Simulation, Qualifizierung, Industrie 4.0

Herausbildung von IIoT-Kompetenzen durch Subjektorientierung

Mitarbeiter fit machen für IIoT und Industrie 4.0
Lesedauer:  6 Minuten
©AdobeStock/ipopba
©AdobeStock/ipopba

Mitarbeiter müssen auf den Wandel zur Industrie 4.0 vorbereitet werden. Gerade auf dem Shopfloor stellen die Einführung von Internet of Things-Technologien und damit verbunden, veränderte Organisationskonzepte, Prozesslayouts sowie digitale Kommunikationsformen neue Herausforderungen an die Mitarbeiter und deren Qualifizierung dar. Zum Schließen dieser Lücke stellt der vorliegende Beitrag den subjektorientierten Ansatz zur Entwicklung von industriellen IoT-Kompetenzen des Anwendungszentrums Industrie 4.0 vor.

IIoT Kompetenzen im Produktionsprozess 4.0

Cyber-physische Systeme und industrielle Internet of Things (IIoT) Komponenten durchdringen gegenwärtig industrielle Wertschöpfungsprozesse und ermöglichen die Transformation von Fabriken zu Industrie 4.0 [1, 2]. Die prozessuale und organisatorische Neugestaltung von Produktionsumgebungen sowie der Einsatz neuer Technologien führen zu neuen Aufgabenprofilen und Tätigkeitstypen von Mitarbeitern. Damit einhergehend entsteht die Notwendigkeit zur Entwicklung neuartiger Kompetenzen bei diesen.

Kompetenzen markieren die Fähigkeit einer Person, selbstständige und kreative Lösungsansätze in herausfordernden und bisher unbekannten Situationen generieren zu können [3]. Hinsichtlich Industrie 4.0 rücken neben konventionellen Kompetenzfacetten (professionelle, persönliche, kulturelle, methodische, Führungs- und soziale Kompetenzen) [4] insbesondere Metakompetenzen wie (1) Organisationskompetenz, (2) Prozesskompetenz und (3) Interaktionkompetenz als zentrale IIoT Kompetenzen in den Vordergrund [5, 6].

  • (1) ist die Fähigkeit eines Mitarbeiters zur zielorientierte Strukturierung, Planung und Organisation der eigenen Ressourcen, von Maschinen und Anlagen, Werkstücken und Informationssystemen. Der Mitarbeiter muss dabei in der Lage sein, das Zusammenwirken verschiedener, verknüpfter Entitäten als proaktives, selbstreflexives Bindeglied gewährleisten.
  • (2) adressiert das Verständnis von Prozessabfolgen und -strukturen sowie Einflussmöglichkeiten und deren Folgen. Die Schwerpunkte liegen im Bewusstsein bezüglich der Komplexität von Prozessen und deren Veränderungen, Prozessevaluation und der Unterscheidung von relevanten und nicht relevanten Prozessen.
  • (3) umschreibt die Fähigkeit, kooperatives und kollaboratives Arbeiten mit anderen Mitarbeitern, Maschinen und Anlagen sowie intelligenten Werkstücken zu gewährleisten. Insbesondere auf dem Shopfloor wird der sichere Umgang mit Kommunikationstechnologien und multi-modalen Mensch-Maschine Schnittstellen als signifikant eingestuft.

Herausforderungen von „Lernen“ im IIoT-Kontext

„Lernen“ im Sinne eines Transformationsprozesses zur Generierung neuer Wissensinhalte ist elementar für das Erwerben neuer Kompetenzen. Dabei muss trennscharf zwischen „lernen“ und „lehren“ unterschieden werden: „lehren“ ist eine externe Tätigkeit, welche Weiterbildungsteilnehmer, etwa bei der Herausbildung von Kompetenzen unterstützen soll. „Lernen“ dagegen gilt als individueller Prozess, welcher nicht durch äußere Einflüsse initiiert oder gesteuert und nur intrinsisch realisiert werden kann.

Die Herausbildung von IIoT-Kompetenzen gestaltet sich in diesem Zusammenhang als schwierig. Klassische Bildungsformate können durch ihren Lehr-Charakter und ihrem fehlenden Praxisbezug oft keine weitreichenden Lern- und Transformationsprozesse auslösen. Darüber hinaus führt die zumeist top down initiierte Qualifizierung bei vielen Mitarbeitern zu Verweigerungshaltungen. Folglich können Lernwiderstände entstehen, wodurch das „Lernen“ unmöglich wird [7]. Die Lernfabrik im Anwendungszentrum Industrie 4.0 [8] (Bild 1) sowie das zugrundeliegende didaktische Konzept bieten mit einer starken Subjektorientierung und Praxisnähe mögliche Lösungsansätze für diese Problematik.

