Branche: Technische Dienstleistungen

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen, doch Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen ethischen Herausforderungen, die den Beteiligten zunächst oft nicht bewusst sind – von Intransparenz in der Entscheidungsfindung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu Risiken einer verfrühten Automatisierung. Dieser Beitrag stellt das Design und die Validierung von tachAId vor, einem interaktiven Beratungstool, das darauf abzielt, menschenzentrierte ethische Überlegungen in die Entwicklung von KI-Lösungen einzubetten. Es wird eine Validierungsstudie vorgestellt, die für zwei unterschiedliche industrielle KI-Anwendungen mit variierendem KI-Reifegrad durchgeführt wurde. tachAId lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf kritische ethische Überlegungen im gesamten Lebenszyklus von KI-Lösungen, die bei einer technisch orientierten Entwicklung möglicherweise übersehen werden. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch eine zentrale ...

Die digitale Transformation des Gesundheitswesens verändert die logopädische Versorgung nachhaltig. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, um die Qualität der Therapie zu sichern, Versorgungsengpässe zu adressieren und Patienten stärker in Übungsprozesse einzubinden. Gleichzeitig erweitern diese Entwicklungen das Rollenverständnis von Logopäden, die neben ihrer therapeutischen Kernaufgabe zunehmend digitale Systeme als unterstützende Werkzeuge einsetzen. Aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Anwendung ISi-Speech-Sprechen im Realsetting der Parkinson-Komplextherapie (PKT) werden in diesem Beitrag zentrale Herausforderungen der Implementierung smarter Technologien skizziert.

Eine gezielte ergonomische Gestaltung von Arbeitsplätzen und Prozessen kann den Herausforderungen der manuellen Montage entgegenwirken und die Arbeitsbedingungen verbessern. Die derzeit vorherrschende manuelle Ergonomiebewertung durch Experten ist jedoch zeit- und ressourcenintensiv. In diesem Beitrag wird eine automatisierte Bewertungsmethode vorgestellt, die auf dem Rapid Upper Limb Assessment (RULA) basiert. Ergebnisse einer Laborstudie mit einem Montageszenario weisen eine Übereinstimmung mit Expertenbewertungen nach.

Der Fokus bisheriger Arbeitssystemmodelle lag auf einer oder mehreren arbeitenden Personen, die innerhalb der definierten Systemgrenzen die einzigen (intelligenten) Akteure sind. Die Einführung generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Arbeitssysteme, insbesondere als intelligenter und autonomer Akteur (Agent) mit potenziell spezifischen sozialen Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmalen, erfordert eine Neukonzeption von Arbeitssystemen. Dieser Artikel adressiert neue Anforderungen im Zusammenhang mit der Einführung von GenAI und entwickelt ein menschzentriertes KI-gestütztes Arbeitssystemmodell, das die erheblich erweiterten Fähigkeiten von kollaborativen sozialen Robotern berücksichtigt.

In Deutschland sind Industrieunternehmen in einer zunehmend komplexen Welt mit dem demografischen Wandel und stagnierender Produktivität konfrontiert. Die manuelle Montage bleibt bei komplexen Produkten in geringen Stückzahlen unverzichtbar, doch Produktivität und Qualität leiden unter menschlicher Variabilität. Dieser Beitrag stellt ein Konzept für ein empathisches Montageassistenzsystem vor, das einen digitalen menschlichen Zwilling mit einer KI-basierten Schraubdatenanalyse in einer modularen Architektur vereint. Abweichungen im Schraubprozess werden klassifiziert, mit den abgeleiteten Zuständen der Mitarbeiter verknüpft und in Informationen und Handlungsempfehlungen überführt.

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.