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Unlocking Tacit Knowledge in Industrial Production: Exploring Barriers, Practices, and LLM-Driven Potentials for Knowledge Management
No full textIn aging societies across western industrialized nations, the loss of expertise due to retiring skilled workers presents a critical challenge for industry. That is especially true on the shop floor, where much of the knowledge is tacitly gained through years of hands-on experience rather than formal documentation. This study explores current knowledge management (KM) challenges and systematically identifies high-potential applications for large language models (LLMs) as part of a broader research initiative aiming to develop human-centered KM solutions supported by generative artificial intelligence (GenAI). We conducted two structured workshops with 23 participants from 14 German manufacturing companies. Three core barriers and two prioritized LLM use cases were identified, contributing specific design recommendations for LLM-supported KM systems for companies. The results advance the understanding of GenAI-assisted knowledge retention in industrial settings and provide a practical foundation for addressing the demographic shift through intelligent, technology-driven solutions
Global, regional, and national burden of chronic respiratory diseases and impact of the COVID-19 pandemic, 1990–2023: a Global Burden of Disease study
No full textChronic respiratory diseases, including chronic obstructive pulmonary disease (COPD), asthma, pneumoconiosis, interstitial lung disease (ILD) and pulmonary sarcoidosis, are major global causes of mortality and morbidity. Although the COVID-19 pandemic has influenced acute respiratory health, its impact on chronic respiratory conditions remains unclear. We estimated the global, regional and national burden of chronic respiratory diseases from 1990 to 2023, including risk factors, and evaluated how these burdens have shifted during the COVID-19 pandemic using the Global Burden of Disease Study 2023. In 2023, chronic respiratory diseases accounted for 569.2 million (95% uncertainty interval (UI), 508.8–639.8) cases and 4.2 million (3.6–5.1) deaths. The age-standardized death rate declined by 25.7% globally from 1990 to 2023 despite an increase in ILD and pulmonary sarcoidosis. Mortality declined in younger males, especially for asthma, whereas older adults experienced a rise in ILD and pulmonary sarcoidosis. Smoking was the primary risk factor for COPD, whereas high body mass index and silica exposure were key risk factors for asthma and pneumoconiosis. During the pandemic, the incidence of chronic respiratory diseases increased modestly, but the decline in mortality rates became more pronounced, highlighting the need for sustained global attention and action to address their long-term burden
From Industry to Forest and Fields – Design of Motion in Forestal an Agricultural Applications
No full textThe demand for robot applications in agriculture and forestry is increasing due to the hard and strenuous work in this harsh environment. Additionally, the shortage of skilled workers struggles the increasing tasks caused by climate change. Related research topics and projects at the Institute of applied AI and Robotics (IKR) are soil sampling, weeding and planting seedlings.
The technology domains, which are required in industrial robotics, are similar to robotic application for forestal and agricultural robots. AI-based kinematic syntheses and dimensional syntheses are used to generate suitable motion and its manipulator design in order to enable maximum functionality with minimum material input. The consideration of humanoids in industry will also be examined for agricultural challenges. Grasping and manipulating odd objects in this environment must be adapted.
Unstructured environments in forests and fields pose major challenges for robot applications. This harsh environment with steep and bumpy ground demand a proper locomotion. It is a main challenge in research and engineering to solve this challenge. Additionally, navigation in unstructured environment is topic in our research at the IKR as a part of the project for herbicide-free weed control. Image recognition is an important topic due to restriction caused by this special environment.
Based on the experience gained from the use of mobile and stationary robots in industrial environments, the IKR is investigates on transferring the high level of automation in industrial production to field and forests. The target is to automate existing applications that are still controlled by humans. In the future, these applications shall be carried out autonomously by robots
Autonome mobile Roboter in der Logistik (AMR)
No full textWie ist der Status quo in der Intralogistik? Welche Chancen bieten FTS gegenüber AMRs und wie grenzen sich beide Systeme voneinander ab. Dieser Vortrag beleuchtet beide Technologien und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung
Capability of chatbots powered by large language models to support the screening process of scoping reviews: a feasibility study
No full textObjectives
The surge in publications increases screening time required to maintain high-quality literature reviews. One of the most time-consuming phases is title and abstract screening. Machine learning tools have semi-automated this process for systematic reviews, with limited success for scoping reviews. ChatGPT, a chatbot based on a large language model, might support scoping review screening by identifying key concepts and themes. We hypothesize that ChatGPT outperforms the semi-automated tool Rayyan, increasing efficiency at acceptable costs while maintaining a low type II error
KI-gestütztes, systemisches Kommunikationstraining
No full textDie systemische Soziale Arbeit orientiert sich an einer ganzheitlichen Perspektive und basiert auf mehreren Grundsätzen, die insbesondere die Beratung von und Kommunikation mit Klientinnen und Klienten prägen. Dazu zählen unter anderem: Ressourcenorientierung, Lösungs- und Zielorientierung, Anerkennung von Autonomie, Zirkularität und Kontextualität. Im Studium oder in Weiterbildungen werden systemische Frage- und Gesprächstechniken gelehrt und in Rollenspielen erprobt. Damit werden zwar wichtige Grundsteine gelegt, jedoch mangelt es häufig an wiederholtem Training, das notwendig ist, um die Kommunikationstechniken wirksam zu verinnerlichen. Im Vortrag sollen Möglichkeiten des Einsatzes von KI-gestütztem Kommunikationstraining vorgestellt – und deren Chancen und Risiken diskutiert werden
KI-Anwendung in der Energietechnik: Einsatz maschineller Lernverfahren für die Wärmelastprognose
No full textMaschinelles Lernen gilt als eines der vielversprechendsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz (KI). Sein Einsatz hat in den vergangenen Jahren zu enormen Fortschritten sowohl in der Bild- und Texterkennung als auch bei Zeitreihenprognosen geführt.
