Industrie 4.0: Wissenstransfer und Kompetenzprofile - Wissenstransfer und Kompetenzprofile für die smarte Fabrik

Industrie 4.0 und die fl ächendeckende IT-Integration in der Produktion werden als das zentrale Thema für die intelligente Fabrik der Zukunft angesehen [1]. Dabei wird sich der Wettbewerb voraussichtlich über die Integration in die industrielle Praxis vollziehen [2]. Für eine effiziente Integration Cyber-Physischer Produktionssysteme ist ein breit gefächerter ingenieurswissenschaftlicher Wissenshintergrund notwendig. Dies liegt einerseits an den komplexen Wechselwirkungen, die eine Implementierung mit sich bringt, andererseits auch am Spezialisierungsgrad von KMU. Industrie 4.0 muss in diesem Zusammenhang weniger als Produkt, sondern vielmehr als Kompetenz verstanden werden.
Darauf aufbauend stellt sich die Frage, wie diese Kompetenzen aussehen und wie diese in der Praxis der Unternehmen verankert werden können. Erfolgversprechend scheint hierzu die praxisnahe Wissensvermittlung mit der Integration einer spezifi sch angepassten Kompetenz-Entwicklungsroadmap zu kombinieren. Der anwendungsorientierte Wissenstransfer zu Basistechnologien und Hintergründen wird dabei kombiniert mit einem strukturierten Vorgehen zur Defi nition von spezifi schen Kompetenzprofi len zukünftiger Mitarbeiter. Dies ist wichtig, da hierbei von sich zeitlich ändernden Kompetenzprofi len auszugehen ist. Bestehende Studien zu Kompetenzprofi len stellen hierfür einen Ausgangspunkt dar [3-5]. Für KMUs wird es zukünftig wichtig, individuelle Kompetenz-Entwicklungsroadmaps an die eigene Strategie, unterschiedliche Ebenen der Technologieanwendung sowie die technologischen Weiterentwicklungen anzupassen.
 

Bild 1: Vereinfachte Version des in der Literatur häufig zitierten 5-Stufen-Modells des
Wissenstransfers in Unternehmen [8].

Wissensvermittlung im industriellen Kontext

Wissen unterscheidet sich von reinen Informationen durch den Kontext und die individuelle Erfahrung. Wissen kann daher unterschiedlich interpretiert werden [6]. In der Vergangenheit wurden verschiedene konzeptionelle Modelle für einen ganzheitlichen Wissenstransfer aufgestellt [7]. Diese können gleichzeitig als Paradigma lernender Organisationen gesehen werden, um rezeptiv auf neue Trends zu reagieren und proaktiv den Lernprozess zu unterstützen.
Bild 1 zeigt eine vereinfachte Version des in der Literatur häufi g zitierten 5-Stufen Modells des Wissenstransfers in Unternehmen [8].
Der erste Schritt entspricht dabei der Erfassung des Wissens im Sinne einer Wissensakquise. Darauf erfolgt die Kommunikation zur ersten Verbreitung im Unternehmen. Damit das erfasste Wissen im Folgenden erhalten bleibt, ist die konkrete Anwendung im Unternehmen unerlässlich. Die Ergebnisse aus der Anwendung des Wissens ermöglichen es dem Unternehmen, zu lernen und neue Kompetenzen aufzubauen. Dies führt im positiven Falle zur Akzeptanz der neuen Kenntnisse und stellt sicher, dass das neue Wissen mit der Grundausrichtung des Unternehmens kompatibel ist. Der Schlüssel eines erfolgreichen Wissenstransfers liegt schließlich in der Assimilation des Wissens, d. h., die Ergebnisse werden fest ins Unternehmen integriert.
Insbesondere implizites Expertenwissen ist erst erfolgreich transferiert, wenn der Empfänger in der Lage ist, unabhängig von der Quelle mit diesem Wissen eigenständig Probleme zu lösen. Eine Unterstützung kann durch eine proaktive Unterstützung bei der ersten Wissensanwendung erfolgen [9].

