Vernetzte Industriearbeiter: 6 Hebel für mehr Produktivität

Vom smarten Skill Management bis zur autonomen Instandhaltung. [...]

In der Industrie verlagert sich der Fokus weg von der Maschine hin zum Menschen. Das liegt vor allem an dem sich weiter verschärfenden Arbeitskräftemangel. Es gilt, Personal möglichst klug und flexibel einzusetzen. Dabei spielt KI eine wichtige Rolle. Augmentir zeigt 6 Ansatzmöglichkeiten auf.

Die Digitalisierungs-Initiativen der letzten Jahre waren geprägt durch Industrie 4.0 und die Kommunikation von Sensoren und Systemen. Nun verschiebt der Fachkräftemangel den Fokus auf die Ressource Mensch. Aus Studien und eigener Projekterfahrung des Softwareherstellers Augmentir zeichnen sich hier aktuell 6 Entwicklungen ab:

1) Skill Management wirkt verstärkt in die Produktion hinein

Laut einer Studie der Managementberatung Mercer vom Frühjahr 2023 investieren Unternehmen zunehmend in Lösungen für das Skill Management, die Fähigkeiten und Qualifikationen erfassen.

Aber dies ist nur ein erster Schritt: Denn ab 2024 wird es vor allem darum gehen, Fach- und Hilfskräfte anhand ihrer dokumentierten Skills optimal einzusetzen – gegebenenfalls von einem Tag auf den anderen. Zudem wird es wichtiger, sie an ihrem Arbeitsplatz individuell anzuleiten und zu unterstützen. Die nötige Personalisierung übernehmen KI-Algorithmen. 

2) Drängender Wissenstransfer

Die Arbeitgebervereinigung Nahrung und Genuss e.V. (ANG) betont in ihrer aktuellen Studie „HR Trends in der Food und Consumption Chain“: „Angesichts der steigenden Anzahl von Babyboomern, die aus dem Berufsleben ausscheiden, gewinnt die Sicherstellung eines geordneten Wissenstransfers an Bedeutung.“

Dabei helfen Mentoring-Programme oder Partnerschaften zwischen Älteren und Jüngeren. Allerdings steht nicht immer und überall ein solcher Ratgeber vor Ort zur Verfügung, um die neue Kraft an die Hand zu nehmen. Hier unterstützen digitale „Remote Assist“-Systeme.

Sie ermöglichen es Industriearbeitskräften von der Fabrikhalle aus mit erfahrenen Experten zu chatten und sich zu beraten. Als willkommener Nebeneffekt baut sich aus dem Protokoll eine Wissensdatenbank auf, die jegliche Mitarbeiter-Fluktuation übersteht.

3) Trainings werden messbar

Der konkrete Nutzen durchgeführter Trainingsmaßnahmen war bislang nur schwer zu greifen. Langfristige Evaluierungen entfielen vielerorts aus Kostengründen. Bis jetzt. Denn für Teams in der Produktion lässt sich die Effektivität von Schulungen inzwischen technisch messen – fast nebenbei, während ihrer Schicht.

Smarte Algorithmen helfen hier nicht nur, die Daten einzelner Arbeitsschritte auszuwerten und damit Fortschritte durch Weiterbildung zu evaluieren. Sie geben auch Hinweise auf Maßnahmen mit dem höchsten Verbesserungspotenzial und schlagen gezielte Qualifizierungsmöglichkeiten für verschiedene Teams vor.

4) Lücken im Instandhaltungs-Management schließen sich

Bei der Planung von Wartungsaufgaben und der Verfolgung von Arbeitsaufträgen helfen Computerized Maintenance Management Systeme (CMMS) zwar, doch sie tun dies nur eingeschränkt. Denn tägliche Maintenance-Routinen, die nicht von Wartungsspezialisten, sondern von den Maschinenbedienern ausgeführt werden, fallen in diesen Systemen durchs Raster.

Dabei sind es gerade diese Routinen, die auf lange Sicht die Lebensdauer und Funktionsfähigkeit einer Anlage wesentlich mitbestimmen. Connected-Worker-Tools stellen dafür leicht verständliche Anleitungen bereit. So wird aus der Vision einer „Total Productive Maintenance“ Realität.

5) Chatbots erreichen den Shopfloor

Spätestens seit dem Hype um ChatGPT befassen sich Unternehmen mit den Einsatzmöglichkeiten und Vorteilen von generativer KI. So zeigt eine aktuelle Studie aus dem Kundendienst eines Softwareherstellers: Angestellte, die erst zwei Monate dabei waren, agierten dank des KI-Helfers bereits so wie Mitarbeitende, die bereits sechs Monate an Bord waren.

Auch in Produktion und Wartung wirken immer mehr dieser Chatbots dabei mit, die spontanen Fragen des Personals zu beantworten. Damit das funktioniert, ist allerdings entscheidend, dass der Bot erkennt, ob er mit einem Experten oder einer Aushilfskraft spricht. So kann er entsprechend der Rolle sowohl das Niveau der Antwort als auch deren Detailtiefe und Vertraulichkeit anpassen.

6) Qualitätsmanagement setzt in der Produktion an

Mitarbeitende in Produktion und Wartung werden zunehmend zu einem zentralen Bestandteil des Qualitätsmanagementprozesses. Denn wenn es gelingt, bereits hier Qualitäts- und Sicherheitsvorfälle zu erkennen, können Probleme schneller untersucht und rechtzeitig proaktiv angegangen werden. Das erhöht den Arbeitsschutz und senkt die Kosten mangelhafter Qualität.

Dies bestätigen auch Studien. Laut einer Untersuchung des Analystenhauses LNS ist die Ausstattung der Frontline Workforce mit vernetzten Technologien für Spitzenunternehmen im Bereich Qualität 4.0 derzeit der wichtigste Hebel für ein kollaboratives Quality Management.