Veröffentlichungen

unter Mitwirkung von Yannick Peifer

  • Helgenberger F, Peifer Y, Weber MA (2022) Qualifizierungsherausforderungen von Arbeitspersonen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in einer Mensch-Roboter-Kollaboration. In: GfA (Hrsg) Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten. Bericht zum 68. Arbeitswissenschaftlichen Kongress vom 02. - 04. März 2022, ISBN 978-3-936804-31-7, GfA-Press, Sankt Augustin, Beitrag B.8.1

    Abstract

    Im Rahmen der Industrie 4.0 eröffnen sich mithilfe moderner Technologien neue Interaktionsformen, die eine individuelle Gestaltung von Arbeitsprozessen ermöglichen. Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) kombiniert die Stärken eines Menschen mit denen eines Roboters. Diese Kombination eröffnet das Potenzial einer effizienten und qualitativ hochwertigen Fertigung. Mittels Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in diese Roboter können autonome Entscheidungen getroffen und weitreichende neue Potenziale der MRK aufgezeigt werden. In diesem Zusammenhang sind jedoch viele Herausforderungen seitens der Qualifizierung von Arbeitspersonen zu beachten, die in diesem Beitrag dargelegt werden.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Digitalisierung/Industrie 4.0, Yannick Peifer, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Mensch-Roboter-Kollaboration, künstliche Intelligenz
  • Peifer Y, Jeske T, Hille S (2022) Artificial Intelligence and its Impact on Leaders and Leadership. Procedia Computer Science, Volume 200, S. 1024-1030. www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922003106

    Abstract

    An increasing networking of IT systems as well as the use of cyber-physical systems in the industrial environment are raising the current amount of data. To process this enormous amount of data and derive conclusions companies use Artificial Intelligence (AI) more frequently. The increasing application and use of AI have a significant impact on socio-technical work systems. In particular, challenges and requirements for leaders and leadership can be identified. Accordingly, leaders and leadership are crucial for implementing and using AI successfully. This and the dynamic development of AI require further research on its impact on leaders and leadership for supporting companies with practice-proven guidelines and recommendations. For developing those a comprehensive analysis of existing literature has been conducted and will be the basis for further steps. The literature analysis’ results were grouped into four main clusters: Strategic Transformation Process, Qualification and Competencies, Culture and Human-AI Interaction. The results are presented in detail and an outlook on the further steps of research and development will be given.

    Zuordnung der Publikation: humAIn work lab, KI/Lernende Systeme, Yannick Peifer, Sven Hille, Tim Jeske, Maschinelles Lernen, Deep Learning
  • Peifer Y, Jeske T, Hille S (2022) Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Führungskräfte und Führung. In: GfA (Hrsg) Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten. Bericht zum 68. Arbeitswissenschaftlichen Kongress vom 02. - 04. März 2022, ISBN 978-3-936804-31-7, GfA-Press, Sankt Augustin, Beitrag C.3.8

    Abstract

    Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unter-nehmen vor Herausforderungen und hat zugleich einen wachsenden Ein-fluss auf die Arbeitsgestaltung. Der vermehrte Einsatz von KI verändert hierbei die Anforderungen, denen sich Führungskräfte gegenübersehen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt fehlt es Unternehmen noch an Unterstützung durch praxisnahe Handlungsempfehlungen. Diese werden im Rahmen des Forschungsprojektes humAIn work lab erarbeitet. Als Grundlage dazu wurde der aktuelle Forschungsstand mittels einer umfangreichen Literatur-analyse erhoben und anhand von fünf Kategorien strukturiert: (1) Erfolgs-faktoren des Einführungsprozesses, (2) Beschäftigungs- und Prozessaus-wirkungen, (3) KI-Qualifizierung und Kompetenzentwicklung, (4) Führungs-situation und Unternehmenskultur sowie (5) Mensch-KI-Interaktion. Die Vorgehensweise und Ergebnisse sowie ein Ausblick auf die weiteren Schritte sind im Beitrag detailliert dargestellt.

    Zuordnung der Publikation: humAIn work lab, KI/Lernende Systeme, Yannick Peifer, Sven Hille, Tim Jeske, Maschinelles Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Führungskräfte, künstliche Intelligenz, Führung
  • Peifer Y, Weber MA, Jeske T, Stowasser S (2022) Künstliche Intelligenz als Einflussfaktor auf die Qualifizierung in der Mensch-Roboter-Kollaboration. In: GfA (Hrsg) Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten. Bericht zum 68. Arbeitswissenschaftlichen Kongress vom 02. - 04. März 2022, ISBN 978-3-936804-31-7, GfA-Press, Sankt Augustin, Beitrag B.8.5