Bild 2: Ausgewählte Kanäle des Wissenstransfers, eingeteilt in übergeordnete Gruppen, sowie
deren typische Charakteristika [10].

Kanäle des Wissenstransfers von der Forschung in die Industrie lassen sich hinsichtlich ihrer relativen Wichtigkeit unterscheiden [10]. Bild 2 zeigt eine Übersicht zu ausgewählten Kanälen des Wissenstransfers, eingeteilt in übergeordnete Gruppen sowie typische Charakteristika [10].
Dies stellt einen exemplarischen Ausschnitt der Möglichkeiten für einen erfolgreichen Wissenstransfer dar. Angepasst an die individuelle Ausgangssituation eines Unternehmens können auch Kompetenzzentren oder Verbände hier einen entscheidenden Beitrag liefern. Dennoch stellt sich die Frage, was in diesem Zusammenhang die individuell zu berücksichtigenden I4.0 Spezifi ka der in Frage kommenden Wissensinhalte sind.
Es lässt sich nachvollziehen, dass es sich im vorliegenden Fall um Wissen mit komplexen Wechselwirkungen bezüglich der beteiligten Fachdisziplinen handelt. Wegen der im Vergleich zu Großunternehmen deutlich reduzierten Ressourcen ist es für KMU besonders wichtig, einen möglichst hohen Praxisbezug der Wissensanwendung sicherzustellen [11].
 

Methodischer Ansatz für die Identifikation von Kompetenzprofilen

Zur Definition unternehmensspezifischer Kompetenzprofile für das Themenfeld Industrie 4.0 wird ein Ansatz benötigt, der gleicherweise das komplexe Zusammenspiel zwischen technologischen und gesellschaftlichen Entwicklungen abbildet [12]. Bild 3 zeigt die notwendigen Schritte.
Ausgehend von vorliegenden Technologie- Roadmaps, lassen sich allgemeine Kompetenzanforderungen ableiten. Wichtig ist die laufende Analyse dieser Roadmaps hinsichtlich sozioökonomischer Entwicklungen und dem erwarteten technischen Fortschritt sogenannter „Schrittmacher“-Technologien. Exemplarisch angewandt kommen Hartmann und Bovenschulte zu folgenden Schlussfolgerungen: den wesentlichen Anwendungen im Bereich I4.0 ist gemein, dass sie auf einer Konvergenz mechanischer, elektrotechnischer und softwarebasierter Komponenten oder Systemen basieren, dies gilt gleichermaßen für spezifische Entwicklungstendenzen im Bereich Sensorik, Datenverarbeitung und Aktoren. Detaillierte Ausführungen zu allen Aspekten des Kompetenzaufbaus in diesen Feldern sind an dieser Stelle aufgrund des Umfangs nicht möglich. Insbesondere sollte der Kompetenzaufbau aber für die spezifische Situation der Unternehmen angepasst werden (z. B. Ressourcen). Im Folgenden werden daher ausgewählte Kompetenzprofile schlaglichtartig beleuchtet: Neben der reinen Sensorapplikationstechnik sind insbesondere Kenntnisse im Bereich Sensordatenaufbereitung, Sensordatenfusion und Kommunikationstechnik wichtig, um entscheidenden Mehrwert aus der Integration von IKT in die Produktionstechnik zu erzielen. Auch der Datenauswertung kommt eine wichtige Rolle zu. Kenntnisse aus den Bereichen Datenstrukturen (Stichwort Big Data) oder der effizienten Datenanalyse über entsprechende Algorithmen sind an dieser Stelle zu nennen. Diese Kompetenzen sind heute in vielen KMU schwach ausgeprägt. Ein weiterer Hauptanwendungsbereich ist angewandte Robotik mit den Fokusthemen kooperierende Robotersysteme sowie „soft“-Automation, d. h. inherenter Sicherheitskonzepte. Daneben wird dem Bereich Bionik eine wichtige Rolle in der Automation der Zukunft zukommen, insbesondere bei der Entwicklung von Robotersystemen, die über menschenähnliche kognitive Fähigkeiten und Verhaltensweisen verfügen. Neue Konzepte zu Funktionssicherheit bei flexibel anpassbaren Automationssystemen werden in Zukunft an Bedeutung gewinnen [12].

