KI – Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme

Analysen und Vorhersagen durch maschinelles Lernen verändern die Arbeitswelt 4.0

KI-Systeme sind Software, Maschinen oder Roboter, die abstrakt beschriebene Aufgaben eigen­ständig erledigen, ohne dass jeder Schritt vom Menschen program­miert wird. Sie basieren auf Methoden des maschinellen Lernens (Teil­gebiet der künstlichen Intel­ligenz). Viele Systeme setzen Trainings­modelle ein und können mithilfe eines Lern­algorithmus im laufenden Betrieb weiter­lernen und vorab trainierte Modelle verbessern. Sie sollen sich auch an veränderte Beding­ungen und ihre Umwelt anpassen können.

KI-Technologie und Lernende Systeme haben das Potenzial, im Bereich der Informations- und Wissens­arbeit die Flut an arbeits­relevanten Informationen zu reduzieren bzw. zu kanalisieren. Lernende Roboter­systeme und KI-basierte Auto­matisierungs­lösungen im Bereich der Produktions­arbeit können stark bean­spruchende physische Tätigkeits­anteile übernehmen. Es besteht die Aus­sicht, dass Beschäf­tigte in einer KI-geprägten Arbeits­welt tendenziell verminderte Belast­ungen erfahren werden können. Dies wirkt sich im besten Fall positiv auf die Belastungs­wirkungen der Beschäf­tigten aus.

Das ifaa unterstützt seine Mitglieds­verbände und deren Mitglieds­unternehmen unter anderem durch:

Unsere Position

Künstliche Intelligenz (KI) wird die prägende Universaltechnologie des Jahrhunderts. KI bietet nicht nur allerhand Chancen für innovative Geschäftsmodelle von Unternehmen und Institutionen. Die Arbeitswelt in den Unternehmen erfährt ebenfalls umwälzende Veränderungen. Steht die Arbeitswelt derzeit im Fokus der vernetzten Digitalisierung und der Flexibilisierung von Arbeitsort, ‑zeit, ‑organisation sowie Handlungsfreiheit, so wird sie durch KI-Instrumente und Arbeitssysteme mit intelligenter Assistenz, lernende Roboter und benutzeroptimierte Informationsbereitstellung bereichert. Für die Beschäftigten bedeutet der Einsatz von KI noch mehr Flexibilität, anspruchsvollere Tätigkeiten, individuell angepasste Informationen sowie Erleichterung bei monotonen geistigen Routinetätigkeiten.

Die Bedeutung der KI für die Arbeitswelt

  • Arbeitszeit
    Supervisor and manual worker using digital tablet in metal industry

    Arbeitszeit

    KI-Lösungen können dazu beitragen, die Flexi­bilisierung und zunehmende Komplexität in der Arbeits­zeit­gestaltung durch Auto­matismen und lernende Algo­rithmen beherrsch­barer und trans­parent zu machen. Sie bieten das Potenzial, die Arbeits­zeit­gestaltung den Wünschen von Betrieben und Beschäftigten ent­sprechend pass­genauer und mit deutlich geringerem Aufwand zu realisieren, sodass Führungs­kräfte sich auf wichtige Dinge konzen­trieren können und Beschäftigte die Möglich­keit haben, über die Arbeits­zeit zunehmend eigen­verantwortlich zu entscheiden (z. B. im Rahmen von Schicht­plänen).

  • Leistungsfähigkeit

    Leistungsfähigkeit

    Künstliche Intelligenz kann die Leistungs­fähigkeit der Beschäftigten fördern und Belastungen reduzieren, z.B. in dem Routine- und Planungs­aufgaben oder Muster­erkennung von KI übernommen und Analysen und Vorher­sagen schneller und genauer durchgeführt werden können. Die Chancen bestehen darin, Arbeit mit KI individueller an den Bedürfnissen der Beschäf­tigten und den Anforderungen der Aufgaben zu gestalten. So können Beschäftigte bei ihren Aufgaben unterstützt und ggf. entlastet werden, damit ihre Leistungs­fähigkeit erhalten bleibt und die Arbeit produktiver wird. Das Risiko besteht darin, dass neuartige Belastungs­faktoren (z.B. zu starke Fremd­bestimmung, zu hohe Komplexität) nicht erkannt oder nicht beachtet werden und es durch die Arbeit für die Beschäf­tigten zu möglicher­weise die Gesund­heit beeinträch­tigenden Beanspruch­ungsfolgen kommt. 

