Swetlana Franken’s research while affiliated with Hochschule Bielefeld University of Applied Sciences and Arts and other places

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Publications (90)


KI-Anwendungen in der Fertigung - Chancen, Herausforderungen und Handlungsempfehlungen
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July 2023

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375 Reads

Swetlana Franken

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Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) haben das Potenzial die Fertigungsindustrie durch die Optimierung von Prozessen, die Steigerung der Effizienz und die Verbesserung der Gesamtproduktivität zu verändern. Die Möglichkeiten, die KI in der Fertigung bietet, sind immens und reichen von selbstlernenden Maschinen, vorausschauender Instandhaltung und Abweichungserkennung bis hin zu Optimierung des Lieferkettenmanagements und Produkt- sowie Prozessdesign. Neben diesen Chancen gibt es jedoch auch Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um das Potenzial von KI in der Fertigung voll auszuschöpfen. Hierzu zählen zum Beispiel eine frühzeitige Qualifizierung der Beschäftigten, Datenverfügbarkeit und -qualität und ethische und datenschutzrechtliche Bedenken. Mithilfe unterschiedlicher Modelle und Instrumente zeigen die Handlungsempfehlungen auf den Ebenen Technik, Mensch und Organisation bedeutsame Schritte zur erfolgreichen Einführung von KI-Anwendungen in der Fertigung auf. Hierzu zählen u. a. die Identifikation von KI-Anwendungsfällen, Aufbereitung der Daten, Gestaltungsansätze für das Change-Management sowie der Mensch-Maschine-Schnittstelle und eine frühzeitige Qualifizierung und Weiterbildung der Beschäftigten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Anwendungen in der Fertigung erhebliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit bieten. Die Bewältigung der Herausforderungen und proaktive Schritte sind jedoch entscheidend, um das volle Potenzial von KI im Fertigungsbereich auszuschöpfen.

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Citations (15)


... Die Gestaltung der KI-Anwendungen richtet sich dabei im Wesentlichen immer an den beiden wesentlichen Zielsetzungen der Arbeitswissenschaft aus: die Arbeit mittels der Unterstützung durch KI sowohl menschengerecht als auch effektiv und effizient zu gestalten (Schlick et al., 2018). (Franken et al., 2022) sowie eine Studie zum Status quo des KI-Einsatzes in der Arbeitswelt des industriellen Mittelstands in Ostwestfalen-Lippe (Papenkordt et al., 2022). ...

Reference:

Transferkonzept eines Kompetenzzentrums der Arbeitsforschung in einer von mittelständischen Unternehmen geprägten Region
Kompetenzen für KI-Anwendungen: Theoretisches Modell und partizipative Erfassung und Vermittlung in Unternehmen

... The study found no statistically significant differences in attitudes toward AI based on gender, except in the area of supporting learning and teaching processes, where males showed more positive attitudes. This finding suggests that, while there may be some gender-specific differences in certain aspects of AI adoption, overall attitudes toward AI are broadly consistent across genders (Franken and Mauritz, 2021). Similarly, differences based on academic degree were minimal, except for a more favorable attitude toward the benefits of AI in teaching and learning among associate professors. ...

Gender and Artificial Intelligence – Differences Regarding the Perception, Competence Self-Assessment and Trust

... One of the main findings in this paper is that there is a gender gap with the attitude towards AI and robots, that is consistent with Goswami and Dutta (2016) and He and Freeman (2010). And the reason could be as Franken and Wattenberg (2020) suggested, women are less frequently involved in research and development on AI. ...

Women Ressource 4.0: Potenziale von qualifizierten Frauen für die Gestaltung der Digitalisierung

... It measures the proportions as ratios or gradients and calculates the amount of repetition to identify dominant ratios [4,39]. Redundancy of proportions reduces the complexity of an objects' appearance (see e.g., [40]) and through the use of the gradient analysis this certain redundancy is quantified. Another example of coordinate-based evaluation of proportional redundancy is the grid analysis [41]. ...