Die Lernfabrik ist eine hybride Simulationsumgebung, welche virtuelle und reale Produktionskomponenten vereint.

André Ullrich, Malte Teichmann, Norbert Gronau, Herausbildung von IIoT-Kompetenzen durch Subjektorientierung
Bild 1: Lehr- und Lernumgebung des Anwendungszentrum Industrie 4.0

Dies ermöglicht die Konstruktion realitätsnaher und authentischer Lernszenarien. Angelehnt an reale Produktionsabläufe und deren spezifische Bedingungen werden die Teilnehmenden darin befähigt, selbstständig und strukturiert Kompetenzen zu entwickeln [9]. Die stetige Orientierung an den individuellen Bedürfnissen der Lernenden, das Eingehen auf etwaige Ängste oder Vorbehalte sowie deren stetige Partizipation stehen zu jeder Zeit im Vordergrund des didaktischen Konzepts, dessen Grundzüge im folgenden skizziert werden.

Subjektorientierung im Anwendungszentrum Industrie 4.0

Die individuellen Standpunkte der Lernenden beachtend, werden diese als gleichberechtigte Partner in der Weiterbildung positioniert, so dass diesen auch aktive Gestaltungsmöglichkeiten des Wandels eingeräumt werden. Verweigerungshaltungen und etwaigen Lernwiderständen wird auf diese Weise proaktiv entgegen getreten.

Die Durchführung geschieht in drei Phasen (Bild 2): In der ersten Phase werden Gespräche zwischen der Unternehmensführung, Vertretern der Mitarbeiter sowie dem Team der Lernfabrik zu Lehrinhalten und Themenschwerpunkten geführt. Den Mitarbeitenden wird dadurch die Möglichkeit eingeräumt, erste Anknüpfungspunkte mit der Thematik Industrie 4.0 zu erhalten und die eigene Rolle im Entwicklungsprozess zu reflektieren. Darüber hinaus können diese eigene, individuelle Positionen einbringen und somit ihre zukünftige Arbeitsumgebung mitgestalten. Neben der Sensibilisierung und Aktivierung aller betrieblichen Anspruchsgruppen steht gleichermaßen die Ausarbeitung von Qualifizierungsplänen und Lernzielen im Vordergrund.

Diese werden in der zweiten Phase realisiert. Je nach Zielstellung kann dies entweder in Tagesschulungen oder in längerfristigen Weiterbildungsprojekten verwirklicht werden.

Das didaktische Konzept des Anwendungszentrum Industrie 4.0 umfasst eine breite Palette an Lernmodulen, welche die Entwicklung von IIoT Kompetenzen in den Vordergrund stellt und eine auf die Bedürfnisse von Mitarbeiter und Unternehmen angepasste Weiterbildung ermöglicht. Wissensinhalte werden dabei durch die stetige Einbindung des Anwendungszentrum Industrie 4.0 auf eine praktische Ebene gehoben. Die Lehrenden nehmen sowohl in den praktischen als auch den theoretischen Einheiten zu jeder Zeit die Rolle von begleitenden Unterstützern ein, wodurch eine Orientierung an den individuellen Handlungsproblematiken der Lerner gelingt.

In der finalen dritten Phase wird unter Einbezug der Teilnehmenden schlussendlich erhoben, ob die Weiterbildung aus deren Sicht und im Hinblick auf die formulierten Qualifizierungspläne als effektiv beurteilt werden kann. Dabei wird auf ein breites und bewährtes Repertoire aus qualitativen und quantitativen Methoden (bspw. [10]) zurückgegriffen. So können sowohl weiterführende Qualifizierungsbedürfnisse aufgedeckt als auch weitere Kooperationen zwischen Unternehmen und Anwendungszentrum ermöglicht werden.

Lernszenarien als Instrument individueller Kompetenzentwicklung

Lernszenarien stellen ein zentrales didaktisches Instrument des Anwendungszentrum Industrie 4.0 dar. Die Lernfabrik verfügt über eine Vielzahl von Szenarien, welche sich insbesondere durch simulierte Produktionsprozesse, unterschiedliche Arbeitsaufgaben und -situationen sowie durch die kontinuierliche Einbindung relevanter IIoT Technologien (z.B. AR-Brillen, AutoID-Technologien, CPS sowie intelligente Werkstücke und Maschinen) auszeichnet.

