Martin Eisenmann ist promovierter Sozialwissenschaftler und bei der Sozialforschungsstelle in Dortmund im Fachbereich "Arbeit und Organisation im sozio-digitalen Wandel" tätig. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Digitalisierung von Arbeit in Industrie, Logistik und Instandhaltung.

• Einleitung: Komplexitätszunahme in der digitalen Instandhaltung.- Konzeptrahmen: Soziotechnische Perspektive zur Anpassungsfähigkeit und Digitalisierung von Arbeit.- Konzeptrahmen: Erfahrungswissen als Grundlage individuellen und organisationalen Arbeitshandelns in unterschiedlichen Arbeitsstrukturen.- Von der klassischen Instandhaltung zur Smart Maintenance.- Design der Forschung.- Empirische Ergebnisse: Betriebsfallstudien und Expertengespräche in der digitalen Instandhaltung und im industriellen Service.- Reflexive Betrachtung der Ergebnisse - Szenario: „Digitale Optimierung industrieller Facharbeit: Vernetzt, synergetisch, Innovativ“.- Fazit: Pfadabhängige Optimierungstendenzen und Erfahrungswissen als interdependente Ressource in der Smart Maintenance.

Martin Eisenmann ist promovierter Sozialwissenschaftler und bei der Sozialforschungsstelle in Dortmund im Fachbereich "Arbeit und Organisation im sozio-digitalen Wandel" tätig. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Digitalisierung von Arbeit in Industrie, Logistik und Instandhaltung.

• Einleitung: Komplexitätszunahme in der digitalen Instandhaltung.- Konzeptrahmen: Soziotechnische Perspektive zur Anpassungsfähigkeit und Digitalisierung von Arbeit.- Konzeptrahmen: Erfahrungswissen als Grundlage individuellen und organisationalen Arbeitshandelns in unterschiedlichen Arbeitsstrukturen.- Von der klassischen Instandhaltung zur Smart Maintenance.- Design der Forschung.- Empirische Ergebnisse: Betriebsfallstudien und Expertengespräche in der digitalen Instandhaltung und im industriellen Service.- Reflexive Betrachtung der Ergebnisse - Szenario: „Digitale Optimierung industrieller Facharbeit: Vernetzt, synergetisch, Innovativ“.- Fazit: Pfadabhängige Optimierungstendenzen und Erfahrungswissen als interdependente Ressource in der Smart Maintenance.