

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:
- die Ermittlung von Trends und Prognosen in eigenen Studien,
- die angewandte Forschung in Verbundprojekten,
- die Beobachtung des Stands der betrieblichen Umsetzung, um Praxisbeispiele zu sammeln,
- praxisnahe Vorträge, Workshops und Seminare, wie „Big Data und künstliche Intelligenz“,
- Checklisten und Handlungshilfen, wie die Potenzialanalyse Arbeit 4.0,
- die Gremienarbeit in der Plattform „Lernende Systeme“.
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
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 war Partner des Wissenschaftsjahres 2019 – Künstliche Intelligenz
Das Wissenschaftsjahr ist eine Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung. Im Jahr 2019 beschäftigten sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus ganz Deutschland mit der Künstlichen Intelligenz. Das ifaa war 2019 offizieller Partner. Mit der Initiative möchte das Ministerium den Bürgerinnen und Bürgern Wissenschaft nah bringen. Daran beteiligte sich das ifaa mit Veröffentlichungen, Blogbeiträgen, Informationen zu Projekten und Veranstaltungen.
Weitere Informationen gibt es hier:
www.wissenschaftsjahr.de

Unsere Empfehlungen
KI in der Arbeitswelt der Zukunft – Ansichten & Standpunkte
PublikationenDiese Ausgabe der LEISTUNG & ENTGELT stellt unterschiedliche Ansichten und Standpunkte aus Wissenschaft, Gewerkschaften und Arbeitgeberverbänden dar.
Potenzialanalyse Arbeit 4.0
Checklisten/HandlungshilfenDie Potenzialanalyse ist ein Instrument zur produktiven und präventiven Nutzung und Einführung künstlicher Intelligenz im Betrieb.
Umsetzungshilfen Arbeit 4.0
Checklisten/HandlungshilfenDie 79 Umsetzungshilfen Arbeit 4.0 vermitteln Hintergrundwissen und Gestaltungsempfehlungen zur Einführung künstlicher Intelligenz in den Betrieb.
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
Albrecht P, Andersen T, Börkircher M, de Meer J, Giertz JP, Jeske T et al, DIN (Hrsg), DKE (Hrsg) (2021) Deutsche Normungsroadmap "Innovative Arbeitswelt". DIN, Berlin
AbstractDie Normungsroadmap "Innovative Arbeitswelt" bietet einen Überblick zu aktuellen Entwicklungstendenzen der Arbeitswelt. Beschrieben sind Gestaltungspotenziale, die sich aus technischen Möglichkeiten (bspw. Digitalisierung) ergeben und die für die Bedarfe der Gesellschaft (bspw. Flexibilisierung von Arbeitszeit und -ort) genutzt werden können. Damit verbunden sind unter anderem Möglichkeiten zur Kompetenzentwicklung sowie zu weiteren Verbesserungen in der Gestaltung der Belastungs-Beanspruchungs-Situation des Menschen in der Arbeitswelt. In der Normungsroadmap werden mögliche Ansatzpunkte für Aktivitäten der Normung wie auch der Sozialpartner und des Gesetzgebers aufgezeigt.
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Arbeits- und Gesundheitsschutz, Arbeitsgestaltung/Ergonomie, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Industrial Engineering, Tim JeskeStowasser S, Suchy O (2021) Wie die Einführung von KI im Unternehmen gelingt. HR Journal (09.02.2021). https://www.hrjournal.de/wie-die-einfuehrung-von-ki-im-unternehmen-gelingt. Zugegriffen: 11. Februar 2021
AbstractDer Change-Prozess bei der Einführung von KI besteht aus 4 Phasen. Professor Sascha Stowasser und Oliver Suchy erläutern, wie Unternehmen vorgehen sollten.
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sascha Stowasser, Change, Change-Management, künstliche Intelligenz, KITerstegen S, Jeske T (2021) Digitalisierung und Künstliche Intelligenz nutzen – Chancen und Anforderungen der Arbeitsgestaltung. ASU Arbeitsmed Sozialmed Umweltmed 56(1):12–14
AbstractMit der zunehmenden Digitalisierung haben die Verfügbarkeit und Aktualität von Daten und Informationen in Unternehmen zugenommen und bilden eine wesentliche Grundlage für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Die Nutzung Künstlicher Intelligenz ist in den Unternehmen bedarfsgerecht zu gestalten. Dies betrifft die Unterstützung menschlicher Arbeit (ob informatorischer oder energetischer Art) genauso wie den erforderlichen Einführungsprozess.
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Digitalisierung/Industrie 4.0, Tim Jeske, Sebastian Terstegen, Cyberphysische Systeme, Arbeitssystemgestaltung, Change-Management, Daten, lernende SystemeFrost, M., Guhlemann, K., Cordes, A., Zittlau, K. & Hasselmann, O. (2020). Produktive, sichere und gesunde Arbeitsgestaltung mit digitalen Technologien und Künstlicher Intelligenz – Hintergrundwissen und Gestaltungsempfehlungen. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft. Verfügbar unter: doi.org/10.1007/s41449-020-00200-3
Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Arbeitsgestaltung/Ergonomie, Arbeitswelt der Zukunft, Digitalisierung/Industrie 4.0, Martina FrostFrost MC, Stowasser S (2020) Künstliche Intelligenz für die produktive, sichere und präventive Arbeitsgestaltung nutzen. In: Haufe Arbeitsschutz Office Professional, HI12646089
Zuordnung der Publikation: Prävention 4.0, KI/Lernende Systeme, Arbeitsgestaltung/Ergonomie, Digitalisierung/Industrie 4.0, Martina Frost, Sascha StowasserStowasser S (2020) KI revolutioniert die Arbeitswelt. Arbeit und Arbeitsrecht 75(1):4
AbstractProf. Dr.-Ing. habil. Sascha Stowasser, Direktor des ifaa, stellt in seinem Geleitwort für die Fachzeitschrift Arbeit und Arbeitsrecht die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Arbeitswelt dar.