Durch die variable Prozessstruktur, die allen zur Lernbefähigung eingesetzten Szenarien inhärent ist, gelingt es, die Entwicklung der individuellen Prozess- als auch Organisationskompetenz in Abhängigkeit von der jeweiligen Zielstellung auf unterschiedliche Art an die Lernenden heranzutragen. Die Interaktionskompetenz wird durch realitätsnah konstruierte Problemstellungen trainiert, welche die Kollaboration und Kommunikation zwischen menschlichen Akteuren untereinander und mit verschiedenen technischen Entitäten auf diversen Kommunikationswegen erfordern.

Zur Illustration des szenariobasierten Lehr- und Lernansatzes wird das Szenario „Einschleusen eines Prioritätsloses“ dargestellt (Bild 3). Basis des Szenarios bildet dabei die Standardkonfiguration einer Produktionsstraße für Kniegelenkprothesen, welche aufgrund eines Eilauftrages – Kniegelenkprothesen mit einer Pulverbeschichtung sowie weitere unterschiedliche Produktspezifikationen – modifiziert werden muss. Die Lernenden werden somit im laufenden Produktionsprozess mit einer Umstellung auf eine andere Produktvariante und damit verbundenen Produktionsprozessmodifikationen konfrontiert. Dabei müssen sie mithilfe von AR-Brillen und Tablets die jetzt notwendig gewordenen Maschinen, Pulverbeschichtung und Qualitätskontrolle entsprechend den Produktspezifikationen kalibrieren und in den Produktionsprozess einbinden.

Den Teilnehmern wird dadurch die Möglichkeit eingeräumt, die eigene Organisationskompetenz in dynamischen Produktionsumgebungen zu schärfen. Bestimmte Prozessmodifikationen initiieren in Folge dessen weitere Veränderungen, wodurch das Aufgabenportfolio stetig erweitert und durch neue Herausforderungen hinsichtlich der eigenen Prozesskompetenz ergänzt wird. Im Laufe des Szenarios drohen die initiierte Umstellung als auch notwendige Wartungsarbeiten an relevanten Produktionsbestandteilen den Ablauf signifikant zu behindern.

Die Teilnehmenden müssen in diesem Umfeld auf ihre Interaktionskompetenz zurückgreifen, untereinander kommunizieren und kollaborative Arbeitsprozesse entwickeln, um den drohenden Produktionsausfall zu verhindern. Zusammenfassend werden die Lernenden kontinuierlich dazu animiert, relevante IIoT Kompetenzen in realitätsnahen Lernumgebungen anzuwenden und auf diesen aufbauend, eigene Handlungsoptionen in kritischen Produktionssituationen zu entwickeln.

André Ullrich, Malte Teichmann, Norbert Gronau,
Herausbildung von IIoT-Kompetenzen durch Subjektorientierung
Bild 3: Prozessmodell des Szenarios „Einschleusen eines Prioritätsloses“

Zusammenfassung

Im vorliegenden Beitrag wurden relevante IIoT Kompetenzen vorgestellt, damit verbundene Herausforderungen hinsichtlich deren Herausbildung bei Mitarbeitern skizziert sowie die Lernfabrik des Anwendungszentrums Industrie 4.0 und der zugrunde liegende Lern- und Lehransatz als Lösungsansatz zur Ausbildung dieser Kompetenzen vorgestellt. Schlussendlich lässt sich festhalten, dass insbesondere durch die starke Subjektorientierung möglichen Lernwiderständen durch Verweigerungshaltungen und fehlendem Praxisbezug adäquat begegnet werden kann.


Literatur

[1] Broy, M.; Geisberger, E.: Cyber-physical systems, driving force for innovation in mobility, health, energy and production. Acatech 2012.
[2] Kagermann, H.; Helbig, J.; Hellinger, A.; Wahlster, W.: Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0: Securing the future of German manufacturing industry; final report of the Industrie 4.0 Working Group. Forschungsunion 2013.
[3] Erpenbeck, J.; Michel, L.P.: Competency-based quality securing of e-learning (CQ-E). In: Ehlers, U.; Pawlowski, J. (Hrsg.): Handbook on Quality and Standardisation in E-Learning (S. 125-141). Springer 2006.
[4] Pfeiffer, S.: Effects of Industry 4.0 on vocational education and training. Working Paper 15-04. IoTA. Austrian Academy of Science 2015.
[5] Böhle, F.; Pfeiffer, S.; Sevsay-Tegethoff, N. (Hrsg.): Bewältigung des Unplanbaren. Springer 2013.
[6] Wiesner, F.; Ullrich, A.; Vladova, G.: Die Ausgestaltung von Kompetenzfacetten im Kontext Industrie 4.0. Arbeitsbericht WI–2016–1. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Prozesse und Systeme.
[7] Illeris, K.: Workplace learning and learning theory. Journal of workplace learning, (4), 2003, S. 167-178.
[8] www.industrie40-live.de , (letzter Abruf: 2017-03-07).
[9] Gronau, N.; Ullrich, A.; Teichmann, M.: Development of the Industrial IoT Competences in the Areas of Organization, Process, and Interaction based on the Learning Factory Concept. Procedia Manufacturing. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.04.029.
[10] Kirkpatrick, D.L.: Implementing the Four Levels: A Practical Guide for Effective Evaluation of Training Programs: Easyread 2009.

