@inproceedings{63754,
  abstract     = {{Data spaces are receiving an emerging interest in Information Systems Research and industry practice. They are central to many European research initiatives and shape the data economy in Industry 4.0. Generally, they aim to create secure environments for cross-organizational data management and sharing. Currently, there is considerable interest in developing new data spaces in Industry 4.0, also accelerated through regulatory changes. However, key questions about what precisely characterizes a data space in Industry 4.0 remain unresolved. Against this backdrop, we build a taxonomy of data spaces in the Industry 4.0 context. We identified nine distinctive dimensions and 40 corresponding characteristics among the 19 data spaces analyzed. The taxonomy enables clearer classification and nomenclature of data spaces in this context. This short paper will ignite planned further research on data spaces in Industry 4.0 and contribute to a conceptualization of a taxonomic theory for interested researchers.}},
  author       = {{Werth, Oliver and Koldewey, Christian and Uslar, Mathias and Zerbin, Julian}},
  booktitle    = {{Lecture Notes in Business Information Processing}},
  isbn         = {{9783032145178}},
  issn         = {{1865-1348}},
  keywords     = {{Industry 4.0, Taxonomy, Data spaces, Characterization}},
  location     = {{Stuttgart, Germany}},
  publisher    = {{Springer Nature Switzerland}},
  title        = {{{What Characterizes Data Spaces in Industry 4.0? Towards a Better Understanding}}},
  doi          = {{10.1007/978-3-032-14518-5_3}},
  year         = {{2026}},
}

@inproceedings{37497,
  abstract     = {{Since historical times, cartographic maps have revealed spatial relations and enabled decisions and processes. Geographic Information Systems (GIS) allow for acquisition, management, analysis, and presentation of geospatial objects. With free geospatial data becoming available through open data policies and an increasing amount of digitally connected objects in the Internet of Things (IoT), GIS are becoming indispensable to Information Systems (IS) research. However, the consideration and relevance of GIS has only been investigated rarely. We examine, how and in which fields of application GIS have been studied in the IS literature and elicit the importance of GIS regarding their design and usage. A systematic literature review leads us to develop four research propositions. Our results indicate that GIS are still an undeservedly underrepresented discipline in IS and should be more theorized, put center-stage in design-oriented research, and considered for creating superior value co-creation in service systems.}},
  author       = {{Priefer, Jennifer}},
  booktitle    = {{Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences}},
  editor       = {{Bui, T.X. and Sprague, R.H.}},
  keywords     = {{GIS, Industry 4.0, and Sustainability, geographic information systems, geospatial data, gis, information systems research, literature review}},
  title        = {{{Geographic Information Systems in Information Systems Research - Review and Research Prospects}}},
  year         = {{2023}},
}

@inproceedings{27111,
  abstract     = {{In the industry 4.0 era, there is a growing need to transform unstructured data acquired by a multitude of sources into information and subsequently into knowledge to improve the quality of manufactured products, to boost production, for predictive maintenance, etc. Data-driven approaches, such as machine learning techniques, are typically employed to model the underlying relationship from data. However, an increase in model accuracy with state-of-the-art methods, such as deep convolutional neural networks, results in less interpretability and transparency. Due to the ease of implementation, interpretation and transparency to both domain experts and non-experts, a rule-based method is proposed in this paper, for prognostics and health management (PHM) and specifically for diagnostics. The proposed method utilizes the most relevant sensor signals acquired via feature extraction and selection techniques and expert knowledge. As a case study, the presented method is evaluated on data from a real-world quality control set-up provided by the European prognostics and health management society (PHME) at the conference’s 2021 data challenge. With the proposed method, our team took the third place, capable of successfully diagnosing different fault modes, irrespective of varying conditions.}},
  author       = {{Aimiyekagbon, Osarenren Kennedy and Muth, Lars and Wohlleben, Meike Claudia and Bender, Amelie and Sextro, Walter}},
  booktitle    = {{Proceedings of the European Conference of the PHM Society 2021}},
  editor       = {{Do, Phuc and King, Steve and Fink, Olga}},
  keywords     = {{PHME 2021, Feature Selection Classification, Feature Selection Clustering, Interpretable Model, Transparent Model, Industry 4.0, Real-World Diagnostics, Quality Control, Predictive Maintenance}},
  number       = {{1}},
  pages        = {{527--536}},
  title        = {{{Rule-based Diagnostics of a Production Line}}},
  doi          = {{10.36001/phme.2021.v6i1.3042}},
  volume       = {{6}},
  year         = {{2021}},
}

