Produktionssystem vs. Klinsmann-Projekt

KI kann Produktionsprozesse längst analysieren, doch warum gelingt es kaum, ihre Erkenntnisse ohne Umwege zurück in die Produktion zu bringen? In der automobilen Karosserie-Serienfertigung fehlt es hierfür weniger an Daten als an ganzheitlichen Integrationskonzepten in Richtung der Maschinen. Der Beitrag zeigt, warum bidirektional kommunikationsfähige Informationssysteme hierfür entscheidend sind und welche Gestaltungsprinzipien erforderlich sind, um KI-Ergebnisse künftig wirksam in den Produktionsablauf zu integrieren.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.

Die Überprüfung des Baufortschritts, wie sie die Unikatfertigung großer Strukturen erfordert, ist aufgrund der hohen Komplexität und Individualität sehr zeit- und personalintensiv. Ziel dieses Beitrags ist die Entwicklung eines sensorbasierten Ansatzes zur Erfassung und Auswertung mehrerer Prüfmerkmale. Der Einsatz lernbasierter Modelle zur Detektion von Objekten und Ableitung relevanter Informationen bildet die Basis für die Verknüpfung von Zustand und Ablaufplan. Dies ermöglicht eine signifikante Effizienzsteigerung bei der Bauzustandskontrolle und eine fundierte Fortschrittsbewertung.

Die Gestaltung inklusiver Arbeitssysteme gewinnt vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der zunehmenden digitalen Durchdringung von Wertschöpfungsprozessen an Bedeutung. Während klassische ergonomische Ansätze primär auf der Perzentillogik basieren und damit nur einen Teil der Nutzerpopulation adressieren, eröffnet die Integration digitaler Technologien neue Möglichkeiten zur dynamischen und individuellen Anpassung von Arbeitssystemen. Der vorliegende Beitrag stellt einen konzeptionellen Handlungsrahmen für inklusive Arbeitssystemgestaltung vor, der die Dimensionen Standardisierung, Automatisierung und Kontextadaptivität integriert. Methodisch basiert der Beitrag auf einer konzeptionellen Analyse bestehender Ansätze aus Ergonomie und Human-Centered Design. Der Beitrag leistet einen theoretischen Beitrag zur Systematisierung inklusiver Arbeitssystemgestaltung und formuliert Gestaltungsbereiche für Forschung und industrielle Praxis.

Unternehmen sind zunehmend gefordert, Fach- und Arbeitskräftemangel bei steigenden Anforderungen an Produktivität, Flexibilität und Innovationsfähigkeit zu bewältigen. Während sich das Arbeitskräfteangebot nur begrenzt erweitern lässt, rückt die produktivitätsorientierte Gestaltung von Arbeitssystemen stärker in den Fokus. Autonome Systeme bieten hier erhebliches Potenzial. Ihr Einsatz erfordert neben technischen Anpassungen vor allem Veränderungen in Organisation, Kompetenzen und Arbeitsgestaltung. Im Beitrag werden empirisch fundierte Änderungsbedarfe in bestehenden Arbeitssystemen sowie damit verbundene wirtschaftliche Potenziale analysiert.

Komplementoren spielen eine zentrale Rolle bei der Wertschöpfung in digitalen Ökosystemen, verfügen jedoch nur über begrenzten Einfluss und müssen sich durch dynamische Fähigkeiten anpassen. Aufbauend auf dem „Profiting From Innovation“-Rahmenwerk untersucht diese Studie, wie sich integrative Fähigkeiten bei Komplementoren durch kooperative Routinen manifestieren. Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche von in Scopus indexierten Studien aus den Jahren 2020 bis Mitte 2025, die die Mikrofundierung „Orchestrierung von Ökosystemakteuren“ untersuchen, identifizieren wir zwei Routinecluster. Zum einen kooperieren Komplementoren untereinander durch die Auswahl geeigneter Partner, Koalitionsbildung, Ressourcenteilung und Risikoverteilung, während sie gleichzeitig kritische Ressourcen schützen. Zum anderen kooperieren sie mit Plattformbetreibern durch Interaktion über verschiedene Kanäle, Qualitätssignalisierung, Einhaltung von Governance-Vorgaben, Integration ...