@article{59512,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Große Sprachmodelle wie GPT-4 bieten erhebliche Potenziale für das Systems Engineering. Prompt-Engineering ermöglicht einen flexiblen Einsatz im Anforderungsmanagement, Systementwurf und in der Integration, Verifikation und Validierung ohne aufwendiges Modelltraining. Die Formulierung von Prompts und die Anwendung fortschrittlicher Techniken erfordern jedoch tiefes Domänenwissen. Der Beitrag zeigt Potenziale und Herausforderungen dieser Technik auf und illustriert praktische Anwendungsbeispiele</jats:p>}},
  author       = {{Hovemann, Aschot and Bita, Isaac Mpidi and Aldade, Abed Alrahman and von Heißen, Oliver and Dumitrescu, Roman}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{s1}},
  pages        = {{101--106}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Prompt Engineering im Systems Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2024-0139}},
  volume       = {{120}},
  year         = {{2025}},
}

@article{59513,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>The increasing complexity of modern technical systems necessitates innovative approaches such as Model-Based Systems Engineering (MBSE). In this context, using Artificial Intelligence (AI) emerges as a key enabler for practical application and efficiency improvement. This article introduces a maturity model for AI-based assistance systems in MBSE. It helps companies assess their current automation level in MBSE activities, providing a foundation for strategic planning of process improvements.</jats:p>}},
  author       = {{Bernijazov, Ruslan and Dumitrescu, Roman and Hanke, Fabian and von Heißen, Oliver and Kaiser, Lydia and Tissen, Denis}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{s1}},
  pages        = {{96--100}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{AI-Augmented Model-Based Systems Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2024-0123}},
  volume       = {{120}},
  year         = {{2025}},
}

@article{61989,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Große Sprachmodelle wie GPT-4 bieten erhebliche Potenziale für das Systems Engineering. Prompt-Engineering ermöglicht einen flexiblen Einsatz im Anforderungsmanagement, Systementwurf und in der Integration, Verifikation und Validierung ohne aufwendiges Modelltraining. Die Formulierung von Prompts und die Anwendung fortschrittlicher Techniken erfordern jedoch tiefes Domänenwissen. Der Beitrag zeigt Potenziale und Herausforderungen dieser Technik auf und illustriert praktische Anwendungsbeispiele</jats:p>}},
  author       = {{Hovemann, Aschot and Bita, Isaac Mpidi and Aldade, Abed Alrahman and von Heißen, Oliver and Dumitrescu, Roman}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{s1}},
  pages        = {{101--106}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Prompt Engineering im Systems Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2024-0139}},
  volume       = {{120}},
  year         = {{2025}},
}

@article{61962,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>The increasing complexity of modern technical systems necessitates innovative approaches such as Model-Based Systems Engineering (MBSE). In this context, using Artificial Intelligence (AI) emerges as a key enabler for practical application and efficiency improvement. This article introduces a maturity model for AI-based assistance systems in MBSE. It helps companies assess their current automation level in MBSE activities, providing a foundation for strategic planning of process improvements.</jats:p>}},
  author       = {{Bernijazov, Ruslan and Dumitrescu, Roman and Hanke, Fabian and von Heißen, Oliver and Kaiser, Lydia and Tissen, Denis}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{s1}},
  pages        = {{96--100}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{AI-Augmented Model-Based Systems Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2024-0123}},
  volume       = {{120}},
  year         = {{2025}},
}

@article{54741,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Production planning and control (PPC) is a central element in the production system and represents a key element of the transformation towards Industry 4.0. Artificial intelligence (AI) is used to evaluate information and to model and optimize systems. The article gives a systematic overview of application potentials of AI in PPS and discusses the challenges on the way towards AI-based production planning and control.</jats:p>}},
  author       = {{von Enzberg, Sebastian and Weller, Julian and Pöhler, Pascal and Kühn, Arno and Römer, Michael and Dumitrescu, Roman}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{5}},
  pages        = {{349--355}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Künstliche Intelligenz in der Produktionsplanung und -steuerung}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2024-1065}},
  volume       = {{119}},
  year         = {{2024}},
}

