Design

Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik erleben

Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik erleben

Die fischertechnik® Lernfabrik 4.0 als Entwicklungsplattform für mögliche Ausbaustufen
Jan Schickram, Tareq Albeesh, Deike Gliem ORCID Icon, Sigrid Wenzel ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 30-37 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.30
Im Braunfeld zur Industrie 4.0

Im Braunfeld zur Industrie 4.0

Lernfabriken als Schulungs- und Testumgebung für die digitale Transformation
Jakob Weber, Sven Völker ORCID Icon
Die digitale Transformation produzierender Unternehmen erfordert Ingenieure mit der Fähigkeit, den Übergang zur Industrie 4.0 praktisch zu gestalten. Dieser Beitrag stellt das Konzept einer Lernfabrik vor, die selbst einer kontinuierlichen digitalen Transformation unterliegt und damit eine Umgebung für die Entwicklung von Transformationskompetenzen schafft. Das Konzept für die digitale Transformation basiert auf digitalen Werker-Assistenzsystemen und Multiagentensystemen zur Produktionssteuerung. Sie ermöglichen eine schrittweise Integration vorhandener Ressourcen. Die Lernfabrik wird den Studierenden nicht als fertige Lösung präsentiert, sondern im Rahmen von studentischen Projekten kontinuierlich weiterentwickelt. Damit adressiert sie direkt den Mangel an qualifiziertem Personal für die Realisierung der Industrie 4.0.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 88-96
Einsatz von kollaborationsfähigen Robotern in Produktionsumgebungen

Einsatz von kollaborationsfähigen Robotern in Produktionsumgebungen

Mitarbeiterqualifikation und Akzeptanz für die Mensch-Maschine-Interaktion
Tobias Wienzek ORCID Icon, Mathias Cuypers ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 14-21 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.14
Kollegin KI?

Kollegin KI?

Kompetenzanforderungen und -vermittlung bei KI-Nutzung in der Industrie
Swetlana Franken ORCID Icon
Künstliche Intelligenz verändert Aufgaben, Rollen und Kompetenzen in (Industrie‑)Unternehmen grundlegend. Sie agiert zunehmend als Kollegin, die Entscheidungen vorbereitet, Prozesse unterstützt und mit Menschen interagiert. Der Beitrag beleuchtet zentrale Kompetenzanforderungen für die KI-Nutzung in der Industrie, stellt ein integriertes Kompetenzmodell vor und zeigt praxisnahe Strategien zur Kompetenzvermittlung auf. Ziel ist es, Unternehmen und Beschäftigte auf eine menschengerechte, kompetenzorientierte Implementierung von KI vorzubereiten, die technologische Effizienz mit menschlicher Kreativität und Urteilskraft verbindet.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 78-86
Kompetenzentwicklung für die Zukunft

Kompetenzentwicklung für die Zukunft

Trendiation als strategischer Ansatz für die Qualifizierung und Weiterbildung
Jürgen Fritz, Sebastian Busse, Ingo Dieckmann, Torsten Laub
Da Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Organisationen neu gestalten, müssen traditionelle Schulungssysteme an die sich wandelnden Qualifikationsanforderungen angepasst werden. In diesem Beitrag wird Trendiation vorgestellt – eine strukturierte Methodik zur Umsetzung neuer Trends in umsetzbare Strategien – als systematischer Ansatz für diese Herausforderung. Anhand einer workshopbasierten Anwendung, die sich mit Edutainment, Human-Centered Design und Workforce Transformation befasst, zeigen wir, wie Organisationen von der abstrakten Trendidentifizierung zu konkreten Qualifikationsanforderungen und priorisierten Schulungsinitiativen gelangen können. Die Methode erzeugt eine nachvollziehbare Ergebniskette, die Trenddefinition, Bewertung von Kompetenzlücken und Implementierungspläne umfasst. Aus Sicht der Teilnehmer zeichnet sich der Ansatz durch hohe Klarheit und praktischen Nutzen aus. Durch die Verbindung von prospektivischer Trendanalyse und ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 22-29 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.22
I4S 1/2026: Angewandte KI-Ethik am Arbeitsplatz

I4S 1/2026: Angewandte KI-Ethik am Arbeitsplatz

Eine gemeinsame Verantwortung – von der Radiologie und Sprachtherapie bis zur Montage
KI-Ethik am Arbeitsplatz liegt nicht allein in der Verantwortung von Unternehmen, sondern erfordert das bewusste Handeln von Individuen – ob Entwicklerin oder Nutzer, Führungskraft oder Mitarbeiter. Zentrale Themen drehen sich um ethische KI-Kompetenzen sowie Fragen von Governance und Arbeitnehmervertretung. Wie wird sich die Arbeitswelt von Radiologie und Sprachtherapie bis zu Montage und Qualitätskontrolle verändern?
Datenqualität und Expertise für robusten KI-Einsatz

Datenqualität und Expertise für robusten KI-Einsatz

Integration von Anomalie- und Label-Fehlererkennung in industrielle Defektdetektion
Pavlos Rath-Manakidis, Henry Huick, Erdi Ünal, Björn Krämer ORCID Icon, Laurenz Wiskott ORCID Icon
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 ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 128-135 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.128
Operationalisierung ethischer KI mit tachAId

Operationalisierung ethischer KI mit tachAId

Validierung eines interaktiven Beratungstools in zwei Anwendungsfällen aus der Fertigungsindustrie
Pavlos Rath-Manakidis, Henry Huick, Björn Krämer ORCID Icon, Laurenz Wiskott ORCID Icon
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 ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 50-59 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.50
Digital Competence Lab (DCL) für die Logopädie

Digital Competence Lab (DCL) für die Logopädie

Konzeption einer Lernplattform zur Förderung digitaler Handlungskompetenzen
Anika Thurmann ORCID Icon, Antonia Weirich ORCID Icon, Kerstin Bilda, Fiona Dörr ORCID Icon, Lars Tönges ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 110-118 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.110
KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

Ein Design-Science-Ansatz, der technische und menschliche Faktoren miteinander verbindet
Jens Pöppelbuß ORCID Icon, Kathrin Nauth ORCID Icon
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 ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 120-127 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.120
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