TY  - THES
A1  - Wanner, Jonas Paul
T1  - Artificial Intelligence for Human Decision-Makers: Systematization, Perception, and Adoption of Intelligent Decision Support Systems in Industry 4.0
T1  - Künstliche Intelligenz für menschliche Entscheidungsträger: Systematisierung, Wahrnehmung und Akzeptanz von intelligenten Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext der Industrie 4.0
N2  - Innovative possibilities for data collection, networking, and evaluation are unleashing previously untapped potential for industrial production. However, harnessing this potential also requires a change in the way we work. In addition to expanded automation, human-machine cooperation is becoming more important: The machine achieves a reduction in complexity for humans through artificial intelligence. In fractions of a second large amounts of data of high decision quality are analyzed and suggestions are offered. The human being, for this part, usually makes the ultimate decision. He validates the machine’s suggestions and, if necessary, (physically) executes them.

Both entities are highly dependent on each other to accomplish the task in the best possible way. Therefore, it seems particularly important to understand to what extent such cooperation can be effective. Current developments in the field of artificial intelligence show that research in this area is particularly focused on neural network approaches. These are considered to be highly powerful but have the disadvantage of lacking transparency. Their inherent computational processes and the respective result reasoning remain opaque to humans. Some researchers assume that human users might therefore reject the system’s suggestions. The research domain of explainable artificial intelligence (XAI) addresses this problem and tries to develop methods to realize systems that are highly efficient and explainable.

This work is intended to provide further insights relevant to the defined goal of XAI. For this purpose, artifacts are developed that represent research achievements regarding the systematization, perception, and adoption of artificially intelligent decision support systems from a user perspective. The focus is on socio-technical insights with the aim to better understand which factors are important for effective human-machine cooperation. The elaborations predominantly represent extended grounded research. Thus, the artifacts imply an extension of knowledge in order to develop and/ or test effective XAI methods and techniques based on this knowledge. Industry 4.0, with a focus on maintenance, is used as the context for this development.
N2  - Durch innovative Möglichkeiten der Datenerhebung, Vernetzung und Auswertung werden Potenziale für die Produktion freigesetzt, die bisher ungenutzt sind. Dies bedingt jedoch eine Veränderung der Arbeitsweise. Neben einer erweiterten Automatisierung wird die Mensch-Maschinen-Kooperation wichtiger: Die Maschine erreicht durch Künstliche Intelligenz eine Komplexitätsreduktion für den Menschen. In Sekundenbruchteilen werden Vorschläge aus großen Datenmengen von hoher Entscheidungsqualität geboten, während der Mensch i.d.R. die Entscheidung trifft und diese ggf. (physisch) ausführt.

Beide Instanzen sind stark voneinander abhängig, um eine bestmögliche Aufgabenbewältigung zu erreichen. Es scheint daher insbesondere wichtig zu verstehen, inwiefern eine solche Kooperation effektiv werden kann. Aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zeigen, dass die Forschung hierzu insbesondere auf Ansätze Neuronaler Netze fokussiert ist. Diese gelten als hoch leistungsfähig, haben aber den Nachteil einer fehlenden Nachvollziehbarkeit. Ihre inhärenten Berechnungsvorgänge und die jeweilige Ergebnisfindung bleiben für den Menschen undurchsichtig. Einige Forscher gehen davon aus, dass menschliche Nutzer daher die Systemvorschläge ablehnen könnten. Die Forschungsdomäne erklärbare Künstlichen Intelligenz (XAI) nimmt sich der Problemstellung an und versucht Methoden zu entwickeln, um Systeme zu realisieren die hoch-leistungsfähig und erklärbar sind.

Diese Arbeit soll weitere Erkenntnisse für das definierte Ziel der XAI liefern. Dafür werden Artefakte entwickelt, welche Forschungsleistungen hinsichtlich der Systematisierung, Wahrnehmung und Adoption künstlich intelligenter Entscheidungsunterstützungssysteme aus Anwendersicht darstellen. Der Fokus liegt auf sozio-technischen Erkenntnissen. Es soll besser verstanden werden, welche Faktoren für eine effektive Mensch-Maschinen-Kooperation wichtig sind. Die Erarbeitungen repräsentieren überwiegend erweiterte Grundlagenforschung. Damit implizieren die Artefakte eine Erweiterung des Wissens, um darauf aufbauend effektive XAI-Methoden und -Techniken zu entwickeln und/ oder zu erproben. Als Kontext der eigenen Erarbeitung wird die Industrie 4.0 mit Schwerpunkt Instandhaltung genutzt.
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Entscheidungsunterstützungssystem
KW  - Industrie 4.0
KW  - Explainable AI
KW  - Erklärbare Künstliche Intelligenz
KW  - Artificial Intelligence
KW  - Industry 4.0
KW  - Decision Support Systems
Y1  - 2022
UR  - https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/25901
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-259014
ER  -