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  • 1
    UID:
    b3kat_BV048220511
    Format: 1 Online-Ressource (262 Seiten)
    Edition: 1st ed
    ISBN: 9783748907596
    Series Statement: Nomos Universitätsschriften - Recht v.976
    Note: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Cover -- Einleitung -- Teil 1: Fahrzeugdaten - Begriffe und Grundlagen -- A. Plädoyer für die Beiziehung der Unfalldaten -- I. Grundlagen der Unfallaufnahme und der Unfallrekonstruktion -- II. Die herkömmliche Unfallrekonstruktion stößt zunehmend an ihre Grenzen -- III. Unsicherheit des Zeugenbeweises -- IV. Fazit -- B. Fahrzeugdaten als Oberbegriff -- I. Online - Fahrzeugdaten im Kontext des vernetzten Fahrzeugs -- 1. Anwendungsfelder des vernetzten Fahrens -- a) Erhöhung der Verkehrssicherheit -- b) Maximierung von Effizienz und Wirtschaftlichkeit -- c) Unterhaltung der Fahrzeuginsassen durch Infotainment -- 2. Funktionsweise des vernetzten Fahrens -- 3. Backend-Server als Dreh- und Angelpunkt -- 4. Nutzerdaten durch Registrierungserfordernis -- 5. Der heimliche Datenzugriff - Zur Studie des Allgemeinen Deutschen Automobil-Clubs e. V. (ADAC) -- 6. Zusammenfassung -- II. Offline - Fahrzeugdaten im Kontext fahrzeuginterner Vernetzung -- 1. Sensorik als Sinnesorgan des Fahrzeugs -- 2. Zusammenfassung -- III. Fahrzeugdaten im Kontext gesetzlicher Vorgaben -- IV. Zusammenfassung -- C. Unfalldaten als spezieller Teil der Fahrzeugdaten im Fokus der Untersuchung -- I. Quellen der Unfalldaten -- 1. Unfalldatenspeicher -- 2. Event Data Recorder -- a) Ursprung des Event Data Recorders -- b) Datenauslesung aus dem Event Data Recorder -- c) Speicherinhalt des Event Data Recorders im Falle einer Airbag-Zündung -- 3. Weitere Datenquellen innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs -- a) Datenquellen innerhalb des Fahrzeugs -- b) Datenquellen außerhalb des Fahrzeugs -- II. Verfügbare Unfalldaten im Überblick -- 1. Geschwindigkeitsdaten -- 2. Daten zum Lenk- und Bremsverhalten -- 3. Daten zur Fahrzeugbeleuchtung -- 4. Daten zu Fehlfunktionen und Defekten -- 5. Daten über das Eingreifen von Rückhaltesystemen -- 6. Weitere Unfalldaten , D. Einfluss der Online-Daten auf die Unfallrekonstruktion -- I. Nutzerdaten von Infotainmentdiensten -- II. Daten der Car-to-Car-/Car-to-Infrastructure-Kommunikation -- III. eCall-Daten -- E. Einfluss des automatisierten und autonomen Fahrens auf die Unfallrekonstruktion -- I. Die sechs Stufen der Automatisierung (Automatisierungsgrade) -- II. Schlussfolgerungen in Bezug auf die Unfallrekonstruktion -- F. Auswirkungen des automatisierten und autonomen Fahrens auf Verkehrsprozesse -- G. Zivil- und Strafgerichte im Umgang mit den Unfalldaten -- H. Zusammenfassung -- Teil 2: Datenbeschaffung - Datenschutzrechtlicher Auskunftsanspruch -- A. Grundlegend zum Datenschutzrecht -- I. Reform des Datenschutzrechts durch die Datenschutz-Grundverordnung -- II. Der Auskunftsanspruch, Art. 15 DS-GVO -- 1. Voraussetzungen des datenschutzrechtlichen Auskunftsanspruchs -- 2. Inhalt des datenschutzrechtlichen Auskunftsanspruchs -- 3. Zusammenfassung -- B. Anwendbarkeit des Datenschutzrechts -- I. Keine Anwendbarkeit des Datenschutzrechts bei fehlender Personenbeziehbarkeit -- 1. Keine Personenbeziehbarkeit bei ausschließlicher Sachbezogenheit des Datums -- 2. Keine Personenbeziehbarkeit bei anonymisierter Datenverarbeitung -- II. Ergebnis -- C. Zentrale Begriffe des Datenschutzrechts -- I. Fahrzeugdaten als personenbezogene Daten, Art. 4 Nr. 1 DS-GVO -- 1. Relativer versus absoluter Ansatz des Personenbezugs -- a) Zwischenergebnis -- 2. Identifizierbarkeit bei Verknüpfung von technischen Daten mit dem Kfz-Kennzeichen -- a) Zwischenergebnis -- 3. Personenverschiedenheit von Halter und Fahrer sowie anderen Fahrzeuginsassen -- 4. Zusammenfassung und Ergebnis -- II. Verantwortlicher, Art. 4 Nr. 7 DS-GVO -- 1. Kriterien des Verantwortlichkeitsbegriffs im Einzelnen -- a) Entscheidungsgewalt als zentrales Kriterium des Verantwortlichkeitsbegriffs , b) Zwecke und Mittel der Verarbeitung als Gegenstand der Entscheidungsgewalt -- 2. Der Verantwortliche im Kontext der Fahrzeugdatenverarbeitung -- 3. Gemeinsame Verantwortlichkeit - Dauerverantwortlichkeit des Herstellers? -- 4. Zusammenfassung -- III. Datenverarbeitung, Art. 4 Nr. 2 DS-GVO -- IV. Zusammenfassung zu den zentralen Begriffen des Datenschutzrechts -- D. Auskunftsanspruch gegen den Hersteller bezüglich der Daten aus dem Event Data Recorder -- I. Halter als Anspruchsberechtigter -- 1. Daten aus dem Event Data Recorder als personenbezogene Daten i. S. v. Art. 4 Nr. 1 DS-GVO -- 2. Zwischenergebnis -- II. Hersteller als Anspruchsgegner -- 1. Der Fahrzeughalter als Verantwortlicher -- 2. Stellungnahme zur Verantwortlichkeit des Halters -- 3. Übertragung auf die Daten aus dem Event Data Recorder -- 4. Zwischenergebnis -- III. Verarbeitete Daten als Anspruchsinhalt -- 1. Datenschutzrechtliche Relevanz der Speicherung der Daten im Event Data Recorder -- 2. Zwischenergebnis -- IV. Ergebnis -- E. Auskunftsanspruch gegen den Hersteller in Bezug auf die an ihn übermittelten Daten -- I. Anspruchsberechtigter -- II. Anspruchsgegner -- III. Zusammenfassung und Ergebnis -- F. Einschränkungen der Auskunftspflicht -- I. Einschränkung der Auskunftspflicht aufgrund entgegenstehender Rechte und Freiheiten Dritter -- II. Einschränkung der Auskunftspflicht aufgrund einer Gefährdung eigener Geschäftszwecke -- III. Einschränkung der Auskunftspflicht aufgrund einer gesetzlichen Aufbewahrungspflicht -- IV. Sonstige Erwägungen zur Einschränkung der Auskunftspflicht -- V. Zusammenfassung -- G. Zusammenfassung und Ergebnis -- Teil 3: Einführung der Unfalldaten in den Verkehrsprozess -- A. Einordnung der Unfalldaten in die Beweismittel der Zivilprozessordnung -- I. Unfalldaten als Urkunde i. S. d. 415 ff. ZPO. , 1. Urkundenqualität von ausgedruckten elektronischen Dokumenten -- 2. Unfalldaten als menschliche Gedankenerklärung -- a) Keine Gedankenerklärung bei selbsttätiger Erstellung durch eine Maschine -- b) Exkurs: Abgrenzung zwischen Urkunde und technischer Aufzeichnung in den 267 f. StGB -- 3. Mangelnde Schriftlichkeit als mögliches weiteres Defizit -- 4. Ergebnis -- II. Unfalldaten als elektronisches Dokument i. S. v. 371 Abs. 1 S. 2 ZPO -- 1. Unfalldaten als tauglicher Gegenstand des elektronischen Dokuments -- 2. Ergebnis -- 3. Exkurs: Beweiswert elektronischer Dokumente -- III. Auswertung der Unfalldaten de facto Sachverständigenbeweis -- 1. Inaugenscheinnahme unter Hinzuziehung eines Sachverständigen, 372 Abs. 1 ZPO -- 2. Ausnahmsweise Übertragung der Inaugenscheinnahme auf einen Sachverständigen -- 3. Anwendbare Vorschriften -- 4. Ergebnis -- IV. Zusammenfassung und Ergebnis -- B. Wie gelangen die Unfalldaten in den Prozess? - Der Beweisantritt mit elektronischen Dokumenten nach 371 ZPO -- I. Mangels Sachqualität wird Besitz-Kriterium zum Stolperstein -- II. Geeignete Anknüpfungspunkte für die Bestimmung des Datenbesitzers -- 1. Zugang zur Information als Anknüpfungspunkt (Zech) -- 2. Verfügungsgewalt über den Datenbestand als Anknüpfungspunkt (Berger) -- 3. Jederzeitige Einwirkungsmöglichkeit bzw. Funktionsherrschaft über die Daten als Anknüpfungspunkt (BGH, Urt. v. 13.10.2015, Az: VI ZR 271/14) -- 4. Stellungnahme zu den verschiedenen Ansätzen -- 5. Ergebnis -- III. Besitz an Unfalldaten -- 1. Besitz an den vom Fahrzeug an den Hersteller übermittelten Daten -- 2. Besitz an den unverschlüsselten und lokal im Fahrzeug gespeicherten Daten -- 3. Besitz an den verschlüsselten und lokal im Fahrzeug gespeicherten Daten -- a) Lokal im Fahrzeug gespeicherte Daten mit externer Zugriffsmöglichkeit des Herstellers: Besitz des Herstellers , b) Lokal im Fahrzeug gespeicherte Daten ohne externe Zugriffmöglichkeit des Herstellers: Mitbesitz von Hersteller und Halter -- 4. Zusammenfassung -- IV. Zusammenfassung zum Beweisantritt mit den Unfalldaten -- C. Beweisantritt mit den eigenen Unfalldaten des Beweisführers im Prozess zwischen den Unfallbeteiligten bei einer Fahrzeug-Fahrzeug-Kollision -- I. Unfalldaten im Besitz des Beweisführers, 371 Abs. 1 S. 2 ZPO -- II. Unfalldaten im Besitz des Herstellers (Hersteller als Dritter) -- 1. Beweisantritt durch einen Antrag auf Fristsetzung, 371 Abs. 2 S. 1, 1. Alt, S. 2 