    Abstract

    Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) kennzeichnet eine direkte Zusammenarbeit von Mensch und Roboter, was durch die Sen-sorik des Roboters und seine im derzeitigen Entwicklungsstadium schwach ausgeprägte Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht wird. Zukünftig wird sich diese Zusammenarbeit weiter intensivieren. Dies lässt sich u. a. darauf zu-rückführen, dass sich die Leistungsfähigkeit der KI erhöhen wird. Kollabo-rierende Roboter werden zu lernfähigen Robotersystemen, die ihre Umge-bung wahrnehmen können. Bei der Implementierung von MRK stehen Un-ternehmen vor soziotechnischen Herausforderungen. Die Qualifizierung ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor zur nachhaltigen und sicheren Einführung. Auf Basis einer Synthese des aktuellen Forschungstands zur MRK und KI werden im Beitrag Empfehlungen zur Gestaltung aufgezeigt.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Digitalisierung/Industrie 4.0, Yannick Peifer, Tim Jeske, Sascha Stowasser, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Qualifizierung, Mensch-Roboter-Kollaboration, künstliche Intelligenz
  • Schüth NJ, Peifer Y, Weber MA (2021) Entwicklungspotenziale der Künstlichen Intelligenz für die Mensch-Roboter-Kollaboration. In: GfA (Hrsg) Arbeit HumAIne Gestalten. Bericht zum 67. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft vom 03. – 05. März 2021. ISBN 978-3-936804-29-4, GfA-Press, Dortmund, Beitrag B.5.13

    Abstract

    Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) steht für die direkte Interaktion von Mensch und Roboter in einem gemeinsamen Arbeitsraum zur gleichen Zeit. Die heutige Forschung fokussiert sich stark auf physische Auswirkungen des MRK-Einsatzes. Bislang gibt es keine (verbindliche) Norm o.ä. zum Umgang mit psychischen Auswirkungen der MRK – diese Aspekte stehen erst in jüngerer Zeit vermehrt im Fokus der Forschung. Beispiele kritischer Folgen des MRK-Einsatzes auf die Psyche stellen den vermuteten Eigensinn der Technik und eine mögliche soziale Isolation bei der ausschließlichen Zusammenarbeit mit dem Roboter dar. Deshalb bedarf es bei der Entwicklung zukünftiger starker Künstlicher Intelligenz (KI) für MRK insbesondere der Beachtung psychologischer Aspekte. Ausgehend von einer Darstellung des Potenzials Maschinellen Lernens und des aktuellen KI-Entwicklungsstandes bei MRK soll der Beitrag Anregungen zur Weiterentwicklung, insbesondere unter Berücksichtigung psychologischer Empfehlungen, geben.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Yannick Peifer, Nora Johanna Schüth, Marc-André Weber, Maschinelles Lernen, Mensch-Roboter-Kollaboration, MRK, künstliche Intelligenz, KI, psychische Gesundheit
  • Peifer Y, Weber MA (2020) Vorgehensmodell zur Integration der Mensch-Roboter-Kollaboration. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 115 (5): 279-282

    Abstract

    Im Kontext der industriellen Produktion gewinnt die kollaborierende Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zunehmend an Bedeutung. Die Implementierungsphasen erfordern die Analyse differenter Bereiche sowie eine strukturierte Vorgehensweise. Im Kontext der Implementierung richtet dieser Beitrag seinen Schwerpunkt auf die Darstellung von Herausforderungen sowie einem strukturierten und praxisnahen Vorgehen zur Auswahl von geeigneten Arbeitsplätzen.

    Zuordnung der Publikation: Digitalisierung/Industrie 4.0, Yannick Peifer, Mensch-Roboter-Kollaboration
  • Peifer Y, Weber MA, Jeske T, Stowasser S (2020) Human-Robot-Collaboration in the Context of Productivity Development and the Challenges of Its Implementation: A Case Study. In: Nunes IL (Hrsg) Advances in Human Factors and System Interactions. Proceedings of the AHFE 2020 International Conference on Human Factors and Systems Interaction, July 16–20, 2020, USA. Advances in Intelligent Systems and Computing, Volume 1207. Springer Nature Switzerland, Cham, S 38-44

    Abstract

    Human-Robot Collaboration (HRC) is associated with the digital transformation of industrial processes. This paper provides an overview of potential fields of HRC implementation followed by a six-step procedure for analyzing potential workplaces for HRC suitability. Finally, an industry-based case study is presented, in which this procedure was applied and a productivity increase as well as a reduction of physical strain on the workers was achieved. It is shown that a structured integration of HRC into existing workplaces is worthwhile to gain the best results both for workers as well as the operating corporation.

    Zuordnung der Publikation: Arbeitswelt der Zukunft, Yannick Peifer, Tim Jeske, Sascha Stowasser, Marc-André Weber, international publication, Produktivität, MRK