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Smart Glasses haben das Potenzial, die Einarbeitungsphase von Mitarbeitern durch eine kontextsensitive Informationsversorgung und Kommunikation direkt im Blickfeld des Nutzers zu erweitern und zu verbessern. Im Rahmen eines gestaltungsorientierten Ansatzes wird das Einsatzszenario mit Hilfe von Experteninterviews analysiert und durch fachbezogene Literatur strukturiert. Als Resultat liefert dieser Beitrag spezifische Anforderungen an Smart-Glasses-basierte Assistenzsysteme in der Einarbeitungsphase von Mitarbeitern am Beispiel der Logistik-Branche aus Sicht der Praxis. Zusätzlich werden eine entsprechende Konzeption mit anschließender Evaluation eines korrespondierenden Systems sowie die dafür spezifizierten Kollaborationsfunktionen vorgestellt. Die Meta-Anforderungen, die Evaluation des vorgeschlagenen Konzeptes und die identifizierten Kollaborationsfunktionen erweitern die Wissensbasis der Wirtschaftsinformatik hinsichtlich des wenig erforschten Gestaltungswissens für Smart-Glasses-basierte Applikationen. Der Einsatz von Smart Glasses in der Einarbeitung stellt einen nutzenstiftenden Anwendungsfall für diese aktuell noch wenig verbreitete Technologie, sowie eine neue Interaktionsebene und zugehörige Kollaborationsfunktionen in der Einarbeitungsphase von Mitarbeitern dar und ist somit von hoher Relevanz sowohl für die Praxis als auch Wissenschaft.
Für die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von ERP-Systemen wurden bereits vielfältige Ansätze entwickelt, die zumeist auf Finanz- und Logistikkennzahlen basieren. In der Praxis werden Performancesteigerungen durch ERP-Systeme jedoch erst in der Post-Implementierungsphase sichtbar. Wissensmanagement unterstützt die stetige Weiterentwicklung der Geschäftsprozesse im laufenden ERP-Betrieb und ist insbesondere für KMU ein Mittel, die Abhängigkeit von einigen wenigen Wissensträgern zu reduzieren. Die ERP-Systemhäuser sind gefordert, durch strukturiertes Wissensmanagement den Wissenstransfer rund um das ERP-System zu steuern und damit sowohl weitere Performancesteigerungen zu erreichen als auch Wissensverluste durch personelle Fluktuation zu verringern.