Arbeitsgruppe

Human in Command

Die Forschungsgruppe "Human in Command" an der Hochschule Aalen widmet sich der Erforschung und Entwicklung von Konzepten für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der zukünftigen Arbeitswelt. Das übergeordnete Ziel der Gruppe besteht darin, innovative Lösungen zu schaffen, die eine effiziente und harmonische Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen ermöglichen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Entwicklung von Systemen, die nicht nur technisch fortschrittlich, sondern auch benutzergerecht und ethisch vertretbar sind.

Die drei Säulen von „Human in Command“
Forschungsprojekte
KI-Forschung
Technologie im Alltag
Praktische Ausbildung
Mensch auf der KI-Kommandobrücke: Unser Forschungslabor an der Hochschule Aalen
Team
News
Publikationen

Kontrolle und Kooperation in der Ära von KI

Die Einführung und verstärkte Nutzung von Algorithmen mit Ansätzen der künstlichen Intelligenz beeinflussen Staat, Wirtschaft und Individuum. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage nach der menschlichen Kontrolle über und die Kontrollierbarkeit von automatisierten Systemen. Die Herausforderung besteht darin, in Zukunft KI-Systeme zu entwickeln, in denen Mensch und Maschine produktiv miteinander arbeiten und sich gegenseitig verstehen.

Forschung zu Chancen und Risiken beim Einsatz künstlicher Intelligenz
Interdisziplinäre Forschung zwischen verschiedenen Fachrichtungen, um komplexe Fragestellungen ganzheitlich zu analysieren und innovative Lösungen durch die Kombination von Expertenwissen aus unterschiedlichen Disziplinen zu entwickeln
Industrienahe Forschung und praxisorientierte wissenschaftliche Untersuchungen, die direkt auf die Bedürfnisse und Herausforderungen der Industrie ausgerichtet sind
Robotiklabor zur Entwicklung intelligenter Automatisierungslösungen

Die drei Säulen von „Human in Command“

Participatory Design

KI- und Robotik-Systeme werden gemeinsam mit denen entwickelt, die damit arbeiten sollen.

Situation Awareness

Systeme nach dem Human-in-Command-Prinzip müssen gewährleisten, dass Menschen, die damit arbeiten, jederzeit wissen, was das System tut.

Meaningful Control

Human-in-Command-Systeme müssen für Menschen sinnvoll steuer- und kontrollierbar sein.

Laufende Projekte

Mit dem Projekt RePAIR – "Remanufacturing mit Personalisierter Adaptiver Intelligenter Robotikassistenz" entwickelt die Hochschule Aalen ein zukunftsweisendes Konzept für die nachhaltige Aufarbeitung von Elektronikprodukten. Im Mittelpunkt steht der Einsatz hybrider Intelligenz – der Kombination aus menschlichem Know-how und künstlicher Intelligenz.

Das Projekt RecycleBot, gefördert vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz, startete im März 2023 mit dem Ziel, die Recyclingrate von kunststoffbasierten Verpackungs- und Gewerbeabfällen deutlich zu steigern. Durch den Einsatz kollaborativer Robotik und KI-gestützter Sortierprozesse sollen Abfälle gezielt den passenden Recyclingpfaden zugeführt werden. Dies ermöglicht eine effizientere Wiederverwertung und reduziert den Verbrauch knapper Ressourcen wie Rohstoffe und Energie, die für die Produktion neuer Materialien benötigt würden. Gleichzeitig trägt das Projekt dazu bei, die Umwelt durch geringere Abfallmengen und reduzierte Emissionen zu entlasten.

Das Projekt RewitAl beschäftigt sich mit der nachhaltigen Wiederverwertung von Altkunststoffen aus Sportanlagen, insbesondere Kunstrasenflächen. Ziel ist es, umweltschonende Recyclingverfahren zu entwickeln und Alternativen wie Biokunststoffe zu erforschen. Das Projekt wird bis 2027 durch das Land Baden-Württemberg und den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) mit rund 2,2 Millionen Euro gefördert. Neben der Hochschule Aalen sind auch die Hochschulen Furtwangen und Pforzheim sowie zahlreiche Partner aus Wirtschaft, Politik und Sport beteiligt.

