Der technische Wandel in der Industrie erfordert Weiterbildung. Welche Rolle Re-Skilling dabei spielt und welche Kompetenzen für die digitale Fabrik sowie die Transformation der Autobranche nötig sind, erklärt Experte Aaron Overmeyer im Gespräch.
Aaron Overmeyer ist Geschäftsführer der Ind.Academy, die sich auf die Weiterbildung und Umschulung von Beschäftigten in der Industrie spezialisiert hat.
Aaron Overmeyer/Ind.Academy
Springer Professional: Das Top-Management sollte im Blick haben, wie sich Trends und Zukunftstechnologien auf die Branche, das Unternehmen und die Mitarbeiter auswirken. Wie können sich Führungskräfte in der Industrie diesen Überblick verschaffen, um den nötigen Fortbildungsbedarf zu ermitteln?
Aaron Overmeyer: Um geeignete Maßnahmen zu definieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollte eine Einschätzung des Ist-Zustands im Unternehmen vorgenommen werden. Das klingt lapidar, aber hier stellen sich die Weichen für das weitere Vorgehen. Daher ist ein genauer Blick in die Belegschaft elementar: Wo stehen die Beschäftigten aktuell? Welche Jobprofile und Fähigkeiten sind im Unternehmen vorhanden? Gemeinsam mit der Personalentwicklung können so Zielprofile für die Skills und Rollen, die das Unternehmen zukünftig benötigt, und die entsprechenden Lernpfade festgelegt werden.
Neben der internen Ebene sehen wir künftig den Trend zum unternehmens- und branchenübergreifenden Lernökosystem: Firmen organisieren sich mit Forschungseinrichtungen und Verbänden in Clustern und Kompetenzzentren, um die Auswirkungen von Trends auf die deutsche Industrie zu beleuchten, in gemeinsamen Use Cases zu erproben und so die benötigten Kompetenzen und Rollenprofile für das eigene Unternehmen zu schärfen. Das Management sollte sich frühzeitig extern vernetzen, um die Auswirkungen auf die Belegschaft und das Unternehmen bedarfsgerecht erkennen und bewerten zu können.
Welche Kompetenzen oder Fachkräfte werden etwa für die digitale Fabrik derzeit am dringendsten benötigt?
Bei der digitalen Fabrik geht es primär um die virtuelle Planung und Führung von Fabriken, Anlagen und Maschinen. Arbeiten in der vernetzten Fabrik erfordert interdisziplinäre Kompetenzen in Netzwerktechnik, Software, Künstliche Intelligenz und Robotik. Dabei entstehen neue Berufsbilder: So überwachen Roboter-Koordinatoren den Einsatz von Robotern auf der Produktionsfläche, Produktionstechnologen kümmern sich um digitale, smarte Produktionssysteme. Auch Automatisierungstechniker werden verstärkt benötigt. Wie in den meisten Branchen steigt die Nachfrage nach Datenexperten. Die Industrie 4.0 ermöglicht zudem viele neue Geschäftsmodelle, zum Beispiel den Einsatz von Plattformen oder Pay-Per-Use-Modellen für den Vertrieb von Maschinen. Auch hier benötigt man entsprechende Digitalspezialisten.
Wie kann Weiterbildung im Zuge der Transformation der Autoindustrie gelingen?
Die Arbeit am Elektro-Auto bringt andere Herausforderungen als die Arbeit am Auto mit Verbrennungsmotor mit sich – und birgt durch die hohen Spannungen andere Risiken. Re-Skilling gilt dabei als effektive Maßnahme, um Mitarbeiter und Unternehmen für die Auswirkungen technischer Veränderungen fit zu machen. Der Begriff bezeichnet strukturierte Umschulungsmaßnahmen, wenn Mitarbeiter von ihrer bisherigen Position in ein neues Aufgabengebiet oder in eine neue Abteilung wechseln. Mitarbeiter können bei diesen Umschulungsprogramme gezielt neue Fähigkeiten in den Bereichen Software, Hardware, Fahrzeug-Gesamtelektronik oder Batterietechnik aufbauen, um zukünftig an Elektro-Autos zu arbeiten.
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) diesen Wandel unterstützen?
Im industriellen Umfeld gibt es viel KI-Potenzial. Der Einsatz von KI und Maschinellem Lernen ermöglicht es Datenexperten und Ingenieuren mit großen Datenmengen zu arbeiten. Daraus ergeben sich spannende Use Cases für die KI-basierten Absatzplanung, vorbeugende Wartung, bei Automatisierungsprozessen oder der Supply Chain Optimization. Ziele sind Qualitätsverbesserung, Kostenreduktion, Zeitersparnis und mehr Robustheit industrieller Prozesse. Wichtig ist, dass der KI-Einsatz nicht singulär, sondern als Gesamtkonstrukt mit seinen Aus- und Wechselwirkungen auf Menschen und Organisationen betrachtet wird. Es braucht vertrauensvolle Zusammenarbeit sowie gut abgestimmte Prozesse und Arbeitsplätze, um das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine sinnvoll zu orchestrieren. Auch das Lernen selbst wird durch KI optimiert: Lernplattformen setzen auf KI-gestützte Lernpfadgenerierung. So werden Mitarbeitern passende Lerneinheiten und -nuggets vorgeschlagen.
Welche Möglichkeiten bieten VR und AR der Industrie in Hinblick auf Accelerated Learning?
VR/AR Lernszenarien mit Brillen oder Handschuhen eignen sich gut, um Prozesse oder die Steuerung von Maschinen zu erlernen. Bei Schwermaschinen eignet sich VR hervorragend, um Mitarbeiter im Umgang mit Großgeräten wie Baggern zu schulen. Auch das richtige Verhalten in schwierigen oder gefährlichen Arbeitsumgebungen kann in VR-Szenarien geübt werden. Die Ich-Perspektive ermöglicht es den VR-Teilnehmern, die Abläufe mit ihren eigenen Händen zu simulieren, wodurch das korrekte Verhalten im Gehirn kodiert wird. Mitarbeiter lernen Prozesse so nicht nur schnell, sondern erfahren diese – ein Ansatz, der die Langzeitspeicherung von Informationen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden vielen Studien zufolge deutlich übertrifft. AR unterstütze Mitarbeiter hingegen am Arbeitsplatz. Der sogenannte Performance Support gibt direkte Soforthilfe, wenn sie gebraucht wird. Diese Art der praktischen Wissensvermittlung findet auch in Form von kurzen, praktischen Video-Iinhalten statt.