i. V. m. 429, 422 ZPO -- a) Voraussetzung: Materiell-rechtlicher Anspruch auf Herausgabe oder Vorlage -- b) Anspruch aus Art. 15 DS-GVO als materiell-rechtlicher Anspruch i. S. v. 422 ZPO -- c) Ergebnis -- 2. Beweisantritt durch einen Antrag auf Erlass einer Vorlageanordnung, 371 Abs. 2 S. 1, 2. Alt., 144 ZPO -- 3. Ergebnis -- III. Zusammenfassung zum Beweisantritt mit den eigenen Unfalldaten -- D. Beweisantritt mit den Unfalldaten des gegnerischen Fahrzeugs im Prozess zwischen den Unfallbeteiligten bei einer Fahrzeug-Fahrzeug-Kollision -- I. Beweisantritt durch einen Antrag auf Fristsetzung, 371 Abs. 2 S. 1, 1. Alt., S. 2, 422 ZPO -- 1. Materiell-rechtlicher Anspruch auf Vorlage der Unfalldaten aus den 809, 810 BGB -- a) Anspruch auf Urkundeneinsicht nach 810 BGB analog -- b) Anspruch auf Besichtigung einer Sache nach 809 BGB -- aa) Hauptanspruch in Ansehung der Sache -- bb) Hauptanspruch aus 18 Abs. 1 StVG -- cc) Hauptanspruch aus 7 Abs. 1 StVG -- dd) Hauptanspruch in Ansehung der Sache? -- (1) Zählt ein technischer Fehler zur Beschaffenheit des Fahrzeugs? -- (2) Zählen die Unfalldaten zur Beschaffenheit des Fahrzeugs? -- (3) Abgrenzung zwischen Unfallspur und technischem Fehler bzw. Mangel -- ee) Schlussfolgerungen -- ff) Fazit , c) Zusammenfassung und Ergebnis
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Schreck, Giuliana Fahrzeugdaten : Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung für die forensische Unfallrekonstruktion aus zivilrechtlicher Perspektive Baden-Baden : Nomos Verlagsgesellschaft,c2020 ISBN 9783848767021
    Language: German
    Subjects: Law
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Hochschulschrift ; Hochschulschrift ; Hochschulschrift
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    Online Resource
    Online Resource
    Freiburg : Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH
    UID:
    b3kat_BV047689057
    Format: 1 Online-Ressource (218 Seiten)
    ISBN: 9783791051116
    Note: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Cover -- Urheberrechtsinfo -- Titel -- Impressum -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Teil A: Einführung in die Kaizen-Denkweise -- 1 Einführung -- 1.1 Die Reise geht los -- 1.2 Was können Sie mit diesem Buch erreichen? -- 1.3 Für wen ist dieses Buch? -- 2 Wertschöpfung und Verluste -- 2.1 Definition der Wertschöpfung -- 2.2 Die sieben großen Verlustarten -- 2.3 Suchen und Warten sind Normalzustände -- 3 Die Kaizen-Philosophie -- 3.1 Häufiger Umgang mit Problemen -- 3.2 Das Kaizen-Prinzip -- 3.3 Die Kaizen-Denkweise -- 3.4 Vereinbare Spielregeln, wo es noch keine gibt -- 3.5 Denke in Kunden-Lieferanten-Beziehungen -- 3.6 Eine 10%ige Sofortlösung ist besser als die 100%ige Lösung, die nicht umgesetzt wird -- 3.7 Bekämpfe die Ursachen, nicht die Symptome -- 3.8 Benenne einen Kümmerer -- 3.9 Kaizen hat kein Ende -- 4 Warum machen Veränderungen für Ihr Unternehmen Sinn? -- 4.1 Reduktion von Stress am Arbeitsplatz -- 4.2 Vermeidung von sinnfreien Arbeiten und Verschwendungen -- 4.3 Verbesserung der Arbeitssituation der Mitarbeiter durch aktive Beteiligung am Unternehmensgeschehen -- 4.4 Erhöhung der Mitarbeitermotivation und Schaffen eines optimalen Betriebsklimas -- 4.5 Positive Werbung durch Ordnung, Struktur und Sauberkeit -- 4.6 Realisierungen von Einsparmöglichkeiten mithilfe der Mitarbeiter -- Teil B: Kommunikation im Unternehmen -- 5 Teamarbeit und Mitarbeiterbeteiligung -- 5.1 Nur gemeinsam ist Veränderung auch von Dauer -- 5.2 Grundregel: Verbesserung ist einfach und im Wesentlichen Kopfsache! -- 6 Kommunikation - ungenutztes Potenzial erschließen -- 6.1 Die Unternehmenskultur ist "zu teuer" -- 6.2 Den nächsten Schritt vereinbaren -- 6.3 Gegenseitig zuhören -- 6.4 Kontrolle von Verabredungen -- 6.5 Es geht immer um die Sache, nicht um die Person -- 6.6 Den Kreis schließen - Wirksamkeitskontrolle , 7 Die Problem-Ideen-Meldekarte als Sprachrohr der Mitarbeiter -- 7.1 Funktionsweise der Roten Karte -- 7.2 Anwendungsbereiche für die Rote Karte -- 7.3 Wie funktioniert der Prozess konkret? -- 7.4 Vertrauen -- 7.5 Hürden und Enttäuschungen im Prozess -- Teil C: Visualisierung von Werkzeugen -- 8 Visuelle Werkzeuge -- 8.1 Nutzen in der Praxis -- 8.2 Beispiele aus der Praxis -- 8.3 Warum sind Maschinen nicht gläsern? -- 8.4 Visuelle Hilfe beim Rüsten von Anlagen und Maschinen -- 8.5 Gewährleistungen im Unternehmen -- 8.6 Kurzanleitungen -- Teil D: Die 5S-Methode und ihre fünf Schritte -- 9 Die 5S-Methode -- 9.1 Warum braucht es eine Methodik wie 5S? -- 9.1.1 Führungskräfte und Mitarbeiter ausbilden -- 9.1.2 Macht die Umsetzung von 5S an allen Stellen Sinn? -- 9.2 Zustand vor der Einführung von 5S -- 9.3 Erläuterung der 5S-Methode -- 9.4 Was ist die 5S-Methode nicht? -- 10 Schritt 1: Sortiere aus -- 10.1 Auseinandersetzung mit allen Materialien -- 10.2 Klärungs- und Müllpalette -- 10.3 Säubern der Schränke, Regale etc. -- 11 Schritt 2: Systematisch ordnen -- 11.1 Ziel dieses Schrittes -- 11.2 Der Start der Umsetzung -- 11.3 Anordnung von Dingen -- 11.4 Kennzeichnungen und Beschriftungen -- 11.5 Umsetzungstipps für einzelne Bereiche -- 11.5.1 Maschinen -- 11.5.2 Werkbänke - Arbeitsplätze -- 11.5.3 Schubladen -- 11.5.4 Werkzeugwagen -- 11.5.5 Materialschränke -- 11.5.6 Regale -- 11.5.7 Weitere 5S-Beispiele aus der Praxis -- 11.6 Hilfestellung für schwierige Fälle -- 11.7 Wunschliste -- 11.8 Sicherheitsbestände und Kanban-Methode -- 11.8.1 Die Kanban-Methode (Nachschubkarte) -- 11.8.2 Wie funktioniert Kanban? -- 11.8.3 Tipps zur Anwendung von Kanban -- 12 Schritt 3: Sauber halten -- 12.1 Veränderung von Strukturen -- 12.2 Akzeptanz der Mitarbeiter - langfristige Wirksamkeit -- 12.3 Patenschaften -- 12.3.1 Was ist die konkrete Aufgabenstellung des Paten? , 12.3.2 Wo sind Patenschaften sinnvoll? -- 12.3.3 Wie finden Sie die Mitarbeiter für die Übernahme von Patenschaften? -- 12.3.4 Wie werden die Patenschaften gekennzeichnet? -- 12.4 Zeit geben für die Pflege von 5S -- 12.5 Die Selbstkontrolle -- 12.5.1 Wie funktioniert eine Selbstkontrolle? -- 12.5.2 Hinweise zum Aufbau und der Durchführung einer Selbstkontrolle -- 12.5.3 Beispielhafte Erläuterung einiger Prüfpunkte -- 12.5.4 Organisation der Selbstkontrolle -- 12.5.5 Zeitpunkt und Art der Durchführung -- 12.5.6 Was geschieht nach der Selbstkontrolle mit dem Dokument? -- 12.5.7 Was ist mit Maschinen, die längere Zeit nicht genutzt wurden? -- 12.6 Das Feuer anheizen! -- 13 Schritt 4: Standardisieren -- 13.1 Erreichtes absichern -- 13.2 Einführung von Standards -- 14 Schritt 5: Selbstdisziplin und ständige Verbesserung -- 15 Vorher-Nacher-Beispiele -- Teil E: Planung und Umsetzung der 5S-Methode -- 16 Planung und Organisation der 5S-Umsetzung -- 16.1 Umsetzung der 5S-Methode -- 16.2 Vorbereitung der 5S-Aktion -- 16.3 Vorstellung der benötigten Materialien für den Start -- 17 Der Umsetzungsplan -- 17.1 Organisation der weiteren Umsetzung -- 17.2 Integration der Selbstkontrolle -- 17.3 Das 5S-Kompetenzteam -- 17.4 Integration neuer Mitarbeiter -- 18 5S im Büro und in der Verwaltung -- 18.1 Verlustarten im Büro -- 18.2 Zustand vor 5S im Büro -- 18.3 Langsamer Einstieg -- 18.4 Schulung und Umsetzung der 5S-Methode -- 18.5 Tipps zur Umsetzung in Zentralbereichen -- 18.6 Tipps zur Umsetzung an persönlichen Arbeitsplätzen -- 18.6.1 Kennzeichnungen von Materialien -- 18.6.2 Macht ein leerer Schreibtisch Sinn? -- 18.6.3 Motivation der Mitarbeiter -- 18.6.4 Erhalt des Zustandes im Büro sichern -- 18.7 Jetzt ist der Server dran! -- 18.7.1 Umsetzungstipps für die Praxis -- 18.7.2 Software -- Teil F: Fazit und Zusammenfassung -- 19 Fazit: Philosophie der Verbesserung , 20 Zusammenfassung -- 21 Erfolgsbeispiele -- 21.1 Erfolgsbeispiel 1: Buchbinderei Schaumann GmbH -- 21.2 Erfolgsbeispiel 2: Müller Martini Buchsysteme -- Anhang: Stanzen und Schneiden von Schaumstoffeinlagen -- Danksagung -- Der Autor
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Lehmann, Manuel Lean Management mit der 5S-Methode Freiburg : Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH,c2021 ISBN 9783791051086
    Language: German
    Subjects: Economics
    RVK:
    Keywords: Lean Management ; Anleitung ; Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    b3kat_BV040605407
    Format: 154 S. , Ill., graph. Darst.