Bild 3: Methodischer Framework zur Analyse unternehmensspezifischer
Kompetenzprofile für KMU [12].

Aufbauend lassen sich qualitative Kompetenzprofile und quantitative Anforderungen ableiten. Dazu ist es essenziell, die eigene Organisationsform und branchenspezifische Technologieanforderungen in die Analyse zu integrieren. Ähnliche Technologien können in unterschiedlichen Organisationsformen zu sehr unterschiedlichen Kompetenzprofilen führen. Wesentliche Einflussfaktoren sind hierbei neben der Unternehmensgröße die Position in der Wertschöpfungskette, der regionale Kontext, die individuelle Ausrichtung sowie Markt und Konkurrenzsituation [12].
In Form von Technologie-Sektor-Anwendungsmatrizen werden Technologien anhand unterschiedlicher Sektoren und verschiedener Anwendungsbereiche in den einzelnen Sektoren strukturiert auf ihr Potenzial hin bewertet. Unter Zusammenführung der daraus resultierenden Ergebnisse lassen sich nun individuelle Kompetenzprofile erstellen. Exemplarisch wurde dies für typische KMU aus dem Bereich Produktionstechnik im deutschsprachigen Raum durchgeführt [3, 4, 12]. Als Ergebnis lässt sich beispielsweise das Kompetenzprofil eines Industrie- IKT Spezialisten formulieren, der Fachwissen aus dem Bereich Elektrotechnik und IKT (Hardware und Software) vereint. Auf akademischer Ebene lassen sich aus diesen Überlegungen Kompetenzprofile wie etwa ein Fachingenieur für kognitive Systeme im Bereich Automation ableiten, mit spezifischem Wissen im Bereich Sensor-Aktor Netzwerke, Robotik, Wahrnehmung und 3D-Vision, prädiktive Planung, Mensch-Maschine Kooperation sowie Schwarm-Intelligenz. Diese beiden Beispiele veranschaulichen deutlich, dass der ganzheitliche Kompetenzaufbau nicht unbedingt im Fokus eines KMU stehen muss. Insbesondere muss aus der strategischen Zielrichtung des Unternehmens abgeleitet werden, welche Kompetenzen in-house vorhanden sein sollten, um direkt Wissen aus anderen, stärker spezialisierten Wissensquellen übertragen und komplementär anwenden zu können (Unterscheidung Wissensquelle und Wissensanwendung).
Wichtig ist weiterhin das Verständnis des Kompetenzaufbaus als langfristiger Prozess. Aus heutiger Sicht stellen alle Technologien, die unter dem Begriff Industrie 4.0 verstanden werden, bei weitem nicht das Ende der technologischen Entwicklung dar. Hierzu sind Entwicklungen wie Langzeit-autonome Systeme und Ansätze aus dem Bereich des Machine- Learning zu nennen. Ein methodisches Herangehen an den internen Kompetenzaufbau ist daher von ebenso großer Bedeutung wie die eigentlichen Zwischenergebnisse dieses Prozesses.
Mit diesem Vorgehen lässt sich zwar langfristig Wissen im Unternehmen aufbauen, allerdings gibt das Vorgehen keine Antwort auf die für KMU wesentliche schnelle Anpassung an unterschiedliche Entwicklungen und neue Technologien. Hier bietet sich eine komplementäre Ergänzung aus dem Bereich des informellen Wissensaustauschs als weiterer Kanal des Wissenstransfers an. Nur in der Kombination derartiger Ansätze lässt sich ein gleichzeitig effizienter Einstieg in die Materie Industrie 4.0 und die langfristige Verankerung im Unternehmen sicherstellen.
 

Bild 4: Methodischer Ansatz für einen dreistufigen Wissenstransfer von Forschung
in die Industrie.