  • Produktionssystemgestaltung

    Produktionssystemgestaltung

    Heutige Beispiele für KI-Systeme finden sich in der Bild­erkennung im Produk­tions­bereich, in Assistenz­systemen in der Montage oder in der Mensch-Roboter-Kollabo­ration: Dank funktional integrierter Mechanik, Elektronik und Steuerungs­technik können heutige Industrie­roboter bereits einfach und intuitiv bedient werden, und Mensch und Maschine können effektiv zusammen­arbeiten. Mithilfe der KI und der Aus­stat­tung mit Sensoren sollen Roboter „intel­ligenter“ und befähigt werden zu sehen, zu hören und zu fühlen. Ziel der Entwicklung ist, dass Industrie­roboter sich ohne großen Programmier­aufwand intuitiv über einfache Kommandos oder Gesten steuern lassen und durch Nach­ahmung kompletter Arbeits­abläufe selbst­ständig von „mensch­lichen Kollegen“ lernen.

Das ifaa ist Partner des Wissen­schafts­jahres 2019 – Künst­liche Intel­ligenz

Das Wissen­schafts­jahr ist eine Initiative des Bundes­ministeriums für Bildung und Forschung. Dieses Jahr beschäf­tigen sich Wissen­schaftler­innen und Wissen­schaftler aus ganz Deutsch­land mit der Künst­lichen Intel­ligenz. Das ifaa ist 2019 offizieller Partner. Mit der Initiative möchte das Ministerium den Bürgerinnen und Bürgern Wissen­schaft nah bringen. Daran beteiligt sich das ifaa mit Veröffent­lichungen, Blog­beiträgen, Informa­tionen zu Projekten und Veran­staltungen.

Weitere Informa­tionen gibt es hier:
www.wissenschaftsjahr.de

Unsere Empfehlungen

Stowasser: Die Künstliche Intelligenz verändert die Welt

Presse

„KI wird die prägende Universaltechnologie des Jahrhunderts,“ prophezeit Prof. Dr. Sascha Stowasser am Rande des diesjährigen Digital-Gipfels.

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Potenzialanalyse Arbeit 4.0

Checklisten/Handlungshilfen

Die Potenzialanalyse ist ein Instrument zur produktiven und präventiven Nutzung und Einführung künstlicher Intelligenz im Betrieb.

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Umsetzungshilfen Arbeit 4.0

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Die 79 Umsetzungshilfen Arbeit 4.0 vermitteln Hintergrundwissen und Gestaltungsempfehlungen zur Einführung künstlicher Intelligenz in den Betrieb.

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KI in der Arbeitswelt – Wie es geht und wie Betriebe ...

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... davon profitieren können zeigt die neue Potenzialanalyse! ifaa veröffentlicht ein neues Instrument zur produktiven und präventiven Nutzung der KI.

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Ihre Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. habil.
Sascha Stowasser

Institutsdirektor
Telefon: +49 211 542263-15
Telefax: +49 211 542263-37

Dr. phil.
Martina C. Frost

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Telefon: +49 211 542263-43
Telefax: +49 211 542263-37

Dipl.-Arb.-Wiss.
Veit Hartmann M. A.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Telefon: +49 211 542263-27
Telefax: +49 211 542263-37

Dipl.-Ing.
Sebastian Terstegen

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Telefon: +49 211 542263-42
Telefax: +49 211 542263-37