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Digitalisierung/Industrie 4.0, Sascha Stowasser, Digitalisierung, Industrie 4.0, Arbeitswelt der Zukunft, künstliche Intelligenz, KIStowasser S, Suchy O, et al. (Hrsg) (2020) Einführung von KI-Systemen in Unternehmen. Gestaltungsansätze für das Change-Management. Whitepaper aus der Plattform Lernende Systeme, München
AbstractDie Einführung Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen bietet Chancen und Potenziale sowohl für die Beschäftigten etwa in Form von Entlastung durch KI-Systeme als auch für die Unternehmen etwa in Form von Verbesserungen in den Arbeitsabläufen oder der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle. Gleichzeitig müssen – und können – die Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen angegangen und mögliche negative Begleitimplikationen bearbeitet werden. Der Wandel in den Unternehmen kann dabei nur gemeinsam bewältigt werden. Insgesamt geht es dabei um die Gestaltung eines neuen Verhältnisses zwischen Mensch und Technik, in dem Mensch und KI-System produktiv zusammenwirken und die jeweiligen Stärken betont werden.
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sascha Stowasser, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Mitbestimmung, Change, Change-Management, lernende Systeme, künstliche Intelligenz, KI, Akzeptanz, ArbeitsgestaltungTerstegen S, Lennings F, Suchy O, Schalter K, Suarsana D (2020) Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt der Zukunft – Ansichten und Standpunkte. Leistung & Entgelt (3):3–48
AbstractUnter künstlicher Intelligenz (KI) werden derzeit überwiegend Maschinen oder (Software-)Systeme verstanden, die nach der Methode des maschinellen Lernens entwickelt wurden. Sie führen Berechnungsschritte selbstständig und ohne explizite Programmierung eines konkreten Lösungswegs durch. Somit können die Verfahren und Algorithmen aus Beispieldaten lernen und Modelle entwickeln, die dann auch auf neue, zuvor noch nicht bekannte Daten angewendet werden können. Der rasante Fortschritt bei der Entwicklung dieser Technologie resultierte in den letzten Jahren in einer Vielzahl an KI-Applikationen in Industrieunternehmen, zum Beispiel in der vorausschauenden Analyse, Qualitätskontrolle, in digitalen Assistenzsystemen, im Wissensmanagement, in der Robotik, intelligenten Automatisierung und vielen weiteren. KI kann also immer mehr, auch kognitiv anspruchsvolle Aufgaben des Menschen übernehmen.
Die Frage der Arbeitsteilung von Mensch und Maschine ist dabei noch nicht abschließend beantwortet. Es gilt eine produktive Kollaboration zwischen Mensch und Maschine zu finden. Beispielsweise dadurch, dass sich betriebliche Vertreter mit KI-Entwicklern bzw. Anbietern von KI-Systemen darauf verständigen, welche Ziele für das Unternehmen durch KI erreicht werden sollen. Eine betriebliche Folgenabschätzung kann sich auf die künftigen Arbeitsinhalte und -anforderungen, sich verändernde Belastungsprofile der Beschäftigten, Qualifikationsbedarfe in der Belegschaft sowie die Arbeitsplatzanzahl beziehen.
Gleichzeitig dürfen die neue Technologie und die sich daraus entwickelnden betrieblichen Einsatzmöglichkeiten neuer Geschäftsmodelle nicht überreguliert werden. In der Arbeitswelt der Zukunft bedarf es Mut und Freiräume, um Dinge partnerschaftlich auszuprobieren, ohne vorher im Detail geklärt haben zu können, was am Ende dabei herauskommt.Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Frank Lennings, Sebastian Terstegen, künstliche Intelligenz, KIFrost 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
AbstractDie 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 4.0Frost M, Jeske T, Terstegen S (2019) Die Zukunft der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz gestalten. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 114(6):359–363
AbstractDigitale 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 TerstegenFrost 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
AbstractMit 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, FührungFrost 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 FrostSeim 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
AbstractSeit 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 ArbeitStowasser S (2019) Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Arbeitswelt. In: Gronau N (Hrsg) Künstliche Intelligenz in der Fabrik. GITO-Verlag, Berlin, S 55–78
AbstractIm 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 IntelligenzTerstegen S (2019) Buchvorstellung: Künstliche Intelligenz – Technologie, Anwendung, Gesellschaft. Betriebspraxis & Arbeitsforschung (236):59
Zuordnung der Publikation: KI/Lernende Systeme, Sebastian Terstegen, künstliche IntelligenzTerstegen S (2019) Glossar: Künstliche Intelligenz. Betriebspraxis & Arbeitsforschung (235):56–57
AbstractEs 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, KITerstegen S (2019) Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt. Leistung & Entgelt (2):3–45
AbstractIm 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, KIStowasser 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, KITerstegen S, Jeske T, Weber MA (2018) Technologiekarten zu Digitalisierung und Industrie 4.0. ifaa, Düsseldorf
AbstractAktuell 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