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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.
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.
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.
The Learning Organization
(2023)
This Research Full Paper deals with the institutionalization of diversity management in German universities, which only started after the Bologna Reform at the end of the 1990s, the Excellence Initiative starting in 2006 and the passing of the General Equal Treatment Act (AGG) in 2006. The aim is to explore the motives of universities behind the implementation of diversity management and identify isomorphic mechanisms in the process of the implementation.
Further, the paper conducts a first stocktaking of practical anti-
discrimination work at German universities carried out through the organizational practice to identify further connecting factors and problematic situations. To answer the research questions, five expert interviews were conducted with diversity officers from two universities and three engineering universities in five different German states. Among other things, it was found that the interviewees rejected the term diversity management due to its underlying economic logic and preferred the more current term diversity policies. Moreover, from a university perspective, a total of eight different motives for implementing diversity policies were identified: Anti-discrimination, external effectiveness, acquisition of external
funding, legislation, favorable investment compared to other measures, intrinsic motivation, potential approach, and exemplary function. Thus, universities initially try to appear diverse externally to meet the rationality expectations of their environment and only supplement this external effect with the appropriate measures and structures over time, while the motivation of diversity officers is intrinsic. This is also related to the fact that voting rounds slowed down processes, but universities would have to position themselves on current discourses, such as in the summer of 2020 after the racially motivated murder of George Floyd. Accordingly, it could be highlighted that the motives of diversity officers and their universities are not automatically congruent.