Cyber-Physische Systeme zur smarten Steuerung von Logistiknetzwerken

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen, doch Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen ethischen Herausforderungen, die den Beteiligten zunächst oft nicht bewusst sind – von Intransparenz in der Entscheidungsfindung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu Risiken einer verfrühten Automatisierung. Dieser Beitrag stellt das Design und die Validierung von tachAId vor, einem interaktiven Beratungstool, das darauf abzielt, menschenzentrierte ethische Überlegungen in die Entwicklung von KI-Lösungen einzubetten. Es wird eine Validierungsstudie vorgestellt, die für zwei unterschiedliche industrielle KI-Anwendungen mit variierendem KI-Reifegrad durchgeführt wurde. tachAId lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf kritische ethische Überlegungen im gesamten Lebenszyklus von KI-Lösungen, die bei einer technisch orientierten Entwicklung möglicherweise übersehen werden. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch eine zentrale ...

Im Zuge der rasanten Verbreitung assistiver KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot sind Unternehmen gefordert, sich mit den Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Der Beitrag gibt auf Basis von zwei Praxisbeispielen einen Einblick, wie Unternehmen mithilfe betriebsspezifischer Risiko- und Potenzialanalysen bei der Entwicklung von Leitlinien für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz vorgehen können.

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Montage verbessern, indem sie menschliche Bewegungen vorhersagt und den Arbeitsplatz entsprechend gestaltet. Mithilfe probabilistischer Modelle wie der Gaußschen Mischmodelle (GMMs) antizipieren KI-Systeme die Bewegungen des Bedieners, um die Koordination mit Robotern zu verbessern. Diese Vorhersagesysteme werfen jedoch ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Fairness und Datenschutz gemäß EU AI Act auf. Dieser Artikel stellt eine Methode vor, die probabilistische Bewegungsmodellierung mit ethischer Bewertung mittels Z-Inspection® integriert. Eine Fallstudie unter Verwendung des Werkerassistenzsystem zeigt, wie multimodale Sensorik (Bewegung, Blick) und interpretierbare Modelle eine vorausschauende Unterstützung ermöglichen. Der Ansatz geht von der ethischen Bewertung zu einer ethisch informierten Arbeitsgestaltung über und liefert übertragbare Prinzipien sowie eine konfigurierbare Bewertungsmatrix.