker, J. H.; Biedermann, J. et al.: An Ontology-based Approach for the Co-Development and Optimization of Aircraft Cabin Design and Assembly Architectures. Stand: 2024. Internet: www.icas.org/icas_archive/icas2024/data/papers/icas2024_1152_paper.pdf. Zugriff am 25.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  418. [25] Lucko, A.; Brockmeyer, H.; Mantwill, F.: Frühzeitige Produktbeeinflussung und Produktabsicherung im automobilen Karosseriebau: Das Projekt Pro2Kar. Stand: 2007. Internet: https://www.designsociety.org/download-publication/27672/Fr%C3%BChzeitige+Produktbeeinflussung+und+Produktabsicherung+im+automobilen+Karosseriebau+%E2%80%93+Das+Projekt+Pro2Kar. Zugriff am 25.04.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  419. [26] Rusch, F.; Hage, H.; Mantwill, F.: Rollenprofile zur erfolgreichen Umsetzung des MBSE. Model-based Systems Engineering in der Schnittstelle zwischen Entwicklung und Produktion. wt werkstatttechnik online 115 (2025) 7/8 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-132
  420. [1] Striffler, N.; Voigt, T.: Concepts and trends of virtual commissioning – A comprehensive review. Journal of Manufacturing Systems 71 (2023), pp. 664–680 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  421. [2] Aheleroff, S.; Zhong, R. Y.; Xu, X.: A Digital Twin Reference for Mass Personalization in Industry 4.0. Procedia CIRP 93 (2020), pp. 228–233 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  422. [3] VDI/VDE-Gesellschaft: VDI/VDE 2206: Entwicklung mechatronischer und cyber-physischer Systeme. Berlin: Beuth Verlag 2021 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  423. [4] Vinoth Kannan, K.: Model-Based Automotive Software Development. In: Kathiresh, M.; Neelaveni, R. (Hrsg.): Automotive Embedded Systems. Cham: Springer International Publishing 2021, pp. 71–87 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  424. [5] Verein Deutscher Ingenieure: VDI 4499 Blatt 2: Digitale Fabrik – Digitaler Fabrikbetrieb. Berlin: Beuth Verlag 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  425. [6] VDMA, ISW Uni Stuttgart, RIF Institut für Forschung und Transfer e.V. (Hrsg.): Leitfaden Virtuelle Inbetriebnahme. Handlungsempfehlungen zum wirtschaftlichen Einstieg. Stand: 2020. Internet: www.vdma.org/c/document_library/get_file?uuid=66118d8d-68fc-55a7-a25b-a90ffe89f1f2&groupId=34570. Zugriff am 28.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  426. [7] Verein Deutscher Ingenieure: VDI/VDE 3693 Blatt 1: Virtuelle Inbetriebnahme – Modellarten und Begriffe. Berlin: Beuth Verlag 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  427. [8] Schamp, M.; Hoedt, S.; Claeys, A. et al.: Impact of a virtual twin on commissioning time and quality. IFAC-PapersOnLine 51 (2018) 11, pp. 1047–1052 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  428. [9] van Merode, H.: CI/CD Concepts. In: van Merode, H. (ed.): Continuous Integration (CI) and Continuous Delivery (CD). A Practical Guide to Designing and Developing Pipelines. Berkeley, CA: Apress; Imprint Apress 2023, pp. 11–27 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  429. [10] Verein Deutscher Ingenieure: VDI 3633 Blatt 8:2023–08: Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen – Maschinennahe Simulation – 3-D-Bewegungs- und Prozesssimulation. Berlin: Beuth Verlag 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  430. [11] Scheifele, C.: Plattform zur Echtzeit-Co-Simulation für die virtuelle Inbetriebnahme. Dissertation, Universität Stuttgart, 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  431. [12] Pott, A.; Dietz, T.: Programmierung und Zellsimulation. In: Pott, A.; Dietz, T. (Hrsg.): Industrielle Robotersysteme. Entscheiderwissen für die Planung und Umsetzung wirtschaftlicher Roboterlösungen. Wiesbaden: Springer Vieweg 2019, S.65–77 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  432. [13] Fechter, M.: Wandlungsfähige Roboter für die Automobilproduktion. In: Bauernhansl, T.; Fechter, M.; Dietz, T. (Hrsg.): Entwicklung, Aufbau und Demonstration einer wandlungsfähigen (Fahrzeug-) Forschungsproduktion. Heidelberg: Springer Vieweg 2020, S. 55–68 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  433. [14] Kübler, K.; Jaensch, F.; Daniel, C. et al.: Nutzen von Digitalen Zwillingen und Virtueller Inbetriebnahme für den Maschinen- und Anlagenbau. In: Verl, A.; Röck, S.; Scheifele, C. (Hrsg.): Echtzeitsimulation in der Produktionsautomatisierung. Heidelberg: Springer 2024, S. 141–154 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  434. [15] Pott, A.; Dietz, T. (Hrsg.): Industrielle Robotersysteme. Entscheiderwissen für die Planung und Umsetzung wirtschaftlicher Roboterlösungen. Wiesbaden: Springer Vieweg 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  435. [16] Pritschow, G.: Einführung in die