Mit ILUSIK entsteht eine Lösung, die klassische Intralogistikprozesse auf den Kopf stellt. Ziel ist es, 20–30 % Kosten einzusparen, indem Waren selbstständig Informationen erfassen, mit Nutzern interagieren und dabei Daten generieren, aus denen KI weitere Optimierungspotenziale ableitet. Die Technologie ist hochmobil und sofort einsatzbereit und das ohne aufwendige Konfiguration. Dadurch lässt sie sich flexibel in variablen Produktionsumgebungen nutzen, insbesondere in Bereichen mit hoher Variantenvielfalt und geringen Stückzahlen (high mix, low volume).

Die Hochschule Aalen entwickelt in diesem Teilprojekt eine LLM‑gestützte Schnittstelle, die natürliche Sprache direkt in ROS2‑kompatiblen Python‑Code für kollaborative Roboter übersetzt. So können Nutzer Roboter über einfache Spracheingaben steuern, ganz ohne Programmierkenntnisse. Das System wird im Rahmen des AiHub‑Frameworks realisiert, das LLMs mit Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kombiniert. Dadurch fließt domänenspezifisches Wissen aus technischer Dokumentation oder sicherheitsrelevanten Vorgaben in die Codegenerierung ein. Die resultierenden Steuerbefehle sind korrekt, kontextsensitiv und sicher.

Das Projekt VISTA entwickelt neue Ansätze für den Umgang mit Fertigungswissen in zunehmend komplexen Produktionsumgebungen. Im Mittelpunkt stehen Vision‑Language Models (VLMs), die Bild‑ und Textinformationen kombinieren, um Beschäftigte in Montage und Instandhaltung mit kontextbezogener, kognitiver Assistenz zu unterstützen. So werden Entscheidungen schneller, sicherer und fundierter. Durch die intelligente Verknüpfung von visuellen Daten, Maschinensignalen und Sprache stärkt VISTA die Mensch‑Maschine‑Interaktion, erhöht Flexibilität und Sicherheit und macht Expertenwissen leichter zugänglich – ganz im Sinne einer menschenzentrierten Industrie 5.0.

Abgeschlossene Projekte

Das Projekt 5G++ FlexiCell wurde seit 2022 gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert und ist seit März 2025 beendet. Es hat darauf abgezielt, den Mobilfunkstandard 5G als Campus-Netz in der Fertigung einzusetzen, um Produktionskosten zu senken. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellt die digitale Transformation im Rahmen von Industrie 4.0 eine große Herausforderung dar. FlexiCell hat diese Problematik adressiert , indem Lösungen entwickelt wurden, die Rüstzeiten in „high-mix low-volume“ (HMLV)-Produktionsumgebungen durch intelligente Vernetzungs- und Ortungstechnologien verkürzen.

Das vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales geförderte Projekt KI Cockpit beschäftigt sich mit den zentralen Fragen von „Human in Command“ beziehungsweise „Meaningful Human Control“. Dabei geht es darum, wie KI-Systeme entwickelt werden können, in denen Mensch und Maschine effizient zusammenarbeiten und sich gegenseitig verstehen. In diesem Zusammenhang soll ein physisches „KI-Cockpit“ entstehen, das den Nutzern einen transparenten Überblick über die Systementscheidungen bietet und gleichzeitig die Möglichkeit gibt, aktiv Einfluss zu nehmen. Dadurch lassen sich soziale Risiken in den Auswirkungen der Technik reduzieren und die Akzeptanz solcher Anwendungen erhöhen.

Die Carl-Zeiss-Stiftung unterstützt seit vielen Jahren Junior- und Stiftungsprofessuren in verschiedenen Programmen. Die geförderten Forscher*innen nehmen eine besondere Rolle im Wissenschaftssystem ein, da sie mit ihrer Expertise neue Impulse setzen und innovative Entwicklungen vorantreiben können. Oft fehlen jedoch die finanziellen Mittel, um solche Vorhaben schnell und effektiv umzusetzen. Mit dem Programm Prisma bietet die Stiftung eine unbürokratische Lösung, um Professor*innen gezielt zu fördern. Das Programm ist bewusst breit angelegt und unterstützt nicht nur Forschung und Lehre, sondern auch Maßnahmen, die den Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Wirtschaft erleichtern oder zur Vermittlung von Wissenschaft und Forschung in der Gesellschaft beitragen.

