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Institut / FIR-Bereiche
Smart Service Engineering
(2019)
In our digitalized economy, many traditional service engineering models lack flexibility, efficiency and adaptability. As today’s market differs significantly from the market of the late 20th century, service engineering models must meet different requirements today than they had to meet in the past. The present paper starts off by providing an overview of the requirements that modern service engineering models need to fulfill in order to succeed in today’s economic environment. Afterwards, three promising models that meet several of these requirements will be introduced.
Es ist davon auszugehen, dass einfache, repetitive Tätigkeiten in absehbarer Zeit in zunehmendem Maße automatisiert werden. Daher wird für Beschäftigte, die maßgeblich mit diesen Tätigkeiten betraut sind, Qualifizierung zu einem zentralen Faktor. Darüber hinaus wird es für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen sowie zu einer zunehmenden Informatisierung der Arbeit kommen. Der Buchbeitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek verdeutlicht, dass angesichts dieser Herausforderungen für die Unternehmen, das arbeitsnahe Lernen eine Möglichkeit darstellt, Menschen und Unternehmen für den aktuellen industriellen Wandel zu befähigen. Hierbei sind nach Ansicht der Autoren jedoch zunächst Arbeits- und Produktionssysteme zu schaffen, die lernförderlich geplant und gestaltet sind. Um dies zu ermöglichen, bedarf es einer Kategorisierung der verfügbaren arbeitsorientierten Lernformen und insbesondere neuer technologiegestützter Lernformen. Darüber hinaus sind die Rahmenbedingungen und Voraussetzungen von Unternehmen zu prüfen und im Hinblick auf die Anwendung der verschiedenen Lernformen zu bewerten. Eine Systematik hierfür und die Erfahrungen bei der Implementierung von arbeitsorientierten Lernformen bei vier Unternehmenspartnern schließen diesen Beitrag ab.
"New Service-Work"
(2021)
Durch die Corona-Krise befinden wir uns auf einmal alle in einer völlig neuen Arbeitswelt. Innerhalb kürzester Zeit waren Unternehmen im Service gezwungen, Antworten für – vielleicht auch manchmal schon länger bestehende Fragen – rund um das Thema „New Work“ zu finden. Daher hat sich der KVD in den vergangenen Monaten im Rahmen einer ausgewiesenen Expertenrunde aus Praxis und Forschung mit dem Thema „New Service-Work“ auseinandergesetzt. Vor dem Hintergrund der aktuellen Herausforderungen haben wir die zentralen Handlungsfelder für die Umsetzung dieser neuen Arbeitswelt einmal intensiver beleuchtet. In über 25 digitalen Treffen wurden die Chancen, Risiken oder auch Hemmnisse zu den jeweiligen Handlungsfeldern intensiv diskutiert und aufbereitet. Mit einigen aktuellen, innovativen Lösungsansätzen aus unseren Mitgliedsunternehmen hoffen wir, auch Ihnen erste Hinweise oder Impulse geben zu können, wie auch bald in Ihrem Unternehmen „New Service-Work“ Einzug halten könnte.
Engineering und Mainstreaming lernförderlicher industrieller Arbeitssysteme für die Industrie 4.0
(2017)
In dem vorliegenden Band werden die zwischen 2013 und 2016 erarbeiteten Ergebnisse des ELIAS-Verbundprojekts vorgestellt. Es wurde eine Vielzahl an wissenschaftlichen Konzepten und Modellen in dem Themenbereich entwickelt und in Form von Usecases bei den vier Anwendungspartnern sowie in der Demonstrationsfabrik Aachen umgesetzt.
Der vorliegende Beitrag beschreibt eine Vorgehensweise zur kurzfristigen Umstellung von Blended-Learning- oder Präsenzangeboten. Hierbei werden neben möglichst schnell umsetzbaren technischen Lösungen auch notwendige organisatorische Anpassungen thematisiert und anhand des E-Mas-Weiterbildungsprogramms illustriert.
Immer mehr internationale Automobilproduzenten und -zulieferer errichten neue Werke in Mexiko – unter ihnen auch viele deutsche Unternehmen. Schon bald wird Mexiko mehr Fahrzeuge als Deutschland exportieren. Mit dem starken Wachstum steigt auch der Bedarf an qualifiziertem Personal – auf allen Ebenen, besonders jedoch im Bereich des mittleren Managements. Im Rahmen des internationalen Verbundprojekts E-Mas wird aus diesem Grund ein Weiterbildungsprogramm zum taktischen und operativen Produktionsmanagement entwickelt. Zielsetzung ist es, die erforderlichen Kompetenzen in den Bereichen Workplace-Innovation, Produktivitätsmanagement und Industrial Engineering, Werkzeugbaumanagement und Lean Management zu vermitteln und dabei auch zukünftige Kompetenzbedarfe im Zuge des Wandels zur Industrie 4.0 zu berücksichtigen. Das Verbundprojekt E-Mas wird im Rahmen des Forschungsprogramms `Internationalisierung der Berufsbildung` durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit dem Kennzeichen 01BE17012A gefördert und vom Projektträger DLR betreut.
