Augmented Intelligence – Mensch trifft Künstliche Intelligenz
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Thomas Hellebrandt
Thomas Hellebrandt, M. Sc., geb. 1990, leitet seit 2019 die Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Herr Hellebrandt ist das Human Performance Management, insbesondere im Kontext KI-basierter Assistenzsysteme in der Produktion.
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Louis Huebser
Louis Huebser, M. Sc., geb. 1993, ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Der Forschungsschwerpunkt von Herr Huebser liegt auf der Entwicklung und Adaption von Algorithmen für den produktionstechnischen Kontext.
Tobias Adam, M. Sc., geb. 1991, arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Herr Adam ist das Qualitätsmanagement in Unternehmensnetzwerken.
Dr. phil. Ina Heine, geb. 1988, leitet seit 2017 die Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Dr. Heine ist das Cognitive Engineering bzw. das gemeinsame Entscheiden von Mensch und Maschine.
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt, geb. 1961, ist seit 2004 Inhaber des Lehrstuhls für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement und Direktor am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen sowie am Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie IPT.
Abstract
Künstliche Intelligenz (KI) gilt in vielen Bereichen als bahnbrechend, da die kognitive Leistung des Menschen reproduziert oder sogar übertroffen werden kann. Zunehmend findet KI nun auch Anwendung in der industriellen Produktion. Bisherige Applikationen haben jedoch gezeigt, dass ein vollständig automatisierter Einsatz von KI für die Entscheidungsfindung nicht ausreichend ist. Stattdessen geht der Ansatz der Augmented Intelligence davon aus, dass sich menschliche und maschinelle Intelligenz positiv ergänzen, um effizienter und zuverlässiger Entscheidungen zu treffen und daraus Handlungen abzuleiten. In diesem Beitrag werden sowohl das Konzept hinter Augmented Intelligence vorgestellt als auch vielversprechende Anwendungsfälle in der industriellen Produktion exemplarisch aufgezeigt. Ebenso werden die organisationalen bzw. betrieblichen Rahmenbedingungen diskutiert und Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung gegeben.
Abstract
Artificial Intelligence (AI) is considered groundbreaking in many fields, as it can reproduce or even exceed the cognitive performance of humans. Increasingly, AI is also finding its way into industrial production. However, use cases so far have shown that a fully automated use of AI is not sufficient for decision making. Instead, the more promising approach is Augmented Intelligence. It is based on the assumption that human and machine intelligence complement each other positively. In this way, decisions and actions are made more efficiently and reliably. In this paper, the concept behind Augmented Intelligence is introduced and promising use cases in industrial production are exemplified. Likewise, necessary organizational and operational preconditions are discussed and recommendations for a successful implementation of Augmented Intelligence use cases are given.
Funding statement: Das Projekt „AIXPERIMENTATIONLAB“ wird durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) im Rahmen des Förderprogramms „Zukunftsfähige Unternehmen und Verwaltungen im digitalen Wandel (Lern- und Experimentierräume KI)“ gefördert (Förderkennzeichen: EXP.01.00016.20). Es ist einer von elf vom Bund geförderten Lern- und Experimentierräumen KI zur beteiligungsorientierten Gestaltung, Entwicklung, Nutzung und Diffusion von menschzentrierten KI-Anwendungen. Das Ziel ist es, die relativen Vorzüge von KI-Methoden mit den relativen Vorzügen menschlicher Urteilskraft in einen guten Entscheidungsprozess zu bringen, um die arbeitspsychologische Belastung und Beanspruchung von Mitarbeitenden in produktionsnahen Arbeitsbereichen zu reduzieren. Mehr Informationen unter: http://aixperimentationlab.wzl.rwth-aachen.de/
About the authors
Thomas Hellebrandt, M. Sc., geb. 1990, leitet seit 2019 die Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Herr Hellebrandt ist das Human Performance Management, insbesondere im Kontext KI-basierter Assistenzsysteme in der Produktion.
Louis Huebser, M. Sc., geb. 1993, ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Der Forschungsschwerpunkt von Herr Huebser liegt auf der Entwicklung und Adaption von Algorithmen für den produktionstechnischen Kontext.
Tobias Adam, M. Sc., geb. 1991, arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Augmented Intelligence in der Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Herr Adam ist das Qualitätsmanagement in Unternehmensnetzwerken.
