[{"type":"scientific_journal_article","intvolume":"        42","user_id":"83781","_id":"13394","doi":"10.30844/i4sd.26.1.70","place":"Berlin","publication_status":"published","abstract":[{"lang":"eng","text":"Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI)-basiertes Nudging ist zwar ethisch komplex, kann jedoch eine vorteilhafte Alternative zu starren, algorithmisch generierten Fertigungsplänen darstellen, um sowohl die Planungsautonomie von Fertigungsmitarbeitenden als auch die Gesamtleistung des übergeordneten Fertigungssystems zu verbessern. Dieser Artikel präsentiert eine Laborstudie, die das erfolgreiche Nudging von 28 Studierenden des Studiengangs Wirtschaftsingenieurwesen in einer Fertigungssimulation demonstriert. Die Studie zeigt, dass die Übereinstimmung der von den Studierenden ausgewählten Bearbeitungsreihenfolge von Fertigungsaufgaben mit einer vordefinierten Bearbeitungsreihenfolge durch Nudging um 9 % zunimmt. Durch den Einsatz von XAI werden die Präferenzen der Studierenden analysiert und Deadlines sowie Prioritäten in der Simulation angepasst. Der Artikel diskutiert die ethischen Fragen des Nudging, darunter potenzielle Manipulation, Scheinautonomie und die Reduzierung von Menschen auf Zahlen. Um diese Probleme zu mindern, werden Empfehlungen für die praktische Umsetzung des XAI-basierten Nudging-Ansatzes sowie dessen Stärken gegenüber starren, algorithmisch generierten Fertigungsplänen hervorgehoben."}],"issue":"1","department":[{"_id":"DEP7020"}],"publisher":"GITO mbH Verlag","publication":"Industry 4.0 Science","publication_identifier":{"eissn":["2942-6162"],"issn":["2942-6154"]},"date_created":"2026-02-18T12:02:39Z","date_updated":"2026-02-19T15:04:33Z","keyword":["algorithmisches Management","Fertigungsplanung","KI-Ethik","XAI-basiertes Nudging"],"language":[{"iso":"ger"}],"title":"XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen","volume":42,"citation":{"van":"Herrmann JP, Baier C, Tackenberg S, Nitsch V. XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen. Industry 40 Science. 2026;42(1):70–8.","ufg":"<b>Herrmann, Jan-Phillip u. a.</b>: XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen, in: <i>Industry 4.0 Science</i> 42 (2026), H. 1,  S. 70–78.","havard":"J.-P. Herrmann, C. Baier, S. Tackenberg, V. 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This paper presents and explores XAI approaches focusing on user interface concepts in predictive maintenance. The underlying AI model is based on an open dataset for wind turbines. An enhanced multi-class self-conceived labeling strategy improves the model and, thus, supports the XAI approaches. Previous research in user-centered XAI shows that users do not exploit the possibilities of XAI methods and instead rely on their intuition. To counter this tendency, we present user interfaces incorporating gamification elements to enhance understanding of AI outputs. We highlight our approach via two examples, demonstrating a local and a global XAI technique respectively. A preliminary user study was conducted to assess the value added by these gamification aspects. While the findings were inconclusive, they provided an initial insight into the potential of these design elements to foster user engagement in the realm of XAI."}],"page":"1-6","status":"public","publisher":"IEEE","title":"Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics","publication_status":"published","citation":{"din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Grimm, Valentin</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Potthast, Jonas</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Rubart, Jessica</span>: <i>Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics</i> : IEEE, 2023","chicago-de":"Grimm, Valentin, Jonas Potthast und Jessica Rubart. 2023. <i>Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics</i>. <i>2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN)</i>. IEEE. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864\">10.1109/INDIN51400.2023.10217864</a>, .","short":"V. Grimm, J. Potthast, J. Rubart, Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics, IEEE, 2023.","chicago":"Grimm, Valentin, Jonas Potthast, and Jessica Rubart. <i>Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics</i>. <i>2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN)</i>. IEEE, 2023. <a href=\"https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864\">https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864</a>.","apa":"Grimm, V., Potthast, J., &#38; Rubart, J. (2023). Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics. In <i>2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN)</i> (pp. 1–6). IEEE. <a href=\"https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864\">https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864</a>","ieee":"V. Grimm, J. Potthast, and J. Rubart, <i>Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics</i>. 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Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics. 2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN). IEEE; 2023.","ama":"Grimm V, Potthast J, Rubart J. <i>Motivational Exploration of Explanations in Industrial Analytics</i>. IEEE; 2023:1-6. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10217864\">10.1109/INDIN51400.2023.10217864</a>"}}]