Der Vortrag demonstriert dies am Beispiel von Wärmelastprognosen für die Fernwärmebranche. Dabei werden maschinelle Lernverfahren genutzt, um den Wärmebedarf in Fernwärme-netzen über mehrere Tage im Voraus hochgenau vorherzusagen. Auf diese Weise können Energieversorger den Einsatz ihrer Wärmeerzeugungsanlagen optimal planen. Beispielsweise können bei vorhersehbaren Lastspitzen Wärmespeicher frühzeitig mit erneuerbar erzeugter Wärme gefüllt und so der Betrieb fossiler Spitzenlastkraftwerke vermieden werden. Als Folge kann der Betreiber sowohl CO2-Emissionen als auch Emissions-, Brennstoff- sowie An- und Abfahrkosten einsparen.
Der Vortrag basiert auf Ergebnissen aus mehreren Forschungsprojekten, die an der Hochschule Kempten seit 2016 gemeinsam mit Fernwärmeversorgern durchgeführt wurden. Dabei wurden maschinelle Lernverfahren sehr unterschiedlicher Komplexität systematisch untersucht und bewertet – von „einfachen“ bis hin zu anspruchsvollen Verfahren aus dem Bereich des sogenannten „Deep Learning“. Die Wärmelastprognosen werden unter Verwendung historischer Betriebs- und Wetterdaten sowie von Wetterprognosen vollautomatisiert erstellt und dem Betreiber über eine Web-Schnittstelle zur Verfügung gestellt, die auch im Vortrag gezeigt wird.
Die vorgestellte Methode bietet erhebliche Einsparpotenziale für den Anlagenbetreiber. Sie ist zudem auch auf andere Branchen mit ähnlichen Zielgrößen bzw. Fragestellungen übertragbar
Autonome Landtechnik: Welche Werte steuern, wenn der Mensch nicht mehr lenkt?
No full textDie Integration von Automatisierung in Landmaschinen und Robotern verspricht eine Steigerung der Effizienz, Produktivität und Sicherheit in der Landwirtschaft, vor allem da Maschinen zwischen unterschiedlichen Umgebungen wie Feldern und öffentlichen Straßen navigieren. Genau an diesem Schnittpunkt (Feld und Straße) bestehen allerdings noch große Herausforderungen.
In dieser Podiumsdiskussion wird reflektiert, wie die Normen ISO 18497 und SAE J3016 effektiv kombiniert werden können, um einen Entwicklungsrahmen für autonome Landmaschinen zu schaffen. ISO 18497 bietet umfassende Richtlinien für Offroad-Anwendungen und gewährleistet einen sicheren und präzisen Betrieb in dynamischen Feldumgebungen. Im Gegensatz dazu bietet SAE J3016 einen gut strukturierten Rahmen für den Betriebsbereich (ODD) und dynamische Fahraufgaben (DDT) für die Automatisierung von Straßenfahrzeugen. Durch die Analyse dieser Normen zielt die Forschung darauf ab, einen einheitlichen Standpunkt zu Sicherheit und Leistung zu etablieren, der die Entwicklung vereinfacht und die Funktionalität in verschiedenen Betriebsszenarien verbessert. Die ausgewählten Podiumsteilnehmer versprechen einen Blickwinkel von wissenschaftlicher Forschung, über Normierung bis hin zur Praxistauglichkeit
Development of a Real-Time Rule-Based Energy Management System for Fuel Cell-Dominated Powertrains in Hybrid Electric Transporters
No full textThis study presents a rule-based energy management system (EMS) for a light-duty transporter with a fuel cell-dominated powertrain. In such architectures, the smallcapacity battery cannot consistently provide the power and energy buffer required by optimal control strategies to maintain the fuel cell system (FCS) within its high-efficiency operating range, and it frequently exceeds its continuous power capability. Unlike conventional EMS designs, the proposed EMS incorporates battery charging and discharging power limits across multiple time scales, including long-term, short-term, and burst levels, into the control design to dynamically manage the power distribution between the FCS and the battery. A regenerative braking power control strategy is also introduced to balance the regenerative and FCS power during deceleration. Validation on a powertrain test bench with vehicle-identical components demonstrates that the proposed EMS effectively reduces FCS power fluctuations while keeping battery stress within predefined limits. An average FCS efficiency of 52.2% is achieved under the US06 drive cycle. The efficiency and robustness of the EMS are confirmed by real measurement results, highlighting its readiness for practical implementation
Partizipation als Wegbereiter und -begleiter adaptiver (digitaler) Transformation des Gesundheitswesens
No full textDie Relevanz partizipativer Ansätze für Transformationen im Gesundheitswesen liegt in ihrer Mehrdimensionalität. Zum einen verbessern sie die Qualität von Entscheidungen. Indem verschiedene Sichtweisen einbezogen werden, lassen sich blinde Flecken vermeiden, realitätsnahe Einschätzungen treffen und somit innovative Lösungen entwickeln. Zum anderen wird durch die Beteiligung die Legitimität von Entscheidungen gestärkt. Wenn sowohl Beschäftigte im Gesundheitswesen als auch weitere Akteur:innen (z. B. Patient:innen) mitreden und mitgestalten können, steigt die Bereitschaft zur Umsetzung von Veränderungen. Dies wiederum ist ein zentraler Erfolgsfaktor für Transformationsprozesse, die nicht nur „von oben“ verordnet, sondern gemeinsam getragen und gelebt werden müssen