XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen
J.-P. Herrmann, C. Baier, S. Tackenberg, V. Nitsch, Industry 4.0 Science 42 (2026) 70–78.
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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.
Erscheinungsjahr
Zeitschriftentitel
Industry 4.0 Science
Band
42
Zeitschriftennummer
1
Seite
70-78
ISSN
eISSN
ELSA-ID
Zitieren
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):70-78. doi:10.30844/i4sd.26.1.70
Herrmann, J.-P., Baier, C., Tackenberg, S., & Nitsch, V. (2026). XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen. Industry 4.0 Science, 42(1), 70–78. https://doi.org/10.30844/i4sd.26.1.70
Herrmann J-P et al. (2026) XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen. Industry 4.0 Science 42, 70–78.
Herrmann, Jan-Phillip, Catharina Baier, Sven Tackenberg, and Verena Nitsch. “XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen.” Industry 4.0 Science 42, no. 1 (2026): 70–78. https://doi.org/10.30844/i4sd.26.1.70.
Herrmann, Jan-Phillip, Catharina Baier, Sven Tackenberg und Verena Nitsch. 2026. XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen. Industry 4.0 Science 42, Nr. 1: 70–78. doi:10.30844/i4sd.26.1.70, .
Herrmann, Jan-Phillip ; Baier, Catharina ; Tackenberg, Sven ; Nitsch, Verena: XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen. In: Industry 4.0 Science Bd. 42. Berlin, GITO mbH Verlag (2026), Nr. 1, S. 70–78
J.-P. Herrmann, C. Baier, S. Tackenberg, V. Nitsch, XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen, Industry 4.0 Science. 42 (2026) 70–78.
J.-P. Herrmann, C. Baier, S. Tackenberg, and V. Nitsch, “XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen,” Industry 4.0 Science, vol. 42, no. 1, pp. 70–78, 2026, doi: 10.30844/i4sd.26.1.70.
Herrmann, Jan-Phillip, et al. “XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen.” Industry 4.0 Science, vol. 42, no. 1, 2026, pp. 70–78, https://doi.org/10.30844/i4sd.26.1.70.
Herrmann, Jan-Phillip u. a.: XAI-gestütztes Nudging von Entscheidungen in der Fertigung – Praktische Umsetzbarkeit und ethische Herausforderungen, in: Industry 4.0 Science 42 (2026), H. 1, S. 70–78.
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.