Datenmengen etc., zu meistern sein. Durch den Einsatz von bspw. Datenbrillen oder Apps für mobile Geräte können die jeweils spezifischen Daten und relevanten Informationen bei z.B. Service-Einsätzen oder Inbetriebnahmen optimal zur Verfügung gestellt werden.
Der Mensch wird bei diesen Entwicklungen weiterhin die zentrale Rolle in solchen Systemen innehaben und die Prozesse definieren, programmieren, überwachen und die Entscheidungskompetenz haben, dabei aber durch Technologien wie z.B. Augmented-Reality-Brillen, Datenanalyse-Tools etc. unterstützt werden. Monotone und repetitive Aufgaben werden dadurch zunehmend automatisiert und Menschen durch zielgerichtete Echtzeitinformationen besser in Abläufe eingebunden.
Wie bei allen vorangegangenen industriellen Revolutionen auch, werden sich in den relevanten Branchen schrittweise die Anforderungen an Aus- und Weiterbildung und an die entsprechenden Jobprofile verändern. Auch an das Thema „Sicherheit“, einerseits natürlich der Menschen in den Produktionsanlagen, andererseits bezüglich der zunehmend größer werdenden Datenmengen und entsprechend notwendiger Schnittstellen, deren Definition erst relativ am Anfang steht, die aber ein zentrales Element dieser Entwicklung darstellen, werden zukünftig noch wesentlich höhere Anforderungen gestellt.
Für Europa bedeuten diese Entwicklungen eine Möglichkeit, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, da der Faktor der Lohnstückkosten in der Produktion zunehmend an Bedeutung verliert. Um diese Chance nutzen zu können, müssen allerdings schon jetzt die notwendigen Vorbereitungen getroffen werden, auf Unternehmensseite mit der Einführung entsprechender Standards, die eine herstellerübergreifende Kompatibilität, Datenverarbeitung etc. ermöglichen und damit letztlich auch Investitionssicherheit bieten, ebenso wie auf staatlicher Seite, um rechtzeitig die notwendigen Anpassungen im Schul- und Bildungswesen einzuleiten.
Folgende Entwicklungen sind für Industrie-4.0-Anwendungen sowie generell im Kontext des Megatrends der Vernetzung für Unternehmen besonders relevant:
KI: Menschenähnliches „Denkvermögen“ ermöglicht es Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen, sich auf neue Situationen einzustellen und Aufgaben selbständig zu lösen, z.B. indem große Datenmengen analysiert werden, in denen die Maschinen dann Muster erkennen und dadurch „lernen“ können (Deep Learning). Mit Watson bietet z.B. IBM bereits seit einigen Jahren Unternehmen unterschiedlichster Branchen Zugang zu KI und Machine Learning.
Big Data: Einerseits werden immer mehr Daten generiert, andererseits können immer leistungsfähigere Computer diese Datenmengen zunehmend besser und schneller verarbeiten und auswerten, um aus ihnen relevante Erkenntnisse zu gewinnen, auf deren Basis bessere und fundiertere Entscheidungen getroffen werden können.
Predictive Analytics: Mit statistischen Algorithmen, semantischen Auswertungen, Metadatenanalysen und auf der Basis von maschinellem Lernen sowie KI werden Daten systematisch analysiert, um z.B. Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten bestimmter Ereignisse zu erhalten. Auf der Grundlage von historischen Daten werden also Prognosen für die Zukunft erstellt, die z.B. zur Optimierung von Produktionsprozessen und vorbeugenden Service-Einsätzen, zur Risikoeinschätzung oder etwa auch zur Optimierung von Marketing- und Vertriebsaktivitäten genutzt werden können.
Collaborative Robots (Cobots): Nicht unmittelbar der Vernetzung zuzurechnen, aber doch erst durch z.B. den Fortschritt in der Sensorik und IT in dieser Form realisierbar und für die Entwicklung zukünftiger Produktionsprozesse von großer Bedeutung sind Cobots Industrieroboter, die im Unterschied zu klassischen Industrierobotern gänzlich ohne trennende Schutzeinrichtungen unmittelbar mit Menschen zusammenarbeiten können und damit ganz neue Möglichkeiten der Mensch-Maschinen-Kollaboration in Fertigungsprozessen ermöglichen. Durch ihre relativ kompakte Bauweise und ihr vergleichsweises geringes Gewicht sind sie in Kombination mit intuitiven Programmiermöglichkeiten darüber hinaus flexibel einsetzbar, wodurch sie auch die fortschreitende Individualisierung und Flexibilisierung in Produktionsprozessen unterstützen.