Methodischer Ansatz für einen praxisnahen Wissenstransfer

Methoden des informellen Wissenstransfers durch Seminare zeichnen sich durch einen direkten Kontakt zwischen wissensvermittelnden und wissensempfangenden Partnern aus. Durch informellen Wissensaustausch bekommen KMU dabei Kontakt zu implizitem Expertenwissen. Das Konzept eines effizienten Wissenstransfers für die steigende ITIntegration in die Wertschöpfungsprozesse der Produktion muss den technologischen Treibern dieser Entwicklung Rechnung tragen und die Brücke zur Ausgangssituation bilden. Dazu sollen die Unternehmen aufbauend auf einer Identifikation des individuellen Gestaltungsbedarfs bis in eine erste prototypische Pilotanwendung des transferierten Wissens von wissenschaftlicher Seite begleitet werden. Dazu wird folgende Zielsetzung angestrebt:
(1) Information und Aufklärung über Hintergrund, Technologien, Potenziale und Anwendungsbereiche des Themas Industrie 4.0 in spezifischen Schwerpunktbereichen
(2) Ableitung von Handlungsfeldern und schwerpunkten für die teilnehmenden Industriepartner
Die Umsetzung dieser Zielstellung erfolgt in einem dreistufigen Konzept für den Wissenstransfer (Bild 4):
In der ersten Stufe werden die Schwerpunkte des Themas Industrie 4.0 vorgestellt und auf die individuelle Ausgangssituation der Unternehmen übertragen. Dazu werden verschiedene einleitende Veranstaltungen zu Kernaspekten des Themas im Rahmen von Seminaren abgehalten. In geführten Exkursionen werden dann erfolgreiche Umsetzungsanwendungen in der Praxis besichtigt. Dies erfolgt bei Unternehmen, die verschiedene Aspekte Cyber-Physischer Produktionssysteme bereits einsetzen, beispielsweise in Pilotlinien.
In einer dritten Phase folgen sequentielle oder parallele Arbeitsgruppen zur ersten Anwendung des Wissens mit dem Ziel der Konzeption von konkreten Anwendungsfällen in den Unternehmen. Dieses Vorgehen stellt einen einfach umzusetzenden Einstieg in die Thematik Industrie 4.0 für KMU dar. Gleichwohl ist die weitere Integration der daraus gewonnenen Erkenntnisse in die eigenen Prozesse, unterstützt durch externe Unterstützung oder die Zurverfügungstellung zusätzlicher interner Ressourcen, wesentliche Voraussetzung für eine langfristige Verankerung im Unternehmen. Eine rein technologische Sichtweise des Themas Industrie 4.0, wie sie oft bei der Realisierung von Pilotanwendungen beobachtbar ist, kann zu einer sehr eingeschränkten Verwertung der Ergebnisse nach Beendigung des Pilotprojekts führen. Durch einen parallelen proaktiven Aufbau von Kompetenzen im eigenen Unternehmen können die Erkenntnisse nachhaltig verankert und weiterverwendet werden.
Dieser Zusammenhang wird insofern deutlich, wenn man das eingangs angeführte Modell des intraorganisatorischen Wissenstransfers genauer betrachtet (Bild 1). Die einzelnen Stufen stellen dabei diejenigen Ansatzpunkte dar, die bei einer komplementären Berücksichtigung technologischer Aspekte für Pilotanwendungen und einem internen Kompetenzaufbau berücksichtigt werden sollten. Neben den Phasen des internen Wissenstransfers sind dies auch ganz dediziert die Phasen, in denen sich KMU Unterstützung durch Verbund- und Auftragsforschung holen können.

