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Künstliche Intelligenz (KI) kann Produktivität und Qualität steigern, dies erfordert aber ein gelungenes Zusammenspiel aus individuellen und organisationalen Kompetenzen. Diese Studie untersucht die Auswirkungen von KI-Integration auf Arbeitsergebnisse und Team-Problemlösung. In einer Laborumgebung erarbeiten Teilnehmende medizinische Empfehlungen mit zunehmender KI-Unterstützung. Erste Ergebnisse zeigen, dass Teams schneller werden, aber die Qualität abnimmt. Dies geht mit einer verringerten Fall-Durchdringung einher, wenn KI scheinbar gesicherte Erkenntnisse liefert, die jedoch nicht zur Lösung führen. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in realistischen Lernsettings und die Bedeutung des kritisch-reflexiven Denkens für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Humanzentrierter KI (HCAI) kommt insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungsbereichen große Bedeutung zu. Eine notwendige Voraussetzung für die Realisierung ist die Balance von menschlicher Kontrolle und Automatisierung durch Adaptionsfähigkeit. Für die Gestaltung auf der Ebene von Arbeitssystemen fehlt es jedoch an systematischen Ansätzen. In diesem Beitrag wird deshalb eine neue Methode entwickelt, welche transdisziplinäre Teams bei der Exploration von Gestaltungsräumen leiten kann. Basierend auf einem erweiterten Arbeitssystemmodell und Design-Structure- sowie Domain-Mapping-Matrizen können Interdependenzen strukturiert erfasst und analysiert werden. Die Anwendung in einem realweltlichen Arbeitsszenario der zerstörungsfreien Prüfung demonstriert das Potenzial für Komplexitätsreduktion, die Förderung eines gemeinsamen Verständnisses sowie die frühzeitige Identifizierung kritischer Schnittstellen. Die Methode stellt somit einen theoretisch fundierten, praktisch ...

Die Wartung von Satelliten im Orbit stellt mehrere Herausforderungen dar, da die Satellitenhardware während ihres gesamten Lebenszyklus äußeren Einflüssen ausgesetzt ist. Diese Einflüsse verschleißen die Komponenten und verursachen Veränderungen an ihrer physikalischen Struktur. In solchen Fällen können die Grenzen einfacher Demontage- und Remontageschritte erreicht sein, da die Greifflächen nicht mehr vorhanden oder geeignet sind. In diesem Artikel wird ein Ansatz zur adaptiven Schätzung der Greifposition bei der Demontage eines CubeSat vorgeschlagen. Die relevanten Komponenten werden mithilfe von CAD-Modellen und einer 3D-Kamera identifiziert. Die Greifpositionen werden auf der Grundlage der Geometrie des Greifers und der Punktwolke der Komponente bestimmt.