Mensch-KI-Interaktion

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 ...

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 ...

Die manuelle Kommissionierung ist aufgrund der hohen Anschaffungskosten von Unterstützungssystemen nach wie vor weit verbreitet. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über bestehende Technologien, stellt einen auf Bildverarbeitung basierenden Prototyp vor und untersucht anhand der Literatur, wie die Kombination von Objekterkennung mit Sprachsystemen manuelle Arbeitsabläufe verbessern könnte. Die Ergebnisse deuten auf eine vielversprechende, kostengünstige Richtung für die Unterstützung von Mitarbeitern in der Logistik hin.