Künstliche Intelligenz

Audioimmersives Lernen in der beruflichen Weiterbildung

Audioimmersives Lernen in der beruflichen Weiterbildung

Von linearer Audiowiedergabe zu KI-gestützten und dialogischen Lernbegleitern
Tim Beichter, Vanessa Hartmann, Katharina Hölzle ORCID Icon, Manuel Kaiser
Künstliche Intelligenz rückt vermehrt in den Fokus der beruflichen Weiterbildung zur Personalisierung der individuellen Lernreisen. Gleichzeitig sind Audioformate ein wünschenswertes Format der Lernenden, das zunehmendes Interesse erhält. Ein Konzept eines KI-gestützten Audioformates, sowie Potenziale des Zusammenspiels von künstlicher Intelligenz und Audio bleiben jedoch bislang unberücksichtigt und erfordern daher eine konzeptionelle Betrachtung über die möglichen Gestaltungsmöglichkeiten.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 102-108 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.12
Kompetenzsicherung für die Verifikation und Validierung von Simulationsmodellen

Kompetenzsicherung für die Verifikation und Validierung von Simulationsmodellen

Anforderungen an eine KI-gestützte Assistenz in Produktion und Logistik
Sigrid Wenzel ORCID Icon, Felix Özkul ORCID Icon, Robin Sutherland ORCID Icon
Lässt sich die Gültigkeit und Glaubwürdigkeit von Simulationsmodellen und Daten für die Simulation in Produktion und Logistik mit Künstlicher Intelligenz (KI) ermitteln? Welche Anforderungen müssen KI-Assistenzen erfüllen, damit sie Experten bei der Verifikation und Validierung unterstützen und diese gleichzeitig ihre Kompetenz sichern können? Zu ihren Erwartungen und Wünschen werden Simulationsexperten befragt, um die tatsächlichen Anforderungen der Community an KI-Assistenzen im Kontext des Einsatzes der ereignisdiskreten Simulation zu identifizieren und ihre Umsetzung voranzutreiben.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 24-33 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.3
KI in der industriellen Produktion verständlich vermitteln

KI in der industriellen Produktion verständlich vermitteln

Anforderungen an KI-Demonstratoren zur Förderung von Akzeptanz
Jennifer Link ORCID Icon, Markus Harlacher ORCID Icon, Colin Srebny, Sascha Stowasser ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 6-14 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.1
KI-gestützte Bereitstellung von Erfahrungswissen 

KI-gestützte Bereitstellung von Erfahrungswissen 

Praktische Erfahrungen aus Unternehmensfällen
Martin Schmauder ORCID Icon, Gritt Ott ORCID Icon, Bianca Windisch
Die Nutzung von Erfahrungswissen ist für Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor. Der vorliegende Beitrag analysiert anhand von vier betrieblichen Fallstudien die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen beim Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg solcher Systeme maßgeblich von der strategischen Entwicklung und Pflege der Wissensbasis sowie von der Einbindung der Beschäftigten abhängt.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 128-135 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.15
Arbeitsgestaltung beim Einsatz autonomer Systeme

Arbeitsgestaltung beim Einsatz autonomer Systeme

Analyse von Änderungsbedarf zur Kompensation von Fachkräftemangel mit autonomen Systemen
Tim Jeske ORCID Icon, Sascha Stowasser ORCID Icon, Nicole Ottersböck, Sebastian Terstegen, Rasmus Adler ORCID Icon
Unternehmen sind zunehmend gefordert, Fach- und Arbeitskräftemangel bei steigenden Anforderungen an Produktivität, Flexibilität und Innovationsfähigkeit zu bewältigen. Während sich das Arbeitskräfteangebot nur begrenzt erweitern lässt, rückt die produktivitätsorientierte Gestaltung von Arbeitssystemen stärker in den Fokus. Autonome Systeme bieten hier erhebliches Potenzial. Ihr Einsatz erfordert neben technischen Anpassungen vor allem Veränderungen in Organisation, Kompetenzen und Arbeitsgestaltung. Im Beitrag werden empirisch fundierte Änderungsbedarfe in bestehenden Arbeitssystemen sowie damit verbundene wirtschaftliche Potenziale analysiert.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 44-50 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.5
MTM-Analysen mithilfe von KI und regelbasierten Algorithmen