Innovation is one of the key drivers of growth, development, and profitability, which increases competitive advantages and has recently been moving towards industry 4.0 technologically. This motivates companies to update their business models (BM) towards industry 4.0. Moreover, there is a technique with the primary characteristics for achieving this motivation called "cross-industry innovation". Cross-industry innovation is a new method of innovation that concerns the creative translation and imitation of existing solutions from other industries for responding to the needs of the current market, sectors, areas, or domains. The challenge is to find out how far managers can rely on that to innovate their BM towards Industry 4.0. The aim of this study was to investigate the application of cross-industry innovation for designing industry 4.0 BM and explore the extent to which companies can rely on it as it has not been used for this purpose previously. This study utilized a database analysis to compare cross-industry innovation practices with industry 4.0 BM's characteristics in terms of value proposition, value creation, and value capture levels. In addition, some interviews were conducted with companies that had previously implemented cross-industry innovation to validate and generalize the results. The results indicated that cross-industry innovation practices can better fulfill flexible and dynamic networks, connected information flows, high efficiency, high scalability, and high availability in terms of value creation as well as variabilization of prices and costs in terms of value capture. Therefore, it demonstrated that cross-industry innovation was a more dependable and applicable strategy for designing the BM of Industry 4.0 than current practices.
Forecasting-based skills management, which is oriented to the respective corporate goals, is gaining enormous importance as a central management tool. The aim is to predict future skills requirements and match them with existing interorganizational skills. Companies are required to anticipate changes in markets, industries, and technologies at an early stage as well as to identify changes in job profiles within an occupational profile by tapping into and evaluating various data sources. Based on these findings, they can then make informed decisions regarding skill gaps, for example, to implement targeted further training measures. Forecasting-based skills management offers the opportunity to optimally qualify employees for constantly changing tasks. At the same time, however, the targeted development of such skills requires a high level of time, financial and personnel resources, which small and medium-sized enterprises (SMEs) generally do not have at their disposal. In addition, many SMEs are not yet aware of the importance of this issue. Within the framework of research and industrial projects of the Smart Work department at the FIR (Institute for Industrial Management) at the RWTH Aachen University, an AI-based skills forecasting tool will be developed. The goal of the paper is to conceptualize the future machine learning method, that is able to generate individualized skills forecasts and recommendations for SMEs. This is achieved by linking societal forecasts and sector trends with company-specific conditions and skills. In order to generate a corresponding database, the derivation system is made available to various companies (large companies and SMEs) in order to obtain as many data sets as possible. The data sets obtained via the derivation system are then used as training data sets for the machine learning method, with the help of which an automatic derivation of competencies depending on new trends is to be made possible.
KVD-Service-Studie 2016
(2016)
Welche Qualifikationsanforderungen an die Servicemitarbeiter sind heute und zukünftig von Bedeutung? Welche unterstützenden Technologien sind für den Service heute und in der Zukunft relevant? Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Um die aktuellen Trends der zukünftigen Arbeitswelten im Service zu analysieren, liegt der Schwerpunkt der diesjährigen Service-Studie, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, auf dem Themenkomplex Mensch und Technologie – neue Herausforderungen im Kontext der Industrie 4.0.
Kap. 3.10.1, Beispiel 8: ELIAS – Lernförderliche Arbeitssysteme für die Arbeitswelt von morgen
(2016)
Im VDI/VDE-Statusbericht zum Fachausschuss 7.22 "Arbeitswelt Industrie 4.0" erfolgte eine kurze Darstellung zweier Anwendungsfälle aus dem ELIAS-Projekt. Hierbei wurden die Anwendungsfälle der Hella KGaA Hueck & Co. und der FEV GmbH beschrieben und zu einem allgemeinen Fazit in Bezug auf die Veränderungen von Arbeit und Kompetenzentwicklung zusammengefasst.
Migration zur Industrie 4.0 – Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Zwiesel Kristallglas AG
(2016)
Thema des Vortrags war die Implementierung lernförderlicher Arbeitssystemelemente bei der Zwiesel Kristallglas AG. Hierbei wurde insbesondere auf die spezifischen Gegebenheiten und Umweltbedingungen in der Tischglasindustrie eingegangen. Gleichzeitig wurden die Lösungsansätze, die im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ELIAS entwickelt wurden, vorgestellt.
In dem Vortrag wurde das Verbundprojekt ELIAS auf der gemeinsamen Abschlussveranstaltung "Wege zu „Industrie 4.0“ - Mensch-Technik-Organisation entwickeln" mit den Projekten iWePro, MetamoFab und SCP-S vorgestellt. Hierbei wurde anhand der Anwendungsfälle der Hella KGaA Hueck & Co. und der FEV GmbH das im Projekt entwickelte Transformationskonzept zur Gestaltung lernförderlicher industrieller Arbeitsformen erläutert.