@article{47798,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>In diesem Beitrag wird die soziotechnische Gestaltung einer Intelligenten Personaleinsatzplanung beim Unternehmen Miele &amp; Cie. KG im Rahmen des Leuchtturmprojekts „InTime“ im Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus beschrieben. Hierzu werden die Durchführung und Auswertung einer Interviewreihe sowie das daraus erarbeitete Soll-Konzept vorgestellt.</jats:p>}},
  author       = {{Gabriel, Stefan and Bentler, Dominik and Bansmann, Michael and Andrew Latos, Benedikt and Kühn, Arno and Dumitrescu, Roman}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{1-2}},
  pages        = {{64--68}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Soziotechnische Gestaltung einer intelligenten Personaleinsatzplanung}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2023-1009}},
  volume       = {{118}},
  year         = {{2023}},
}

@article{44215,
  abstract     = {{In der zukünftigen Produktion werden der Aufbau und die Entwicklung der Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil von Unternehmen. In menschenzentrierten Montagesystemen passen sich die Mitarbeiter:innen auf der Grundlage von Lernprozessen an neue und sich ändernde Aufgaben an. Dazu muss der Bezug zu den Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen im Zuge der integrierten Produkt-und Prozessentwicklung vorgesehen werden. Daher wurde eine Methodik entwickelt, die diese Fähigkeiten explizit abbildet und sie sowohl in der Entwicklung als auch in der kurzfristigen Personaleinsatzplanung bei der Aufgabenzuordnung berücksichtigt. Zur Anwendung wurde die Methodik prototypisch in einem Software-Werkzeug umgesetzt und in Kombination mit einer diskreten ereignisorientierten Simulation erprobt.}},
  author       = {{Gräßler, Iris and Roesmann, Daniel and Pottebaum, Jens}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{3}},
  pages        = {{149--152}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Human Factors in der integrierten Produktentwicklung}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2023-1029}},
  volume       = {{118}},
  year         = {{2023}},
}

@article{44687,
  abstract     = {{Entwicklungsprojekte stehen in einem Spannungsfeld von Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität (VUCA). Resilient Requirements Engineering (RRE) ist ein vielversprechender Ansatz, diesen Rahmenbedingungen gerecht zu werden und erfolgreich zu entwickeln. Es werden Methoden aus den drei Innovationsfeldern des RRE – Vorausschau, Effizienz und Nachhaltigkeit – angewendet, um Effizienzpotenziale in der Produktentwicklung zu nutzen und frühzeitig Nachhaltigkeitsdimensionen in der Ermittlung von Stakeholderbedürfnissen zu verankern.}},
  author       = {{Gräßler, Iris and Oleff, Christian and Preuß, Daniel and Koch, Anna-Sophie}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{4}},
  pages        = {{222--225}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Resilient Requirements Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2023-1030}},
  volume       = {{118}},
  year         = {{2023}},
}

@article{33701,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial im Engineering. Der Einsatz gestattet insbesondere für Wissensarbeiter eine effiziente Arbeitsteilung, in der beispielsweise fehleranfällige und repetitive Aktivitäten unterstützt werden. Eine erfolgreiche Einführung bedarf einer vorangehenden Analyse von nutzenstiftenden Einsatzpotenzialen, bei der alle Anwendenden frühzeitig einbezogen werden. Der folgende Beitrag verdeutlicht dieses Vorgehen anhand eines realen Beispiels im Sondermaschinenbau.</jats:p>}},
  author       = {{Kharatyan, Aschot and Humpert, Lynn and Anacker, Harald and Dumitrescu, Roman and Wäschle, Moritz and Albers, Albert and Horstmeyer, Sarah}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{6}},
  pages        = {{427--431}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Künstliche Intelligenz im Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2022-1074}},
  volume       = {{117}},
  year         = {{2022}},
}

@article{33710,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Um global erfolgreich zu bleiben, wird es bald nicht mehr ausreichen, Kriterien wie ein gutes Produktdesign zu erfüllen. Stattdessen muss der Kundennutzen kontinuierlich über den Produktlebenszyklus hinaus gesteigert werden. Tech-Konzerne verzeichnen bereits Erfolge und verkörpern den Wandel schon heute. Vor diesem Hintergrund ist ein neues Leitbild in der Entwicklung und dem Betrieb von zukünftigen, technischen Systemen erforderlich. EngOps soll diesen Bedarf decken und steht für die agile Kollaboration zwischen Engineering und Operations. Alle Teile des Unternehmens sollen ständig miteinander kooperieren, um so beispielsweise wandelbare Produkte auch nach dem Verkauf entwickeln zu können.</jats:p>}},
  author       = {{Anacker, Harald and Dumitrescu, Roman and Michels, Nico and Rasor, Rik}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{6}},
  pages        = {{405--409}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{EngOps – Ein Leitbild für das agile Zusammenwirken von Engineering und Operations}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2022-1069}},
  volume       = {{117}},
  year         = {{2022}},
}

