hKI-Chemie: Humanzentrierte KI in der chemischen Industrie
Verbundprojekt - gemeinsamer wissenschaftlich-technischer Schlussbericht
| dc.contributor.author | Weis, Torben | |
| dc.contributor.author | Matkovic, Viktor | |
| dc.contributor.author | Bodemer, Daniel | |
| dc.contributor.author | Schnaubert, Lenka | |
| dc.contributor.author | Harbarth, Lydia | |
| dc.contributor.author | Wirth, Christian | |
| dc.contributor.author | Dietrich, Jörg | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-19T06:35:23Z | |
| dc.date.available | 2026-02-19T06:35:23Z | |
| dc.date.issued | 2026-01-01 | |
| dc.description.abstract | Die chemische Industrie ist von komplexen logistischen Prozessen geprägt, deren Effizienz und Effektivität den wirtschaftlichen Erfolg beeinflussen. Diese Prozesse umfassen die Logistik von Werkstoffen, Produkten und Mitarbeiterinnen. Vollständige Automatisierung ist nicht sinnvoll, da es viele Ausnahmen gibt, auf die Unternehmen flexibel reagieren müssen. Die Eingangsparameter sind umfangreich, und Mitarbeiterinnen können die enthaltenen Informationen nicht vollständig nutzen. Das Forschungsprojekt verfolgte das Ziel, eine Entwicklungsmethode und Bausteine für humanzentrierte KIs zu schaffen. Dabei sollten vier Use Cases der Konsortialpartner die praktische Anwendbarkeit überprüfen. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit aus Künstlicher Intelligenz, Psychologie und Anwendung war entscheidend. Sowohl der Arbeitgeberverband BAVC als auch die Gewerkschaft IG BCE waren als assoziierte Partner beteiligt, um die Zukunft der Arbeit unter beiden Perspektiven zu berücksichtigen. | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/30863 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/29932 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Universität Duisburg-Essen, Verteilte Systeme | |
| dc.relation.affiliation | Universität Duisburg-Essen, Psychologische Forschungsmethoden - Technology, Learning, Collaboration | |
| dc.relation.affiliation | Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltungen, Projektgruppe Erklärbare KI | |
| dc.relation.affiliation | Continental Automotive Technologies | |
| dc.relation.affiliation | AUMOVIO Germany GmbH | |
| dc.relation.affiliation | InfraServ Wiesbaden Technik GmbH & Co. KG | |
| dc.relation.affiliation | Evonik Industries AG | |
| dc.relation.affiliation | RheinByteSystems GmbH | |
| dc.relation.affiliation | LYTiQ GmbH | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.subject.other | hKi | ger |
| dc.subject.other | Psychologische Forschungsmethoden | ger |
| dc.subject.other | Humanzentrierte KI | ger |
| dc.subject.other | Künstliche Intelligenz | ger |
| dc.subject.other | Explainable AI | ger |
| dc.subject.other | Maschinelles Lernen | ger |
| dc.subject.other | KI-Bausteine | ger |
| dc.subject.other | Entwicklungsmethodik | ger |
| dc.title | hKI-Chemie: Humanzentrierte KI in der chemischen Industrie | ger |
| dc.title.subtitle | Verbundprojekt - gemeinsamer wissenschaftlich-technischer Schlussbericht | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 119 Seiten | |
| dtf.duration | 15.06.2021 bis 14.06.2025 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 01IS21023A | |
| dtf.funding.program | 01IS21023B | |
| dtf.funding.program | 01IS21023C | |
| dtf.funding.program | 01IS21023D | |
| dtf.funding.program | 01IS21023E | |
| dtf.funding.program | 01IS21023F | |
| dtf.funding.program | 01IS21023G | |
| dtf.funding.program | 16IS21023A | |
| dtf.funding.program | 16IS21023B | |
| dtf.funding.program | 16IS21023C | |
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| dtf.funding.program | 16IS21023G | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01235118 | |
| dtf.funding.verbundnummer | 1235118 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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