Seite KI-Werkstatt Mittelstand der Hochschule Aalen

Technologie im Alltag

In der Industrie kommt immer mehr Machine Learning zum Einsatz. KI und Machine Learning wirken sich nicht nur auf Produktionsarbeitende, sondern auch auf Führungskräfte aus. Mensch und Maschine Hand in Hand, wobei die Maschine unterstützt und der Mensch das letzte Wort hat – das ist das angestrebte Idealbild, das in Bereichen wie der Luftfahrt bereits Realität ist. Frühere Diskussionen über den Grad der Automatisierung waren erfolgreich und dienen als Grundlage für aktuelle Forschungen, etwa zum autonomen Fahren.

Team

Prof. Dr. Doris Aschenbrenner

Raum270

Anja Thomas

Antonia Uhle

News

Forschung

Roboter und KI als Zukunft der Abfallsortierung

Sustainability

Werner T., Dawoud M., Aschenbrenner D. Cost‐Efficient Detection of Plastics From Post‐Consumer Packaging Waste Using Selected Bands in the Near‐infrared Spectrum. Macromolecular Materials and Engineering 2025. 10.1002/mame.202500143

Basedow N., Fangerow N., Hadasch K., Colloseus C., Aschenbrenner D. Using AI to Improve Post-consumer Plastics Recycling for Sustainability in a Smart Environment. In: Khalifa, N.E.M., Taha, M. .N. (eds) Empowering AI Applications in Smart Life and Environment 2025. Springer, Cham.

Basedow N., Hadasch K., Dawoud M., Colloseus C., Taha I., Aschenbrenner D.: Open Data Sources for Post-Consumer Plastic Sorting: What We Have and What We Still Need. Procedia CIRP, Volume 122, 2024, pp.1042-1047.

Fangerow N., Aschenbrenner D., Colloseus C., Khoury R.: Robot-assisted automated sorting techniques for plastic recycling. Procedia CIRP, Volume 120, 2023, Pages 1232-1237, ISSN 2212-8271.

Werner T., Taha I., Aschenbrenner D.: An overview of polymer identification techniques in recycling plants with focus on current and future challenges. Procedia CIRP, Volume 120, 2023, Pages 1381-1386, ISSN 2212-8271.

Aschenbrenner, D., Gros, J., Fangerow, N., Werner, T., Colloseus, C., Taha, I.: Recyclebot – using robots for sustainable plastic recycling. Procedia CIRP, Volume 116, 2023, pp. 275-280, ISSN 2212- 8271.

Industry 4.0

Feldmann, S., Schwarzer, S., Merkel, M., Saadati, H.R., Lenz, L., Gros, J., Kiener, C., Arulalan, A., Wiedenmann, M., Aschenbrenner, D.: Hybrid intelligence for collaborative assembly: Integrating human and robotic agents via shared perception‑cognition‑action cycles. In Proceedings of the 2025 International Conference on Sustainable Technologies for Humanity and Smart World (HSWTech) (pp. 1–6). IEEE.

Aschenbrenner, D., Colloseus, C.: Human in Command in Manufacturing. In: Alfnes, E., Romsdal, A., Strandhagen, J.O., von Cieminski, G., Romero, D. (eds) Advances in Production Management Systems. Production Management Systems for Responsible Manufacturing, Service, and Logistics Futures. APMS 2023. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 689. Springer, Cham, pp. 559-572.

Alizai A., Mohammad M.R., Ludwig S., Aschenbrenner D.: Heterogeneous Communication Networks and Localization for Industry 4.0 Applications in Small and Medium-Sized Enterprises: A Systematic Literature Review. Procedia CIRP, Volume 120, 2023, Pages 308-313, ISSN 2212-8271.