Publikationen

  • Frost M, Jeske T (2019) Change Management und Weiterbildung für die Arbeitswelt 4.0. In: GfA (Hrsg) Arbeit interdisziplinär analysieren – bewerten – gestalten. Bericht zum 65. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft vom 27. Februar – 1. März 2019. GfA-Press, Dortmund, Beitrag C.7.2

    Abstract

    Die Digitalisierung bietet zahlreiche neue Möglichkeiten für eine gesunde und produktive Gestaltung der Arbeitswelt. Die Entwicklung und Bereitstellung neuer digitaler Technologien am Markt erfolgt dabei mit einer hohen Dynamik. Die Einführung der Technologien in die betriebliche Praxis und die Gestaltung neuer Arbeitssituationen stellen viele Unternehmen daher vor Herausforderungen. Eine zentrale Frage ist dabei, welche Qualifikationen und Kompetenzen Führungskräfte und Beschäftigte benötigen, um mit der hohen Entwicklungsdynamik umgehen zu können und die Potenziale der Digitalisierung für die tägliche Arbeit und die Wettbewerbsfähigkeit des Betriebes nutzen zu können. Im Beitrag werden aus den aktuellen Veränderungstreibern und den damit verbundenen betrieblichen Bedarfen Qualifikations- und Kompetenzbedarfe abgeleitet und strukturiert beschrieben. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Umgang mit der Veränderungsdynamik in der Arbeitswelt.

    Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Martina Frost, Tim Jeske, Qualifizierung, künstliche Intelligenz, Veränderungsprozess, Kompetenzbedarf, Lernformen 4.0
  • Frost M, Jeske T, Terstegen S (2019) Die Zukunft der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz gestalten. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 114(6):359–363

    Abstract

    Digitale Technologien und selbstlernende Software (inkl. Künstliche Intelligenz, KI) verändern die Art und Weise, wie wir in Zukunft arbeiten werden. Dies stellt viele Betriebe vor die Herausforderung, neuartige Lösungen und Maßnahmen für eine produktive, sichere und gesundheitsgerechte Arbeitsgestaltung mit KI zu generieren und umzusetzen. In diesem Beitrag werden erste Beispiele sowie zwei konkrete Instrumente zur Nutzung von KI für eine produktive und präventive Arbeitsgestaltung vorgestellt.

    Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Martina Frost, Tim Jeske, Sebastian Terstegen
  • Frost M, Sandrock S (2019) Führung und selbstlernende Software – hinderliche und förderliche Faktoren für die Motivation von Beschäftigten in der Arbeitswelt 4.0. In: GfA (Hrsg) Arbeit interdisziplinär analysieren – bewerten – gestalten. Bericht zum 65. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft vom 27. Februar – 1. März 2019. GfA-Press, Dortmund, Beitrag A.1.1

    Abstract

    Mit der Einführung neuer Technologien bzw. künstlicher Intelligenz in die Betriebe verändert sich auch die Arbeit von Führungskräften. Der Beitrag stellt ein, im Rahmen des BMBF-Forschungsprojekts Prävention 4.0 entwickeltes, theoretisches Rahmenmodell des Führungspro-zesses in der Arbeitswelt 4.0 vor (in Anlehnung an Nerdinger 2012). Dieses macht deutlich, dass Führung nach wie vor als ein Prozess der Einflussnahme auf andere Menschen beschrieben wird, dieser Führungsprozess jedoch ergänzt wird, durch eine neue Form der Assistenz – die selbstlernende Software. Diese Assistenz kann die Führungskraft bei Entscheidungen sowie der Ausführung von Planungs-, Routine- und Lenkungsaufgaben unterstützen, verändert aber auch die Aufgaben und die Rolle der Führungskraft sowie ggf. das erforderliche Führungsverhalten, um die Leistungsfähigkeit und Motivation von Beschäftigten zu fördern und zu erhalten. Förderliche und hinderliche Faktoren werden im Beitrag basierend auf dem vorgestellten theoretischen Rahmenmodell diskutiert.

    Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Arbeits- und Gesundheitsschutz, Arbeitswelt der Zukunft, Martina Frost, Stephan Sandrock, Software 4.0, künstliche Intelligenz, Motivation, Führung
  • Frost MC (2019) Künstliche Intelligenz erfolgreich im Betrieb nutzen. Experten des Verbundprojekts Prävention 4.0 stellen neue „Tools“ für die Arbeitsgestaltung der Zukunft auf Pressekonferenz vor. Betriebspraxis und Arbeitsforschung (236):48–53

    Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Arbeitsgestaltung/Ergonomie, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Martina Frost
  • Seim C (2019) Digitalisierung und künstliche Intelligenz – wir Deutschen sollten stärker zeigen, was wir können! Andreas Pinkwart und Sascha Stowasser zur digitalen Zukunft [Interview mit Prof. Dr.-Ing. Sascha Stowasser und Prof. Dr. rer. pol. Andreas Pinkwart]. Betriebspraxis & Arbeitsforschung (235):4–9

    Abstract

    Seit Juni 2017 ist Professor Andreas Pinkwart (FDP) Minister für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie im Kabinett Laschet. Zuvor war der Volkswirt Lehrstuhlinhaber für Innovationsmanagement und Entrepreneurship an der HHL Leipzig Graduate School of Management. Im Gespräch mit ifaa-Direktor Professor Sascha Stowasser und Carsten Seim äußerte er sich zu Fragen rund um künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung. Der Ingenieurwissenschaftler Stowasser beschäftigt sich am ifaa und am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) unter anderem mit der Arbeits- und Betriebsorganisation der Zukunft.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Sascha Stowasser, Digitalisierung, Metall- und Elektroindustrie, lernende Systeme, KI, Lean Management, ortsflexible Arbeit, zeitflexible Arbeit
  • Stowasser S (2019) Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Arbeitswelt. In: Gronau N (Hrsg) Künstliche Intelligenz in der Fabrik. GITO-Verlag, Berlin, S 55–78

    Abstract

    Im Rahmen der Anwenderkonferenz „Künstliche Intelligenz in der Fabrik“ referierten am 28. Mai 2019 ausgewiesene Experten über die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Fabrik. Die eintägige Konferenz wurde von Prof. Dr. Norbert Gronau mit einer Keynote zum Thema Chancen und Herausforderungen von KI für die Industrie eröffnet. Vorgestellt wurden Lösungsansätze zur Umsetzung von KI in betrieblichen Informationssystemen, für die Überwachung von Maschinen und für komplexe Produktionsprozesse.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sascha Stowasser, lernende Systeme, künstliche Intelligenz
  • Terstegen S (2019) Buchvorstellung: Künstliche Intelligenz – Technologie, Anwendung, Gesellschaft. Betriebspraxis & Arbeitsforschung (236):59

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sebastian Terstegen, künstliche Intelligenz
  • Terstegen S (2019) Glossar: Künstliche Intelligenz. Betriebspraxis & Arbeitsforschung (235):56–57

    Abstract

    Es ist schwierig, eine allgemeine Definition des Begriffs der künst­lichen Intel­ligenz (KI) zu finden. Zunächst ist die KI ein Teil­gebiet der Informatik. In dieser Wissen­schafts­domäne werden Systeme, Verfahren und Algo­rithmen entwickelt, die kognitive Fähig­keiten wie Lernen, Planen und Problem­lösen nachbilden und in einem Computer realisieren. Zugleich werden mit dem Begriff künst­liche Intel­ligenz auch Computer­systeme bezeichnet, die ein menschen­adäquates Verhalten zeigen beziehungs­weise sich so verhalten, dass eine mensch­liche Intelligenz voraus­gesetzt werden könnte.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sebastian Terstegen, lernende Systeme, künstliche Intelligenz, KI
  • Terstegen S (2019) Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt. Leistung & Entgelt (2):3–45

