Kompetenzentwicklung

Künstliche Intelligenz verändert die Wissensarbeit. Diagnostik, Entscheidung und Optimierung werden zunehmend durch das Zusammenspiel von Mensch und KI geprägt. Damit wird KI-Kompetenz zum Wettbewerbsfaktor, wobei die fachliche Expertise als Grundlage industrieller Leistungsfähigkeit nicht verloren gehen darf. Diese Ausgabe beleuchtet die Potenziale von KI in der Produktion sowie Anforderungen an Kompetenzen des KI-basierten Wissensmanagements.

Fertigungsunternehmen in Entwicklungsländern stehen vor der Herausforderung, Produktivitätslücken zu schließen und gleichzeitig Industrie-4.0-Technologien einzuführen. Lernfabriken sind ein hilfreicher Ansatz, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Ein Beispiel hierfür ist die Lernfabrik „Fábrica do Futuro“ in São Paulo, Brasilien, die Studierende einbindet, die Kompetenzentwicklung fördert und mit der Industrie in der angewandten Forschung zusammenarbeitet.

Lernfabriken bieten eine praxisnahe Umgebung zur Simulation von Produktionsprozessen, in der Lernende Kompetenzen durch direkte Anwendung neuer Technologien erwerben können. Das Industrial Transformation Lab (InTraLab) simuliert hybride Produktionsprozesse und integriert reale Demonstratoren sowie virtuelle Simulationen. Dies ermöglicht Lernenden den Erwerb von Handlungskompetenzen und Fähigkeiten, die für die digital transformierte Arbeitswelt entscheidend sind.

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).

Digitalisierung und die zunehmenden technischen Möglichkeiten der Vernetzung von Maschinen und Produkten sowie die Nutzung von großen Datenmengen im gesamten Produktionsprozess bieten Unternehmen die Chance neue, sogenannte hybride Geschäftsmodelle zu etablieren. Damit können sie den Kunden neben ihren physischen Produkten datengetriebene, Smart Services anbieten, mehr Wertschöpfung erzielen und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Die Hybridisierung der Wertschöpfung geht mit zahlreichen Veränderungen und neuen Kompetenzanforderungen in Unternehmen einher, die es sozio-technisch zu gestalten gilt. Im AnGeWaNt-Projekt wurden in drei Unternehmen solche hybriden Geschäftsmodelle entwickelt und umgesetzt. Der Beitrag beschreibt die Vorgehensweise zur Analyse und sozio-technischen Gestaltung von Veränderungen und Kompetenzanforderungen, welche durch Digitalisierung und Hybridisierung in den Unternehmen entstehen.

Ein wichtiger Baustein für Unternehmen, um mit den Anforderungen der Arbeitswelt umzugehen, ist die kontinuierliche und bedarfsspezifische Weiterbildung der Mitarbeitenden. Die Möglichkeit von arbeitsplatznahem Lernen spielt dabei eine große Rolle. Im Folgenden wird beleuchtet, welche Formen digitaler Assistenzsysteme aktuell für die gezielte Unterstützung des arbeitsplatznahen Lernprozesses eingesetzt werden und welche Gestaltungsdimensionen bei der Einführung entsprechender Systeme relevant sind. Abschließend wird der unterstützende Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Gestaltung bedarfs- und personenspezifischer Lernprozesse beleuchtet.

Der Beitrag widmet sich den Potenzialen und Grenzen KI-basierter Arbeitssysteme zur Unterstützung individueller und organisationaler Lernprozesse. Die Veranschaulichung erfolgt an den Einsatzmöglichkeiten adaptiver Systeme in der Produktion und gibt Beispiele guter Praxis, wie sich künstliche und individuelle Intelligenz im Arbeitsprozess wechselseitig ergänzen können. Dafür werden in konzeptioneller Hinsicht unterschiedliche Verfahren des maschinellen Lernens vorgestellt und um lerntheoretische Perspektiven ergänzt, die sich mit individuellen und organisationalen Lernprozessen beschäftigen.

Aktuell wird vielerorts die Einführung digitaler Technologien als Antwort auf wichtige Anforderungen des Wettbewerbs vorangetrieben. Das Arbeitsumfeld der Beschäftigten in der operativen Logistik wird sich dadurch massiv wandeln. Der Beitrag liefert einen Überblick über den möglichen Einsatz von zukunftsweisenden Technologien in verschiedenen Logistikprozessen sowie die dadurch veränderten Teilaufgaben und Kompetenzanforderungen für die operativen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in der Arbeitswelt 4.0.

Dieser Beitrag befasst sich mit der Entwicklung von Kompetenzen durch Einführung von Industrie 4.0 (I4.0) in produktionsnahen Bereichen. Da sich I4.0 in einer offenen Entwicklung befindet, werden Tendenzaussagen über Kompetenzanforderungen im Kontext zweier Extremszenarien getroffen. Die konkreten Anforderungen hängen davon ab, welche zwischen den Extremszenarien liegenden technisch-organisatorischen Optionen die Unternehmen wählen. Demnach gewinnt stetige und betrieblich anpassungsfähige Weiterbildung bzw. Kompetenzentwicklung besondere Bedeutung, bei der Mitarbeiter lernen, in den durch I4.0 sich verändernden betrieblichen Arbeitsprozessen veränderte Aufgaben zu erfüllen. Der Beitrag schließt mit Hinweisen auf Weiterbildungsformate, die für Kompetenzentwicklung in der digitalisierten Produktionsarbeit förderlich sein können.