Prozesswissen durch Künstliche Intelligenz sichern und transferieren

Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.

Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.

Die fischertechnik® Lernfabrik 4.0 hat sich als geeignete Experimentierumgebung zur Erprobung Digitaler Zwillinge erwiesen. Abhängig vom angestrebten Reifegrad reichen die Funktionen eines Digitalen Zwillings von der reinen Zustandsüberwachung über Prognosen bis hin zur operativen Steuerung von Produktions- und Logistiksystemen. Zur systematischen Einordnung dieser Funktionen wird in diesem Beitrag ein Reifegradmodell vorgestellt, das als Orientierungsrahmen für den Aufbau eines Digitalen Zwillings dient. Darauf aufbauend werden ausgewählte Anwendungsfälle in einer Test- und Entwicklungsumgebung umgesetzt, die auf einer Systemarchitektur mit mehrstufiger Schichtlogik basiert. Anhand erster Umsetzungen werden Einsatzzwecke, relevante Methoden sowie typische Herausforderungen und Potenziale für den Transfer in reale Fabrikumgebungen aufgezeigt.

Die Einführung neuer Technologien stellt insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) eine große Herausforderung dar. Gleichzeitig müssen sich KMU dieser Herausforderung stellen, um technologisch und wirtschaftlich Schritt halten zu können. Hierbei stellt die Akzeptanz der Beschäftigten eine wichtige Größe dar, wenn Technologieeinführung und dauerhafte Nutzung erfolgreich sein sollen. Zentralen Einfluss auf die Schaffung von Akzeptanz gegenüber diesen neuen Technologien hat der Einführungsprozess. Anhand der Implementierung kollaborationsfähiger Robotik wird dieser Einführungsprozess beispielhaft aufgearbeitet, um die wesentlichen Einflussfaktoren auf die Akzeptanz der Beschäftigten und die Bedeutung von Trainingsmaßnahmen herauszuarbeiten. Der Beitrag macht deutlich, wie der Einführungsprozess und die Qualifikation der Beschäftigten dabei nahtlos ineinandergreifen und sich gegenseitig beeinflussen.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) transformiert Arbeitspraktiken in der industriellen Qualitätskontrolle grundlegend. Dieser Beitrag untersucht, wie technische Ansätze zur Datenqualität und Modelltransparenz einen ethischen KI-Einsatz unterstützen – insbesondere die Handlungsfähigkeit, das Vertrauen und eine nachhaltige Arbeitsgestaltung in automatisierten Oberflächeninspektionssystemen (ASIS). Wir identifizieren Herausforderungen wie Datenineffizienz, variable Modellzuverlässigkeit und begrenzte KI-Expertise, die ein menschenzentriertes Design sowie verantwortungsvolles Datenmanagement erfordern. Gemeinsam mit ASIS-Anbietern entwickelte und mit ASIS-Anwendern getestete Pilotlösungen zeigen, dass KI-Systeme Fachpersonal effektiv unterstützen und deren Fähigkeiten erweitern müssen. Wir schlagen technische Lösungen zur Erkennung von Anomalien, Label-Fehlern und Domain Drift vor, um die Modellzuverlässigkeit zu erhöhen. Transparenz in der Datenqualität stärkt ...