    Abstract

    Im Zuge der Industrie 4.0 und der fort­schreit­enden Digitali­sierung in der Produktions­industrie, durch die intelli­gente Vernetzung verschied­ener IT-Systeme im Rahmen der vertikalen Inte­gration und durch den Einsatz vernetzter cyber-physischer Systeme fallen umfassende Daten­ströme an, die für unterschied­lichste Auswertungen zusammen­geführt werden können. Die entstehenden Daten­mengen können mithilfe entsprech­ender Techniken systema­tisch zum Zwecke der Prozess- oder Produkt­innovation sowie Entwicklung neuer Geschäfts­modelle analysiert werden. Mit Industrie 4.0 wurde sozusagen eine zentrale Voraus­setzung dafür geschaffen, dass Methoden der künstlichen Intelligenz als Erweiterung von Industrie 4.0 nun Einzug in industrielle Produktions­prozesse halten und hier zusätzliche Produk­tivitäts­gewinne ermöglichen. KI-Technologien sind als Methoden und Verfahren zu verstehen, die es technischen Systemen ermöglichen, ihre Umwelt wahrzunehmen, das Wahr­genommene zu erarbeiten, und selbstständig Probleme zu lösen, Entscheid­ungen zu treffen und aus den Konse­quenzen dieser Entscheid­ungen und Handlungen zu lernen. Der aktuell sehr prominent diskutierte KI-Begriff bezieht sich im Wesent­lichen auf das tiefe Lernen mit Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN). Tiefes Lernen orientiert sich in Grund­zügen an der Funktions­weise biologischer neuronaler Netze im mensch­lichen Gehirn und bezeichnet Algorithmen, die mithilfe der nach­gebildeten Netz­strukturen von Nerven­zellen lernen können. Die wesentlichen Anwendungen, bei denen KI-basierte Verfahren und Systeme eingesetzt werden können, sind Predictive Analytics, ein optimiertes Ressourcen­mana­gement, die Qualitäts­kontrolle, intelligente Assistenz­systeme, das Wissens­management, die Robotik, autonomes Fahren, eine intelligente Automa­tisierung sowie intelligente Sensorik.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sebastian Terstegen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Künstliche Neuronale Netze, KNN, Big Data Analytics, künstliche Intelligenz, KI
  • Stowasser S (2018) Die Künstliche Intelligenz verändert die Welt – Deutschland muss aufholen. Personalpraxis und Recht (11–12):221

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sascha Stowasser, künstliche Intelligenz, KI
  • Terstegen S, Jeske T, Weber MA (2018) Technologiekarten zu Digitalisierung und Industrie 4.0. ifaa, Düsseldorf

    Abstract

    Aktuell entsteht durch die Digitali­sierung bzw. die zunehmende Nutzung digitaler Techno­logien in der Produktion die sogenannte Industrie 4.0. Dabei betreffen digitale Techno­logien den Umgang mit Informa­tionen bzw. Daten. Die Techno­logie­karten des ifaa bieten einen Über­blick und unter­stützen Anwender, passende Techno­logien für ihre spezifi­schen Bedarfe zu finden.

    Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Produktions- und Unternehmenssystemgestaltung, Tim Jeske, Sebastian Terstegen, Marc-André Weber, Mensch-Roboter-Kollaboration, MRK, Exoskelett, fahrerloses Transportsystem, Referenzarchitektur, 3D-Scanner, Additive Fertigung, 3D-Druck, Barcode, QR-Code, Big Data Analytics, Cloud-Computing, Computertomografie, Cyber-physisches Produktionssystem, Datenbrille, Augmented Reality, Virtual Reality, Datenstandard, Digitaler Zwilling, Echtzeitsteuerung, Einheitliche Schnittstelle, E-Kanban, 5G, Bildschirm, horizontale Integration, vertikale Integration, lernende Systeme, künstliche Intelligenz, Phablet, Sensorik, RFID, Sichtfeld-Projektion, Simulation, Smart Factory, Smart Production, Smart Product, Smartphone, Smartwatch, Tablet, WLAN, Bluetooth