    Series Statement: Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik 168
    Note: Zsfassung in engl. Sprache
    Language: German
    Subjects: Comparative Studies. Non-European Languages/Literatures , General works
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Kommunikation ; Mensch ; Ding ; Aufsatzsammlung
    Author information: Habscheid, Stephan 1966-
    Author information: Ayaß, Ruth 1964-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    Book
    Book
    Stuttgart [u.a.] : Metzler
    UID:
    gbv_73144079X
    Format: 154 S. , Ill. , 23 cm
    Series Statement: Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik 42.2012, H. 168
    Language: German
    Subjects: Comparative Studies. Non-European Languages/Literatures
    RVK:
    Keywords: Kommunikation ; Maschine ; Neue Medien ; Mensch ; Ding ; Kommunikation ; Aufsatzsammlung
    Author information: Habscheid, Stephan 1966-
    Author information: Klein, Wolfgang 1946-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    Online Resource
    Online Resource
    Newark : John Wiley & Sons, Incorporated
    UID:
    b3kat_BV048523667
    Format: 1 Online-Ressource (425 Seiten)
    ISBN: 9783527835713
    Note: Cover -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Geleitwort -- Vorwort -- Beitragsautoren -- Teil I Status quo und Entwicklung der digitalen Chemieindustrie -- 1 Chemie 4.0 - eine Standortbestimmung -- 1.1 Die digitale und zirkuläre Transformation in der Chemie- und Pharmaindustrie -- 1.2 Nachhaltigkeit im Fokus -- 1.3 Die digitale Transformation ist in vollem Gange -- 1.4 Stand der Digitalisierung -- 1.5 Digitalisierung für die Chemie von morgen -- 1.5.1 Künstliche Intelligenz (KI) -- 1.5.2 Plattformökonomie und Direktvertrieb -- 1.5.3 3-D-Druck - Additive Fertigung -- 1.5.4 Datengetriebene und datenbasierte Geschäftsmodelle -- 1.5.5 Smart Contracts/programmierbares Geld -- 1.5.6 Digitale Technologien im Gesundheitswesen (E-Health) -- 1.6 Ohne Changemanagement geht es nicht -- 1.7 Digitalisierung bringt zirkuläre Wirtschaft voran -- 1.8 Ausblick: noch mehr Datenanalyse und Konnektivität -- 1.9 Digitale Transformation erfordert politischen Rückenwind -- Literaturverzeichnis -- 2 Die Digitalisierung - riesige Chance und große Herausforderung für die Chemieindustrie -- 2.1 Bedeutung und Struktur der Chemieindustrie in Deutschland -- 2.2 Herausforderungen der Chemieindustrie -- 2.3 Besonderheiten der Chemieindustrie -- 2.4 Stand der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5 Chancen der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5.1 Ziel-Perspektive -- 2.5.2 Funktionale Perspektive -- 2.5.3 Prozessuale Perspektive -- 2.6 Digitale Chemie der Zukunft -- 2.7 Learnings aus eigenen Digitalisierungsprojekten und Schlussfolgerungen -- Literaturverzeichnis -- 3 In der Digitalisierung ist die Größe für Chemieunternehmen nicht mehr entscheidend -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Warum der Wandel unausweichlich ist -- 3.2.1 Wie Wirtschaftsökosysteme funktionieren -- 3.2.2 Die Schrift an der Wand: Vorboten der Veränderung , 3.2.3 Nahrungsergänzungsmittel als mögliches Beispiel für ein smartes Ökosystem -- 3.3 Drei künftige Arten von Geschäftsmodellen -- 3.3.1 Basisanbieter -- 3.3.2 Plattformanbieter -- 3.3.3 Partner im Ökosystem -- 3.4 Fallbeispiele für neue digitale Geschäftsmodelle -- 3.4.1 Repairfix (BASF Coatings) -- 3.4.2 trinamiX (BASF) -- 3.4.3 Connected Factory (Holcim) -- 3.5 Fahrplan zur Disruption -- 3.6 Fazit -- Literaturverzeichnis -- 4 Digitale Optimierungshebel in der Polyolefin-Industrie -- 4.1 Nachhaltiger und wirtschaftlicher - Anforderungen an die Petrochemie der Zukunft -- 4.2 Potenziale der Digitalisierung -- 4.3 Wirtschaftliche Quantifizierung des Anlagenbetriebs von Raffinerien und Crackern in Echtzeit -- 4.3.1 Die Kernfrage lautet: Wie kann der Betrieb in Echtzeit wirtschaftlich optimiert werden? -- 4.3.2 Eine digitale Lösung zur wirtschaftlichen Optimierung in Echtzeit -- 4.3.3 Neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten -- 4.3.4 Implementierung einer digitalen Lösung -- 4.3.5 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.3.6 Nachhaltigkeit unterstützen -- 4.4 Optimierung der Produktionsplanung in der Polymerindustrie -- 4.4.1 Wie Polymerhersteller den Produktionsplanungsprozess innerhalb der Supply-Chain-Optimierung weiter verbessern können -- 4.4.2 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.5 Erhöhung der Resilienz durch die Quantifizierung von S& -- OP-Szenarien -- 4.5.1 Die analytische szenariobasierte Synchronisation von Nachfrage und Angebot in der petrochemischen Industrie -- 4.6 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung bei Polyolefinen -- 4.6.1 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung -- 4.6.2 Grenzen eines datengetriebenen Preisfindungsverfahrens -- 4.6.3 Einbettung des Algorithmus in den Pricing-Prozess -- 4.7 Ausblick -- 5 Digitalisierung im Mittelstand der Chemieindustrie , 5.1 Der chemische Mittelstand -- 5.1.1 Wirtschaftskraft und Bedeutung -- 5.1.2 Charakter, Besonderheiten und Herausforderungen -- 5.1.3 Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.2 Stand der Dinge in der Digitalisierung mittelständischer Chemieunternehmen -- 5.2.1 Pragmatischer Mittelstand -- 5.2.2 Digitalisierungsgrad -- 5.3 Weg zum digitalen chemischen Mittelstand -- 5.3.1 Zielbilder des chemischen Mittelstandes -- 5.3.2 Maßnahmen und Digital-Programme -- 5.4 Chancen und Risiken der Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.4.1 Wissensmanagement und digitale Prozesse als Chancen -- 5.4.2 Sicherheit der Daten und Mitarbeiter-Überforderung als Risiken -- 5.5 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung des chemischen Mittelstandes -- 5.5.1 Investition und Akzeptanz -- 5.5.2 Schnelligkeit und Umsetzungsqualität -- 5.5.3 Geschäftsführer - eine entscheidende Rolle -- 5.6 Ausblick und Fazit -- Literaturverzeichnis -- Teil II Praxisbeispiele Chemie 4.0 -- 6 Digitalisierung der Customer Journey in der Bauchemie - MAPEI -- 6.1 Bauchemie - Rahmenbedingungen und Anforderungen -- 6.2 Die Customer Journey in der Bauchemie -- 6.2.1 Der typische Kunde -- 6.2.2 Bedürfnisse von Kunden -- 6.2.3 Kontaktpunkte von Kunden -- 6.3 Herausforderung digitale Interaktion aus Sicht von Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.3.1 Definition von Personas für die digitale Ansprache -- 6.3.2 Bedürfnisse realitätsnah erkennen -- 6.3.3 Entwicklung, Einführung und Pflege digitaler Medien und Tools -- 6.3.4 Beispiel Beschreibung Persona -- 6.4 Einsatz digitaler Medien und Tools in der Interaktion zwischen Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.4.1 Kundenorientierte Ansprache -- 6.4.2 Verzahnung digitaler und physischer Touchpoints -- 6.4.3 Beispiel Hersteller-Produktlaunch -- 6.5 Einfluss der Digitalisierung auf die Customer Journey , 6.5.1 Kaufverhalten, Dialog und Informationsflut -- 6.5.2 Herausforderungen und typische Fragestellungen -- 6.5.3 Die Customer Journey Map als Antwort auf viele Fragen -- 6.5.4 Customer-Journey-Strategie - intern und extern -- 6.6 Chancen und Risiken der Umsetzung -- 6.6.1 Veränderungen meistern -- 6.6.2 Crossmediale Kommunikation -- 6.6.3 Social-Media-Kanäle - das Risiko als Chance -- 6.6.4 Die Bedeutung von Statistiken digitaler Maßnahmen -- 6.6.5 Digitaler Ausbildungsstand und Know-how der Mitarbeiter -- 6.6.6 Digitale Unternehmensausrichtung und der Geschäftserfolg -- 6.7 Zusammenfassung, Ausblick und Learnings -- Literaturverzeichnis -- 7 Innovationsmotor Digitalisierung: Wie TECTRION digitale Lösungen für die Instandhaltung der Zukunft entwickelt -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Digitale Innovationen bei TECTRION -- 7.3 Digital Maintenance bei TECTRION -- 7.4 Smarte Innovationslösungen dank dem Innovationsmotor Digitalisierung -- Literaturverzeichnis -- 8 Digitale Transformation von Forschung und Entwicklung in der BASF -- 8.1 Einleitung -- 8.1.1 Möglichkeiten der Digitalisierung in Forschung und Entwicklung (FuE) -- 8.1.2 FuE der BASF in digitaler Transformation -- 8.2 Das digitale Labor der Zukunft -- 8.2.1 Effizientes und integriertes Labordatenmanagement -- 8.2.2 Automatisierte Laborarbeitsabläufe und Geräteanbindung -- 8.2.3 Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion im Labor -- 8.3 Wirkstoffe aus dem Cyberspace? -- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe , 8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken , 10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI.
