Digitalisierung einer Espressomaschine

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.

Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.