Steuerungstechnik. München: Hanser 2006 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  436. [17] ISO/IEC/IEEE 15288:2023–05: System- und Software-Engineering – System-Lebenszyklus-Prozesse. Berlin: Beuth Verlag 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  437. [18] Nibert, J.; Herniter, M.; Chambers, Z.: Model-Based System Design for MIL, SIL, and HIL. World Electric Vehicle Journal 5 (2012) 4, pp. 1121–1130 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  438. [19] DIN 66025–1:1983–01: Programmaufbau für numerisch gesteuerte Arbeitsmaschinen – Allgemeines. Deutsche Fassung, Ausgabe 1983 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  439. [20] DIN 66025–2:1988–09: Programmaufbau für numerisch gesteuerte Arbeitsmaschinen – Wegbedingungen und Zusatzfunktionen. Deutsche Fassung, Ausgabe 1988 [zurückgezogen] Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  440. [21] DIN EN IEC 61131–3:2023–09 – Entwurf: Speicherprogrammierbare Steuerungen – Teil 3: Programmiersprachen (IEC 65B/1229/CDV:2023). Deutsche Fassung, Ausgabe 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  441. [22] DIN EN 61499–1:2014–09: Funktionsbausteine für industrielle Leitsysteme – Teil 1: Architektur (IEC 61499–1:2012). Deutsche Fassung, Ausgabe 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-141
  442. [1] Schäfer, S. F.; Münnich, M.; Bermpohl, F. et al.: Aufbau des Digitalen Fabrikzwillings. Strukturierungshilfe für die Konzeptionierung. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 120 (2025) 5, [in Veröffentlichung] Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  443. [2] Bermpohl, F.; Schäfer, S. F.; Hohmann, A. et al.: Short-cycled factory planning – motivation and existing challenges. Procedia CIRP 130 (2024), S. 1708–1713 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  444. [3] Bermpohl, F.; Schäfer, S. F.; Neumann, O. et al.: Industrial Study on Holistic Digital Factory Models. Springer Production Engineering (2025) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  445. [4] Verein Deutscher Ingenieure e.V.: 4499-1. Digitale Fabrik - Grundlagen. 2008-02 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  446. [5] Milde, M.; Reinhart, G.: Automated Model Development and Parametrization of Material Flow Simulations. 2019 Winter Simulation Conference (WSC), National Harbor, MD, USA, 2019, S. 2166–2177 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  447. [6] Feldmann, K.; Reinhart, G.: Simulationsbasierte Planungssysteme für Organisation und Produktion. Berlin, Heidelberg: Springer 2000 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  448. [7] Sutherland, R.: Studie zum Einsatz der ereignisdiskreten Simulation in Produktion und Logistik (Forschungsdaten), 2024 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  449. [8] Mourtzis, D.: Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends. International Journal of Production Research 58 (2020) 7, S. 1927–1949 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  450. [9] Schäfer, S. F.; Gorke, N. T.; Cevirgen, C. et al.: Elemente der „Fabrik der Zukunft“. Teil 2: Smart Plant – der Digitale Zwilling des Fabrikgesamtsystems. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 117 (2022) 3, S. 151–156 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  451. [10] Verein Deutscher Ingenieure e.V.: 3633-1. Simulation von Logistik-, Materialfluss und Produktionssystemen-Grundlagen. 2014-12 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  452. [11] Eneyo, E. S.; Pannirselvam, G. P.: The use of simulation in facility layout design: a practical consulting experience. IEEE Winter Simulation Conference, Washington, DC, USA, 1998, S. 1527–1532 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  453. [12] Munzke, A.; Neuhäuser, T.; Hohmann, A. et al.: Efficient Intralogistics Planning Based on an Innovative Intralogistics Tool using the Example of a Flexible Battery Cell Factory. Proceedings CPSL 2022 (2022) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  454. [13] Ott, D.; Voringer, B.; Bermpohl, F. et al.: Hybridisierung bestehender Montagesysteme. Simulationsgestütztes Vorgehen für eine Mischproduktion mit elektrischen Nutzfahrzeuge. wt Werkstattstechnik online 113 (2023) 03, S. 101–106 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  455. [14] Gonnermann, C.; Kurscheid, S.; Schmucker, B. et al.: Simulation- based validation of process monitoring tasks in assembly. Springer Production Engineering (2024) 18, S. 721–731 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  456. [15] Elshabshiri, A.; Ghanim, A.; Hussien, A. et al.: Integration of Building Information Modeling and Digital Twins in the Operation and Maintenance of a building lifecycle: A bibliometric analysis review. Journal of Building Engineering 99 (2025), S. 111541 