Branche: Design

I4S 2/2026: Lernfabriken

I4S 2/2026: Lernfabriken

Motoren der Forschung – Lernumgebungen für die Industrie 4.0
Lernfabriken haben sich in den letzten Jahren zu zentralen Experimentierumgebungen im Kontext der vierten industriellen Revolution entwickelt. Neben ihrer Rolle als Ausbildungsstätten für Fachkräfte fungieren sie auch als Reallabore für die Wissenschaft. Diese Ausgabe von Industry 4.0 Science untersucht Lernfabriken als Einführungsorte neuer Ansätze und Technologien – ob digitale Assistenten, Cobots, Serious Gaming oder Digitale Zwillinge.
Serious Gaming und die Energiewende

Serious Gaming und die Energiewende

Kollaborativ Wissen erzeugen und interaktiv komplexe Zusammenhänge begreifen
Janine Gondolf ORCID Icon, Gert Mehlmann, Jörn Hartung, Bernd Schweinshaut, Anne Bauer
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 62-69 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.62
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?
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
Mitbestimmungsdialoge zur humanzentrierten KI-Einführung

Mitbestimmungsdialoge zur humanzentrierten KI-Einführung

Dialogisches Verfahren der Entwicklung einer betriebsspezifischen Mitbestimmungspraxis
Manfred Wannöffel ORCID Icon, Fabian Hoose ORCID Icon, Alexander Ranft, Claudia Niewerth ORCID Icon, Dirk Stüter
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderten regionalen Kompetenzzentrums „humAIne“ wurde mit dem Instrument der Mitbestimmungsdialoge ein Verfahren entwickelt, mit dem ein gemeinsames Verständnis über die komplexen Herausforderungen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) zwischen Management, Beschäftigten und Interessenvertretungen schrittweise im Dialog erarbeitet wird. Erfahrungen aus Projektpartnerbetrieben – wie Doncasters Precision Castings-Bochum GmbH (DPC) – zeigen exemplarisch auf, wie mit den Mitbestimmungsdialogen nicht nur rechtlich verbindliche Regelungen zu einer handhabbaren, betrieblich verankerten, nachhaltigen Praxis der Mitbestimmung bei KI entwickelt, sondern zugleich auch kontinuierliche Qualifizierungsprozesse für alle beteiligten Akteursgruppen im Sinne des Art. 4 und 5 des EU AI Act angestoßen werden.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 92-98 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.92
Ethische KI im Arbeitsumfeld durch wertebasierte Labels?

Ethische KI im Arbeitsumfeld durch wertebasierte Labels?

Lessons Learned aus der Anwendung des VCIO-Frameworks auf einen KI-basierten Assistenten
Natalie Martin ORCID Icon, Tobias Kopp ORCID Icon, Natalie Beyer, Jochen Wendel ORCID Icon, Steffen Kinkel ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 30-38 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.30
Lehmbauweise und Holzregale

Lehmbauweise und Holzregale

Beitrag zur Nachhaltigkeit der Lagerlogistik
Viviano De Giacomo ORCID Icon, Nathalie Fritsch ORCID Icon, Jakob Kennert ORCID Icon, Dieter Uckelmann ORCID Icon
Die Studie untersucht den Beitrag natürlicher Baustoffe, insbesondere von Lehm und Holz, zur nachhaltigen Entwicklung von Logistikimmobilien. Im Mittelpunkt steht eine Bewertung entlang ökologischer, ökonomischer und technischer Dimensionen über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Auf Basis von Literaturanalysen und Experteninterviews werden Potenziale, Restriktionen und fördernde Rahmenbedingungen identifiziert. Holz erweist sich insbesondere im Hochregalbau als technisch ausgereift und ökologisch vorteilhaft, während Lehm hohes Potenzial für energie- und ressourceneffizientes Bauen bietet. Die Arbeit schließt mit Handlungsempfehlungen für Forschung, Politik und Praxis zur Etablierung zirkulärer Bauweisen in der Logistik.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 6 | Seite 82-89
I4S 6/2025: Produktion im Weltraum

I4S 6/2025: Produktion im Weltraum

Unendliche Möglichkeiten für die Fertigung?
Die Fertigung verlässt die Erde: Was einst Science-Fiction war, wird zum strategischen Zukunftsfeld. Sinkende Startkosten und neue Raumfahrtakteure ermöglichen Produktion und Service unter Bedingungen, die auf der Erde unmöglich sind – von In-Orbit-Wartung bis zu neuartigen Herstellungsprozessen in Mikrogravitation. Die Ausgabe zeigt Chancen, Geschäftsmodelle und technologische Hürden auf dem Weg zu Wertschöpfungsketten im All.
KI-basierte Empfehlungssysteme in der Produktentwicklung

KI-basierte Empfehlungssysteme in der Produktentwicklung

Ein Framework zur Wissensgewinnung aus multimodalen Daten in industriellen Anwendungen
Sebastian Kreuter ORCID Icon, Philipp Besinger, Alexander Lichtenberg, Fazel Ansari ORCID Icon, Wilfried Sihn
Der Engineer-to-Order (ETO)-Produktionsansatz gewinnt durch die steigende Nachfrage nach individualisierten Produkten und kleinen Losgrößen zunehmend an Bedeutung. ETO verringert jedoch die Skaleneffekte der Serienfertigung, da jeder Auftrag maßgeschneiderte Engineering- und Produktionsschritte erfordert. Dieser Effizienzverlust kann durch eine bedarfsgesteuerte und kontextbezogene Informationsbereitstellung während des Produktentwicklungsprozesses reduziert werden. Ein auf semantischer Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basierendes Empfehlungssystem kann dies unterstützen, indem es i) historische Daten und Vorwissen, z. B. Zeichnungen oder Stücklisten aus früheren Projekten, analysiert und ii) Vorschläge zur Wiederverwendung von Designs oder für Designalternativen macht, und so die genannten Effekte kompensieren.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 94-101 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.94