Potenziale von KI für die Produktion
Marco Huber (),
Christian Jauch () and
Klaus Burmeister ()
Additional contact information
Marco Huber: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Christian Jauch: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Klaus Burmeister: Gründer und Geschäftsführer foresightlab
A chapter in Arbeitswelt und KI 2030, 2021, pp 193-203 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung KI wird für das Produktionsumfeld viel Potenzial zugeschrieben und soll helfen, Fertigungen produktiver, menschenfreundlicher und nachhaltiger zu machen. Trotz dieser vielversprechenden Möglichkeiten ist KI in der Produktion erst selten im Einsatz. Hinzu kommt: KI und Mensch sind von einer symbiotischen Zusammenarbeit noch weit entfernt. Gründe hierfür sind zahlreich und es wird für die deutsche Wirtschaft entscheidend sein, diese mehr und mehr aufzulösen. Mit Blick auf das Jahr 2030 stellt der Beitrag sechs mögliche Szenarien rund um KI in der Produktion vor, die einen graduell steigenden Einfluss von KI aufzeigen. Damit KI zunehmend zum Einsatz kommen kann, wird es eines systemischen Ansatzes bedürfen, der neben der Produktion selbst auch Rahmenbedingungen und gesellschaftliche Strukturen berücksichtigt. Wünschenswert wäre bereits heute, die Produktion als experimentelles Lernumfeld zu betrachten, um gemeinsam technische, soziale und organisatorische Hürden zu überwinden.
Date: 2021
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-35779-5_20
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658357795
DOI: 10.1007/978-3-658-35779-5_20
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().