Demografiesensibles Kompetenzmanagement für die Industrie 4.0

Senderek, Roman; Mühlbradt, Thomas; Buschmeyer, Achim

doi:10.1007/978-3-658-08791-3_28

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“…Im industriellen Umfeld wird daher klassischerweise zwischen dem arbeitsgebundenen und dem arbeitsorientierten Lernen unterschieden (Scholz, 2014). Während das arbeitsgebundene Lernen einen direkten Bezug sowie räumliche Nähe zum Arbeitsplatz aufweist ("On the Job"), erfolgt die Kompetenzentwicklung beim arbeitsorientierten Lernen unabhängig vom Arbeitsplatz ("Off the Job") (Mühlbradt, 2015;Senderek et al, 2015). Eine mit der Digitalisierung aufkommende weitere Methode der Kompetenzentwicklung findet sich im E-Learning oder auch im Blended Learning, welches klassische Lernmethoden mit den Möglichkeiten des E-Learning kombiniert (Sauter et al, 2004).…”

Section: Kompetenzentwicklung Im Bereich Des Maschinellen Lernensunclassified

Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

Reckelkamm

Deuse

2020

Digitalisierung Souverän Gestalten

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Zusammenfassung Die stetig fortschreitende Digitalisierung verändert in einem hohen Tempo das Geschäftsumfeld produzierender Unternehmen. Die weite Verbreitung digitaler Technologien führt dazu, dass stetig mehr Daten erhoben und gespeichert werden. Eine zielgerichtete Auswertung und Nutzung dieser Datenspeicher mittels Maschinellen Lernens (ML) eröffnet bisher unbekannte Potenziale zur Wissensgewinnung. Die technische Entwicklung schreitet jedoch in einem solch hohen Tempo voran, dass stets neue Herausforderungen hinsichtlich der Kompetenzentwicklung der Beschäftigten entstehen. Insbesondere die Bewertung der Möglichkeiten des ML sowie die Anwendung datengetriebener Methoden zur Lösung von Problemen in Fertigung und Montage rücken in den Vordergrund. Dies betrifft sowohl Anlagennutzende als auch Anlagenherstellende welche zunehmend unter Druck geraten, ML-basierte Services und Dienstleistungen mit ihren Fertigungsanlagen anzubieten. Eine erwachsende Tendenz ist daher, solche Tätigkeiten an externe Dienstleister auszulagern und somit das zukünftige Gut Daten aus der Hand zu geben. Zur Wahrung und Sicherstellung der digitalen Souveränität ist es jedoch erforderlich, Kompetenzen innerhalb der produzierenden Unternehmen zu entwickeln, um weiterhin die Hoheit über die eigenen Daten zu bewahren. Der folgende Beitrag gibt einen Überblick über aktuelle Entwicklungen der Kompetenzentwicklung und einen Ausblick, welche künftigen Schritte erforderlich sein werden.

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Section: Kompetenzentwicklung Im Bereich Des Maschinellen Lernensunclassified

Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

Reckelkamm

Deuse

2020

Digitalisierung Souverän Gestalten

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“…Betrachtet wird dabei, wie sich die eingeführten Maßnahmen auf die Arbeitsaufgaben und -tätigkeiten der betroffenen betrieblichen Funktionen auswirken. Senderek et al 2015;Mühlbradt 2014) …”

Section: Zusammenfassende Betrachtung Der Auswirkungenunclassified

Lernförderliche Arbeitssysteme für die Arbeitswelt von morgen

Senderek

2017

Zukunft Der Arbeit – Eine Praxisnahe Betrachtung

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Die Digitalisierung und Vernetzung von Produktions-und Dienstleistungsprozessen bieten erhebliche wirtschaftliche Potenziale für Unternehmen. Schätzungen gehen davon aus, dass die Digitalisierung mit etwa 1 % zum Wirtschaftswachstum in Deutschland beitragen wird (Rüßmann et al. 2015, S. 8). Weitere Prognosen sehen bis zum Jahr 2025 eine kumulierte Produktivitätssteigerung von 30 % mit einer möglichen Bruttowertschöp-fung von rd. 80 Milliarden Euro (BITKOM und Fraunhofer IAO 2014, S. 6). Auch wenn die digitalisierte und vernetzte Produktion im Sinne der Industrie 4.0 heute noch nicht in der Breite bei deutschen Unternehmen umgesetzt ist, sind bereits erste Ansätze und Konzepte in unterschiedlichen Branchen erkennbar (Lukas et al. 2014, S. 256). So geben laut einer Studie bereits 17 % der befragten deutschen Unternehmen an, über dezentral vernetzte, selbststeuernde Produktionsprozesse zu verfügen (Pierre Audoin Consultants GmbH 2014, S. 10). Der industrielle Wandel wird auch daran deutlich, dass die Relevanz von "Industrie 4.0" in den vergangenen Jahren für Unternehmen stark zugenommen hat (Pierre Audoin Consultants GmbH 2014, S. 10). Grundsätzlich wird auch deutlich, dass sich der Implementierungsgrad in Abhängigkeit der jeweiligen Branche sichtbar voneinander unterscheidet.Insbesondere der Automotive-Sektor gilt bei der Implementierung von "Industrie 4.0"-Konzepten als führend. Das durch "Industrie 4.0" in den kommenden zehn Jahren zusätzlich erreichbare Wertschöpfungspotenzial wird auf 15 Milliarden Euro bei einer

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“…However it seems very clear that these new employment potentials are in line with a significant shift in the skills and qualifications required (Hirsch-Kreinsen, 2014;Rüßmann et al, 2015). Nevertheless the digitization means also a historic opportunity for new work design and especially work-basedlearning (Senderek et al, 2015). On the one hand work systems for the so called Industrie 4.0 will be set up from scratch and offer a lot of design opportunities.…”

Section: Current Challenges Due To the Industrial Transformationmentioning

confidence: 99%

Work-based-Learning in the Digital Age

Senderek

Stich

2015

Proceedings of the 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management

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This paper gives a retrospective about research and practice of work organization in Germany during the last four to five decades followed by an outlook to new challenges in particular in relation to vocational training concepts, which come along with the technical opportunities of the ongoing digitization. The question, how far the work organization could contribute to preserve or enhance the employees' knowledge and skills will be addressed reviewing the actual state of research. Thereby the developed concepts are matched with the current challenges and the concept of the resource based view.

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Demografiesensibles Kompetenzmanagement für die Industrie 4.0

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Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

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