Die Implementierung datengetriebener Assistenzsysteme konfrontiert KMU mit signifikanten Herausforderungen, die auf unvollständige Digitalisierung, hohe fachliche Anforderungen und ein dynamisches Forschungsumfeld zurückzuführen sind. Es besteht ein Mangel an praxisnahen Demonstrationsobjekten, die technische Detailtreue mit Verständlichkeit vereinen. Um diese Lücke zu schließen, wurden an einer kompakten, mobilen Werkzeugmaschine erklärende Szenarien entwickelt. Die kritischen Szenarien wie Sicherheitslücken oder Sensorausfälle werden erlebbar gemacht, wobei ausschließlich Industriekomponenten für hohe Praxisrelevanz genutzt werden. Die arbeitswissenschaftliche Relevanz liegt in der systematischen Unterstützung von KMU durch praxisnahe Methoden und angepasste Lernangebote, die Akzeptanz fördern und die Arbeitsbelastung senken. Erste Praxiseinsätze zeigen positive Rückmeldungen. Ein Erweiterungs- und Skalierungskonzept wird in Aussicht gestellt.