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Suntrop, Carsten Digitale Chemieindustrie Newark : John Wiley & Sons, Incorporated,c2022 ISBN 9783527349715
    Language: English
    Subjects: Chemistry/Pharmacy
    RVK:
    Keywords: Chemische Industrie ; Digitalisierung ; Industrie 4.0 ; Innovation ; Künstliche Intelligenz ; Aufsatzsammlung ; Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 6
    Online Resource
    Online Resource
    Würzburg : Vogel Buchverlag
    UID:
    kobvindex_ERBEBC5646210
    Format: 1 online resource (378 pages)
    Edition: 1
    ISBN: 9783834362285
    Note: Intro -- Titel -- Copyrighht / Impressum -- Grußwort -- Vorwort des Herausgebers -- Inhaltsverzeichnis -- Digitale Revolutionund digitaler Wandel -- I Plattform Industrie 4.0 -- 1 Digitale Transformation «Made in Germany»:Plattform Industrie 4.0 unterstützt Unternehmenauf dem Weg zur vernetzten Produktion -- 2 Gemeinsam den Wandel gestalten:Die Produktion von morgen -- 2.1 Auftragsgesteuerte Produktion -- 2.2 Wandlungsfähige Fabrik -- 2.3 Selbstorganisierende, adaptive Logistik -- 2.4 Value Based Services -- 2.5 Transparenz und Wandlungsfähigkeit ausgelieferter Produkte -- 3 Anwenderunterstützung in der Produktion -- 3.1 Smarte Produktentwicklung für die smarte Produktion -- 3.2 Innovative Produktentwicklung -- 3.3 Kreislaufwirtschaft -- 4 Handlungsbedarfe und Arbeitsgruppen -- 5 Mitwirkung und Beteiligungsmöglichkeiten -- II Das Ökosystem des IndustrialInternet -- III Die digital vernetzte Zukunftdes Maschinen- und Anlagenbaus -- 1 Technologische Evolution als Voraussetzung für Industrie 4.0 -- 2 Bedürfnisse kleiner und mittelständischerUnternehmen (KMU) im Maschinenbau -- Smart Factories /Vernetzte Adaptive Produktion -- I Interoperabilität fürIndustrie 4.0 mit OPC Unified Architecture -- 1 Service-orientierte Architektur OPC UA -- 2 Welche Daten und Dienste liefert ein Gerät odereine Maschine? -- 2.1 Transport, Security, Zugriffsrechte -- 2.2 Modellierung -- 2.3 Keine Differenzierung mit OPC UA? -- 2.4 Dienste -- 2.5 Betriebssystem und Realtime -- 2.6 Skalierbarkeit -- 2.7 Adaptierung -- 3 Praktische Anwendungen von OPC UA -- 3.1 Anwendung vertikal: Energie-Monitoring und Big Data -- 3.2 Anwendung horizontal: M2M in der Wasserwirtschaft -- 3.3 Anwendung vertikal: IoT-Plattform -- 4 Roadmap und Ausblick auf Weiterentwicklungen -- 4.1 Trend: Informationsmodelle -- 4.2 Trend: Service-orientierte Architektur (SoA) -- 4.3 Trend: OPC UA im Chip , 4.4 Trend: OPC UA mit TSN -- 5 Zusammenfassung -- II Deterministische Machine-to-Machine-Kommunikation im Umfeld Industrie 4.0 -- 1 Die Bedeutung einer durchgängigen Industrie-4.0-Architektur -- 2 Die Big-Bounce-Theorie - Zentralisierung vs.Dezentralisierung von Rechenleistung -- 3 Interoperabilität - Warum nur genau ein M2M-Kommunikationsstandardso wichtig ist -- 3.1 Service-orientierte Architektur im Internet der Dinge -- 3.2 Semantische Servicebeschreibungen und Informationsmodelle -- 4 Echtzeit - ein häufig missverstandener Begriff -- 5 Echtzeit-Anwendungen von OPC UA -- 5.1 Die Publisher/Subscriber-Architektur von OPC UA -- 5.2 Deterministische Echtzeit durch Time SensitiveNetworking (TSN) -- 5.3 Werden durch OPC UA TSN herkömmliche Feldbusseüberflüssig? -- III Lösungsbausteine fürherstellerunabhängige, standardisierte Schnittstellenin der Produktion -- 1 Einführung -- 2 Maschinen- und Anlagenbau: Rückgrat und Herausforderung in Einem -- 2.1 Ausgangssituation in der Fabrik -- 2.2 Selbstbeschreibung von Maschinen und Anlagen -- 2.3 Selbstbeschreibung von Maschinenkomponenten -- 3 Werkzeuge und Standards -- 3.1 AutomationML™ -- 3.2 OPC UA -- 3.3 Industrielle IoT-Adapter -- 4 Anwendungsfelder für produzierende Unternehmen -- 4.1 Neue Geschäftsmodelle für Maschinen-/Anlagenbauer und Komponentenlieferanten -- 4.2 Laufzeitdaten erfassen, speichern und auswerten -- 4.3 Neue Architekturen produktionsnaher IT-Systeme -- 5 Modularer Lösungsansatz -- 5.1 Ausgangspunkt der Arbeiten -- 5.2 Entwicklungspfad -- 6 Zusammenfassung und Handlungsbedarf -- Smart Products /InnovativeProduktentwicklung -- I Referenzarchitektur alsGrundlage für neue Produktezur Cloud-basierten Kommunikation -- 1 Was zeichnet die Kommunikation bei Industrie 4.0 aus? -- 2 Warum brauchen wir eine Referenzarchitektur für Industrie 4.0? , 3 SOA - die Grundlage der Kommunikation für Industrie 4.0 -- 4 Produktionshierarchie und deren Abbildung auf RAMI 4.0 -- 5 Durchgängiges Engineering über den Produktlebenszyklus -- 6 RAMI-4.0-Layer-Struktur -- 7 Die Industrie-4.0-Komponente -- 8 Struktur der Verwaltungsschale -- 9 Anwendung von RAMI am Beispiel -- 10 Das RAMI-4.0-Architekturmodell im internationalen Kontext -- II Unterwegs lernen zu laufen: Smarte Produkte und Lösungen explorativ und agil entwickeln -- 1 Industrie 4.0: Revolution und Evolution zugleich -- 1.1 Das Neue im Alten erkennen -- 1.2 In die Zukunft vortasten -- 2 Schnell Erfahrungen sammeln -- 2.1 Anwender: Kleine Veränderungen können große Effekte erzielen -- 2.2 Regelkreis zwischen Entwicklern und Anwendern -- 2.3 Sieben Merkmale für Industrie-4.0-Lösungen -- 2.4 Prozessmodell zur Umsetzung von Industrie 4.0 -- 3 Entwicklung von smarten Produkten -- 3.1 Smarte Produkte: Herstellerübergreifende Definitionenals Basis -- 3.2 RAMI 4.0 - Der Modellaufbau -- 3.3 Produktkriterien für Industrie-4.0-Produkte als Mindesteigenschaften -- 3.4 Auswirkungen auf die Produktentwicklung -- 4 Neue Prozesse für smarte Produkte -Agile Entwicklungsmethoden -- 4.1 Auf variable Ziele hin entwickeln -- 5 Beispiele für Industrie-4.0-fähige Produkteund Lösungen -- 5.1 IoT Gateway -- 5.2 Kommunikationsplattform Beispiel ActiveCockpit -- 5.3 Vom Condition Monitoring zur prädiktiven Wartung -- Smart Services / Neue Geschäftsmodelle -- I Neue Ufer für traditionelles Geschäft: Geschäftsmodell-Architekturen für Industrie 4.0 -- 1 Treiber neuer Geschäftsmodelle - Warum es unabwendbar ist -- 2 Neue Geschäftsmodelle - datengetrieben, in Echtzeit, plattformbasiert -- 2.1 Datengetriebene Geschäftsmodelle -- 2.2 Echtzeitbasierte Geschäftsmodelle -- 2.3 Plattformbasierte Ökosystem-Geschäftsmodelle -«Vier gewinnt» -- 2.4 Der Mensch, die Technologie, das Recht , 3 Enabler neuer Geschäftsmodelle - Digitale Business Transformation erforderlich -- II Erfolgreiche IoT-Geschäftsmodelleinder Industrie -- 1 Geschäftsmodelldefinition -- 2 Auswirkungen des IoT auf Geschäftsmodelle -- 2.1 Angebots- und Marktpositionierung: Bislang vor allem bestehende Kundengruppen im Fokus -- 2.2 Wertschöpfungskette: Vom Produkt zum Service -- 2.3 Erlösmodell: Vom einmaligen zum nutzungs und zeitabhängigen Erlös -- 3 Beispiele für erfolgreiche IoT-Geschäftsmodelle -- 3.1 IoT im Maschinen- und Anlagenbau -- 3.2 IoT in der Energiebranche -- 3.3 Weitere IoT-Geschäftsmodelle anderer Anbieter -- 4 Fazit und Ausblick -- DigitaleAnwendungen /Datenverarbeitung in der Industrie -- I Big Data - Vom Hype zum realen Nutzen in der industriellen Anwendung -- 1 Megatrend Big Data -- 1.1 Ab wann reden wir von Big Data? -- 1.2 Wie wird Big Data heute eingesetzt? -- 1.3 Kosten / Nutzen und Smart Data -- 1.4 Erfolgreiche Killerapplikationen -- 1.5 Wer hat's erfunden? -- 1.6 Big Data und Cloud-Computing -- 1.7 Big Data ist Teamsport -- 2 Big Data in der industriellen Anwendung -- 2.1 Identifikation der wesentlichen Einflussfaktoren hilft Prozesse zu optimieren -- 2.2 Aufzeichnung des Nutzungsverhaltens verbessert Produkte -- 2.3 Datensammeln macht viele servicebasierteGeschäftsmodelle erst möglich und erfolgreich -- 2.4 Lieferketten werden optimiert und stabilisiert -- 2.5 Smarte Apps ersetzen den Experten vor Ort -- 2.6 Vorausschauende Wartung durch Predictive Analytics -- 2.7 Assistenzsysteme erleichtern Produktion und Wartung -- 2.8 Big Data erkennt Security-Risiken -- 3 Die Technologie-Basis von Big Data -- 3.1 Einteilung in Technologiekategorien -- 3.2 Cluster-Computing auf Commodity-Hardware macht Big Data erschwinglich -- 3.3 Das MapReduce-Verfahren - einfach, aber wirkungsvoll -- 3.4 Die Apache-Hadoop-Architektur , 3.5 NoSQL-Datenbanken als Alternative zu RDBMS -- 3.6 In-Memory-Datenbanken -- 3.7 Streaming und Complex-Event-Processing analysieren Datenströme in Echtzeit -- 3.8 Machine Learning erlaubt Zukunftsprognosen -- 3.9 Programmiersprachen für Data Scientists -- 3.10 Interaktive Werkzeuge für Data Scientistsund Power-User -- 3.11 Data Lakes machen das klassische Data WarehouseBig-Data-fähig -- 4 Big Data und das Internet der Dinge -- 4.1 Das Internet der Dinge und Industrial-Internet-Systeme -- 4.2 IoT-Referenzarchitekturen -- 4.3 Fog Computing bringt die Intelligenz vor Ort -- 4.4 Die SPS als IoT-Controller -- 4.5 IoT-Plattformen als Cloud-basierte Lösungsbaukästen -- 5 Zusammenfassung und Ausblick -- II Machine Analytics - Wie aus Daten Werte für Industrie 4.0 entstehen -- 1 Die Bedeutung von Big Data Analytics fürIndustrie 4.0 -- 2 Die Verarbeitungskette der Datenanalyse -- 2.1 Datenerfassung -- 2.2 Datenvorverarbeitung -- 2.3 Datenanalyse -- 2.4 Ergebnisdarstellung und -bewertung -- 3 Herangehensweise und Personen für erfolgreiche Datenanalysen -- 3.1 Der USU-Smart-Data-Prozess -- 3.2 Die Rolle des Menschen in der Datenanalyse -- 4 Beispielhafte Umsetzung -- 4.1 Architekturbeispiel für skalierbare Datenanalyse -- 4.2 Anwendungsbeispiele -- 5 Ausblick und Zusammenfassung -- 5.1 Deep Learning: Überholen uns die Maschinen? -- 5.2 Zusammenfassung -- III Industrial Analytics - Dateneinfach und verständlich vermitteln und Perspektiven ableiten -- 1 Maschinelles Lernen in der virtuellen SmartFactory -- 1.1 Was ist maschinelles Lernen? -- 1.2 Die virtuelle Smart Factory -- 1.3 Klassifikation - Effizienzsteigerung in der Qualitätssicherung -- 1.4 Ergebnisse richtig evaluieren und interpretieren -- 1.5 Regression - Optimale Produktionsplanung und -steuerung -- 1.6 Clustering - Ähnlichkeiten in Produktionsdaten aufdecken , 2 Anwendungsgebiete für Industrial Analytics
    Additional Edition: Print version: Schulz, Thomas Industrie 4.0 Würzburg : Vogel Buchverlag,c2017 ISBN 9783834333940
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 7
    Online Resource
    Online Resource
    Freiburg : Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH
    UID:
    kobvindex_ERBEBC5043656
    Format: 1 online resource (875 pages)
    ISBN: 9783791038520
    Series Statement: Keine Reihe ; v.10200
    Note: Cover -- Titel -- Impressum -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Teil I Einführung -- 1 Grundlagen und Definitionen einer Industrie 4.0 - Kai Lucks -- 2 Industrie 4.0 - volkswirtschaftliche Bedeutung für Deutschland. Auszug aus der Studie des Bitkom - Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund, Dirk Marrenbach und Oliver Ganschar -- 3 Industrie 4.0 und plattformbasierte Geschäftsmodellinnovationen - Henning Kagermann und Johannes Winter -- 4 Das Internet der Dinge im industriellen Kontext aus US-amerikanischer Sicht - John Bates -- 5 Agenda 2025: Chinas Antwort auf Industrie 4.0 - Christina Stercken und Daniel Berger -- Teil II Landschaft und Treiber einer Industrie 4.0 -- 6 Die Player in der Wertschöpfungskette für Industrie 4.0 - Kai Lucks -- 7 Die Mikroelektronik als Rohstoff einer Industrie 4.0 - Jens Drews und Robert Weichert -- 8 Neue Chancen und Gefahren einer Industrie 4.0 - Christian Plath und Martin Kügler -- 9 Strategie 4.0 - Alexander Pertot, Simon J. A. Meitz und Martin Ceccon -- 10 Planung der Industrie-4.0-Technologien und Ermittlung von Anwendungsbereichen im Unternehmen - Günther Pawellek und Arnd Schirrmann -- 11 Smarte Finanzierungslösungen für die Industrie 4.0 - Kai-Otto Landwehr -- 12 Leasing und Industrie 4.0 - Volker Bock -- 13 Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.0 - Peter Katko -- 14 Dynamische Planung als Baustein für Industrie 4.0 - Autonome optimierte Entscheidungsfindung in komplexer Umgebung - Martin Schottenloher -- 15 Systems Engineering und Closed Loop PLM als Grundlage für das Internet der Dinge - Christoph Kilger -- 16 Simulationsmodelle und risikogerechte Bewertung von Strategien für Industrie 4.0 - Werner Gleißner , 17 Lean 4.0: Durch Digitalisierung die nächste Stufe der Exzellenz erreichen - der Darmstädter Ansatz - Joachim Metternich, Siri Adolph, Jens Hambach, Christian Hertle, Tobias Meudt und Andreas Wank -- 18 Executive Search im digitalen Zeitalter - Sörge Drosten und Tiemo Kracht -- 19 Beteiligung, Partizipation - Schlüssel zum Erfolg - Bernhard K. F. Pelzer -- 20 Digitale Arbeitswelt 4.0: Umsetzung in der Aus- und Weiterbildung - Thomas Leubner, Kai Liebert, Jürgen Siebel, Marina Kinschel und Christoph Kunz -- 21 Connected Trust für Industrie 4.0 - Tom Köhler -- Teil III Die Segmentträger einer Industrie 4.0 -- Abschnitt III.1 Automation Equipment Manufacturer -- 22 Industrie-4.0-Strategie @ KUKA - Christian Schlögel -- 23 Interview mit Dr. Stephan Fischer, Head of Software Development, TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH & -- Co KG - Kai Lucks -- 24 Wie beschleunige ich einen Tanker - ohne die Mannschaft zu wechseln? Eine Fallstudie - Attila M. Bilgic und Christian Lange -- Abschnitt III.2 Automation Processing Companies -- 25 Digitalisierung und Industrie 4.0 bei Siemens - Anton Huber -- 26 Industrie 4.0 ist bei Bosch bereits Realität - Stefan Aßmann -- Abschnitt III.3 Enterprise Software Providers -- 27 Predictive Maintenance - sukzessiver Mehrwert aus Daten - Carsten Holtmann -- 28 M& -- A-Aktivitäten im Bereich Internet of Things - Karl Michael Popp -- 29 Die Herausforderung der digitalen Transformation meistern - Karl-Heinz Streibich -- Abschnitt III.4 Internet Software Companies -- 30 Wie künstliche Intelligenz und virtuelle Realitäten unsere Arbeitswelt verändern werden - Alexander Britz -- 31 Die Cloud und das Internet der Dinge: Infrastrukturkomponenten für Industrie 4.0 - Carsten Kestermann -- Teil IV Lösungsbeispiele aus den Branchen -- Abschnitt IV.1 Automobilindustrie und Kfz-Zulieferer , 32 Pfade der BMW-Werke zu Smart Factories der Industrie 4.0 - Kai Lucks -- 33 Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.0 im Automobilbereich - Thomas Sacher -- 34 Wertsteigerung durch Industrie 4.0 am Beispiel des Automobilzulieferers ZF Friedrichshafen AG - Jürgen Sturm -- Abschnitt IV.2 Banken und FinTech -- 35 Finanzierung 4.0: Online-Mittelstandskredite - Tim Thabe und Michael Schuhmacher -- 36 Die comdirect Start-up-Garage als Innovationsinstrument in der Finanzbranche: Analyse der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren eines Corporate Accelerators -- Abschnitt IV.3 Biotechnologie, Chemie und Pharma -- 37 Digitale Transformation bei BASF - ein Fallbeispiel aus der chemischen Industrie - Frithjof Netzer -- 38 Best Practice und Qualitätsmessung am Beispiel der Pharmaindustrie - Dieter Jung -- 39 »Digital Manufacturing« - Prozessindustrie und Life Sciences im Wandel - Thorsten Pötter und Thomas Steckenreiter -- Abschnitt IV.4 Dienstleister -- 40 Disruption als Traditionskonzept - Christian Dummler -- Abschnitt IV.5 Elektrotechnik, Elektronik und Halbleiter -- 41 Die Digitalisierung des Gesundheitswesens - Vernetzung und Technologie am Beispiel von Radiologie und E-Health - Michael Meyer, Monika Rimmele und Martina Unseld -- 42 Die deutsche Elektroindustrie in einer Industrie 4.0: Neue Herausforderungen für Juristen - Philipp Haas -- 43 Sicherheit und Datenschutz in einer voll vernetzten Welt - Christian Wiebus und Eva Schulz-Kamm -- Abschnitt IV.6 Kommunikation, Medien und Presse -- 44 Vom Telefon zum Internet der Dinge: Netze, die verbinden - Anette Bronder -- 45 Auswirkungen der Digitalisierung auf die Musikindustrie - Jörn Caumanns -- 46 Print 4.0 - Digitalisierung und Vernetzung in Druckereien und von Druckprodukten - Anne König -- 47 Industrie-4.0-Best-Practice-Beispiel: Hofmann Druck + Medien - Fertigung im Kundentakt - Thorsten Kelp , Abschnitt IV.7 Lebensmittel -- 48 Das DAT - Turbo der Digitalen Transformation bei Nestl - Tina Beuchler -- Abschnitt IV.8 Logistik und Infrastruktur -- 49 Kloepfel Digital Transformation: Der individuelle Weg zu Industrie 4.0 - Alexander Hornikel und Sebastian Thelen -- 50 Die digitale Transformation der Deutschen Bahn - Bastian Ebinger -- 51 Digitalisierung der Eisenbahn-Infrastruktur - Klaus Müller und Bernd Elsweiler -- Abschnitt IV.9 Luft- und Raumfahrt -- 52 Verspätete Revolution im Flugzeugbau - die Luftfahrtindustrie auf dem Sprung von 2.0 nach 4.0 - Michael Santo -- Abschnitt IV.10 Maschinen- und Anlagenbau -- 53 Praxisbericht: Der Entwicklungspfad zur digitalen und resilienten Fertigung im Sinne von Industrie 4.0 - Johann Hofmann -- 54 Industrie 4.0 im B2B-Umfeld: Steigerung der Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz von Anlagen dank innovativer IT-Lösungen - Lilian Schmalenstroer -- Abschnitt IV.11 Stahlindustrie -- 55 Industrie 4.0 - ein Element der digitalen Transformation klassischer Industrieunternehmen - Reinhold Achatz -- Teil V Industrie-4.0-Förderung und Start-ups -- Abschnitt V.1 Modelle der Zusammenarbeit: Öffentliche Hand, Sponsoren und Inkubatoren -- 56 Plattform Industrie 4.0: Mitgestalter der digitalen Transformation der Industrie - Henning Banthien -- 57 Start-ups und Mittelstand - der Weg in die Digitalisierung der Industrie - Sigrid Rögner -- 58 Auf dem Weg zu Industrie 4.0 - »it's OWL« bietet Lösungen für den Mittelstand - Roman Dumitrescu und Wolfgang Marquardt -- 59 Digitalisierungs-Inkubatoren - Thomas Prüver -- 60 Corporate-Venturing-Initiativen als Bestandteil von Industrie-4.0-Strategien - Thomas Zwissler -- Abschnitt V.2 Start-ups -- 61 Unternehmensstrategien für Industrie 4.0 - Carolin Bock und Christian Hackober -- 62 Kooperationen zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen - Janna Zielinski , 63 Effiziente Bedienung bei wachsender Komplexität - Tore Meyer -- 64 Vorausschauende Wartung fördertechnischer Anlagen - Michael Geisinger -- 65 Von Daten zum unternehmerischen Handeln: Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0 - Katharina Schüller -- 66 Wearables für das »Industrielle Internet der Dinge - Thomas Kirchner und Tarek Ouertani -- Teil VI: Big Data und Industrie-4.0-M& -- A -- 67 Mergers & -- Acquisitions vor dem Hintergrund von Big Data und Industrie 4.0 - Kai Lucks -- 68 Herausforderungen und Lösungsansatz von M& -- A im Umfeld von Industrie 4.0 - Dirk Freiland und Arthur Penner -- 69 Rechtliche Aspekte einer Industrie 4.0 als Treiber für M& -- A - Katrin Stieß -- 70 M& -- A als Baustein zur Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie - Martina Ecker und Richard Floto -- 71 Screening bei digitalen Geschäftsmodellen - Verena Wittmann, Patrick Trautner und Reinhard Meckl -- 72 Realtime Due Diligence - Kai Lucks und Michael Klawon -- 73 Industrie 4.0, Big Data und M& -- A - Revolution oder Evolution für M& -- A-Transaktionen - Martin Aschenbach -- 74 Unternehmensbewertung im Rahmen von Industrie 4.0 - Daniel Kittlauss und Timo Willershausen -- 75 IoT-Rahmenmodelle als Grundlage der IT-Integration in mittelständischen Unternehmen - Reinhard Bernsteiner und Florian Ba -- 76 Industrie-4.0-Services wechseln den Besitzer: IT-spezifische Herausforderungen bei M& -- A-Projekten - Andreas Baresel und Carsten Brandner -- 77 Change-Management als Schlüssel zur Verwirklichung von M& -- A-Erfolgspotenzialen im Rahmen von Industrie 4.0 - Michael Timmermann -- Der Herausgeber -- Die Autoren -- Stichwortverzeichnis
    Additional Edition: Print version: Lucks, Kai Praxishandbuch Industrie 4.0 Freiburg : Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH,c2017 ISBN 9783791038513
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 8
    UID:
    kobvindex_ERBEBC5996646
    Format: 1 online resource (256 pages)
    ISBN: 9783962670788
    Note: Intro -- Vorwort -- Kapitel 1: Götterdämmerung: Ist das Wachstum der deutschen Wirtschaft am Ende? -- Deutsche Industrie am Scheideweg -- Trügerischer Glanz -- Gefährliche Fallgruben -- Warnsignale aus dem Ausland -- Magische Einhörner -- Was braucht die deutsche Industrie? -- Wettlauf mit China -- Wir sind zu zögerlich -- Jetzt durchstarten! -- Deutschlands Antwort auf die Plattformökonomie -- Kapitel 2: Null oder Eins? Die Zukunft gehört dem, der seine Daten richtig nutzt -- Die Technologiekurve: Sinkende Preise beschleunigen den Wandel -- Die Innovationsspirale -- Triebkraft Cloud -- Neue Horizonte: die virtuelle Realität -- Der Quantensprung: Künstliche Intelligenz -- Eine neue Generation von Robotern -- Best Practices in Maschinenlogik -- Smarte Kommunikation: Industrie 4.0 und das Internet der Dinge -- Sinneswahrnehmungen durch Sensoren -- Facebook für Maschinen -- Wie ein Urknall: die Explosion der Industriedaten -- Mehr als nur Effizienz -- Geschäfte in den Wolken -- Der digitale Zwilling -- Inspiration Künstliche Intelligenz -- Spitzenforschung in Deutschland -- Augmentierung -- Innovation -- Neue Wertschöpfung aus dem Rohstoff Daten -- Veränderte Landkarten der Produktion -- Der Rückzug der Multis? -- Hightech statt low wages -- Plattformen: Vehikel der Serviceökonomie -- Vom Offline- zum Online-Geschäft -- »Two-sided markets« -- Digitales Know-how als Kernkompetenz -- Daten als Chance für Traditionsunternehmen -- Kooperation schafft neue Märkte -- Optimale Lösungen zum passablen Preis -- Disruption - Changing the Game -- Fantasie, Vision und Ehrgeiz -- Digitale Verdichtung -- Bildung und Business -- Zweihändigkeit: das Beispiel Autoindustrie -- Transformationsdruck durch Krise -- Das eine tun, das andere nicht lassen -- Konkurrenz im eigenen Haus -- Die »Outcome-Economy«: Das Ergebnis zählt -- Wie gut sind wir? -- Agilität ist Trumpf , Die Spaghettisoßen-Parabel -- Der Kunde als Prosument -- Neue Werteversprechen -- Von der Banane zu Esslösungen -- »Everything-as-a-Service« -- Kapitel 3: A Star is born: Chinas Aufstieg zur digitalen Weltmacht -- »Made in China 2025«: der Masterplan für eine Superpower -- Kaderschmiede durch Künstliche Intelligenz -- Pragmatik schlägt Ideologie -- Shanghai oder Silicon Valley? -- Der Aufstieg der Plattformen in China -- Tencent - Marktführer durch Social Media -- Alibaba - der Händler aus dem Osten -- Baidu - das chinesische Google -- Teile und herrsche -- Neue Werteversprechen Made in China -- Von B2B zu B2B2C -- Die wichtige Rolle der Bezahlsysteme -- Das Ende des Bargelds -- Gesichter als Ausweise -- Spieglein, Spieglein ... -- Reise in die Zukunft -- »Innovation-as-a-Service« -- »On and Off« -- Kann man Gefühle messen? -- Nichts geht mehr ohne Smartphone -- Chinas Wirtschaft im Daten-Speedboot -- Was will die westliche Welt? -- Kapitel 4: Umsturz nach Plan: Starthilfen für eine neue Ära der Innovation -- Sind wir bereit? -- Wetterleuchten: zwischen Technikangst und Fortschrittslust -- Mehr Digitalkompetenz! -- Rudern statt dümpeln! -- Gerade mal »ausreichend« -- Optimieren reicht nicht -- Wie kommt Schwung ins Unternehmen? -- Die Smart Service Welt -- Hürden auf dem Weg -- Baupläne für die Zukunft -- Wachstum durch Lernen -- Kreativpool für den Mittelstand: die »Onboarding Factory« -- Nachholbedarf der KMU -- Hand in Hand mit dem Mittelstand -- Den Mittelstand an Bord nehmen -- Wo hakt es? Der Weg zu digitalen Geschäftsmodellen -- Das Ziel: »Operated by Germany« -- Smarte