Folgende Entwicklungen im Kontext des Megatrends der Vernetzung sind für Unternehmen generell von Bedeutung, stehen aber nicht im engeren Zusammenhang mit Produktionsprozessen:
Crowdsourcing: Als eine spezielle Form des Outsourcings werden beim Crowdsourcing Aufträge nicht an einzelne Zulieferer vergeben, sondern an die Crowd, also quasi an eine breitere Öffentlichkeit bzw. eine Community, um das Wissen, die Kreativität und das Potenzial eines größeren Personenkreises zu nutzen, was v.a. für Kreativprozesse wie Service- und Produktentwicklung bzw. die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle oder bei der Lösung konkreter komplexer Probleme Chancen bietet, um auf diese Weise Out of the Box Thinking und damit kreative Lösungsansätze für das Unternehmen zu generieren, die in dem Umfeld des eigenen Unternehmens nicht möglich gewesen wären.
Digitale Kompetenzen: Unternehmen sind in Zeiten der Digitalisierung, sozialer Netzwerke und damit einer immer größeren Transparenz und Informationslage über sie zunehmend gefordert, ihre digitale Reputation aktiv zu managen, sei es durch professionell gemanagte und authentische Profile in eben diesen sozialen Netzwerken, den Aufbau einer starken und glaubwürdigen Employer Brand in LinkedIn, Whatchado usw., einem aktiven Buzz-Monitoring, also dem Tool-gestützten Screening aller Erwähnungen des Unternehmens oder der Marke im Internet und in sozialen Kanälen, Blogs etc. bis hin zur Nutzung von State-of-the-Art-Tools und -Devices im eigenen Unternehmen, um an vorderster Front von deren Möglichkeiten zu profitieren und diese zum Vorteil im eigenen Geschäftsmodell zu nutzen (wie bspw. Device-unabhängige Cloud-Anwendungen, die Nutzung von Social-Media-Tools im aktiven Kundendialog etc.).
Die beschriebenen Entwicklungen und Technologien im Kontext der Vernetzung und Digitalisierung werden in den nächsten wenigen Jahrzehnten zu enormen Veränderungen führen, ermöglichen gänzlich neue Geschäftsmodelle, haben das Potential weitere Arbeitsprozesse zu automatisieren und Produktivitätssteigerungen zu erzielen, die auch eine Re-Industrialisierung von Ländern mit hohen Gehaltsniveaus ermöglichen, da die Lohnstückkosten in der Produktion immer mehr in den Hintergrund treten. Unternehmen, die es schaffen, diese Möglichkeiten schnell in ihr Geschäftsmodell zu integrieren, können sich damit signifikante Wettbewerbsvorteile erarbeiten. Gleichzeitig müssen die Mitarbeitenden entsprechend aktiv und umfassend für diesen digitalen Wandel qualifiziert werden bzw. müssen Unternehmen rechtzeitig die Skillsets aufbauen, die notwendig sind, um von diesen Möglichkeiten entsprechend profitieren zu können.
4 War for Talents
Der Begriff des War for Talents, also des Kampfes um die besten „Köpfe“ bzw. um High Potentials wurde bereits Ende des 20. Jahrhunderts in einer Studie des Beratungsunternehmens McKinsey geprägt und beschreibt die Herausforderung von Unternehmen, zunehmend besser ausgebildetes Personal am Arbeitsmarkt zu bekommen, bzw. den „Krieg“ dieser Unternehmen um die besten verfügbaren Talente, der in vielen fortschrittlichen Ländern v.a. um gut ausgebildete Arbeitskräfte aus den Disziplinen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik (MINT) ausgebrochen ist.[10]
Die Gründe für diese anhaltende und sich tendenziell zuspitzende Entwicklung sind vielfältig. Es ist naheliegend, dass sich im Zuge der Automatisierung der Bedarf an höher qualifizierten Mitarbeitenden in Unternehmen entsprechend erhöht und im Umkehrschluss gering ausgebildete Arbeitskräfte am Arbeitsmarkt immer weniger benötigt werden, der Arbeitsmarkt und das Bildungswesen bzw. die Menschen diesem Shift aber nicht in der gleichen Geschwindigkeit nachkommen und teils auch die Wahl des Bildungsschwerpunkts von SchülernInnen und StudentenInnen nicht unbedingt mit dem Bedarf der Unternehmen übereinstimmt.
Darüber hinaus sind top ausgebildete und teils bereits an ausländischen Hochschulen ausgebildete Talente in der Wahl ihres Arbeitgebers bzw. Arbeitsplatzes auch geografisch mobiler geworden, was den globalen Wettbewerb um diese mit unterschiedlichen Gehaltsniveaus etc. zusätzlich befeuert. Natürlich spielt auch der