Digitalisierung, Industrie 4.0, Smart Factories: Termini wie diese sind immer öfter in wissenschaftlichen Beiträgen und Medienberichten präsent. Sie verdeutlichen, dass die heutige Arbeitswelt unmittelbar mit digitalen Veränderungen verknüpft wird. Häufig wird betont, wie tiefgreifend Digitalisierungsprozesse in gesellschaftliche und wirtschaftliche Strukturen eingreifen und dass umfangreiche Transformationen nötig seien, um mit der zunehmend technischen Durchdringung vieler Bereiche mithalten zu können. Mitunter wird gewarnt, zahlreiche Arbeitsplätzen seien gefährdet, weil immer mehr Tätigkeiten künftig von Maschinen oder Robotern ersetzt werden könnten. Dabei gerät aus dem Blickfeld, dass digitale Softwarelösungen in der Industrie nicht nur Arbeitsschritte ersetzen, sondern auch sinnvoll unterstützen können. Dadurch erhalten sie einen hohen Mehrwert und können Prozessabläufe ebenso wie Kompetenzen zuständiger Mitarbeiter langfristig verbessern, anstatt sie hinfällig zu machen. Der vorliegende Beitrag widmet sich deshalb der Implementierung digital gestützter Lern- und Assistenzsysteme, die im industriellen Bereich als maßgebliche Arbeitserleichterung integriert werden können und so die Effizienz und Produktivität steigern.
Das Verbundprojekt eLLa 4.0 zielt darauf ab, Führungskräfte unterschiedlicher Hierarchieebenen im Zuge der digitalen Transformation bei ihren Führungsaufgaben zu unterstützen und zur Gestaltung guter Arbeit in der digitalisierten Welt zu befähigen. Hierfür werden Qualifizierungsmodule für unterschiedliche Zielgruppen entwickelt, in einem Weiterbildungsangebot zusammengefasst sowie neue Lernwelten für die Führungskräfteentwicklung erprobt.
Automotive-Diary II
(2019)
Das FIR hat sich mit weiteren Partnern zusammengetan, um im Projekt "E-Mas" ein Weiterbildungsangebot zum Thema 'Taktisches und operatives Produktionsmanagement für Beschäftigte des mexikanischen Automotive-Sektors' zu entwickeln. Der Beitrag geht auf die Erfahrungen bei der 1. Internationalen E-Mas-Konferenz in León (Mexiko) ein.
Automotive-Diary
(2018)
Im Rahmen des vom BMBF geförderten E-Mas-Projekts wird unter Führung des FIR e. V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam mit dem Deutschen MTM-Vereinigung e. V. (DMTMV), der Aachener Werkzeugbau Akademie GmbH (WBA) und der Lean Enterprise Institut GmbH (LEI) sowie in Kooperation mit dem lokalen Partner Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) ein innovatives Weiterbildungsprogramm für den mexikanischen Automotive-Sektor entwickelt und realisiert, das vier hochrelevante Themengebiete des Produktionsmanagements behandelt.
Dabei zielt das E-Mas-Weiterbildungsprogramm darauf ab, hinsichtlich der bestehenden Herausforderungen mit dem Wandel zur Industrie 4.0 die erforderlichen Kompetenzen, insbesondere bei operativen Führungskräften, frühzeitig aufzubauen und den mexikanischen Automotive-Sektor bei dem Wandel nachhaltig zu unterstützen.
Um ein an die individuellen Bedarfe der Unternehmen und ihrer Mitarbeiter angepasstes Angebot zu entwickeln, haben die Partner bereits zwei mehrwöchige Rundreisen in Mexiko unternommen und mit Unternehmensvertretern, Regierungsverantwortlichen und Leitern von Verbänden und Clustern gesprochen.
Der folgende Bericht gibt einen Überblick über die Erfahrung der Projektbeteiligten bei diesen Reisen.
Digitization is constantly affecting the working world and is of enormous interest in many fields of science. But to what extent are innovative technologies actually being applied in regional SMEs and what are the obstacles to their introduction? From a psychological point of view, it is essential to consider the employee's health and the effects of innovative technologies on their everyday work. The aim of using innovative technologies should not be to completely replace human labor or to dequalify employees, but to relieve the workforce and free up working time for more meaningful activities. One concept that should be included in the human-centered design of human-machine interaction in artificial intelligence is the HAI-MMI concept (Huchler, 2020), which offers starting points for high-quality collaboration at various levels. To reduce the gap between science and industry, this paper focuses on the actual demands of SME in the Aachen region in Germany referring to a requirements analysis within the research project AKzentE4.0 (N = 50 SME) and discusses how appropriate innovative technologies of the Industry 4.0 and AI can be implemented and deployed in a human-centred way. Moreover, the establishment of a Human Factors Competence Center for Employment in Industry 4.0 is outlined, which is meant to be used for the dissemination of research results from the project and should narrow the gap between science and industry in the long run.