Produkte brauchen »smarte Strategien« -- Schluss mit einsamen Entscheidungen -- Der Dynamik der technologischen Entwicklung folgen -- Agilität durch Kooperation gewinnen -- Zu Ökosystemen vernetzen -- Hyperpersonalisierung erreichen -- Digitale Nagelproben -- Vertrauen aufbauen , Transparenz schaffen -- Die Wertschöpfungsketten zu Ökosystemen umbauen -- Den Wandel gestalten: »The wise pivot« -- Flic-flac auf zwei Händen -- Die Top-Transformatoren -- Skalierung und Bezahlmodelle -- Alles zusammenbringen -- Das Org-Chart der Zukunft -- Kapitel 5: Die Zukunft der Arbeit in der Datenwirtschaft -- Von Menschen und Maschinen -- Der Wandel ist unaufhaltsam -- Die Neuerfindung der Arbeit -- Arbeitsstätten »as-a-service« -- Wissensarbeiter mit digitaler Souveränität -- Die dritte Welle -- »The missing middle« -- Talente mit Zukunft - neue Jobprofile -- Menschen trainieren Maschinen -- Maschinen befähigen Menschen -- »Smart Talents« -- Change Management statt Rationalisierung -- Einen Prozess neu denken -- Mut zum Scheitern -- Nicht zurückbleiben! -- Positive Mitarbeiter -- Die Arbeitswelt der Zukunft -- Kapitel 6: Den Rahmen setzen: der Staat als Leitanwender -- Spannungsfelder Datenschutz und Kartellrecht -- Veraltetes Recht - schneller Markt -- Best-Practice-Beispiele für digitale ­Strukturförderung -- Bürgerfreundlich durch digitale Verwaltung: Beispiel Dänemark -- Bildung für die digitale Zukunft: Beispiel Estland -- Technologie-Infrastruktur und e-Health: Beispiel Finnland -- Hausaufgaben für Deutschland -- Die Technik-Lücke -- Digitales Leitbild für Deutschland -- Anstatt eines Schlussworts: Unsere Chance: Deutschland als digitale Produkt- und Serviceökonomie -- »Operated by Germany 2025« -- Dank -- Die Autoren -- Glossar -- Anmerkungen
    Additional Edition: Print version: Riemensperger, Frank Titelverteidiger München : Redline Verlag,c2019 ISBN 9783868817331
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 9
    UID:
    b3kat_BV047688131
    Format: 1 online resource (81 pages)
    Edition: 1st ed
    ISBN: 9783965962446
    Note: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Intro -- Impressum -- Einleitung: So unterstützt Sie dieses Buch -- AddOn, Pressestimmen und Kundenmeinungen -- Inhalt des Buches -- Aufbau und Struktur des Buches -- Infos nach Wunsch und Zusatzmaterial zum Buch! -- Persönliche eBooks und eKurse -- New Work, Digitalisierung und Jobsuche: Mensch statt Abschluss? // Von Simone Janson -- New Work und andere Trends -- Expertenrunden mit Ursula Engelen-Kefer -- Die Schwierigkeit mit neuen Berufsbezeichnungen -- Was suchen Unternehmen eigentlich? -- 85 % wünschen sich bessere Auffindbarkeit von Stellen -- Digital Worker auf kompetenzbasierter Jobsuche -- Mensch statt Abschluss: Was sagt die Politik? -- Lernen muss sich grundlegend Wandeln -- Wie die Automatisierung den Arbeitsmarkt verändert: 10 Job-Trends der Zukunft // Von Mariano Mamertino -- Datensicherheit -- Virtual-Reality- und IoT-Entwickler -- Data Science -- Gesundheitswesen -- (Digital) Marketing und Design -- Logistik -- Human Resources -- "Gig-Worker" -- Lehrer -- Köche -- So verändert Automatisierung das Personalwesen: 5 Top-Kompetenzen des Recruiters der Zukunft // Von Simone Janson -- Können Roboter Recruiter ersetzen? -- 5 Top-Kompetenzen des Recruiters der Zukunft -- Roboter statt Recruiter und HR-Manager? 6 Megatrends des radikalen Wandels // Von Marco De Micheli -- Was muss der Recruiter morgen können? -- 6 Megatrends der Zukunft -- 1. Die Digitalisierung erfasst auch das Recruiting -- 2. Recruiter werden immer mehr zu Marketingprofis -- 3. Mehr und mehr werden Arbeitgeber sich bewerben -- 4. Medienkompetenzen werden immer wichtiger -- 5. Neue Erwartungen und Verhaltensweisen von Bewerbern -- 6. Sozialkompetenzen und emotionale Intelligenz -- Digitalisierung und Fachkräftemangel im Gesundheitswesen: Neue Chancen für Pflege und Management // Von Sina Lehmann -- Schnittstelle zwischen Mensch und Technik , Mehr als Pflegeroboter: Unterstützung im Pflegealltag durch Digitalisierung -- Berufsbild Pflege: Wo steht die Branche und was ist zu erwarten? -- Viele Chancen -- Menschen in ländlichen Regionen profitieren besonders von der Digitalisierung -- HR-Management und Mitarbeiter im Digitalen Wandel: Den Mensch mitnehmen // Von Michael Wieden -- Digitalisierung: Geht es nur um Technik und Millenials? -- Mitarbeiter, die mit der schnellen Entwicklung nicht mithalten können -- Die Technik ist das geringste Problem -- Mensch und Technik einfühlsam verbinden -- Mitarbeiter beim Changemanagement effizient begleiten -- Digitalisierung in KMU: Übernehmen Roboter unsere Jobs? // Von Hendrik Köhler -- Von der Industrialisierung zur Industrie 4.0 -- Wo positioniert Deutschland sich im internationalen Vergleich? -- Wie stark gefährdet die Digitalisierung einzelne Branchen? -- Ersetzen Roboter menschliche Arbeitskraft? -- In der Medizin, der Gastronomie und der Beratung ist der Mensch unersetzlich -- Keine Angst vor der Digitalisierung -- Neue Jobs gegen das Automatisierungs-Risiko: Diese Berufe brauchen Unternehmen in Zukunft // Von Jörg Eugster -- Neue Jobs und Qualifikationen -- Welche Jobs werden verschwinden? -- Welche Branchen wird es wann treffen? -- Die Disruption unseres Arbeitsalltags -- Ist Ihr Job digitalisierungsresistent? -- Berufe mit hohem Automatisierungsrisiko -- Berufe mit geringem Automatisierungsrisiko -- Die Digitalisierung erfordert neue Talente und Fähigkeiten -- Welche Einstellung braucht es, um in einer digitalen Welt bestehen zu können? -- Fazit: Gespannt sein auf die Zukunft -- Workaholismus, Automatisierung und Digitalisierung: Arbeit als Lebensinhalt? // Von Simone Janson -- Der Beruf: Mehr als Broterwerb -- Angst geht um im Unternehmen -- Geiz ist Geil vs. Innovationsfreude -- Wieviel Angst ist notwendig? , Das Märchen von der Effizienzsteigerung -- Job als Kompensator? -- Unsicherheit im Job? -- Was tun wenn die Krise kommt? -- Mache Fehler - sei Unternehmer! -- Unternehmertum in der Gesellschaft: Das gibt zu denken! -- Fehler und Scheitern zulassen? Blos nicht! -- Fehler sind nützlich, denn wir lernen daraus -- Change-Management Digitalisierung Automatisierung: Denkmuster ändern - aber wie? // Von Simone Janson -- Change Management in Deutschland: Euphorie vs. Verweigerung -- Wer Change will, muss erst Denkmuster ändern! -- Bessere, einfachere Lösungen finden statt die gleichen Probleme wieder zu haben -- Deshalb sind Change-Prozesse kompliziert -- Wann sind Automatisierungen sinnvoll? -- Wenn Automatisierungen noch mehr Arbeit machen -- Wie viel Automatisierung ist sinnvoll? -- Digitalisierung und Automatisierung von Unternehmen: 4 X 7 Tipps für den Wandel // Von Fabian Linden -- Ansätze und Konzepte zum Digitalen Wandel -- Was bedeutet es, ein Unternehmen zu digitalisieren? -- So sieht Digitalisierung konkret aus -- Automatisierung birgt Arbeitsplatzverlust -- Unternehmen müssen digitale Kompetenzen richtig einsetzen -- Vor- und Nachteile der Digitalisierung für Unternehmen -- 7 Vorteile des Digitalen Wandels für Unternehmen: -- 7 Nachteile des Digitalen Wandels für Unternehmen: -- 7 Schritte: Wie geht ein Unternehmen bei der Digitalisierung vor? -- Fazit: Das Wichtigste zur Digitalisierung zusammengefasst -- Social Media Zeitmanagement und Arbeitsorganisation: Filtern Filtern Filtern // Von Simone Janson -- Reine Typsache -- Unterschiedliche Intensitäten bei der Nutzung -- Wie viel Zeit kostet Social Media? -- Twitterst Du schon oder lebst Du noch? -- Jeder Jeck ist anders - jede Nachricht auch -- So geht Zeitplanung im Web -- Das Produktivitäts-Dilemma -- Tipps fürs effiziente Arbeiten mit Social Media , Tools, Tools, Tools: Arbeitsorganisation mit Social Media -- Organisieren im Netz -- Social Media vollautomatisch? -- Physics of Change: 3 Tipps, wie Menschen sich in der digitalen Welt besser behaupten // Von Dr. Marion Bourgeois -- 1. Klarheit gewinnen über den eigenen Standpunkt -- 2. Die Typologie von Kontexten kennen und beachten -- Geordnete Strukturen -- Komplizierte geordnete Systeme -- Komplexe Systeme -- Chaotische Systeme -- 3. Die Situation genau analysieren -- Wie finde ich heraus, in welche Struktur mein Problem einzuordnen ist? -- Unterstützt oder untergräbt die Technologie den Menschen? -- Menschen mitnehmen -- Kommunikation Zeitmanagement Digitalisierung: Darum reichen Videokonferenzen nicht // Von Simone Janson -- Asynchrone Kommunikation spart Zeit -- Digitalisierung: Befördert sie die Verrohung der Sitten -- Kommunikation: war früher alles besser -- Ist die fehlende Selbstdisziplin schuld? -- Lassen wir uns vom Handy in der Tasche versklaven? -- Selbstdisziplin gefragt: Unser Gehirn kann Dinge nicht liegen lassen -- Anpassung an die moderne Kommunikation ist der nächste Evolutionssprung -- Medi Richness Theory: Welche Kommunikationsform ist mehr wert? -- Das Problem bei Videokonferenzen: Wichtige Inhalte fehlen -- Kleine Signale entscheiden die Kommunikation -- Das Problem mit der Internetsucht -- Zunahme der asynchronen Kommunikation -- Verengte Wahrnehmung und Tunnelblick -- Imagewechsel im Netz? -- KI - Kooperative Intelligenz: 3 gute Gründe für die Mensch-Mensch-Zusammenarbeit // Von Ulrike Stahl -- Digitalisierung: Gute Arbeit braucht verschiedene Perspektiven -- AI: Natürliche Kooperationsfähigkeit -- Das soziale Gehirn -- Zentraler Treiber des Fortschritts -- 3 Gründe für die Kooperative Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine -- 1. Menschlichkeit: Beziehung herstellen, Emotionalität , 2. Faktor Zeit: Austausch suchen, Flexibilität -- 3. Gemeinsames Lernen: Kommunikation zulassen, Qualität -- Kollege KI?! Wie die Zusammenarbeit Mensch-Maschine gelingt // Von Norbert Huchler -- Zusammenspiel von technischen Funktionalitäten und menschlichen Kompetenzen -- Auf die Qualität der Interkation kommt es an -- Die Idee der Komplementarität zwischen Mensch und KI -- Co-Evolution von Mensch und KI -- Interaktive KI im konkreten Einsatz im Mittelstand -- KI im Einsatz gegen Pandemien und ihr Folgen -- Kriterien für die Gestaltung der MMI bei KI -- Cluster 1: Schutz des Einzelnen -- Cluster 2: Vertrauenswürdigkeit -- Cluster 3: Sinnvolle Arbeitsteilung -- Cluster 4: Förderliche Arbeitsbedingungen -- Handlungsträgerschaft und Situationskontrolle (Kriterium 8) -- Lern- und Erfahrungsförderlichkeit (Kriterium 11) -- Blick in die Zukunft der KI: Wie geht es weiter? -- Schlusswort -- Autoren-Übersicht -- Mariano Mamertino -- Marco De Micheli -- Sina Lehmann -- Michael Wieden -- Hendrik Köhler -- Jörg Eugster -- Fabian Linden -- Dr. Marion Bourgeois -- Ulrike Stahl -- Norbert Huchler -- Simone Janson -- Über den Verlag Best of HR - Berufebilder.de -- Hinweise zur Übersetzung -- KI und neuronale Netzwerke: Wie wird unsere Übersetzung erstellt? -- So unterstützen wir neuronale Maschinenübersetzungen -- Qualität der Übersetzungen: Das sagen Experten und Presse -- Haftung
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Janson, Simone Kollege Roboter? Keine Angst vor Jobverlust Duesseldorf : Best of HR - Berufebilder.de,c2020
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 10
    UID:
    kobvindex_ERBEBC6249288
    Format: 1 online resource (81 pages)
    Edition: 3
    ISBN: 9783965962446
    Note: Intro -- Impressum -- Einleitung: So unterstützt Sie dieses Buch -- AddOn, Pressestimmen und Kundenmeinungen -- Inhalt des Buches -- Aufbau und Struktur des Buches -- Infos nach Wunsch und Zusatzmaterial zum Buch! -- Persönliche eBooks und eKurse -- New Work, Digitalisierung und Jobsuche: Mensch statt Abschluss? // Von Simone Janson -- New Work und andere Trends -- Expertenrunden mit Ursula Engelen-Kefer -- Die Schwierigkeit mit neuen Berufsbezeichnungen -- Was suchen Unternehmen eigentlich? -- 85 % wünschen sich bessere Auffindbarkeit von Stellen -- Digital Worker auf kompetenzbasierter Jobsuche -- Mensch statt Abschluss: Was sagt die Politik? -- Lernen muss sich grundlegend Wandeln -- Wie die Automatisierung den Arbeitsmarkt verändert: 10 Job-Trends der Zukunft // Von Mariano Mamertino -- Datensicherheit -- Virtual-Reality- und IoT-Entwickler -- Data Science -- Gesundheitswesen -- (Digital) Marketing und Design -- Logistik -- Human Resources -- "Gig-Worker" -- Lehrer -- Köche -- So verändert Automatisierung das Personalwesen: 5 Top-Kompetenzen des Recruiters der Zukunft // Von Simone Janson -- Können Roboter Recruiter ersetzen? -- 5 Top-Kompetenzen des Recruiters der Zukunft -- Roboter statt Recruiter und HR-Manager? 6 Megatrends des radikalen Wandels // Von Marco De Micheli -- Was muss der Recruiter morgen können? -- 6 Megatrends der Zukunft -- 1. Die Digitalisierung erfasst auch das Recruiting -- 2. Recruiter werden immer mehr zu Marketingprofis -- 3. Mehr und mehr werden Arbeitgeber sich bewerben -- 4. Medienkompetenzen werden immer wichtiger -- 5. Neue Erwartungen und Verhaltensweisen von Bewerbern -- 6. Sozialkompetenzen und emotionale Intelligenz -- Digitalisierung und Fachkräftemangel im Gesundheitswesen: Neue Chancen für Pflege und Management // Von Sina Lehmann -- Schnittstelle zwischen Mensch und Technik , Mehr als Pflegeroboter: Unterstützung im Pflegealltag durch Digitalisierung -- Berufsbild Pflege: Wo steht die Branche und was ist zu erwarten? -- Viele Chancen -- Menschen in ländlichen Regionen profitieren besonders von der Digitalisierung -- HR-Management und Mitarbeiter im Digitalen Wandel: Den Mensch mitnehmen // Von Michael Wieden -- Digitalisierung: Geht es nur um Technik und Millenials? -- Mitarbeiter, die mit der schnellen Entwicklung nicht mithalten können -- Die Technik ist das geringste Problem -- Mensch und Technik einfühlsam verbinden -- Mitarbeiter beim Changemanagement effizient begleiten -- Digitalisierung in KMU: Übernehmen Roboter unsere Jobs? // Von Hendrik Köhler -- Von der Industrialisierung zur Industrie 4.0 -- Wo positioniert Deutschland sich im internationalen Vergleich? -- Wie stark gefährdet die Digitalisierung einzelne Branchen? -- Ersetzen Roboter menschliche Arbeitskraft? -- In der Medizin, der Gastronomie und der Beratung ist der Mensch unersetzlich -- Keine Angst vor der Digitalisierung -- Neue Jobs gegen das Automatisierungs-Risiko: Diese Berufe brauchen Unternehmen in Zukunft // Von Jörg Eugster -- Neue Jobs und Qualifikationen -- Welche Jobs werden verschwinden? -- Welche Branchen wird es wann treffen? -- Die Disruption unseres Arbeitsalltags -- Ist Ihr Job digitalisierungsresistent? -- Berufe mit hohem Automatisierungsrisiko -- Berufe mit geringem Automatisierungsrisiko -- Die Digitalisierung erfordert neue Talente und Fähigkeiten -- Welche Einstellung braucht es, um in einer digitalen Welt bestehen zu können? -- Fazit: Gespannt sein auf die Zukunft -- Workaholismus, Automatisierung und Digitalisierung: Arbeit als Lebensinhalt? // Von Simone Janson -- Der Beruf: Mehr als Broterwerb -- Angst geht um im Unternehmen -- Geiz ist Geil vs. Innovationsfreude -- Wieviel Angst ist notwendig? , Das Märchen von der Effizienzsteigerung -- Job als Kompensator? -- Unsicherheit im Job? -- Was tun wenn die Krise kommt? -- Mache Fehler - sei Unternehmer! -- Unternehmertum in der Gesellschaft: Das gibt zu denken! -- Fehler und Scheitern zulassen? 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    Additional Edition: Print version: Janson, Simone Kollege Roboter? Keine Angst vor Jobverlust Duesseldorf : Best of HR - Berufebilder.de,c2023
    Keywords: Electronic books.
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