MTM-Analysen mithilfe von KI und regelbasierten Algorithmen

Ein Ansatz zur Interpretation von textuell beschriebenen Arbeitsabläufen
Constantin Eckart ORCID Icon, Martin Benter ORCID Icon, Peter Kuhlang ORCID Icon
Die MTM-Methoden sind ein bewährter Standard zur Analyse und Gestaltung menschlicher Arbeitsabläufe. Arbeitsplaner stehen bei der Anwendung jedoch weiterhin vor der Herausforderung, diese Methoden richtig und effizient anzuwenden. Künstliche Intelligenz – insbesondere Large Language Models – hat das Potenzial, hier einen wichtigen Beitrag zu leisten. Beim Einsatz von KI ergeben sich jedoch berechtigte Fragen hinsichtlich der Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLMs mit einem regelbasierten Algorithmus, um gezielt wichtige Informationen aus textlichen Prozessbeschreibungen, wie Arbeitsanweisungen, zu extrahieren, die für MTM-Analysen erforderlich sind. Anschließend werden diese entsprechend dem MTM-Regelwerk in Analysen übersetzt. Dieses Vorgehen trägt dazu bei, dass die Ergebnisse für den Anwender nachvollziehbar aus den Eingangsdaten abgeleitet werden.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 62-69 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.7
KI-Organisation als neues Arbeitsparadigma

KI-Organisation als neues Arbeitsparadigma

Implikationen für individuelle und organisatorische Veränderungen
Katharina Hölzle ORCID Icon, Leonie Krauch, Wolfgang Beinhauer ORCID Icon, Carsten Schmidt, Josephine Hofmann ORCID Icon
Reicht es aus, Mitarbeitende im Umgang mit KI-Werkzeugen zu schulen oder erfordert die KI-Organisation völlig neue Kompetenzen? Der Beitrag stellt ein Digital-Enablement-Modell mit drei Kompetenzdimensionen vor und zeigt anhand eines am Fraunhofer IAO erprobten Upskilling-Programms, wie Organisationen die KI-Adoptionslücke nachhaltig überwinden können.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 94-100 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.11
KI-Zertifizierung wirksam gestalten

KI-Zertifizierung wirksam gestalten

Erkenntnisse aus etablierten Zertifizierungsfeldern für die Normierung humanzentrierter KI
Katharina Morsch ORCID Icon
Zertifizierungen für humanzentrierten KI-Einsatz gewinnen an Bedeutung – als Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb, als Antwort auf regulatorische Erwartungen und als Instrument zur Gestaltung eines menschgerechten Arbeitsumfelds. Doch woran lässt sich erkennen, ob ihre Anforderungen wirklich ankommen? Auf Basis von Experteninterviews aus etablierten Zertifizierungsfeldern zeigt dieser Beitrag: Die entscheidende Frage wird nicht im Audit beantwortet, sondern in der Zeit zwischen den Audits. Nicht das Zertifikat entscheidet, sondern die Bereitschaft von Führung und Organisation, sich dem Prozess ernsthaft zu stellen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 86-92 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.10
Open Source als Wegbereiter für intelligente Datenökosysteme

Open Source als Wegbereiter für intelligente Datenökosysteme

Wie Zusammenarbeit Souveränität prägt und Interoperabilität in industriellen Anwendungen
Anna Maria Schleimer ORCID Icon, Julia Pampus ORCID Icon
Von Lieferketten in der Automobilindustrie bis hin zu intelligenten Fabriken – Datenökosysteme versprechen eine nahtlose Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg. Doch wie können Branchen die erforderliche Infrastruktur aufbauen, ohne neue Abhängigkeiten zu schaffen? Dieser Artikel untersucht, wie Open-Source-Software als Grundlage und wirkungsvolles Instrument für souveräne, interoperable Technologien und Standards dienen kann. Allerdings ist Open-Source-Software kein Allheilmittel; vielmehr stellt sie die digitale Souveränität in aufstrebenden Datenökosystemen vor Herausforderungen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 4 | Seite 6-13 | DOI 10.30844/I4SD.26.4.1
KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

Adaptive Sprühstrahlsteuerung zur Erhöhung von Prozesssicherheit und Werkzeugstandzeit
Reinhard Schmied, Marco Susic, Christian Donhauser ORCID Icon
Das Gewindeformen erfordert eine präzise Schmierstoffapplikation, da hohe Flächenpressungen und lokale Temperaturspitzen die Werkzeugbelastung erheblich beeinflussen. Aktuelle Sprüh- und Minimalmengenschmierungssysteme (MMS) weisen trotz etablierter Technik häufig Streuverluste, unzureichende Benetzung und instabile Tropfendynamik auf. Diese wissenschaftliche Betrachtung beinhaltet und untersucht einen integrativen Ansatz zur adaptiven Präzisionsbeölung beim Gewindeformen, der auf Computational Fluid Dynamics (CFD)-basierter Strömungsanalyse, experimenteller Validierung und Künstliche Intelligenz (KI)-gestützten Optimierungsverfahren basiert. Im Fokus stehen Tropfengröße, Strahlgeometrie, Düsenposition und Umgebungsströmung sowie deren Einfluss auf die Benetzungsintensität. Erste simulationsgestützteVoruntersuchungen zeigen das Potenzial einer datenbasierten Optimierung zur Reduktion von Benetzungsdefiziten und zur Auslegung künftiger Regelstrategien für eine ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 76-83
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