Autor: Norbert Gronau

Existierende Fabriken weisen häufig hierarchische Strukturen bei Entscheidungsfindung und Steuerung auf. Cyber-Physische Systeme ermöglichen es prinzipiell, den Grad an Autonomie bei Entscheidungsfindung und Steuerung zu erhöhen. Unklar ist allerdings bisher weitgehend, bis zu welchem Grad Autonomie tatsächlich nützlich ist. Dieser Beitrag differenziert unterschiedliche Definitionen von Autonomie und Ansätze, diese zu erreichen. Erste experimentelle Erkenntnisse in einer Laborumgebung helfen, die aufgestellten Fragen zu beantworten.

Der Wandel zur automatisierten Produktion, die fortschreitende Digitalisierung der Wertschöpfungsprozesse sowie die stetige Implementierung von mobilen Industrial Internet of Things-Technologien (IIoT) in diese zur Unterstützung der Mitarbeiter stellen betriebliche Weiterbildung vor Herausforderungen. Komplexere Anforderungen und veränderte Tätigkeitsprofile erfordern Handlungskompetenzen bei Mitarbeitern im Sinne der Fähigkeit, in unbekannten Situationen auf Basis eigenen Könnens handlungsfähig zu bleiben [1]. Jene sowie dafür notwendiges umfassendes Verständnis gegenüber digitalisierten Produktionsprozessen [2] kann jedoch durch konventionelle Lehrmethoden nicht realisiert werden, da diese der erhöhten Anforderungskomplexität und den komplexen Rückkopplungen im Rahmen der Steuer- und Regelkreise nicht gerecht werden können. Diese Aspekte aufgreifend wird im Folgenden ein szenariobasierter Weiterbildungsansatz für eine Lernfabrik vorgestellt, der insbesondere die ...