Branche: Intelligente Objekte

Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) unterstützen Mitarbeitende zunehmend bei komplexen Entscheidungsprozessen. Dazu müssen Mitarbeitende die Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Empfehlungen valide beurteilen. KI-Ethik-Labels sollen Mitarbeitenden bei dieser Einschätzung helfen und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Lösungen befördern. Die AI Ethics Impact Group entwickelte hierfür ein Label, das auf dem VCIO-Framework (Values, Criteria, Indicators, Observables) basiert und dezidiert relevante ethische Werte adressiert. Jedoch sind solche Labels noch wenig verbreitet, weshalb kaum Erfahrungswerte aus der praktischen Anwendung vorliegen. Damit bleiben die praktische Umsetzbarkeit und der Nutzen von KI-Labels unklar. Der geplante Beitrag bietet einen Überblick über existierende Labels für KI-Systeme, beleuchtet das VCIO-Framework in der Anwendung auf einen konkreten Anwendungsfall aus der Praxis und leitet Handlungsempfehlungen für die Gestaltung ethischer KI ab.

Die Re-Humanisierung industrieller Arbeit hat sich zu einem zentralen Schwerpunkt in der For-schung zu Industrie 4.0/5.0 entwickelt, wobei der Fokus auf der Stärkung menschlicher Arbeits-kräfte inmitten fortschreitender Automatisierung liegt. Ein Paradebeispiel für diesen menschen-zentrierten Ansatz bildet die Unterstützung von ArbeitnehmerInnen mit Beeinträchtigungen durch digitale Werkerassistenzsysteme. Diese Technologien sollen die Produktivität steigern, um so die Integration von Menschen mit Beeinträchtigungen in industrielle Tätigkeiten zu för-dern. Aber können sie die Arbeitserfahrung wirklich verbessern? Diese ethnographische Studie präsentiert Erkenntnisse aus zwei Jahren Entwicklung und Anwendung von Augmented Reality in einer geschützten Holzwerkstatt. In diesem Zeitraum wurden über 30 Technologie-Sessions und Interviews mit ArbeitnehmerInnen mit unterschiedlichen Beeinträchtigungen durchgeführt. Unsere Erfahrungen stellen die Schilderung der industriellen ...

Unterstützungssysteme wie Exoskelette können die Belegschaft an industriellen Arbeitsplätzen entlasten, indem sie die physischen Beanspruchungen gezielt reduzieren. Für die Absicherung der Entwicklung von Exoskeletten wurde eine Simulationspipeline erstellt. Diese nutzt muskuloskelettale Menschmodelle, die mit einem Exoskelettmodell gekoppelt sind. Diese Kopplung ermöglicht detaillierte Analysen der biomechanischen Interaktion zwischen Mensch und Exoskelett. Durch die Implementierung von Exoskelettstrukturen und deren Integration in bestehende muskuloskelettale Modelle soll die Entwicklung von Exoskeletten optimiert und gleichzeitig deren biomechanische Effekte verbessert werden.

Die manuelle Kommissionierung ist aufgrund der hohen Anschaffungskosten von Unterstützungssystemen nach wie vor weit verbreitet. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über bestehende Technologien, stellt einen auf Bildverarbeitung basierenden Prototyp vor und untersucht anhand der Literatur, wie die Kombination von Objekterkennung mit Sprachsystemen manuelle Arbeitsabläufe verbessern könnte. Die Ergebnisse deuten auf eine vielversprechende, kostengünstige Richtung für die Unterstützung von Mitarbeitern in der Logistik hin.

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.

Die rasante Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz weist der produzierenden Industrie neue Wege inmitten des Fachkräftemangels. Mit Large Language Models lassen sich Produktionsabläufe in mittelständischen Unternehmen potenziell effizienter machen. Doch woran bemisst sich diese Stärke genau? Zentrale Einsatzfelder wie Kommunikation, Weiterbildung und Wissensmanagement zeigen, warum auch hier viel von der Akzeptanz der Mitarbeitenden abhängt.