Kaan Ödevci

• Diese Arbeit untersucht die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Produktionsautomatisierung und deren langfristige Auswirkungen auf Berufsrollen, Kompetenzen und die Sicherheit von Arbeitsplätzen. Sie beleuchtet, wie KI-Technologien industrielle Prozesse optimieren, Kosten senken und gleichzeitig Flexibilität sowie Produktivität steigern können. Neben einer Einführung in die grundlegenden Konzepte und Technologien von KI, wie maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, werden spezifische Einsatzbereiche analysiert. Dazu zählen die Optimierung von Produktionsprozessen, die Automatisierung komplexer Aufgaben, die Flexibilisierung der Fertigung und die Reduktion von Ausfallzeiten sowie Fehlerquoten. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf den technischen, wirtschaftlichen und organisatorischen Herausforderungen bei der Einführung von KI-Systemen. Es werden Fragen der Datenqualität, der Integration in bestehende Infrastrukturen, des Fachkräftemangels und der hohen Implementierungskosten thematisiert. Darüber hinaus untersucht die Arbeit die ethischen und sozialen Implikationen des KI-Einsatzes, insbesondere die potenziellen Veränderungen in der Arbeitswelt, Datenschutzrisiken und die Verantwortung für KI-basierte Entscheidungen. Eine empirische Untersuchung liefert Einblicke in die Akzeptanz und Erwartungshaltungen von Industrieakteuren gegenüber KI und bietet wertvolle Daten zur Gestaltung erfolgreicher Implementierungsstrategien. Abschließend werden praxisorientierte Empfehlungen formuliert, die Unternehmen und Bildungseinrichtungen dabei unterstützen sollen, die Potenziale von KI effektiv zu nutzen und gleichzeitig die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Auswirkungen zu berücksichtigen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Grundlage für eine nachhaltige, gewinnbringende und verantwortungsvolle Integration von KI in die industrielle Praxis zu schaffen und Perspektiven für zukünftige Entwicklungen aufzuzeigen.
• This study examines the application of Artificial Intelligence in production automation and its long-term impact on job roles, skill requirements, and workplace security. It highlights how AI technologies can optimize industrial processes, reduce costs and simultaneously enhance flexibility and productivity. In addition to an introduction to the fundamental concepts and technologies of AI, such as machine learning and neural networks, specific areas of application are analysed. These include the optimization of production processes, the automation of complex tasks, the flexibilization of manufacturing and the reduction of downtime and error rates. A central focus is placed on the technical, economic and organizational challenges involved in implementing AI systems. Issues such as data quality, integration into existing infrastructures, skills shortages and high implementation costs are addressed. Furthermore, the study explores the ethical and social implications of AI deployment, particularly potential changes in the workplace, data protection risks and accountability for AI-driven decisions. An empirical investigation provides insights into the acceptance and expectations of industry stakeholders regarding AI and offers valuable data for designing successful implementation strategies. Finally, practical recommendations are proposed to support companies and educational institutions in effectively leveraging the potential of AI while considering its societal and economic impacts. The aim of this study is to establish a foundation for the sustainable, profitable and responsible integration of AI into industrial practice and to outline perspectives for future development.