Refine
Year of publication
- 2023 (15) (remove)
Document Type
- Part of a Book (10)
- Conference Proceeding (4)
- Book (1)
Is part of the Bibliography
- no (15)
Keywords
- 02 (14)
- AI (2)
- Agilität (1)
- Agilität <Management> (1)
- Arbeit 4.0 (5)
- Arbeitsgestaltung (1)
- Artificial intelligence (1)
- Automotive sector (1)
- Blended learning (1)
- Business model innovation (1)
Institute
Die Vernetzung von Mitarbeiter*innen und Maschinen sowie die zunehmende Automatisierung, auch von Wissensarbeit, wird die Rolle der Beschäftigten im industriellen Wertschöpfungsprozess fundamental verändern. Aus diesem Grund ist arbeitsbezogene Kompetenzentwicklung aus wirtschaftlicher, gesellschaftlicher sowie sozialer Perspektive ein zentraler Schlüsselaspekt für die mittelfristige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Personalabteilungen haben bislang jedoch meist nur bedingt Kenntnisse über die bevorstehenden Veränderungen und die sich daraus ergebenden Kompetenzanforderungen an die Mitarbeiter*innen. Ziel des Forschungsvorhabens LidA war es, die sich aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung verändernden Kompetenzanforderungen entlang definierter Industrie-4.0-Reifegradmodelle zu spezifizieren. Hierzu wurden Beschäftigte befähigt, indem zum einen ihre Selbstlernkompetenz gefördert wurde und zum anderen individuelle Lernpfade abgeleitet worden sind. Anschließend wurden diese mit passender Didaktik in Lehr- und Lernmodule überführt und auf einer bewährten Open-Source-Plattform für eine breite Nutzergruppe verfügbar gemacht. Diese soll einem breiten Nutzerkreis, speziell KMU, eine bedarfsgerechte Schulung der Mitarbeiter*innen im Zeitalter des digitalen Wandels gewährleisten.
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.
Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt ‚GALA-Gesundheitsregion Aachen: Innovativ lernen und arbeiten‘, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Programme „Zukunft der Wertschöpfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit" und „Innovation und Strukturwandel" gefördert wird (Laufzeit: 01.04.2021 – 01.03.2024) und aus dem auch der vorliegende Sammelband entstanden ist, zielt darauf ab, die skizzierten Herausforderungen im zentralen Leitmarkt Gesundheitswirtschaft zu adressieren und innovative Arbeits- und Lernwelten in der Gesundheitsregion Aachen zu gestalten. Das Projekt umfasst folgende vier zentrale Leitthemen, wodurch zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten für die Region Aachen eröffnet werden:
- Erhalt und Ausbau von Kompetenzen in neuen Mensch-Maschine-Systemen durch Digitalisierung und Automatisierung
- Erhalt und Förderung der physischen und psychischen Gesundheit bei Arbeitsintensivierung und Transformationsprozessen
- Nutzung der Chancen aus der Digitalisierung für digitale Kollaboration über traditionelle Unternehmens- und Branchengrenzen hinweg
- Förderung von Agilität und Innovation von Unternehmen angesichts zahlreicher inkrementeller und sprunghafter Veränderungen.
Konkret werden im Projekt GALA von den beteiligten Forschungspartnern (FIR e. V. an der RWTH Aachen, Institut für Arbeitswissenschaft (IAW) der RWTH Aachen University, FOM Hochschule, dem Transferpartner (Region Aachen Zweckverband) sowie regionalen kleinen und mittleren Unternehmen, insbesondere aus den Bereichen der stationären und ambulanten Versorgung und der Herstellung medizin(-techn-)ischer Produkte (Gesellschaft für Produktionshygiene und Sterilitätssicherung mbH, St. Gereon Seniorendienste gGmbH, Vostra GmbH, Lebenshilfe Aachen GmbH, Heinen Automation GmbH und Co. KG, Modell Aachen GmbH, AIXTRA/Uniklinikum Aachen und Medaix GmbH), die vier Leitthemen Mensch-Maschine-Interaktion, Gesundes Arbeiten, Digitale Kollaboration sowie Agilität und Innovation fokussiert. Für diese Themen werden in den beiden GALA-Handlungsfeldern Arbeitsgestaltung und Kompetenzmanagement mithilfe von Toolboxen innovative Werkzeuge und Konzepte entwickelt, erprobt und umgesetzt sowie auf diesem Wege die Regionalentwicklung der strukturschwachen Region Aachen nachhaltig gefördert.
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.
Im Zuge des in der Einleitung vorgestellten GALA-Projekts wurden vom Konsortialführer, dem FIR e. V. an der RWTH Aachen, Themenworkshops zu den vier definierten Leitthemen ‚Mensch-Maschine-Interaktion‘, ‚Gesundes Arbeiten‘, ‚Digitale Kollaboration‘ sowie ‚Agilität und Innovation‘ durchgeführt. Ziel dieser vier Workshops war es, die Einstellungen, Meinungen, Beurteilungskriterien und Ideen der Anwendungs- und Unternehmenspartner zu den vier Leitthemen zu erfassen und neue Hypothesen und Ideen zu generieren.
Im Vorfeld wurde eine umfassende Literaturrecherche zur Aufarbeitung des Forschungsstands innerhalb der vier Leitthemen durchgeführt und es wurden Publikationen ausgewertet, um eine theoretische Basis für die Workshops zu schaffen.