@inbook{35468,
  abstract     = {{In diesem Beitrag werden Auswirkungen der Digitalisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen (Industrie 4.0) auf die Verrichtung und Organisation von Arbeit betroffener Beschäftigter (Arbeit 4.0) thematisiert. Fokussiert wird dabei, inwiefern sich Arbeitsprozesse durch die Digitalisierung der Landwirtschaftsbetriebe verändern, wie Beschäftigte die mit der Digitalisierung verbundenen Veränderungen ihrer Arbeit erleben und welche Kompetenzen aus ihrer Perspektive benötigt werden, damit sie ihrer Tätigkeit adäquat nachkommen können. Auf Basis einer Interviewstudie mit Landwirtinnen und Landwirten, die in der Milchviehwirtschaft tätig sind, werden im folgenden Beitrag nachstehende Fragen beantwortet: Wie wird der Wechsel vom traditionellen zum digitalisierten Landwirtschaftsbetrieb von den beschäftigten Landwirten erlebt und finden sich Hinweise auf Entfremdungs- bzw. Entgren- zungstendenzen? Welche Kompetenzen benötigen die Landwirtinnen und Landwirte zur Bewältigung ihrer digitalisierten Arbeitstätigkeit im Vergleich zur traditionellen Landwirtschaft und wie wurden die nun benötigten Kompetenzen zur Bewältigung der veränderten Arbeit erworben?}},
  author       = {{Goller, Michael and Caruso, Carina and Berisha-Gawlowski, Angelina and Harteis, Christian}},
  booktitle    = {{Digitalisierung am Übergang Schule Beruf Ansätze und Perspektiven in Arbeitsdomänen und beruflicher Förderung}},
  editor       = {{Heisler, Dietmar and Meier, Jörg}},
  isbn         = {{978-3-7639-6158-0}},
  keywords     = {{Digitale Transformation, Digitalisierung, Industrie 4.0, Arbeit 4.0, Landwirtschaft / digital transformation, digitalisation, industry 4.0, work 4.0, agriculture}},
  pages        = {{ 53–80}},
  publisher    = {{wbv }},
  title        = {{{Digitalisierung in der Landwirtschaft: Gründe, Optionen und Bewertungen aus Perspektive von Milchviehlandwirtinnen und -landwirten}}},
  doi          = {{10.3278/6004725w}},
  volume       = {{56}},
  year         = {{2020}},
}

@inbook{35836,
  abstract     = {{Digitalisierung ist derzeit ein viel diskutiertes Thema. Mit ihr werden derart tief grei- fende Veränderungen der Gesellschaft und Arbeitswelt erwartet, dass sie häufig als digitale Revolution bezeichnet wird. Gleichzeitig wirft die Auseinandersetzung mit diesen antizipierten Veränderungen viele noch unbeantwortete Fragen auf. Diese umfassen unter anderem Überlegungen hinsichtlich des Substitutionspotenzials menschlicher Arbeit durch die Digitalisierung, die Frage nach der Ausgestaltung der Rolle des Menschen in der Industrie 4.0 und schließlich Erwägungen in Bezug auf die Vorbereitung und Begleitung von Beschäftigten in der digitalen Transformation. Der vorliegende Beitrag gibt Aufschluss über die Dimensionen der Digitalisierung und die derzeit diskutierten Entwicklungslinien; er befasst sich weiterhin mit den sich daraus ergebenden Herausforderungen und Bedeutungen für die industrielle Arbeit und die Beschäftigten. Abschließend werden daraus abzuleitende Implikationen für die berufliche und allgemeine Bildung diskutiert.}},
  author       = {{Berisha-Gawlowski, Angelina  and Caruso, Carina and Goller, Michael and Harteis, Christian}},
  booktitle    = {{Digitalisierung am Übergang Schule Beruf Ansätze und Perspektiven in Arbeitsdomänen und beruflicher Förderung}},
  editor       = {{Heisler, Dietmar and Meier, Jörg}},
  isbn         = {{978-3-7639-6158-0}},
  keywords     = {{Digitalisierung, Industrie 4.0, Arbeit 4.0, berufliche Aus- und Weiterbildung, allgemeine Bildung / digitalization, industry 4.0, work 4.0, vocational education and training, general education}},
  pages        = {{33–51}},
  publisher    = {{wbv}},
  title        = {{{Auswirkungen der Digitalisierung industrieller Arbeit auf die berufliche und allgemeine Bildung}}},
  doi          = {{10.3278/6004725w}},
  volume       = {{56}},
  year         = {{2020}},
}