Die Lernfabrik „InTraLab“

Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...

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.