Soziotechnische Systeme

KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

KI-Implementierung in der industriellen Qualitätskontrolle

Ein Design-Science-Ansatz, der technische und menschliche Faktoren miteinander verbindet
Erdi Ünal ORCID Icon, Kathrin Nauth ORCID Icon, Pavlos Rath-Manakidis, Jens Pöppelbuß ORCID Icon, Felix Hoenig, Christian Meske ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 120-127 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.120
Wissenslücken mit GenAI in der Instandhaltung überbrücken

Wissenslücken mit GenAI in der Instandhaltung überbrücken

Spezifische Anforderungen und kontextbezogene Lösungen
Uta Wilkens ORCID Icon, Julian Polte ORCID Icon, Philipp Lelidis, Eckart Uhlmann ORCID Icon
Der Beitrag spezifiziert den Bedarf an Generativer Künstlicher Intelligenz für die industrielle Instandhaltung aus einer soziotechnischen Systemperspektive. Unter Betonung zweier Anforderungen, dem Zugriff auf implizites Bedienerwissen und der Priorisierung komplexer regulatorischer Anforderungen, wird eine mehrschichtige Architektur für ein kontextsensitives KI-basiertes Wartungsassistenzsystem skizziert. Das Hauptziel besteht darin, Wissenslücken mit GenAI zu überbrücken, wenn menschliches Fachwissen und implizites Wissen nicht verfügbar sind, und regulatorische Herausforderungen aufgrund vielfältiger Vorschriften zu bewältigen sind. Das KI-basierte Assistenzsystem erleichtert den Zugang zu technischem Wissen, verteilt Fachwissen und teilt implizites Wissen erfahrener Bediener über verschiedene Ebenen der Informationsverarbeitung hinweg. Der Ansatz geht über die Standardisierung hinaus und hat ein hohes Potenzial zur Verbesserung der organisationalen und individuellen ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 50-57 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.50
Arbeitszufriedenheit in Produktion und Logistik

Arbeitszufriedenheit in Produktion und Logistik

Einfluss der Digitalisierung
Christoph Glock, Eric Grosse ORCID Icon, Sven Winkelhaus
Die Einführung neuer Industrie 4.0-Technologien ändert durch Automatisierung und Digitalisierung die Arbeitsplatzmerkmale in vielen Bereichen der Industrie, v. a. der Produktion und Logistik. Je nach Ausprägung und Reifegrad werden diese Veränderungen von den Beschäftigten unterschiedlich wahrgenommen und können sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf Arbeitszufriedenheit und -motivation haben. Dieser Beitrag beleuchtet, wie sich deren Merkmale durch die Einführung von Industrie 4.0-Technologien ändern. Daneben stellt er ein Vorgehensmodell vor, das Unternehmen als Entscheidungsunterstützung dienen kann, um wichtige Implikationen für den erfolgreichen Transformationsprozess zu berücksichtigen und die menschenzentrierte Gestaltung manueller, technisch unterstützter Arbeitsplätze zu verfolgen.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 4 | Seite 53-56
Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Ein Vorgehensmodell zur Analyse
Sven Winkelhaus, Anke Sutter, Eric Grosse ORCID Icon, Stefan Morana
Die Einführung neuer Technologien im Zuge von Industrie 4.0 verspricht umfangreiche Effizienz- und Qualitätssteigerungen. Jedoch verändert die Einführung neuer Technologien auch die Arbeitsumgebung für die Beschäftigten. Wird dies vernachlässigt, kann es zu nicht antizipierten negativen Auswirkungen auf das Gesamtsystem kommen. Eine ganzheitliche Sicht auf das soziotechnische System ist notwendig, um diese Effekte bereits bei der Planung zu erkennen und negativen Effekten vorzubeugen. Hierzu wird in diesem Beitrag ein Vorgehensmodell zur Analyse der sich bei der Einführung einer neuen Technologie ergebenden Effekte vorgestellt. Mit der dargestellten Vorgehensweise ist es möglich, strukturiert den Analyseprozess zu durchlaufen und individuell Maßnahmen abzuleiten, um das soziotechnische Gesamtsystem aktiv zu gestalten.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 45-48 | DOI 10.30844/I40M_21-3_S45-48