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  457. [16] Neuhäuser, T.; Spiegelsperger, S. M.; Hohmann, A. et al.: Relevanz von BIM in der Fabrikplanung/Building information modeling in factory planning – Results of an online survey. wt Werkstattstechnik online 113 (2023) 03, S. 93–100 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  458. [17] Neuhäuser, T.; Zeiser, R.; Hieronymus, A. et al.: Kollaborative Fabrikplanung/Collaborative factory planning. wt Werkstattstechnik online 111 (2021) 03, S. 136–141 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  459. [18] Neuhäuser, T.; Daub, R.: Building Information Modeling einführen. Die digitale Fabrik realisieren. wt Werkstattstechnik online 113 (2023) 04, S. 126–134 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  460. [19] Rieke, L.; Schäfer, S. F.; Hingst, L. et al.: Einsatz von BIM in der Fabrikplanung. Weiterentwicklung durch der digitalen Fabrikplanung durch eine interdisziplinäre Planungsmethodik. wt Werkstattstechnik online 111 (2021) 11-12, 881-886 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  461. [20] Schäfer, S. F.; Hingst, L.; Hook, J. et al.: Improving The Planning Quality Through Model-Based Factory Planning In BIM. Journal of Production Systems and Logistics (2022) 2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  462. [21] Neuhäuser, T.; Lenz, L. T.; Schäfer, S. F. et al.: Anwendung des LOC in der Fabrikplanung. Bauingenieur 98 (2023) 12, S. 421–433 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  463. [22] König, A.: Entwicklung eines digitalen Fabrikgesamtmodells und dessen Integration in die Fabrikstrukturplanung eines Automobilherstellers. Düren: Shaker 2013 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  464. [23] Schäfer, S. F.; Lenz, L.; Neuhäuser, T.: Level of Coordination in der Fabrikplanung. Koordination der Fachdomänen Produktionssystem- und Bauplanung mit BIM. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 118 (2023) 5, S. 284–292 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  465. [24] Verein Deutscher Ingenieure e.V.: 2552 11.8. Building Information Modeling (BIM) - Informationsaustauschanforderungen Fabrikplanung. 2023-09 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  466. [25] Bermpohl, F.; Schäfer, S. F.; Forte, S.: Ganzheitliche digitale Fabrikmodelle. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 120 (2025) 3, S. 111–117 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  467. [26] Schoch, O.; Russell, P.: Kanban as a Supporting Tool for the SUSTAINABLE Design and Operation of Smart Buildings The potential of the Toyota Production System in Architecture. CAADRIA 2008: Beyond Computer-Aided Design, Chiang Mai, Thailand, 2008, S. 68–74 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  468. [27] Hermoso-Orzáez, M. J.; Carazo Alvarez, D.; Amezcua Ogáyar, J. M. et al.: The teaching innovation project: Project-Based Education with BIM Methodology within the Master‘s Degree in Industrial Engineering at UJAEN‘. PIMED 34_202123, 2023, pp. 2093–2105 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  469. [28] Brioso, X.; Murguia, D.; Urbina, A.: Teaching Takt -Time, Flowline, and Point-to-point Precedence Relations: A Peruvian Case Study. Procedia Engineering 196 (2017), S. 666–673 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  470. [29] Rihs, S.; Baud, B.; Makridou, R.: Transferring Data from a Factory Heritage Site into a Building Information Modeling (BIM) Which Integrates Sustainable Development Indicators. In: Liu, J.; Wang, L.; Wang, Y. et al. (Hrsg.): Research on the Interface of Sustainable Plant Factory Based on Digital Twin. Cham: Springer Nature Switzerland 2023, S. 270–280 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  471. [30] Hamzaoui, M. A.; Julien, N.: A Generic Deployment Methodology for Digital Twins – First Building Blocks. In: Lyu, Z. (Hrsg.): Handbook of Digital Twins. Boca Raton: CRC Press 2024, S. 102–121 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  472. [31] Liu, J.; Wang, L.; Wang, Y. et al. (Hrsg.): Research on the Interface of Sustainable Plant Factory Based on Digital Twin. Cham: Springer Nature Switzerland 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  473. [32] Correa, F. R.: BIM, Twin and Between: a Conceptual Engineering Approach to Formalize Digital Twins in Construction. 39th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 2022 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  474. [33] Abreu Freire, A. L. de: Impacts of the inclusion of Virtual Reality in the Jeweler Manufacturing Process Based on the BIM Concept (Building Information Modeling). 2017 19th Symposium on Virtual and Augmented Reality (SVR), Curitiba, 2017, S. 195–199 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  475. [34] Bin, X.; WeiLan, F.; Bo, J.: A BIM-aided visualization digital factory Framework. 