Eber R., Kollmann D., Aschenbrenner D., Hentsch M., Schwarzer S., Stricker N.: IIOT visualization applications based on augmented reality – practical approach for easy implementation. Procedia CIRP, Volume 120, 2023, Pages 964-967, ISSN 2212-8271.

Gros J., Zatyagov D., Papa M., Colloseus C., Ludwig S., Aschenbrenner D.: Unlocking the Benefits of Mobile Manipulators for Small and Medium-Sized Enterprises: A Comprehensive Study. Procedia CIRP, Volume 120, 2023, Pages 1339-1344, ISSN 2212-8271.

Ludwig S., Aschenbrenner D., Scharle M., Klessig H., Karrenbauer M., Wu H., Taghouti M., Lozano P., Schotten, H.D., Fitzek, F.H.P.: Reference Network and Localization Architecture for Smart Manufacturing Based on 5G. In: Valle, M., et al. Advances in System-Integrated Intelligence. SYSINT 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 546, 2023. Springer, Cham, pp. 470-479.

Aschenbrenner D., Scharle M., Ludwig S.: 5G++ FlexiCell: 5G location-based context-aware agile manufacturing. Procedia CIRP 107 (2022) 1455–1460.

Künstliche/Hybride Intelligenz

Aschenbrenner, D., Hübner, A., Tagalidou, N., Bui, M., Vukelić, M., Yilmaz, N., & Basedow, N. (2025, August). AI Cockpit: A Meaningful Human Control Interface for Mitigating AI Risks for Hybrid Intelligence Systems. In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems (pp. 225-239). Cham: Springer Nature Switzerland.

Dassel, K., Colloseus, C., Sell, A., Günther, C., Aschenbrenner, D., Klein, J., & Guagnin, D. (2025). KI in der Pflege – Mensch im Mittelpunkt: Partizipative Entwicklung eines digitalen Assistenzsystems zur Entlastung in der stationären Altenpflege (iit‑Whitepaper). Institut für Innovation und Technik.

Aschenbrenner, D., Guagnin, D., Hanel, J., Hübner, A., Tagalidou, N., Yilmaz, N., & Zarbock, M. (2025). Schneller helfen, klüger lenken: Das KI‑Cockpit für smarte Städte (iit‑Whitepaper). Institut für Innovation und Technik.

Hanel, J., Jantzen, L., Weselmann, L., Guagnin, D., Kempen, R., Peters, R., Saleh, F., & Steininger, R. (2025). KI im Jobmatching erfolgreich nutzen: Faire und transparente Bewerbungsprozesse mit menschlicher Aufsicht (iit‑Whitepaper). Institut für Innovation und Technik.

Aschenbrenner, Doris; Bottel, Matthias; Colloseus, Cecilia; Guagnin, Daniel, Hubel, Nikolas; Jantzen, Lisa; Kempen, Regina; Peters, Robert; Saleh, Faten; Sell, Andrea (2025). Ein KI-Cockpit für Beschäftigte. Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz verstehen, souverän einsetzen und kontrollieren. Institut für Innovation und Technik (iit) Seiten 1-24.

Aschenbrenner, D., Kempen, R., Guagnin, D., Jantzen, L., Sell, A., Colloseus, C., Saleh, F., & Peters, R. (2025). KI Cockpit – menschliche Letztentscheidung nach EU AI Act implementiert. In Arbeitswelt und KI 2030: Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen.

Burchardt, A., Aschenbrenner, D.: Practical Guide AI = All Together and Interdisciplinary. In: Knappertsbusch, I., Gondlach, K. (eds) Work and AI 2023. Springer, Wiesbaden, pp. 11-19.

Fiebig T., Aschenbrenner D.: 13 Propositions on an Internet for a “Burning World”. TAURIN+BGI '22: Proceedings of the ACM SIGCOMM Joint Workshops on Technologies, Applications, and Uses of a Responsible Internet and Building Greener Internet, 2022.

Aschenbrenner D.: Die Bedeutung von Participatory Design für Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz. In: Greiner R., Berger D., Böck M.: Analytics und Artificial Intelligence 2022.