Theoretische Grundlagen des Lernens
  • Citing Chapter
  • July 2020

... Demographic change and geopolitical conflicts pose major challenges to work and society as a whole as they have functioned so far. At the same time, ongoing digitalisation is giving rise to new technologies that are profoundly changing organisational and management structures (Franken & Franken, 2020;Helmold, 2022). ...

Wissen, Lernen und Innovation im digitalen Unternehmen: Mit Fallstudien und Praxisbeispielen
  • Citing Book
  • January 2020

... Although a majority supports AI development, the demographic largely in favor comprises primarily highly educated and affluent men. Additionally, gender disparities exist in the perception of AI, with women, as per self-awareness assessments, exhibiting a lower understanding of AI compared to men (Franken et al., 2020). Men, in contrast, see more opportunities in AI, rate their own AI competence higher than women, and trust more in AI. ...

Gender Differences Regarding the Perception of Artificial Intelligence

... This pattern follows a trend that began in computing research in the 1980s (Fowler 2013). Surveys now directly shape a number of high-stakes AI projects, including finance (Hertzberg, Liberti, and Paravisini 2010), employment (Franken and Wattenberg 2019;Houser 2019), smart healthcare (Morley et al. 2020;Sunarti et al. 2021), transportation (Bharadiya 2023), and education (Blodgett and Madaio 2021;Zanetti, Iseppi, and Cassese 2019;Lünich and Keller 2024). They are also used by companies creating the most popular generative models-often with the embedded assumption that they can capture diverse perspectives and the contextual and cultural specificity of the subject matter, e.g., Collective Intelligence Project (Huang et al. 2024), Our Life with AI (Google 2024), and the Moral Machine experiment, which is "developing global, socially acceptable principles for machine ethics." ...

The Impact of AI on Employment and Organisation in the Industrial Working Environment of the Future

... Studies that examined participants' attitudes towards opportunities revealed that women often saw technology, data, and digitalisation as masculine fields. This notion hinders women's enthusiasm for entering these fields (De Vuyst 2018;Franken et al. 2018;Schuster and Martiny 2016) and creates a tendency for women to be less vocal about their technology interests and to downplay their competence in the area (De Vuyst and Raeymaeckers 2019). The masculine construction of technology and digitalisation is also present in concrete ways with regards to women's access to knowledge, their ability to perform work-related tasks and in negative stereotyping and harassment (De Vuyst 2018;Terrell et al. 2017). ...

Digital Gender Parity? Gender-specific Attitudes and Competencies of Young Professionals in Germany

... ung und damit den gesamten Prozess der Wertschöpfung. Es zeigt, welche Ressourcen eingehen und wie diese durch interne Prozesse in vermarktungsfähige Produkte und Dienstleistungen transferiert werden.Bei digitalen Geschäftsmodellen sind die Konzeption und Realisierung wesentlich durch den Einsatz digitaler Anwendungen und Technologien geprägt (vgl.Franken & Wattenberg, 2017). Diese stellen für Unternehmen gleichermaßen Chancen und Risiken dar, wenn sie deren Relevanz und Auswirkungen nicht erkennen (vgl. ...

Innovationsmanagement in der Digital Economy
  • Citing Chapter
  • January 2017

... Es ist eine herausfordernde Aufgabe, diverse Teams zu führen und die unterschiedlichen Stärken der einzelnen Teammitglieder zu erkennen und zu fördern. Auch hier lohnt sich der Blick in die Wirtschaftswissenschaften, die Diversity-Management bereits als eine wichtige Führungsaufgabe erkannt haben [29]. Cobianchi et al. sehen in einer gezielten "knowledge translation" einen effektiven Weg, auch in der Chirurgie Personen mit unterschiedlichem Hintergrund bzw. ...

Vielfalt und Diversity Management in Unternehmen: Handeln, Lernen und Diversity in Unternehmen
  • Citing Chapter
  • January 2019