2016 2nd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), Chengdu, China, 2016, S. 511–515 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  476. [35] Jinsong, B.; Ying, Z.; Ziyue, X.: An Information Integrated Method and Its Application of Virtual Factory Using BIM. In: Luo, Y. (Hrsg.): Cooperative Design, Visualization, and Engineering. Cham: Springer International Publishing 2015, S. 115–123 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  477. [36] Zhang, Y.; Wang, J.; Ahmad, R. et al.: Integrating lean production strategies, virtual reality technique and building information modeling method for mass customization in cabinet manufacturing. Engineering, Construction and Architectural Management 29 (2022) 10, S. 3970–3996 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  478. [37] Salzano, A.; Miano, A.; Prota, A. et al.: The Use of the BIM Approach from the Conceptual Planning to the Construction Phase: The Case Study of the SHiP Experiment. Designs 6 (2022) 3, S. 48 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  479. [38] Gao, D.; Peng, H.; Tao, X. et al.: Using a building information model for construction of a pharmaceutical project in Beijing, China. Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Civil Engineering 172 (2019) 3, S. 131–136 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  480. [39] Cioni, C.; Di Sivo, M.; Ladián, D.: Use of BIM technology as a safety tool in the restoration phase of buildings: Case study of the façade of the “Royal Tobacco Factory” in Seville, Spain. BIM 2019, Seville, Spain, 2019, S. 291–303 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  481. [40] Bortolini, R.; Shigaki, J. S.-I.; Formoso, C. T. et al.: Site Logistics Planning and Control Using 4d Modeling: A Study in a Lean Car Factory Building Site. 21th Annual Conference of the International Group for Lean Construction (2015) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  482. [41] Gurevich, U.; Sacks, R.: Examination of the effects of a KanBIM production control system on subcontractors’ task selections in interior works. Automation in Construction 37 (2014), S. 81–87 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  483. [42] Kirchbach, K.; Steuer, D.; Gehbauer, F. et al.: Introduction of a Digital Earthwork Construction Site. 21th Annual Conference of the International Group for Lean Construction (2013) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  484. [43] Chiu, C.-T.; Hsu, T.-H.; Wang, M.-T. et al.: Simulation for steel bridge erection by using BIM tools. Proceedings of the 28th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, ISARC 2011 (2011) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  485. [44] Nerwal, N.; Abdelhamid, T. S.: Work structuring of construction crews: Installation of light fixtures case study. Challenging Lean Construction Thinking: What Do We Think and What Do We Know? - 18th Annual Conference of the International Group for Lean Construction, IGLC 18 (2010) Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  486. [45] Barkokebas, B.; Khalife, S.; Al-Hussein, M. et al.: A BIM-lean framework for digitalisation of premanufacturing phases in offsite construction. Engineering, Construction and Architectural Management 28 (2021) 8, S. 2155–2175 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  487. [46] He, R.; Li, M.; Gan, V. J. et al.: BIM-enabled computerized design and digital fabrication of industrialized buildings: A case study. Journal of Cleaner Production 278 (2021), S. 123505 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  488. [47] Xu, Z.; Wang, X.; Rao, Z.: Automated Optimization for the Production Scheduling of Prefabricated Elements Based on the Genetic Algorithm and IFC Object Segmentation. Processes 8 (2020) 12, S. 1593 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  489. [48] Martinez, P.; Ahmad, R.; Al-Hussein, M.: A vision-based system for pre-inspection of steel frame manufacturing. Automation in Construction 97 (2019), S. 151–163 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  490. [49] Gan, S. Q.; Zhang, H.: Application of Virtual Construction Technology in Green Construction. Applied Mechanics and Materials 368-370 (2013), S. 1139–1142 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  491. [50] Lee, J.; Kim, J.: BIM-Based 4D Simulation to Improve Module Manufacturing Productivity for Sustainable Building Projects. Sustainability 9 (2017) 3, S. 426 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  492. [51] Ariño, J.; Gómez, C.; Murga, G. et al.: Managing the system validation of the DKIST enclosure. SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation, Montréal, Quebec, Canada, 2014, 91501A Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  