Mitarbeiter bei der Roboterinbetriebnahme

Die Digitalisierung der Fertigung führt zu hohem Weiterbildungsbedarf auf Seiten der Mitarbeiter. (Bild: Adobe Stock / Herrndorff_images)

Die digitale Transformation rollt – und rauscht erstaunlicherweise an den Personalabteilungen weitgehend vorbei. Dabei stellen diese die neuen Berufsbilder und Qualifikationsanforderungen vor große Herausforderungen: Wie finde ich passende Kräfte, die den digitalen Wandel vorantreiben? Und vor allem: Wie lässt sich die eigene Mannschaft weiterbilden, damit sie fit für die Vernetzung ist?

Auf dem Bildungsmarkt mangelt es nicht an Angeboten, die schwer zu überblicken sind. Entscheidend ist das Matching, weiß Ronald Orth, der die Abteilung Business Excellence Methoden am Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK leitet: Wie entscheidet man, welche Mitarbeitenden sich am besten für welche neue Rolle eignen? Welche Fortbildungen benötigen sie, um das notwendige Wissen dafür zu erwerben? Welche Kompetenzen müssen auf- und ausgebaut werden? Und wie findet man im unübersichtlichen Weiterbildungsmarkt geeignete Lernangebote?

Antwort: Mit künstlicher Intelligenz. Im Projekt KIRA Pro entwickeln die Forscher mit Industriepartnern einen „Rollennavigator“ der automatisiert aus dem Meer von Weiterbildungsangeboten für das Unternehmensziel und Mitarbeiterprofil passende Angebote fischt. Ein Job, den kein Personaler leisten könnte.

„Ziel ist es, keine weitere Plattform mit Bildungsangeboten zu entwickeln“, erklärt Orth. „Vielmehr sollen bestehende Angebote, die auf unterschiedlichen Plattformen verfügbar sind, zielgerichtet gebündelt und zu einem personalisierten Lernpfad aufbereitet werden.“ So gelinge das Matching der Lernangebote mit den (Qualifizierungs-)Bedürfnissen der Mitarbeitenden. Erleichtert wird dies, indem vorab berufliche Rollen definiert werden, die an die Spezifika der Firmen angepasst werden können.

Rollennavigator gleicht Mitarbeiterprofil mit neuem Berufsbild ab

Wie das Tool funktioniert, erklärt Orth an einem Beispiel aus der Produktion: Ein Autobauer hat auf Basis seiner Transformationsstrategie ermittelt, dass künftig das Rollenprofil des Multi-Maschinenbedieners an Bedeutung gewinnt. Vorhandene Mitarbeiter mit passendem Profil sollen dafür weitergebildet werden. Der Rollennavigator wird mit den bestehenden Qualifikationen der betreffenden Mitarbeitenden gefüttert. Dann überprüft er, welche Trainingsangebote die Beschäftigten ausgehend von ihrem Wissen und Können zur neuen Qualifikation für die Ziel-Rolle führen können.

„So entsteht für jeden Mitarbeitenden ein Lernpfad mit verschiedenen passgenauen Qualifikationsmodulen, die ihn in Summe fit für die Ziel-Rolle machen würden“, erklärt der Fraunhofer-Forscher. Das Tool entscheidet, bei welchen Mitarbeitern man jeweils am ehesten zum Ziel kommt: So müsste eine Programmiererin einen langen Lernpfad absolvieren, um sich als Multi-Maschinenbedienerin zu qualifizieren. Ein Mechatroniker hingegen könnte auf einem geradlinigen Lernpfad mit deutlich weniger Stationen für die Ziel-Rolle ausgebildet werden.

„Ein solches Matching zwischen Unternehmensstrategie, vorhandenen Kompetenzen und verfügbaren Weiterbildungsangeboten erleichtert die Navigation im Weiterbildungsmarkt und entlastet Nutzerinnen und Nutzer von manuellen Suchstrategien“, erklärt Orth. Dafür sorgt der Algorithmus, der in KIRA Pro entsteht. Überdies berücksichtigt er bei der Auswahl der Angebote Präferenzen und Lernstrategien der Beschäftigten.

Startup Peers Solutions sorgt für die Technik

Für die Technologieentwicklung des Tools ist der Konsortialpartner Peers Solutions verantwortlich, der bereits den Lernpfadgenerator „Selena“ auf den Markt gebracht hat. Das Startup wurde 2019 aus dem Technologieunternehmen Trumpf ausgegründet. Daher gab es ursprünglich einen Schwerpunkt bei Rollen in der Produktion, Entwicklung und im Qualitätsmanagement. Mittlerweile ist das Startup auch in weiteren Branchen und Fachbereichen tätig.

Philipp Ramspott, Chief Learning Officer bei Peers Solutions, verdeutlicht anhand des Jobs eines Qualitätsmanagers in der Fertigung von Batteriezellen, wie das KI-gestützte Werkzeug arbeitet. Ein Paradebeispiel, denn die bislang eher manuell geprägte Tätigkeit, wandelt sich rapide durch Methoden des Data Minings und maschinellen Lernens.

Zwar besitze der Qualitätsmanager als studierter Maschinenbauer analytische Grundkenntnisse hierfür, so Ramspott, jedoch bislang keine weiterführenden Fähigkeiten in der Auswertung und Interpretation großer Datenmengen. An diesem Punkt stellen sich sowohl das Unternehmen als auch die Fachkraft drei Fragen: Wie übersetze ich Trends in konkrete Skill-Anforderungen? Wie wähle ich Weiterbildungsangebote in einem stark fragmentierten Weiterbildungsmarkt aus? Und wie gewährleiste ich die Übertragung des Erlernten in den Alltag?

KI-Tool erstellt passgenauen Weiterbildungspfad

Der Lernpfadgenerator, erklärt Ramspott, baut für die notwendigen Weiterbildungsinitiativen einen Qualifikationspfad, der existierende und zukünftige Fähigkeiten eines Mitarbeitenden diagnostiziert sowie Lernzeit und -budget abfragt, den Weiterbildungsmarkt nach passgenauem Content screent und das formelle Lernen (e-Learnings, Podcasts, Seminare etc.) um informelle Lerneinheiten (Fallstudien, Reflektionsaufgaben, Peer Austausche etc.) zur Erhöhung der Übertragung in den Alltag komplettiert.

Die Daten dafür werden aus ESCO, einer Datenbank der Europäischen Kommission mit über 12.000 Skills, gewonnen. „Die Weiterbildungsmaßnahmen umfassen theoretische und praktische Inhalte, werden digital und als Präsenzveranstaltungen von Partnern wie der Pink University, TÜV Rheinland und anderen angeboten“, berichtet Ramspott.

Dabei zielt Peers wie auch das Fraunhofer-Projekt darauf, Mitarbeitende bei der tiefgreifenden digitalen Transformation mitzunehmen wie auch den digitalen Reifegrad eines Unternehmens zu bestimmen. „Unser Ansatz geht über die technologische Lösung hinaus“, betont Orth. „Vor der eigentlichen Entwicklung der Qualifizierungsmodule und Lernpfade ermitteln wir mit den Unternehmen den Status quo der digitalen Transformation.“ Denn die digitale Reife ist weniger eine Frage der Hardware, sondern eine der Mitarbeiterqualifikation.

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