Management

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
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
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
Regulierung von humanzentrierter KI in Betrieben

Regulierung von humanzentrierter KI in Betrieben

Die HUMAINE Muster-Betriebsvereinbarung
Alexander Ranft, Fabian Hoose ORCID Icon, Claudia Niewerth ORCID Icon, Mathias Preuß, Manfred Wannöffel ORCID Icon
Die Einführung von Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) in Betrieben stellt neue Anforderungen an Regulierung und Mitbestimmung. Mit dem EU AI Act gelten seit 2025 verbindliche Vorgaben, die national mit dem Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) verknüpft werden müssen. Das regionale Kompetenzzentrum HUMAINE hat hierzu eine Muster-Betriebsvereinbarung KI (MBV KI) nach § 77 BetrVG entwickelt, die betriebliche Mitbestimmungsrechte stärkt und die europäische Regulierungspraxis praxisnah umsetzt. Flankiert durch Mitbestimmungsdialoge ermöglicht die MBV KI eine betriebsspezifische Anpassung für einen verantwortungsvollen und humanzentrierten KI-Einsatz. Der Beitrag zeigt am Beispiel ausgewählter Teile der MBV KI, wie eine Rahmen-Betriebsvereinbarung KI konkret gestaltet werden kann und diskutiert die Übertragbarkeit auch auf Betriebe ohne Betriebsrat. Die so vorgestellte MBV KI leistet einen Beitrag zur nachhaltigen, sozialpartnerschaftlich abgesicherten Gestaltung der ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 14-21 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.14
Vorstufen der GenAI-Governance durch Managementkommunikation

Vorstufen der GenAI-Governance durch Managementkommunikation

Explorative Ergebnisse aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im Ruhrgebiet
Niklas Obermann ORCID Icon, Uta Wilkens ORCID Icon, Antonia Weirich ORCID Icon, Matthias E. Cichon ORCID Icon, Jürgen Mazarov ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Die Implementierung generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) stellt neue Anforderungen an die GenAI-Governance. Dieser Beitrag präsentiert explorative Ergebnisse dazu, wie KMU aus dem Ruhrgebiet GenAI einsetzen, Risiken wahrnehmen und mit ethischen Herausforderungen umgehen. Die Daten stammen aus einer Befragung von 56 KMU und einer regionalen Fallstudie. Während institutionalisierte Governance-Mechanismen fehlen, können kommunikative Praktiken des Managements in der frühen Phase der GenAI-Implementierung als Ersatz dienen und sollten als wichtiger Vorläufer für die Entwicklung einer Governance-Struktur angesehen werden, insbesondere in KMU.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 6-13 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.6
KI-Kompetenzen für eine verantwortungsvolle Nutzung

KI-Kompetenzen für eine verantwortungsvolle Nutzung

Realistische Lernumgebungen, kritisches Denken und Rollengestaltung in Teams
Valentin Langholf ORCID Icon, Niklas Obermann ORCID Icon, Uta Wilkens ORCID Icon, Marco Kuhnke, Michael Prüfer
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 100-107 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.100
Humanzentrierung durch Adaption von KI-Arbeitssystemen

Humanzentrierung durch Adaption von KI-Arbeitssystemen

Methodengeleitete Exploration des Gestaltungsraums in transdisziplinären Teams
Florian Bülow ORCID Icon, Michael Herzog ORCID Icon, Sophie Berretta ORCID Icon, Dominik Arnold ORCID Icon, Christian Els, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
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 ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 44-53 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.144
Datenbasierte Assistenzsysteme in der Arbeitswelt

Datenbasierte Assistenzsysteme in der Arbeitswelt

Effiziente Entwicklung zielgruppenspezifischer BI-Dashboards in Unternehmen
Martin Schmauder ORCID Icon, Gritt Ott ORCID Icon, Martin Hahmann
Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 136-143 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.136
Anforderungsanalyse für Prädiktive Analytik im SCM

Anforderungsanalyse für Prädiktive Analytik im SCM

Entscheidungshilfe für Forschung und Praxis
Iris Hausladen ORCID Icon, ABM Ali Hasanat
Prädiktive Analytik eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in vielfältigen Bereichen, wie z. B. dem Supply Chain Management (SCM). Die vollständige Ausschöpfung des Potenzials ist jedoch an eine optimale Vorabidentifikation der entsprechenden Anforderungen gebunden. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein strukturiertes Konzept, das durch das komplexe und interdisziplinäre Unterfangen der Bedarfsanalyse für Prädiktive Analytik im SCM leitet. Aufgrund des generischen Charakters des entwickelten Ansatzes kann dieser für nahezu jeden Anwendungsfall in der Praxis eingesetzt werden und bietet die Möglichkeit bei Bedarf erweitert bzw. angepasst zu werden.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 86-92
Fehlermanagement in der Produktion

Fehlermanagement in der Produktion

Aktuelle Gegebenheiten und Herausforderungen in der Industrie
Johannes Prior ORCID Icon, Milan Brisse ORCID Icon, Nikita Govorov, Robert Egel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Die vorliegende Studie untersucht unter Teilnahme von 23 Unternehmen die Praxis des erfahrungsbasierten Fehlermanagements. Ziel dieser Untersuchung ist es, zentrale Kriterien für ein effektives Fehlermanagement in der Produktion zu identifizieren. Hierzu wurde ein Fragebogen mit 77 Fragen zu acht Themenbereichen entwickelt, darunter Fehlerkultur, Dokumentation, Ursachenforschung und softwaregestütztes Wissensmanagement. In der anschließenden Analyse werden positive und negative Maßnahmen herausgearbeitet, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des erfahrungsbasierten Fehlermanagements abzuleiten.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 38-45 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.38
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