In diesem Beitrag werden einige Grundlagen zu den jeweiligen Leitthemen aufbauend auf der Literaturanalyse vorgestellt. Im Anschluss daran werden jeweils die Ergebnisse der einzelnen Themenworkshops genauer beschrieben und in den theoretischen Hintergrund eingebettet. Jene bieten einen ersten Eindruck, wie die vier Leitthemen von Praktiker:innen aus der Gesundheitsbranche der Region Aachen eingeschätzt werden.
Der im Jahre 1994 gegründete 'DMG MORI'- Konzern ist ein weltweit führender Hersteller von hochpräzisen Werkzeugmaschinen und nachhaltigen Technologien, die am Anfang weltweiter Wertschöpfungsketten stehen. Die Global-One-Company verfügt über insgesamt 12.000 Beschäftigte an den 111 Vertriebs- und Servicestandorten und 16 Produktionswerken. Das Segment Industrielle Dienstleistungen beinhaltet die Geschäftstätigkeit der Bereiche Vertrieb und Services. In den Services integriert der Konzern sämtliche Dienstleistungen und Serviceprodukte rund um den gesamten Lebenszyklus ihrer Werkzeugmaschinen. Hier ist auch die im Jahre 2008 gegründete DMG MORI Spare Parts GmbH einzuordnen, der als Projektpartner im eLLa4.0-Projekt mitwirkte. Aufgabe der Spare-Parts ist der weltweite Verkauf von Ersatzteilen für 'DMG MORI'-Werkzeugmaschinen. Die Ersatzteilverfügbarkeit liegt bei mehr als 95 Prozent, mehr als 200.000 Ersatzteile sind sofort lieferbar. Hauptsitz der insgesamt vier Zentrallager der DMG MORI Spare Parts GmbH ist Geretsried, wo rund 150 Mitarbeitende beschäftigt sind. Weitere Standorte sind in Dallas, Shanghai und Iga zu finden, weitere Lokallager in Mexiko, Brasilien und Indien für Emergency Parts. Viele Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, so auch DMG MORI, sind in einer Situation, in der es für die Stärkung ihrer Marktposition im globalen Wettbewerb nicht mehr ausreicht, ihr Kerngeschäft allein zu betreiben. Vielmehr gewinnen die Bereiche Service und After-Sales, insbesondere die Ersatzteillogistik als die Bereitstellung von Ersatzteilen und deren Zusammenführung mit dem defekten Primärprodukt, zunehmend an Bedeutung, weshalb auch die Spare Parts GmbH im DMG-Konzern eine immer wichtigere Rolle einnimmt.
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.
Die Belfor DeHaDe GmbH ist ein mittelständisches Unternehmen an den
Standorten Hamm, Berlin, Frankenthal und München und unterstützt mit
rund 100 Beschäftigten seit über 40 Jahren Unternehmen jeder Art bei der Behebung und Vermeidung von Schadenereignissen am Maschinen- und
Anlagenpark. Als 100-prozentige Tochter der US-amerikanischen BELFOR
Holding mit Sitz in Birmingham (Michigan) ist die DeHaDe einer der
größten Schadenssanierer in Deutschland und Spezialist in der Sanierung und Instandsetzung von Maschinen und Anlagen. Die DeHaDe bietet Leistungen von der kleinen Reparatur an Maschinenteilen bis hin zu einer umfassenden Sanierung und Instandsetzung nach einem komplexen Schaden (z. B. Schaden an der Maschine durch Brand, Wasser, Rost etc.) an.
Die Ausgangssituation bei der DeHaDe ist derart gelagert, dass die
Anforderungen an Servicetechniker*innen durch wechselnde weltweite
Einsatzorte, schnellere Reaktionszeiten, höhere Produktvielfalt und -komplexität, höhere Prozessvielfalt und Reparaturen auch an digitalen Komponenten der Maschinen steigen. Dies führt zu enormen Kompetenz- und Wissensbedarfen innerhalb von Serviceeinsätzen, denen aufgrund des
Fachkräftemangels immer häufiger auch ungelernte Kräfte entgegentreten
müssen. Zahlreiche, vor allem komplexere Problemstellungen
(z. B. die Wartung einer Maschine durch einen Servicetechniker),
können oft nicht mehr autonom durch eine Person durchgeführt
werden, sondern zur Erfüllung der technischen Services ist das interdisziplinäre Wissen mehrerer Wissensträger eines Unternehmens notwendig.
Um das notwendige Wissen zur Erbringung der Dienstleistungen durch
alle relevanten Wissensträger zu bündeln und gleichzeitig wirtschaftliche
Prozesse zu ermöglichen, ist daher die Kollaborationsfähigkeit der Beschäftigten
bzw. die Kollaborationsproduktivität zu steigern.
Im Rahmen dieses Beitrags wird zunächst auf die Herausforderungen und Möglichkeiten des Internationalen Human-Resource-Managements eingegangen. Aufgrund der thematischen Gestaltung des Verbundprojekts GALA wird ein tieferer Einblick in die Fachkräfterekrutierung der Gesundheitsbranche aus Drittstaaten geboten. Hierbei werden neben der allgemeinen Betrachtung auch konkrete Maßnahmen Erwähnung finden.