493. [52] Moghadam, M.; Alwisy, A.; Al-Hussein, M.: Integrated BIM/Lean Base Production Line Schedule Model for Modular Construction Manufacturing. Construction Research Congress 2012, West Lafayette, Indiana, United States, 2012, S. 1271–1280 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  494. [53] Abbasi, S.; Noorzai, E.: The BIM-Based multi-optimization approach in order to determine the trade-off between embodied and operation energy focused on renewable energy use. Journal of Cleaner Production 281 (2021), S. 125359 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  495. [54] Garwood, T. L.; Hughes, B. R.; Oates, M. R. et al.: A review of energy simulation tools for the manufacturing sector. Renewable and Sustainable Energy Reviews 81 (2018), S. 895–911 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  496. [55] Gourlis, G.; Kovacic, I.: Building Information Modelling for analysis of energy efficient industrial buildings – A case study. Renewable and Sustainable Energy Reviews 68 (2017), S. 953–963 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  497. [56] Hsu, H.-C.; Wu, I.-C.: Employing Simulated Annealing Algorithms to Automatically Resolve MEP Clashes in Building Information Modeling Models. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, Banff, AB, Canada, 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  498. [57] TU Xian, YANG Jianping: Exploration and application of security management mode based on “grid & matrix“. China Safety Science Journal 33 (2023) S1, S. 7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  499. [58] Le, H. T. and Nguyen, T. T.: Building performance optimisation using CFD for 6D BIM applications: a case study. In: The 1st International Conference on Innovations for Computing, Engineering and Materials (ICEM), 2021, Ho Chi Minh City, Vietnam, 2021, pp. 20003. Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  500. [59] Neuhäuser, T.; Dimyadi, J.; Eckart, C. J. et al.: Systematic integration of building information and simulation models for the automated evaluation of factory layout variants. 2023 European Conference on Computing in Construction and the 40th International CIB W78 Conference, 2023 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  501. [60] Süße, M.; Munnich, M.; Lenz, L. et al.: Data requirements for factory layout planning and simulation – Setting up a module-based concept for information delivery manuals. 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, 2022, S. 1–4 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  502. [61] Krüger, T.: Entwicklung einer Gesamtmethodik zur Kombination von mathematischer Anordnungsoptimierung und Materialflusssimulation für die Produktionslayoutplanung. Düren: Shaker 2019 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-151
  503. [1] Geissdoerfer, M.; Savaget, P.; Bocken, N. M. P. et al.: The Circular Economy – A new sustainability paradigm? Journal of Cleaner Production 143 (2017), pp. 757–768, doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.12.048 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  504. [2] ElMaraghy, H. A.; Wiendahl, H.-P.: Changeability – An Introduction. In: ElMaraghy, H. A. (Ed.): Changeable and Reconfigurable Manufacturing Systems. London: Springer Series in Advanced Manufacturing 2009, pp. 3–24, doi.org/10.1007/978-1-84882-067-8_1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  505. [3] Colledani, M.; Gyulai, D.; Monostori, L. et al.: Design and management of reconfigurable assembly lines in the automotive industry. CIRP Annals – Manufacturing Technology 65 (2016) 1, pp. 441–446, dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016.04.123 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  506. [4] Piller, F. T.; Tseng, M.: Handbook of Research in Mass Customization and Personalization. New Jersey: World Scientific 2010, doi.org/10.1142/7378 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  507. [5] Brabazon, P. G.; MacCarthy, B.; Woodcock, A et al.: Mass Customization in the Automotive Industry: Comparing Interdealer Trading and Reconfiguration Flexibilities in Order Fulfillment. Production and Operations Management Society 19 (2010) 5, pp. 489–502, doi.org/10.1111/j.1937-5956.2010.01132.x Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  508. [6] Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktentwicklung (WiGeP), Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP): Update-Factory für ein industrielles Produkt-Update – Ein Beitrag zur Kreislaufwirtschaft. Positionspapier. Stand: 2021. Internet: wgp.de/wp-content/uploads/Positionspapier_Update-Factory.pdf. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  509. [7] Mantwill, F.; Demke, N.; Willems, W. et al.: Der Beitrag der Produktentwicklung zur kreislauffähigen Wertschöpfung. In: Sauer, A.; Miehe, R.; Hölzle, K. (Hrsg.): Handbuch Kreislauffähige Wertschöpfung – Schlüsselkonzepte, Technologien, Geschäftsmodelle und Rahmenbedingungen. Wiesbaden: Springer Gabler 2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  510. [8] Kirchner, E.: Werkzeuge und Methoden der Produktentwicklung. Heidelberg: Springer 2020, doi.org/10.1007/978-3-662-61762-5 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  511. [9] Mestre, A.; Cooper, T.: Circular Product Design – A Multiple Loops Life Cycle Design Approach for the Circular Economy. The Design Journal 20 (2017) 1, pp. 1620–1635, doi.org/10.1080/14606925.2017.1352686 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  512. [10] Martinez, M.; Xue, D.: A modular design approach for modeling and optimization of adaptable products considering the whole product utilization spans. Journal of Mechanical Engineering Science 232 (2018) 7, pp. 1146–1164, doi.org/10.1177/0954406217704007 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  513. [11] Osorio, J.; Romero, D.; Betancur, M. et al.: Design for Sustainable Mass-Customization: Design Guidelines for Sustainable Mass-Customized Products. 20th IEEE Conference on Engineering, Technology and Innovation, ICE 2014, Bergamo, Italy, 2014, pp. 1–9, doi.org/10.1109/ICE.2014.6871560 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  514. [12] Mesa, J. A.; Esparragoza, I.; Maury, H.: Trends and Perspectives of Sustainable Product Design for Open Architecture Products: Facing the Circular Economy Model. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 6 (2019), pp. 377–391, doi.org/10.1007/s40684-019-00052-1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  515. [13] Kimura, F.; Kato, S.; Hata, T.; Masuda, T.: Product Modularization for Parts Reuse in Inverse Manufacturing. CIRP Annals, Manufacturing Technology 50 (2001) 1, pp. 89–92, doi.org/10.1016/S0007-8506(07)62078-2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  516. [14] Koga, T.; Aoyama, K.: Modular Design Method for Sustainable Life-Cycle of Product Family Considering Future Market Changes. ASME International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, Volume 5, Brooklyn, New York, USA, 2009, pp. 3–10, doi.org/10.1115/DETC2008-49379 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  517. [15] Schuh, G.; Lenders, M.; Nußbaum, C. et al.: Produktarchitekturgestaltung. In: Schuh, G. (Hrsg.): Innovationsmanagement. Heidelberg: Springer-Verlag 2012, S. 115–160, doi.org/10.1007/978-3-642-25050-7_4 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  518. [16] Mesa, J.; Esparragoza, I.; Maury, H.: Developing a set of sustainability indicators for product families based on the circular economy model. Journal of Cleaner Production 196 (2018), pp. 1429–1442, doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.06.131 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  519. [17] Gu, P.; Hashemian, M.; Nee, A. Y. C.: Adaptable Design. CIRP Annals, Manufacturing Technology 53 (2004) 2, pp. 539–557, doi.org/10.1016/S0007-8506(07)60028-6 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  520. [18] Felfernig, A.; Friedrich, G.; Jannach, D.: Intelligente Produktkonfiguratoren als Voraussetzung für maßgeschneiderte Massenprodukte. Elektrotechnik & Informationstechnik 116 (1999), S. 201–207, doi.org/10.1007/BF03159041 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  521. [19] Walter, R.: SAT-based Analysis, (Re-)Configuration & Optimization in the Context of Automotive Product Documentation. Dissertation, Universität Tübingen, 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  522. [20] Janota, M.; Botterweck, G.; Marques-Silva, J.: On lazy and Eager Interactive Reconfiguration. 8th International Workshop on Variability Modeling of Software-Intensive Systems, VaMoS 2014, Sophia Antipolis, France, 2014, pp. 1–8, doi.org/10.1145/2556624.2556644 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  523. [21] Bochmann, L. S.: Entwicklung und Bewertung eines flexiblen und dezentral gesteuerten Fertigungssystems für variantenreiche Produkte. Dissertation, ETH Zürich, 2018 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  524. [22] Schallow, J.; Ludevig, J.; Schmidt, M. et al.: Digitale Fabrik, Planung, Produktionsmanagement – Zukunftsperspektiven der Digitalen Fabrik. wt Werkstattstechnik online 104 (2014) 3, S. 139–145. Internet: www.werkstattstechnik.de. Düsseldorf: Springer-VDI-Verlag Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  525. [23] Wiendahl, H.