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Mit Beginn der ersten industriellen Revolution entwickelten sich im Laufe der Zeit sukzessiv neuartige Technologien, deren konvergierendes Zusammenspiel in der gegenwärtigen vierten industriellen Revolution mündeten. Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) bildet hierbei ein Interaktionskonzept zwischen Mensch und Roboter in einem gemeinsamen Arbeitsbereich. Das Ziel ist eine Verbesserung menschlicher Arbeitsbedingungen bei gleichzeitiger Produktivitätssteigerung.
MRK erfahren derzeit eine revolutionäre Weiterentwicklung von statisch programmierten MRK-Systemen hin zu dynamisch lernenden
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Produktbeschreibung
Mit Beginn der ersten industriellen Revolution entwickelten sich im Laufe der Zeit sukzessiv neuartige Technologien, deren konvergierendes Zusammenspiel in der gegenwärtigen vierten industriellen Revolution mündeten. Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) bildet hierbei ein Interaktionskonzept zwischen Mensch und Roboter in einem gemeinsamen Arbeitsbereich. Das Ziel ist eine Verbesserung menschlicher Arbeitsbedingungen bei gleichzeitiger Produktivitätssteigerung.

MRK erfahren derzeit eine revolutionäre Weiterentwicklung von statisch programmierten MRK-Systemen hin zu dynamisch lernenden MRK-Systemen auf Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Nutzen lässt sich anhand der Dimensionen von Flexibilität, Sicherheit sowie Produktivität und der damit verbundenen Steigerung erkennen. Die Integration von leistungsfähiger schwacher KI lässt zugleich neue arbeitswissenschaftliche Herausforderungen entstehen. Es gilt insbesondere einen ganzheitlichen Ansatz in der soziotechnischen Arbeitsgestaltung zu verfolgen. Unternehmen stehen in diesem Zusammenhang
gegenwärtig keine benötigten praxisnahen Handlungsempfehlungen zur Verfügung.

Das Werk setzt sich folgerichtig zum Ziel, erstmals einen integrativen arbeitswissenschaftlichen Handlungsrahmen unter Berücksichtigung der soziotechnischen Gestaltungselemente herzuleiten. Dieser dient zur Sensibilisierung, ermöglicht es Verbesserungspotenziale und Handlungsmöglichkeiten eigenständig zu identifizieren und bildet in idealtypischer Form die relevanten arbeitswissenschaftlichen Erfolgsfaktoren und Handlungsfelder ab.

Autorenporträt
Yannick Peifer studierte im Master of Science Wirtschaftsingenieurwesen an der University of Applied Sciences in Kiel. Gegenwärtig lehrt er dort weiterhin in den Lehrveranstaltungen 'Digital Factory' sowie 'Digitalization of Industrial Production Processes'. Er promovierte am Karlsruher Institut für Technologie zu den Themen Künstliche Intelligenz und Mensch-Roboter-Kollaboration. Seit 2021 ist er am ifaa - Institut für angewandte Arbeitswissenschaft beschäftigt und leitet dort ein Forschungsprojekt zur Künstlichen Intelligenz.