In hochautomatisierten Produktionsumgebungen binden allgemeine Instandhaltungstätigkeiten wie Dokumentation, Informationssuche, Koordination und Materialverwaltung einen erheblichen Anteil der verfügbaren Fachkräftekapazität. Die bisherige Forschung im Kontext von Maintenance 4.0 fokussiert überwiegend auf technische Prognosemodelle und Anlagenüberwachung; empirische Evidenz zur arbeitsnahen Entlastung administrativer Routinen durch integrierte Assistenzlösungen liegt bislang nur fragmentarisch vor. Die vorliegende Masterarbeit untersucht, welche Anforderungen digitale Assistenzlösungen erfüllen müssen, damit kapazitätsbindende allgemeine Instandhaltungstätigkeiten nachvollziehbar reduziert werden und gleichzeitig eine hohe Mitarbeitendenakzeptanz sowie nachhaltige Nutzung sichergestellt werden. Die empirische Grundlage bilden zwölf leitfadengestützte Expert:inneninterviews in der Cockpitfertigung am Standort Wackersdorf, die mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2022) ausgewertet wurden. Insgesamt wurden 1.244 Textsegmente in fünf Hauptkategorien und 21 Unterkategorien kodiert. Die Ergebnisse zeigen eine ausgeprägte Wahrnehmungsdiskrepanz: Während operative Mitarbeitende den allgemeinen Tätigkeitsanteil auf 60 bis 80 Prozent schätzen, liegt die Einschätzung auf Managementebene bei 30 bis 40 Prozent. Als stärkste Belastungsquellen wurden Dokumentations-, Informations- und Materialaufwände identifiziert. Die Nutzungsbereitschaft gegenüber Assistenzlösungen ist hoch, hängt jedoch wesentlich von wahrgenommenem Nutzen, Bedienbarkeit, aktiver Einbindung und begleitender Qualifizierung ab. Die Arbeit schlussfolgert, dass digitale Assistenzlösungen als prozessintegrierte Unterstützungssysteme gestaltet werden müssen und ihre Wirksamkeit von einem strukturierten Veränderungsmanagement abhängt, das die Perspektiven beider Hierarchieebenen aktiv berücksichtigt.