@article{33956,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Smart Services eröffnen vielfältige Geschäftsmöglichkeiten für produzierende Unternehmen und erfordern zugleich einschneidende Anpassungen ihrer häufig historisch gewachsenen Wertschöpfung. Dieser Beitrag zeigt eine Web-Applikation, die es produzierenden Unternehmen erlaubt, die erforderliche Smart-Service-Transformation zu planen. Dafür werden umfassendes Lösungswissen bereitgestellt und eine individuelle Gestaltungsempfehlungen für die zukünftige Wertschöpfung als Smart-Service-Anbieter gegeben.</jats:p>}},
  author       = {{Reinhold, Jannik and Siewert, Michael and Scholtysik, Michel and Rasor, Anja and Koldewey, Christian and Dumitrescu, Roman}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  keywords     = {{Management Science and Operations Research, Strategy and Management, General Engineering}},
  number       = {{5}},
  pages        = {{312--316}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Software-gestützte Planung der Smart-Service-Transformation}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2022-1048}},
  volume       = {{117}},
  year         = {{2022}},
}

@article{64264,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial im Engineering. Der Einsatz gestattet insbesondere für Wissensarbeiter eine effiziente Arbeitsteilung, in der beispielsweise fehleranfällige und repetitive Aktivitäten unterstützt werden. Eine erfolgreiche Einführung bedarf einer vorangehenden Analyse von nutzenstiftenden Einsatzpotenzialen, bei der alle Anwendenden frühzeitig einbezogen werden. Der folgende Beitrag verdeutlicht dieses Vorgehen anhand eines realen Beispiels im Sondermaschinenbau.</jats:p>}},
  author       = {{Kharatyan, Aschot and Humpert, Lynn and Anacker, Harald and Dumitrescu, Roman and Wäschle, Moritz and Albers, Albert and Horstmeyer, Sarah}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{6}},
  pages        = {{427--431}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Künstliche Intelligenz im Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2022-1074}},
  volume       = {{117}},
  year         = {{2022}},
}

@article{64263,
  abstract     = {{<jats:title>Abstract</jats:title>
               <jats:p>Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial im Engineering. Der Einsatz gestattet insbesondere für Wissensarbeiter eine effiziente Arbeitsteilung, in der beispielsweise fehleranfällige und repetitive Aktivitäten unterstützt werden. Eine erfolgreiche Einführung bedarf einer vorangehenden Analyse von nutzenstiftenden Einsatzpotenzialen, bei der alle Anwendenden frühzeitig einbezogen werden. Der folgende Beitrag verdeutlicht dieses Vorgehen anhand eines realen Beispiels im Sondermaschinenbau.</jats:p>}},
  author       = {{Kharatyan, Aschot and Humpert, Lynn and Anacker, Harald and Dumitrescu, Roman and Wäschle, Moritz and Albers, Albert and Horstmeyer, Sarah}},
  issn         = {{2511-0896}},
  journal      = {{Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  number       = {{6}},
  pages        = {{427--431}},
  publisher    = {{Walter de Gruyter GmbH}},
  title        = {{{Künstliche Intelligenz im Engineering}}},
  doi          = {{10.1515/zwf-2022-1074}},
  volume       = {{117}},
  year         = {{2022}},
}

@article{17395,
  author       = {{Koldewey, Christian and Reinhold, Jannik and Dumitrescu, Roman and Frank, Maximilian and Schweppe, Thomans and Melzer, Annegret}},
  issn         = {{0947-0085}},
  journal      = {{ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb}},
  pages        = {{380--384}},
  title        = {{{Gestaltung hybrider Wertschöpfung und Arbeit im Kontext von Smart Services}}},
  doi          = {{10.3139/104.112113}},
  year         = {{2019}},
}