Das könnte Sie auch interessieren

Industrie 4.0 bleibt der Leitstern der Produktion

Industrie 4.0 bleibt der Leitstern der Produktion

Smart Factory, KI-Hype und die Zukunft autonomer Produktionssysteme
Deutschland gilt als einer der Pioniere der Industrieautomatisierung. Gleichzeitig verändern Digitalisierung, KI und geopolitische Verschiebungen die industrielle Landschaft rasant. Prof. Dr. Dr. h.c. Detlef Zühlke gehört zu den Vordenkern der Smart Factory. Im Interview spricht er über die Ursprünge von Industrie 4.0, die Herausforderungen für den Mittelstand und die Zukunft autonomer Produktionssysteme.
Industrie 5.0 – Buzzword oder Paradigmenwechsel?

Industrie 5.0 – Buzzword oder Paradigmenwechsel?

Neue Entscheidungslogik als Schlüssel für smarte Produktion
Industrie 5.0 wird kontrovers diskutiert: Paradigmenwechsel oder neues Label für Industrie 4.0? Eines ist klar: Für Smart Manufacturing braucht es mehr als intelligente Maschinen – nämlich intelligente Entscheidungsarchitekturen. Die Zusammenarbeit von Autonomie, Eskalation und dem Menschen im Regelkreis entscheidet darüber, ob industrielle Systeme verantwortbar, resilient und nachvollziehbar handeln können.
Kooperative Innovation in der Praxis

Kooperative Innovation in der Praxis

Smart Production live in der Mulitvendor-Testumgebung CIIT FactorySandbox
Industrieunternehmen stehen vor der Herausforderung, digitale Innovationen strategisch zu verankern und operativ umzusetzen. Häufig fehlen Zeit und Informationen, um die gesamte Wertschöpfungskette im Blick zu behalten, neue Verordnungen umzusetzen und kürzere Innovationszyklen zu bedienen. Beteiligte sitzen oft nicht „an einem Tisch“: Während das Management Zielbilder entwickelt, erfolgt die praktische Erprobung neuer Technologien isoliert.
Smart Manufacturing und KI-gestützte Führung

Smart Manufacturing und KI-gestützte Führung

Wie sich mit der intelligenten Fabrik auch Leadership wandelt
Die Smart Factory mit ihren KI-Anwendungen ist das neue Sinnbild wirtschaftlicher Leistungsfähigkeit. Klar definierte Abläufe, optimierte Prozesse und Roboter, die Einzelteile zu einem Ganzen fügen, prägen dieses Bild. Doch auch die intelligenteste Fabrik bleibt kein selbststeuerndes System. Menschen gestalten sie, treffen Entscheidungen, Prozesse und Prioritäten. Damit wird die Frage nach der Leistungsfähigkeit schnell auch zu einer Frage der Führung.
Schlüssel zu mehr Leistung – smart, prädiktiv, vernetzt

Schlüssel zu mehr Leistung – smart, prädiktiv, vernetzt

Autonomous Factory Concept: Auf dem Weg zur selbstoptimierenden Fertigung
In der Elektronikfertigung treffen steigende Variantenvielfalt und volatile Lieferketten auf hohe Qualitätsziele. Damit Prozesse stabil und effizient bleiben, greifen KI-gestützte Systeme ein: Sie überwachen Materialflüsse, erkennen Abweichungen und planen Wartung vorausschauend. Das Autonomous Factory Concept von Panasonic weist den Weg zur adaptiven Produktion.
Wertschöpfung 4.0 – Der Batteriepass als Gamechanger

Wertschöpfung 4.0 – Der Batteriepass als Gamechanger

Nachhaltiges Supply Chain Management durch Digitale Zwillinge
Batterien sind die treibende Kraft der modernen Welt. Sie stecken in Smartphones ebenso wie in Elektrofahrzeugen, und der weltweite Bedarf steigt stetig. Gleichzeitig gilt es, Ressourcenknappheit zu bewältigen und eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft zu schaffen. Ein wichtiger Schritt ist der Digitale Produktpass für Batterien, der ab Februar 2027 verpflichtend wird und Unternehmen vor große Herausforderungen stellt.