Unmittelbarer Wissenstransfer und die langfristige Verankerung im Unternehmen

Auf Basis der vorgestellten Ansätze lassen sich folgende Empfehlungen formulieren: Unternehmen sollten zum Thema „Cyber-Physische Produktionssysteme“ nachhaltig Wissen und in spezifischen Themenbereichen eine Expertise aufbauen. Für einen erfolgreichen Wissenstransfer ist es wichtig, das für die Anwendung relevante Wissen in eine gemeinsame Sprache zu übersetzen, diese mit geeigneten Kontextinformationen anzureichern und bestenfalls von seinem ursprünglichen Anwendungsfeld zu abstrahieren. Direkte Unterstützung bei ersten Anwendungen ist dabei ebenfalls von essenzieller Bedeutung.
Die vorgestellte kombinierte Methodik für einen initialen und unmittelbaren Wissenstransfer und die langfristige Verankerung spezifischer Kompetenzen eignet sich daher sehr gut als Basis für einen erfolgreichen und nachhaltigen Start in die auf das Thema Industrie 4.0 ausgerichtete Zukunftsvision von KMU. Bestehende Studien können interessierten Unternehmen hier als guter Einstiegspunkt in die Thematik Industrie 4.0 dienen (vgl. [3, 4]).
Die dargestellten Inhalte sind Ergebnisse einer Workshopserie mit KMU aus der Region Lombardei in Italien. An den Workshops beteiligten sich etwa 40 Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe, der Umsetzungsstand bezüglich Industrie 4.0 war dabei sehr heterogen.

Die Autoren bedanken sich für die gute Zusammenarbeit bei allen an der Fallstudie beteiligten Unternehmen, insbesondere für die Unterstützung des Unternehmerverbands der Region Bergamo und des Fraunhofer Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO).

Schlüsselwörter:

Literatur:

[1] Bauer, W.; Schlund, S.; Marrenbach, D.; Ganschar, O.: Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. Studie, Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien eV (BITKOM) und Fraunhofer- Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) (Hrsg). 2014, S. 30-36.
[2] Gausemeier, J.: Szenario-basierte Entwicklung von Zukunftsoptionen für Industrie 4.0. Industrie 4.0-Forum Wissenschaft und Forschung, Hasso Plattner Institut, Universität Potsdam 2015.
[3] Spath, D.; Ganschar, O.; Gerlach, S.; Hämmerle, M.; Krause, T.; Schlund, S.: Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, Stuttgart 2013
[4] acatech (Hrsg.): Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 – Erste Ergebnisse und Schlussfolgerungen. München 2016.
[5] Bundesministerium für Arbeit und Soziales Abteilung Grundsatzfragen des Sozialstaats, der Arbeitswelt und der sozialen Marktwirtschaft (Hrsg): Weissbuch Arbeiten 4.0. Berlin 2017.
[6] Nonaka, I. A.; Takeuchi, H. A.: The knowledge-creating company: how japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford 1995.
[7] Grimpe, C.; Hussinger, K.: Formal and Informal Technology Transfer from Academia to Industry: Complementarity Effects and Innovation Performance. 2008.
[8] Gilbert, M.; Cordey-Hayes, M.: Understanding the process of knowledge transfer to achieve successful technological innovation. In: Technovation 16 (1996) 6, S. 301-312.
[9] Szulanski, G: The process of knowledge transfer: A diachronic analysis of stickiness. In: Organizational Behavior & Human Decision Processes 82 (2000) 1, S. 9-27.
[10] Bekkers, R.; Freitas, I. M. B.: Analyzing knowledge transfer channels between universities and industry: To what degree do sectors also matter? In: Research policy 37 (2008) 10, S. 1837-1853.
[11] Matt, D. T.; Rauch, E.; Fraccaroli, D.: Smart Factory für den Mittelstand. Gestaltung eines ganzheitlichen Produktionssystems nach der Industrie 4.0 Vision in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU). In: ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 111 (2016) 1-2, S. 52-55.
[12] Hartmann, E.; Bovenschulte, M.: Skills Needs Analysis for “Industry 4.0” based on Roadmaps for Smart Systems. In: SKOLKOVO Moscow School of Management & International Labour Organization (Hrsg): Using Technology Foresights for Identifying Future Skills Needs, Global Workshop Proceedings. Moscow 2013, S. 24-36.