Industrie 4.0: Technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung
Tina Haase
Oct 2017 · Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen und HabilitationenBook 46 · wbv Media GmbH & Company KG
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In ihrer Dissertation bearbeitet die Autorin die Konzeption technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung und konkretisiert diese am Beispiel eines Hochspannungsleistungsschalters. Vorgelegt wird eine theoretische Fundierung für aktuelle und zukünftige Anforderungen im Bereich hochtechnologischer Produktions- und Instandhaltungsprozesse. Neue technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme bilden komplexe Prozessanforderungen ab und stellen Erfahrungswissen bereit. In neuen Lern- und Assistenzformen bestehen umfangreiche Potentiale für die Aus- und Weiterbildung, da sie die Anforderungen an Fachkräfte mit den Rahmenbedingungen von Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung verbinden. Preisgekrönt: Dr.in Tina Haase wurde für ihre Dissertation mit dem gtw-Wissenschaftspreis 2018 ausgezeichnet. Mehr Informationen unter wbv.de/bai.
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Dr.in Tina Haase arbeitet am Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (Magdeburg) im Bereich der Mess- und Prüftechnik, Technologiefeld Lernen und Erfahrungstransfer.
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