KI wird im Mittelstand alltagstauglich: Arbeitswelt.Plus liefert Praxis, Tools und Leitfäden. Wie Forschung und Industrie den Wandel in Ostwestfalen-Lippe direkt in Betriebe tragen.
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OWL. Künstliche Intelligenz (KI) hat längst Einzug in verschiedenste Bereiche der Arbeitswelt erhalten. Wie können insbesondere kleine und mittlere Unternehmen den technologischen Wandel sinnvoll und effektiv umsetzen?
Mit dieser Frage hat sich in den vergangenen fünf Jahren ein Kompetenzzentrum aus Forschung und Industrie in Ostwestfalen-Lippe beschäftigt. Mit zahlreichen Erfahrungsberichten, Lösungsansätzen und Kompetenzen rund um die Themen KI und Arbeit 4.0 hat das Kompetenzzentrum „Arbeitswelt.Plus“ ein Ergebnis hervorgebracht, das direkt in die Anwendung gehen kann. Die Universität Paderborn war mit dem SI-Lab am SICP – Software Innovation Campus Paderborn an dem Projekt beteiligt.
Paderborner Wirtschaftswissenschaftler haben sich mit der sogenannten humanzentrierten Arbeitsplatzgestaltung und Change-Management-Prozessen befasst, das heißt mit der strukturierten Planung von Veränderungen in Unternehmen. „Eine erste, wichtige Voraussetzung für das Gelingen von Digitalisierungs- und KI-Projekten ist ein klares Zielbild: Was soll erreicht werden, welche Mittel stehen zur Verfügung und warum wird sich für ein bestimmtes Tool und gegen andere entschieden“, erläutert Prof. Dr. Kirsten Thommes, die den Lehrstuhl für „Organizational Behavior“ an der Universität Paderborn leitet. Hierüber müsse Transparenz herrschen, da nur so die Mitarbeitenden auch mitgenommen werden können.
„Wir haben darauf aufbauend untersucht, wie KI-Systeme am Arbeitsplatz sozial und gerecht eingeführt werden können. Der Fokus lag also auf den Bedürfnissen der Mitarbeitenden. Dabei wurde deutlich, dass vor allem sichere Lernumgebungen geschaffen werden müssen, in denen Mitarbeitende echte Erfahrungen sammeln können und auch Fehler machen dürfen.“
In der Informatik hat die am Heinz Nixdorf Institut beheimatete Arbeitsgruppe „Data Science“ (DICE) unter Leitung von Prof. Dr. Axel Ngonga währenddessen in Kooperation mit den Projektpartnern Methoden zur automatischen Wissensextraktion und semantischen Suche entwickelt. Im Fokus stand dabei, wie Inhalte aus technischen Dokumenten sowie gesammeltes Erfahrungswissen in einem Wissensgraphen strukturiert, verknüpft und für Anlagenbedienende intuitiv zugänglich gemacht werden können. „Technische Handbücher enthalten große Mengen an wertvollem Wissen. Das Problem ist, dass man es erst finden muss. Unser System ermöglicht genau das: Bedienende können der App in ihren eigenen Worten Fragen stellen und bekommen eine passende Antwort“, so Daniel Vollmers, wissenschaftlicher Mitarbeiter bei DICE.
Die Verbindung von verschiedenen Forschungsperspektiven hat es ermöglicht, neueste technologische Verfahren und Gegebenheiten der Arbeitswelt möglichst optimal aufeinander abzustimmen. Die Ergebnisse stehen allen Interessierten unter www.arbeitswelt.plus zur Verfügung. Die Informationsplattform bündelt Best-Practice-Beispiele und kostenlose Angebote wie Vorträge, Schulungen und Handlungsleitfäden. In Weiterbildungen werden u. a. Beschäftigte von Unternehmen für den Einsatz von KI-Technologien qualifiziert.
Ein konkretes Beispiel für den erfolgreichen Transfer ist das Projekt „Maschinelles Lernen zur Optimierung des Sicherheitsbestands in Produktions- und Distributionsnetzwerken – ML4SafetyStock“. Die Paderborner Wirtschaftsinformatiker Prof. Dr. Oliver Müller und Marcel Meyer haben dabei gemeinsam mit dem mittelständischen Software- und Beratungsunternehmen OPTANO Verfahren zur Optimierung von Sicherheitsbeständen in komplexen Liefernetzwerken entwickelt.
Ziel war es, Disponenten datenbasiert bei der Festlegung robuster Lagerstrategien zu unterstützen und dabei Zielkonflikte zwischen Servicegrad und Kapitalbindung transparent zu machen. Durch den Einsatz von sogenanntem „Reinforcement Learning“ können auch hochkomplexe, mehrstufige Netzwerkstrukturen systematisch analysiert und hinsichtlich ihrer Stabilität bewertet werden – einschließlich Szenarien, die mit klassischen Verfahren nur eingeschränkt abbildbar sind. Das System ermöglicht so neue Einblicke in die Dynamik von Lieferketten und zeigt Handlungsoptionen unter Unsicherheit auf.
„Gerade vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklung von KI-Technologien zeigen unsere Transferprojekte, dass sich eine enge Zusammenarbeit von Wissenschaft und Wirtschaft lohnt, um Innovationen in die Anwendung zu bringen. Dabei geht es darum, neue Ansätze gemeinsam zu erproben und an die spezifischen Anforderungen der Unternehmen anzupassen, damit sie anschließend auch direkt in betriebliche Prozesse überführt werden können“, resümiert Dr. Christoph Weskamp, Manager des Kompetenzbereichs „Artifcial Intelligence“ im SI-Lab.
