Karriere am WZL

 

Masterarbeit

am Forschungsbereich Produktionssystematik, Abteilung Produktionsmanagement, Gruppe Produktionslogistik
 

Bewertung von Einflussfaktoren auf die Nutzerakzeptanz künstlicher Intelligenz

Motivation:
Die Einführung innovativer Technologien ist seit jeher mit der Ungewissheit der resultierenden Nutzerakzeptanz verbunden. Zur Prognose der Nutzerakzeptanz wurden in zahlreichen Ansätzen, wie etwa dem Technology Acceptance Model oder der Theorie um die Innovation Diffusion, bestimmende Einflussfaktoren analysiert und in erklärenden Modellen zusammengefasst.

Mit dem Fortschreiten von Ansätzen der Künstlichen Intelligenz sowie des Maschinellen Lernens gewinnt der Aspekt der Nutzerakzeptanz erneut an großer Bedeutung. Grund hierfür stellt die neben den hohen Leistungsversprechen geringe bis fehlende Transparenz und Nachvollziehbarkeit der eingesetzten Methoden selbst dar. In dem durch Assistenzsysteme geprägten Bereich der Produktionstechnik stellt sich daher ebenfalls die Frage, wie trotz Einsatz von Black-Box Verfahren (Stichwort Neuronale Netze) die nötige Nutzerakzeptanz bei Anwendern sichergestellt werden kann. Bisherige Bewertungsansätze eignen sich aufgrund der neuen Technologieanforderungen sowie des fehlenden Produktionsbezugs nur eingeschränkt.

Zielstellung:
Im Rahmen der ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll sich daher mit der Identifikation und Bewertung von Einflussfaktoren auf die Nutzerakzeptanz im Umgang mit Verfahren der künstlichen Intelligenz befasst werden. Hierzu sollen im ersten Schritt bestehende Konzepte der Nutzerakzeptanz untersucht und in Verhältnis zu den Anforderungen künstlicher Intelligenz gestellt werden. Über die Bewertung der identifizierten Einflussfaktoren soll anschließend ein Modell zur Bewertung/Auslegung von Assistenzsystemen in der Produktionstechnik erarbeitet werden.

 
Im Einzelnen sind folgende Teilaufgaben zu lösen:
  • Erarbeitung der theoretischen Grundlagen zu den Themen: Verfahren der künstlichen Intelligenz in der Produktion, Theorien der Nutzerakzeptanz
  • Analyse der bestehenden Ansätze zur Bewertung von Technologien vor dem Hintergrund der Nutzerakzeptanz
  • Bewertung der identifizierten Einflussgrößen im Hinblick auf Gegebenheiten in der Produktionstechnik
  • Entwicklung eines Modells zur Bewertung der Nutzerakzeptanz von Systemen bei Anwendung von Verfahren der künstlichen Intelligenz
 
Voraussetzungen:
  • Selbständigkeit, Eigeninitiative und sorgfältige Arbeitsweise
  • Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
  • Interesse an zukunftsträchtigen Fragestellungen im Bereich Prozessmanagement und Prozessoptimierung
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

    Geboten wird:
  • Umfangreiche Einarbeitung in die Themen Produktionsplanung und -steuerung sowie künstliche Intelligenz
  • Schnelle Bearbeitung durch eine abgegrenzte Aufgabenstellung
  • Intensive und zielgerichtete Betreuung der Arbeit
Zeitaufwand: 11,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Matthias Schmidhuber
 
Cluster Produktionstechnik 3B 556
Tel.: +49 241 80-28241
Fax: +49 241 80-22293
Mail: M.Schmidhuber@wzl.rwth-aachen.de