Nachfolgend werden die 11 Forschungsthemen der 5 Forschungsbereiche des Instituts skizziert:

I. Produktions-, Logistik- & Instandhaltungsmanagement

• Wir planen, steuern und verbessern Produktions-, Logistik- und Instandhaltungsprozesse entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses – von einzelnen Unternehmensbereichen bis hin zu komplexen Lieferkettensystemen.
• Eine Vertiefung besteht auf dem Einsatz wissensbasierter Systeme, insbesondere im Instandhaltungsmanagement.
• Aktuelle und zukünftige Schwerpunkte liegen zudem auf einer ressourceneffizienten Produktionsgestaltung, Qualitätsmanagement, Unternehmensplanung und -organisation und insbesondere auf der digitalen Transformation im Bereich Produktion und Logistik, Industrie 4.0 & Smart Factory, Predictive & Prescriptive Maintenance, Instandhaltungsentscheidungs- und Empfehlungssysteme, Maintenance Insurance und Instandhaltungswissensmanagement

II. Advanced Industrial Engineering

• Wir entwickeln Vorgehensweisen, Methoden und Modelle für eine zukunftsgerechte Planung, Gestaltung und Steuerung von Arbeits- und Produktionssystemen.
• Unser Leitbild ist dabei die hybride Kombination konventioneller und digital unterstützter Methoden, Hilfsmittel und Software-Tools im Kontext einer integrierten Planung sozio-technischer Systeme von der Anwendung von Software- und Systemarchitektur im Bereich der Arbeitsgestaltung (Planungs-und Steuerungs-Software, Digital Twins, Ergonomiesimulation) bis zur partizipativen Planung technischer Systeme, Change und Anlaufmanagement.

III. Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und Wissensmanagement in Cyber-Physical Production Systems

• Wir setzen Methoden, Technologien und Werkzeuge aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und Wissensmanagement in Cyber Physischen Produktionssystemen um.
• Dazu nutzen wir wissensbasierte Technologien auf Basis angereicherter Fabrikdaten sowie Cognitive & Smart Production Systems, bspw. Text-Mining (Association Measuring, Sentiment Analysis, etc.) & Natural Language Processing in industriellen Anwendungen, Ontology Modeling and Engineering in industriellen Anwendungen, Advanced Data Analytics und Simulation auf Basis von Produktionsdaten.
• Schwerpunkt unserer Tätigkeiten ist die Kombination menschlicher und maschineller Lernprozesse im Sinne kollaborativer Problemlösung und reziprokem Lernen zwischen Mensch und Maschine sowie einer integrierten und flexiblen Bestimmung und Entwicklung der dafür notwendigen Erfahrungen, Fähigkeiten und Kompetenzen.

IV. New Ways of Working & Workspace Management

• Wir untersuchen die Auswirkungen der zeitlich und räumlich flexiblen Arbeitsgestaltung die Unternehmen durch aktuelle Entwicklungen der Informations- und Kommunikationstechnologie ermöglicht wird. Der Einsatz dieser Technologien kann die Arbeitszufriedenheit, Effektivität und Effizienz positiv beeinflussen zum Beispiel durch kürzere Wegzeiten, bessere Vereinbarkeit von Beruf und Familie, etc.
• Andererseits können diese neuen Arbeitsbedingungen aber auch negative Auswirkungen haben wie weniger persönlicher Kontakt, Allzeit-Erreichbarkeit, Verschwimmen der Grenzen vom Berufs- und Privatleben was zu ungenügenden Erholungszeiten, Stresssymptomen und Burnout führen kann. Eine konkrete Forschungsarbeit befasst sich mit dem Einfluss der Dauer und Art der Smartphone Nutzung auf gesundheitliche und produktive Faktoren.

V. Human-Robot Collaboration

• Wir gestalten und evaluieren Mensch-Roboter-Teams samt der dazugehörigen Einbettung in Arbeitssysteme und Organisation. Schwerpunkte unserer Arbeiten sind Vertrauen, Sicherheit (Safety, Security, Privacy), Wirtschaftlichkeit, flexible Arbeitsteilung, Intuitive Roboterprogrammierung und Lernen, Overconfidence und Automatisierungslücken sowie Akzeptanz und Change Management.
• Im Rahmen des interdisziplinären Doktoratskollegs TrustRobots (4 von 10 Doktoratsstellen sind dem IMW zugeordnet) untersuchen wir wie Menschen auf unterschiedlichen Ebenen (technischer, sozialer) Vertrauen zu Robotern aufbauen können und wie die sozialen Fähigkeiten von Robotern verbessert werden können, unter welchen Umständen Vertrauen in die Handlungen und Entscheidungen autonomer Maschinen angebracht ist und wann nicht.