Dr. phil. Ina Heine, geb. 1988, leitet seit 2017 die Abteilung Organizational Development. Forschungsschwerpunkt von Dr. Heine ist das Cognitive Engineering bzw. das gemeinsame Entscheiden von Mensch und Maschine.
Prof. Dr.-Ing. Robert H. Schmitt, geb. 1961, ist seit 2004 Inhaber des Lehrstuhls für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement und Direktor am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen sowie am Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie IPT.
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Die Autor:innen dieses Beitrags
Die Autoren dieses Beitrags forschen und beraten am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen. Das WZL steht seit Jahrzehnten weltweit als Synonym für erfolgreiche und zukunftsweisende Forschung auf dem Gebiet der Produktionstechnik. In sechs Forschungsbereichen werden sowohl grundlagenbezogene als auch an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtete Forschungsvorhaben durchgeführt und darüber hinaus praxisgerechte Lösungen zur Rationalisierung der Produktion erarbeitet.
Literatur
1 Rao, A. S.; Verweij, G.: Sizing the Prize – What’s the Real Value of AI for Your Business And How CanYou Capitalise? PwC, 2017Search in Google Scholar
2 Briggs B.; Buchholz, S.; Sharma, S.; Saif, I.; Mossburg, E.: Tech Trends 2019. Beyond the Digital Frontier. Deloitte Insights, 2019Search in Google Scholar
3 Kirste, M.: Augmented Intelligence – Wie Menschen mit KI zusammen arbeiten. In: Wittphal, V. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz. itt-Themenband. Springer-Vieweg-Verlag, Berlin 2018, S. 58–71 DOI: 10.1007/978-3-662-58042-4_410.1007/978-3-662-58042-4_4Search in Google Scholar
4 Ransbotham, S.: Justifying Human Involvement in the AI Decision-Making Loop (2017). Online unter: https://sloanreview.mit.edu/article/justifying-human-involvement-in-the-ai-decision-making-loop/ [Abruf am 26.04.2021]Search in Google Scholar
5 Bitkom (Hrsg.): Künstliche Intelligenz. Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung. O. V., Berlin 2017Search in Google Scholar
6 Ng, A.: AI Transformation Playbook – How to Lead Your Company in the AI Era (2020). Online unter https://landing.ai/wp-content/uploads/2020/05/LandingAI_Transformation_Playbook_11–19.pdf [Abruf am 26.04.2021]Search in Google Scholar
7 Fountaine, T.; McCarthy, B., Saleh, T.: Building the AI-Powered Organization. Harvard Business Review (2019) July-August Issue, S. 62–73Search in Google Scholar
© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
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- Inhalt
- Editorial
- E-Learning im Vormarsch
- Mensch-Roboter-Kollaboration
- Mensch-Roboter-Kollaboration in der Kommissionierung
- Überwachung des Mensch-Roboter-Kollaborationsraums mittels Millimeterwellen-Radar
- Praxisnahes Lernen
- Gestaltung einer arbeitsplatznahen und multifunktionalen Lernumgebung
- Arbeitswelt der Zukunft
- Industrie 5.0 – ein menschzentrierter Ansatz
- Digitalisierung auf der betrieblichen Ebene
- Produktionssysteme
- Auswahlsystematik für Methoden und Werkzeuge Ganzheitlicher Produktionssysteme 4.0
- Fabrikplanung
- Rationalität in der Fabrikplanung
- MES-Systeme
- MES-System mit Fertigungskommunikation
- Shopfloor Management
- Algorithmische Produktion: Framework für den Shopfloor der Zukunft
- Montageplanung
- Bestimmung des Automatisierungsgrades in der Montage
- Smart Services
- Kompetenzbedarfe für den Vertrieb Smarter Services
- Lieferketten
- Supply-Chain-Gestaltung im Mittelstand – robuste Lieferketten als Erfolgsfaktor
- Einkauf
- Der Einkauf zwischen Produktion und Beschaffungsmarkt
- Künstliche Intelligenz
- Augmented Intelligence – Mensch trifft Künstliche Intelligenz
- Datenanalyse
- Expertengestützte Data-Science-Projekte für die Produktion
- IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit in der vernetzten Produktion
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- IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit in der vernetzten Produktion
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