Auch nach der Coronavirus-Pandemie wird die fertigende Industrie mit anhaltendem Fachkräftemangel konfrontiert sein. Mitarbeiterqualifizierung bleibt eine zentrale Zukunftsaufgabe. Wie fördern produzierende Betriebe effizientes digitales Lernen in einer von der digitalen Transformation geprägten Arbeitswelt?

Assistenzsysteme finden im Kontext der digitalen Transformation immer mehr Einsatz. Sie können Beschäftigte in industriellen Produktionsprozessen sowohl in der Anlern- als auch in der aktiven Arbeitsphase unterstützen. Kompetenzen können so arbeitsplatz- und prozessnah sowie bedarfsorientiert aufgebaut werden. In diesem Beitrag wird der aktuelle Forschungsstand zu den Einsatzmöglichkeiten dieser Assistenzsysteme diskutiert und mit Beispielen illustriert. Es werden unter anderem auch Herausforderungen für den Einsatz aufgezeigt. Am Ende des Beitrags werden Potenziale für die zukünftige Nutzung von AS in industriellen Lernprozessen und für die Forschung identifiziert.

Die Autoren stellen einen methodischen Ansatz für die lernförderliche Gestaltung von Assistenzsystemen vor und leiten Anforderungen an deren Gestaltung ab. Sie legen der Gestaltung dieser Systeme ein grundlegendes Verständnis der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine zugrunde, das Entscheidungen und Verantwortung auch weiterhin beim Menschen verortet. Abschließend zeigen die Autoren konkrete Erfordernisse und Maßnahmen eines partizipativen Gestaltungs- und Einführungsprozesses.

Muskuloskelettale Erkrankungen (MSE) sind die Hauptursache für krankheitsbedingte Arbeitsunfähigkeitstage im produzierenden Gewerbe. Entsprechend sind ergonomische Arbeitsabläufe besonders wichtig, um die Gesundheit der Mitarbeiter zu schützen sowie die hohen Folgekosten von MSE für die Unternehmen und die Gesellschaft zu verringern. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz vor, der die individuellen Fähigkeiten von Mitarbeitern und die individuelle Beanspruchung der Mitarbeiter am Arbeitsplatz mithilfe moderner Motion-Capture-Systeme aufwandsarm erfasst und analysiert. Ein Lernassistenzsystem (LAS) nutzt die Analyseergebnisse zur ergonomischen Verhaltensprävention in der Produktion.

Durch Digitalisierung, neue Geschäftsmodelle und komplexe Dienstleistungen unterliegt der Markt für Technische Services derzeit einem Wandel, der Folgen für die Fachkräfte bei Technischen-Service-Dienstleistern hat: Neben neuen fachlichen Kenntnissen müssen sie mit Kunden und weiteren Partnern mehr und anders kommunizieren können. Diese Interaktionen sind nicht immer frei von Konfl ikten und können für die Beschäftigten belastend werden. Der Beitrag zeigt diese Entwicklungen an einem Fallbeispiel auf und fragt, wie Technische Dienstleister mit organisatorischen Maßnahmen die Interaktionssituationen und -kompetenzen verbessern können.

Ein wichtiger Baustein für Unternehmen, um mit den Anforderungen der Arbeitswelt umzugehen, ist die kontinuierliche und bedarfsspezifi sche Weiterbildung der Mitarbeitenden. Die Möglichkeit von arbeitsplatznahem Lernen spielt dabei eine große Rolle. Im Folgenden wird beleuchtet, welche Formen digitaler Assistenzsysteme aktuell für die gezielte Unterstützung des arbeitsplatznahen Lernprozesses eingesetzt werden und welche Gestaltungsdimensionen bei der Einführung entsprechender Systeme relevant sind. Abschließend wird der unterstützende Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Gestaltung bedarfs- und personenspezifi scher Lernprozesse beleuchtet.

Der fortschreitende digitale Wandel verändert die Arbeits- und Produktionsumgebungen von Unternehmen. Unter diesen Rahmenbedingungen geraten die bedarfsgerechte Entwicklung und der gezielte Einsatz von Kompetenzen zu wichtigen Erfolgsfaktoren. Für den hierfür erforderlichen Kompetenzerwerb besteht ein Bedarf an neuen dezentralen und situativ adaptierbaren Lösungen, die selbstorganisierte Lernpfade und informelle Kompetenzentwicklung ermöglichen. Einzelne Ansätze zur Unterstützung derartiger Lernpfade existieren bereits und haben sich insbesondere im KMU-Umfeld der Textilwirtschaft und in deren Innovationsprozessen bewährt. Der vorliegende Beitrag stellt Herausforderungen kollaborativer Kompetenzentwicklung und Lösungsansätze für IT-gestützte selbstorganisierte Lernpfade auf verschiedenen organisationalen Ebenen dar und skizziert konkrete Umsetzungen anhand von Projektbeispielen aus der Textilwirtschaft.