VI. IT-based Management

• Die Digitalisierung ermöglicht neue Möglichkeiten zur Gestaltung und Entwicklung von Managementinformationssystemen:
  • Konstruktion, Kalibrierung und Validierung von Forecasting-Modellen (Predictive Analytics),
  • Modell-getriebene Entwicklung von ERP-Systemen (Model Driven Development),
  • Entwicklung der generischen Smart Survey Technology-Plattform und deren Verfügbarmachung für die Messung und das Monitoring von Reifegraden in den verschiedensten Anwendungsbereichen.

VII. Digitale Assistenzsysteme

• Wir gestalten digitale Assistenzsysteme in Produktion und Logistik von der Auswahl bzw. Gestaltung über die Implementierung bis zur Nutzung und multikriteriellen Evaluierung. Diese dienen vermehrt zur Unterstützung kognitiver und physischer Tätigkeiten, insbesondere in der variantenreichen Einzel- und Kleinserienmontage.
• Schwerpunkte liegen auf der industriellen Nutzung von Augmented Reality-Systemen, deren Kontextadaptivität und Individualisierbarkeit sowie ihrer Usability und User Experience sowie der Contenterstellung und -aktualisierung für Assistenzsysteme. Forschungsthema dabei ist vermehrt auch die Gestaltung lernender Assistenzsysteme zur gezielten Kompetenzentwicklung unter Vermeidung von Monotonie, Lernentwöhnung und Dequalifizierung.

VIII. Financial Enterprise Management

• Zur Sicherung der wirtschaftlichen Nachhaltigkeit von Unternehmen gilt es geeignete und rechtskonforme Informations- und Managementsysteme einzurichten:
  • Entwicklung von finanzwirtschaftlichen Planungs- und  Steuerungssystemen im IFRS Finanzmanagement
  • Analyse und Gestaltung von Investment and Financing Decision Support Systems
  • Design und Entwicklung von einer Domain Specific Language (DSL) für die modellgetriebene Implementierung von ERP-Systemen auf Basis der Resource-Event-Agent-Ontology (OntoREA©)

IX. Enterprise Risk Management

• Neue Technologien bergen auch neue Risiken, welche es im Unternehmen zu identifizieren, zu messen und zu steuern gilt:
  • Konstruktion, Kalibrierung und Validierung von Risiko-Modellen (Risk Model Management)
  • Messung und Monitoring der Reifegrade von Ausgestaltungen des in Unternehmen implementierten Enterprise Risk Managements

X. Gender in Science & Technology

• Technologien sind wie Organisationen kulturelle Artefakte und daher inhärent vergeschlechtlicht (gendered). Trotz großer Anstrengungen, mehr Frauen in die Technik zu bekommen, zeigen aktuelle Entwicklungen auf Europäischer Ebene, dass der Anteil von Frauen im Science und Technologiebereich stagniert oder sogar rückläufig ist.
• Obwohl eindeutige Befunde über Barrieren und Hindernisse von Frauen vorliegen, zeigen sich Organisationen und techniknahe Professionen erstaunlich resistent gegenüber Maßnahmen zur Erhöhung des Frauenanteils. Eine tiefgreifende Analyse und Offenlegung vergeschlechtlichter Organisations- und Technologie-Entwicklungsprozesse ist ein wesentliches Element zur Entwicklung reflexiver und nachhaltiger Veränderungsprozesse. In unserer Forschung entwickeln wir Strategien nachhaltigen Veränderung vergeschlechtlicher Organisationsstrukturen mit einem Fokus auf Naturwissenschaften und Technik.

XI. Soziale & gesellschaftliche Implikationen von Digitalisierung

• Neue Informations- und Kommunikationstechnologien sowie die Fortschritte in Künstlicher Intelligenz verändern nicht nur Arbeitsprozesse selbst sondern auch wie Arbeit in Zukunft organisiert und verteilt wird. Während sich das Projekt "New Ways of Working" verstärkt mit neuen Arbeitsformen beschäftigt, wollen wir in unserer Forschung auch einen Schwerpunkt auf strukturelle Arbeitsorganisation liegen.
• Insbesondere sollen neue Organisationsprinzipien, wie die Organisation von Arbeit über Netzwerke (Crowdworking, Plattformökonomie, etc.) kritisch in den Fokus genommen werden und ihre Auswirkungen auf Mensch und Gesellschaft untersucht werden. Die Analyse von "Governance und Accountability-Aspekten" in neuen Arbeitsorganisationsformen erlaubt die Entwicklung gezielter Empfehlungen für Politik und Unternehmen.
• Digitale Transformation & Veränderungsmanagement
• Leadership & Digitalisierung
• Ambidextrie & (digitale) Kompetenzentwicklung