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Wie kaum ein anderes Thema beherrscht das Zukunftsprojekt "Industrie 4.0" derzeit sowohl die Industrie als auch die Forschung. Diese "vierte industrielle Revolution" bedingt einen Wandel von klassischen zu hochautomatisierten und vernetzten cyber-physischen Produktionssystemen (CPPS), was einen enormen Anstieg der System- und Aufgabenkomplexität in der Produktion zur Folge hat. In Verbindung mit dem demografischen Wandel entsteht ein Befähigungsdefizit bezüglich unterschiedlicher Prozesse (z. B. Instandhaltung und Bedienung), das es auszugleichen gilt.
Dazu wurde im Rahmen der vorliegenden Dissertation eine Methodik entwickelt, mit der eine adaptive Assistenz für Mitarbeiter in der Produktion ermöglicht wird: Basierend auf einem individuellen Kompetenzprofil und einem definierten Assistenzprozess erfolgt eine im Detailgrad individuell auf den ausführenden Mitarbeiter zugeschnittene Schritt-für-Schritt-Unterstützung.
Den Kern der Methodik bildet ein auf Tätigkeiten in der Produktion zugeschnittenes Kompetenzmodell. Zur Realisierung der adaptiven Assistenz wurden mehrere Teilmethoden konzipiert: eine Teilmethode zur Initialdefinition von Mitarbeiterprofilen, eine Teilmethode zur Aufnahme und Definition von Assistenzprozessen, eine Teilmethode zur adaptiven Assistenz sowie eine Teilmethode zur dynamischen Anpassung der Mitarbeiterprofile unter Berücksichtigung von Lern- und Vergessensprozessen. Ein ebenfalls entwickelter Softwareprototyp ermöglicht es, Assistenzprozesse zu erstellen und diese beispielhaft anhand unterschiedlicher Mitarbeiterprofile im Rahmen einer Assistenzsimulation zu überprüfen.
In zwei praxisnahen Fallbeispielen konnte die Anwendbarkeit der Methodik im Rahmen der vorliegenden Dissertation bestätigt werden.