-P.; ElMaraghy, H. A.; Nyhuis, P. et al.: Changeable Manufacturing – Classification, Design and Operation. CIRP Annals, Manufacturing Technology 56 (2007) 2, pp. 783–809, doi.org/10.1016/j.cirp.2007.10.003 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  526. [24] Brecher, C.; Özdemir, D.; Eilers, J. et al.: Modellbasierte Rekonfigurierbarkeit für die Montage automatisierungstechnischer Produkte. wt Werkstattstechnik online 103 (2013) 2, S. 157–161. Internet: www.werkstattstechnik.de. Düsseldorf: Springer-VDI-Verlag Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  527. [25] Landherr, M. H.: Integrierte Produkt- und Montagekonfiguration für die variantenreiche Serienfertigung. Dissertation, Universität Stuttgart, 2014 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  528. [26] Abramovici, M.; Göbel, J. C.; Savarino, P.: Reconfiguration of smart products during their use phase based on virtual product twins. CIRP Annals, Manufacturing Technology 66 (2017a) 1, pp. 165–168, dx.doi.org/1 0.1016/j.cirp.2017.04.042 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  529. [27] Abramovici, M.; Göbel, J. C.; Savarino, P. et al.: Dynamische Rekonfiguration als neue Engineering Herausforderung im Lebenszyklus Smarter Produkte. Stuttgarter Symposium für Produktentwicklung, SSP 2017. Stuttgart: Fraunhofer IAO 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  530. [28] John, U.: Rekonfiguration komplexer industrieller Produkte mittels constraint-logischer Programmierung. In: Bry, F.; Geske, U.; Seipel, D. (Hrsg.): 14. Workshop Logische Programmierung, 2000, S. 43–54 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  531. [29] Manhart, P.: Systematische Rekonfiguration eingebetteter softwarebasierter Fahrzeugsysteme auf Grundlage formalisierbarer Kompatibilitätsdokumentation und merkmalsbasierter Komponentenmodellierung. In: Kowalewski, S.; Rumpe, B. (Hrsg.): Software Engineering 2013. Fachtagung des GI-Fachbereichs Softwaretechnik, Aachen 2013, S. 301–318 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  532. [30] Abramovici, M.; Göbel, J. C.; Dang, H. B.: Semantic data management for the development and continuous reconfiguration of smart products and systems. CIRP Annals, Manufacturing Technology 65 (2016) 1, pp. 185–188, dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016.04.051 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  533. [31] Ashtari Talkhestani, B.; Weyrich, M.: Digital Twin of manufacturing systems: a case study on increasing the efficiency of reconfiguration. at-Automatisierungstechnik 68 (2020) 6, pp. 435–444, doi.org/10.1515/auto-2020–0003 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  534. [32] Dickopf, T.; Apostolov, H.; Müller, P. et al.: A Holistic System Lifecycle Engineering Approach – Closing the Loop between System Architecture and Digital Twins. Procedia CIRP 84 (2019), pp. 538–544, doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.257 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  535. [33] Müller, T.; Jazdi, N.; Weyrich, M.: Intelligentes Rekonfigurationsmanagement selbstorganisierter Produktionssysteme in der diskreten Fertigung. Stuttgart: Universität Stuttgart 2020, dx.doi.org/10.18419/opus-10928 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  536. [34] Müller, T.; Jazdi, N.; Schmidt, J.-P.; Weyrich, M.: Cyber-physical production systems: enhancement with self-organized reconfiguration management. Procedia CIRP 99 (2021), pp. 549–554, doi.org/10.1016/j.procir.2021.03.075 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  537. [35] Stehle, T.; Heisel, U.: Konfiguration und Rekonfiguration von Produktionssystemen. In: Spath, D.; Westkämper, E.; Bullinger, H.J. et al. (Hrsg.): Neue Entwicklungen in der Unternehmensorganisation. Heidelberg: Springer Vieweg 2017, S. 333–367, doi.org/10.1007/978-3-662-55426-5_39 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  538. [36] Zeller, A.; Weyrich, M.: Absicherung der Rekonfiguration von Produktionssystemen während des Betriebs – Warum Assistenzsysteme beim Testen verteilter IT-Systeme an Relevanz gewinnen. Stand: 2016. Internet: www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2016_Absicherung_der_Rekonfigurationen_von_Produktionssystemen.pdf. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  539. [37] Forte, S.; Dickopf, T.; Weber, S. et al.: Towards Sustainable Systems Reconfiguration by an IoT-driven System of Systems Engineering Lifecycle Approach. Procedia CIRP 105 (2022), pp. 654–659, doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.109 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  540. [38] Abramovici, M.: Engineering smarter Produkte und Services Plattform Industrie 4.0. STUDIE. Stand: 2018. Internet: www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/hm-2018-fb-smart.pdf?__blob=publicationFile&v=3. Zugriff am 20.05.2025 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  541. [39] Schreiber, D.; Gembarski, P. C.; Lachmayer, R.: Modeling and Configuration for Product-Service-Systems: State of the art and future research. 