Aldea A., Tinga A.M., van Zeumeren I.M., van Nes N., Aschenbrenner D.: Virtual Reality Tool for Human-Machine Interface Evaluation and Development (VRHEAD). Conference: 2022 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV).

Aschenbrenner D., Zimmerling M., Diener K.: Menschenzentriertes Innovationssystem – integriertes Innovationssystem zur Überwindung der Grenzen von Theorie und Praxis. In: Peters R., Dicks M., Altepost A., Aschenbrenner D., Burmester M., Carolus A., Diener K., Fetic L., Gerst D., Hermann I., Kramm B., Kurz C., Peissner M., Suchy O., Westhoven M., Wienrich C., Zimmerling M.: Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz 2022, p. 14.

Aschenbrenner D., Kramm B., Hermann I.: Kultur als Werkzeug und Experimentierfeld eines konstruktiven gesellschaftlichen Technikdiskurses. In: Peters R., Dicks M., Altepost A., Aschenbrenner D., Burmester M., Carolus A., Diener K., Fetic L., Gerst D., Hermann I., Kramm B., Kurz C., Peissner M., Suchy O., Westhoven M., Wienrich C., Zimmerling M.: Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz 2022, p. 9.

Social Studies

Uhle, A., Colloseus, C., Lenz, L., & Aschenbrenner, D. (2025, March). Designing a Dynamic Skill Tree for Self-directed Learning in Master’s Programs: A Learning Factory Approach. In Conference on Learning Factories (pp. 78-85). Cham: Springer Nature Switzerland.

Sell A., Colloseus C.: AI Integration Acceptance in Elderly Care Institutions: A Step Toward a Smarter Life. In: Khalifa, N.E.M., Taha, M. .N. (eds) Empowering AI Applications in Smart Life and Environment 2025. Springer, Cham.

Aschenbrenner D., Jantzen L., Colloseus C., Sell A., and Kempen R.: Research Interpretation of Article 14 of the EU AI Act: Human in Command in Manufacturing. In: Thürer M., Riedel R.,von Cieminski G., Romero D. (eds.): Advances in Production Management Systems; 43rd IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2024 Chemnitz, Germany, September 8–12, 2024 Proceedings, Part III.

Colloseus, C: Artificial Tricksters: Narrating AI in Relation to Age and Gender. In: Gender Forum, Vol. 22 No. 2 (2023): Gender, Age, and the New Media, pp. 15-37.

Colloseus, C., Sell, A., Uhle, A.: Intelligente Maschinen? Religionsunterricht heute, 01 – 02.2023, pp. 4-9.

Robotik

Rieder, J. S., Kollmann, D., El Khoury, R., & Aschenbrenner, D.: Computer Vision-Based Environmental Perception for a Collaborative Robot. In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems (pp. 559-573). Cham: Springer Nature Switzerland.

Martz, U. M., Colloseus, C., Reinisch, U., & Aschenbrenner, D.: How Can a Miniature Arduino or ESP32-Based Architecture Be Designed that Mimics Basic Factory Scenarios in Order to Be Used as a Learning Tool. In Conference on Learning Factories (pp. 242-249). Cham: Springer Nature Switzerland.

Borges E.I.A., Rieder J.S.I., Aschenbrenner D., Scharff R.B.N.: Framework for Armature-Based 3D Shape Reconstruction of Sensorized Soft Robots in eXtended Reality. Frontiers In Robotics and AI 2022, 9, Article 810328.

Ergonomie

Yilmaz, N., El Khoury, R., Jantzen, L., Kempen, R., & Aschenbrenner, D.: Evaluating User-Centered Visualizations of Traffic Anomalies: A User Study. In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems (pp. 178-193). Cham: Springer Nature Switzerland.

Li M., Yao X., Aschenbrenner D., van Eijk D., Vink P.: Ergonomics 4.0: Human-Centered Procedure for Ergonomic Design Using Virtual Reality Prototyping. Volume32, IssueS1, Supplement: INCOSE Human Systems Integration Conference, November 16–19, 2021, Virtual Event, Pages 195-211.

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