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  • 2025 (1)
  • 2024 (2)
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  • Contribution to a Periodical (2)
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KI-LIAS zu Gast im Deutschen Museum und Wissenschaftszentrum in Bonn (2023)
Maetschke, Jan ; Kokorski, Stefan
Digitale und KI-gestützte Lösungen für einen sicheren und effizienten Rückbau kerntechnischer Anlagen (2025)
Kettler, John ; Hoeborn, Gerrit ; Güner, Berkan ; Kantharajah, Abiraam ; Stamm, John von ; Stark, Maximilian ; Stroh, Max-Ferdinand ; Malirsch, Timon ; et al.
Der Rückbau kerntechnischer Anlagen stellt eine langfristige und komplexe Aufgabe dar, an der zahlreiche Stakeholder beteiligt sind, darunter Behörden, Betreiber von Kernkraftwerken, Sachverständige sowie weitere Akteure aus der Industrie. In Deutschland sind laut dem Bundesamt für Strahlenschutz derzeit etwa 424.000 Personen beruflich strahlenschutzüberwacht, wobei hiervon ca. 68.000 Personen in Bereichen Forschung und Lehre (17.000), Industrie (34.000) und Kerntechnik (17.000) beschäftigt sind. Ein erheblicher Teil der Belegschaft wird in den kommenden Jahren in den Ruhestand gehen.
Use cases im Experimentierraum KI-LIAS (2024)
Kuhn, Calvin Klaus ; Kokorski, Stefan ; Kranz, Michael ; Willemsen, Fabian
Mit den technologischen Fortschritten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) steigt die Anzahl an produzierenden Unternehmen, welche Anwendungen der KI in der eigenen Produktion einführen. Diese KI-Anwendungen werden häufig als Assistenzsysteme für die Mitarbeitenden in der Produktion ausgestaltet, welche bei der Informationsbereitstellung und Entscheidungsfindung unterstützen. Aufgrund des assistierenden Charakters von KI-Anwendungen ist die Akzeptanz der KI-Anwendungen durch den Nutzenden ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die erfolgreiche Anwendung der KI-Anwendung in den operativen Betrieb. Die Akzeptanz der KI-Anwendungen wird wesentlich während des Entwicklungs- und Einführungsprozesses der KI-Anwendungen beeinflusst. Der Experimentierraum KI-LIAS hatte das Ziel, den Entwicklungs- und Einführungsprozess von KI-Anwendungen in der produzierenden Industrie hinsichtlich der Gestaltung der Akzeptanz der KI-Anwendung durch die Nutzenden zu begleiten. Hierzu wurde über einen Zeitraum von drei Jahren sieben Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen begleitet. Die vorliegende Veröffentlichung stellt die entwickelten KI-Anwendungen dar sowie die Erfahrungen, welche bei der Entwicklung und Einführung der KI-Anwendungen jeweils erlangt werden konnten.
Praxisleitfaden zur akzeptanzförderlichen Einführung von KI-Anwendungen in produzierenden Unternehmen (2024)
Kuhn, Calvin ; Kokorski, Stefan ; Kranz, Michael
[Aus dem Vorwort] Um die Akzeptanz und erfolgreiche Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen zu fördern, ist es daher wichtig, die Bedenken und Ängste der Mitarbeitenden ernst zu nehmen und sie in den Einführungsprozess einzubeziehen. Hier setzt das in dieser Leitbroschüre beschriebene partizipative Vorgehen an, welches auf die Zusammenarbeit aller Beteiligten setzt. Wir möchten Ihnen einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Aspekte der KI-Einführung in produzierenden Unternehmen geben und Ihnen dabei helfen, eine erfolgreiche Strategie zu entwickeln. Dabei betrachten wir nicht nur technologische Aspekte, sondern auch organisatorische und humanorientierte Faktoren. Die Broschüre soll Ihnen einen Überblick über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen geben und praktische Tipps für eine erfolgreiche Umsetzung an die Hand geben. Die Broschüre richtet sich an Personen aus der Produktionsleitung, Geschäftsführung, Entscheidungsträger:innen und Betriebsräten in produzierenden Unternehmen, die sich mit dem Thema KI auseinandersetzen möchten. Aber auch Interessierte aus anderen Bereichen können von den praxisorientierten Informationen profitieren. Wir hoffen, dass diese Broschüre einen Leitfaden bietet, der Sie bei der Einführung von KI-basierten Assistenzsystemen in Ihrem Unternehmen unterstützt.
KI-LIAS: KI sinnvoll, adäquat und wirtschaftlich nutzen / KI-LIAS: Using AI Sensibly, Appropriately, and Economically (2023)
Kokorski, Stefan
Das Projekt ‚KI-LIAS – Künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme (Laufzeit: 23.11.2020 – 22.11.2023) diente dem Ziel, die Einbindung digitaler und KI-unterstützter Produkte wie etwa Apps als Entscheidungsunterstützung in der Industrie zu untersuchen und ein Lebenszyklusmodell dieser Produkte von der Einführung bis zur Nutzung zu entwickeln. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor erheblichen Herausforderungen und können nun von den Projektergebnissen und den dezidiert validierten Handlungsempfehlungen des Projekts ‚KI-LIAS‘ profitieren.
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