19th International Configuration Workshop, La Defense, France, 2017, pp. 72–79 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  542. [40] Kammler, F.; Gembarski, P. C.; Brinker, J et al.: (Re-)Engineering smarter Produkte – Mit dem digitalen Freiheitsgrad zu flexiblen Leistungsangeboten. In: Meinhardt, S.; Wortmann, F. (Hrsg.): IoT – Best Practices, Edition HMD. Wiesbaden: Springer Fachmedien 2021, S. 293–305, doi.org/10.1007/978-3-658-32439-1_17 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  543. [41] John, U.; Geske, U.: Konfiguration komplexer Produkte mit Constraint-basierter Modellierung. Informatik Forschung und Entwicklung 17 (2002), S. 167–176, doi.org/10.1007/s00450-002-0113-1 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  544. [42] Ben-Asher, Y.; Peleg, D.; Ramaswami, R.; Schuster, A.: The Power of Reconfiguration. Journal of Parallel and Distributed Computing 13 (1991), pp. 139–153 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  545. [43] Matevska, J.: Rekonfiguration komponentenbasierter Softwaresysteme zur Laufzeit. Wiesbaden; Vieweg+Teubner 2010, doi.org/10.1007/978-3-8348-9780-0 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  546. [44] Köhler, M.: Dokumentationsmethodik zur Rekonfiguration von Softwarekomponenten im Automobil-Service. Dissertation, Universität Tübingen, 2011 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  547. [45] Hees, F. A.: System zur Produktionsplanung für rekonfigurierbare Produktionssysteme. Dissertation, TU München, 2017 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  548. [46] Oke, A. O.; Abou-El-Hossein, K.; Theron, N. J.: The Design and Development of a reconfigurable manufacturing system. South African Journal of Industrial Engineering 22 (2011) 2, pp. 121–132, DOI: doi.org/10.7166/22–2–20 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  549. [47] Atug, J.; Braunreuther, S.; Reinhart, G.: Rekonfiguration von Produktionsnetzwerken – Methode zur Produktionsplanung von rekonfigurierbaren Netzwerken in volatilen Märkten. wt Werkstattstechnik online 108 (2018) 3, S. 137–142, doi.org/10.37544/1436-4980-2018-03-33 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  550. [48] Rodemann, N.; Ays, J.; Gützlaff, A. et al.: Influencing factors for the design of agile global production networks. In: Wulfsberg, J. P.; Hintze, W.; Behrens, B.-A. (Eds.): Production at the leading edge of technology. Heidelberg: Springer Vieweg 2019, pp. 563–571, doi.org/10.1007/978-3-662-60417-5_56 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  551. [49] Hoellthaler, G.; Schreiber, M.; Vernickel, K.; be Isa, J.; Fischer, J.; Weinert, N.; Rosen, R.; Braunreuther, S.: Reconfiguration of production systems using optimization and material flow simulation. Procedia CIRP 81 (2019), pp. 133–138, doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.024 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  552. [50] Pantförder, D.; Mayer, F.; Diedrich, C. et al.: Agentenbasierte dynamische Rekonfiguration von vernetzten intelligenten Produktionsanlagen – Evolution statt Revolution. In: Bauernhansl, T.; ten Hompel, M.; Vogel-Heuser, B. (Hrsg.): Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Wiesbaden: Springer Fachmedien 2014, S. 145–158, DOI: doi.org/10.1007/978-3-658-04682-8_7 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  553. [51] Michalos, G.; Sipsas, P.; Makris, S. et al.: Decision making logic for flexible assembly lines reconfiguration. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 37 (2016), pp. 233–250, dx.doi.org/10.1016/j.rcim.2015.04.006 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  554. [52] Trierweiler, M.; Bauernhansl, T.: Reconfiguration of Production Equipment of Matrix Manufacturing Systems. In: Weißgraeber, P.; Heieck, F.; Ackermann, C. (Eds.): Advances in Automotive Production Technology– Theory and Application. ARENA2036. Heidelberg: Springer Vieweg 2021, pp. 20–27, doi.org/10.1007/978-3-662-62962-8_3 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  555. [53] Herlyn, W.: Zur Problematik der Abbildung variantenreicher Erzeugnisse in der Automobilindustrie. Dissertation, TU Braunschweig, 1990 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160
  556. [54] Frischen, C.; Marbach, A.; Tichla, F. et al.: Durchgängige Variantensteuerung mit Hilfe der regelbasierten Komplexstückliste. 30th Symposium Design for X, DFX 2019, Jesteburg, Deutschland, 2019, S. 13–24, doi.org/10.35199/dfx2019.2 Google Scholar öffnen DOI: 10.37544/1436-4980-2025-06-160

Zitation

Download RIS Download BibTex

Downloads

Download Kapitel (PDF)

Hinweis

Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt und darf nur nach den Vorgaben der Nutzungs- und Lizenzvereinbarung genutzt werden. Jede darüber hinaus gehende Nutzung des Werkes ist ausdrücklich untersagt und wird verfolgt.

Per E-Mail teilen

Medien