Konzept zur zielgerichteten Kompetenzentwicklung für Initiativen des Maschinellen Lernens

ZusammenfassungDurch die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung sind Unternehmen einem stetigen Transformationsprozess ausgesetzt. Dadurch entfallen alte Berufsbilder und gleichzeitig entstehen völlig neue Berufe mit veränderlichen und digitalen Kompetenzanforderungen. Um zu verhindern, dass der technologische Wandel mit einem Talentmangel, Massenarbeitslosigkeit und wachsender Ungleichheit einhergeht, müssen Unternehmen eine aktive Rolle bei der Unterstützung ihrer bestehenden Belegschaft durch Weiterbildung und Höherqualifizierung übernehmen. Dies ist besonders wichtig, da es einen positiven Kreislauf zwischen neuen Technologien und Weiterbildungen gibt. Die Einführung neuer Technologien fördert das Unternehmenswachstum, die Schaffung neuer Arbeitsplätze und den Ausbau bestehender Arbeitsplätze. Voraussetzung dafür ist, dass Mitarbeiter durch kontinuierliche Umschulung und Weiterbildung mit zukunftssicheren Fähigkeiten ausgestattet sind, um neue Chancen wahrzunehmen. Hierzu zählen besonders Kompetenzen im Bereich des Maschinellen Lernens (ML), das bisher ungeahnte Potenziale zur Wissensgewinnung eröffnet und so einen entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen bilden kann. Der Aufbau von digitalen Kompetenzen stellt jedoch für Unternehmen eine signifikante Herausforderung dar, besonders für kleine und mittlere Unternehmen. Oft fehlen für Weiterbildungen die zeitlichen und finanziellen Freiräume oder das notwendige Know-how. Zudem ist der Weiterbildungsmarkt äußerst unübersichtlich, was die Identifikation geeigneter Weiterbildungen erschwert. Um diese Problematik zu adressieren, wird in diesem Beitrag ein Konzept vorgestellt, das Unternehmen unterstützen soll, geeignete Maßnahmen zum zielgerichteten Aufbau von ML-Kompetenzen abzuleiten. Dies eröffnet Unternehmen einen Überblick über erforderliche Kompetenzen und Rollen, die mit den vorhandenen Kompetenzen im Unternehmen abgeglichen werden können. Ferner werden aktuelle Weiterbildungsmöglichkeiten vorgestellt, auf deren Grundlage ein Schulungskatalog aufgebaut wird. Dieser erlaubt es, die identifizierten Kompetenzlücken mit geeigneten Weiterbildungen zu adressieren.

Mit Leitplanken und Formalisierung gelingt die Agilität bei KMUs. Agile Transformation: Kleine und mittlere Unternehmen „ticken“ anders

Agile Transformation bedeutet für Großunternehmen: Hierarchien abbauen, sich selbstorganisierende Teams einsetzen, Freiräume für Mitarbeiter schaffen. Für kleine und mittlere Unternehmen – die KMUs – gilt indes anderes. Viele sind bereits extrem flexibel. Statt sich „locker“ zu machen, brauchen sie eher Leitplanken und eine Formalisierung, um agiles Arbeiten in die richtigen Bahnen zu bringen. Judith Armbruster, Agile Coachin und Projektmanagerin, hat die agile Transformation in KMUs wissenschaftlich untersucht – und in ihrer als herausragend bewerteten Masterthesis erstaunliche Ergebnisse zutage gefördert. Vor allem: Sie liefert hilfreiches Handwerkszeug für die konkrete Arbeit. „Zur Agilität in KMUs ist bislang wenig geforscht worden“, sagt Judith Armbruster. Eigentlich erstaunlich in einem vom Mittelstand geprägten Land.

Governance mittelständischer Innovations-tätigkeit – Implikationen des Doing-Using-Interacting-Modus

Zusammenfassung Die deutsche Forschungs- und Innovationspolitik fokussiert stark auf Lernen und Innovieren nach dem Prinzip „Science-Technology-Innovation“ (STI). Dies übersieht, dass gerade in Deutschland viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der Lage sind, in einem anderen Modus zu innovieren: mit „Learning by doing-Using-Interacting“ (DUI). Berücksichtigt man das breite Spektrum an Lernweisen, das sich zwischen diesen beiden Modi auf der Unternehmensebene entfaltet, dann ergibt sich ein viel breiterer innovationspolitischer Zugang zum Innovationsgeschehen im Mittelstand. Dieser lässt sich als systemische Innovationspolitik mit verschiedenen Governance-Bausteinen im Hinblick auf die Politik, Unternehmen und weitere Akteure beschreiben. Jüngste Vorschläge zur Weiterentwicklung der Innovationsindikatorik haben dafür eine mögliche Basis geschaffen. Gleichzeitig ermöglicht eine Reihe neuer Studien ein besseres Verständnis der Rolle, den der DUI-Modus für die Innovationsfähigkeit von deutschen KMU spielt. Die beiden Autoren erörtern daher deren Ergebnisse und ordnen diese ein.

Digitalisierung als Voraussetzung für den Wissenstransfer in produzierenden KMU

Der Stellenwert von Daten nimmt in der heutigen Zeit rasant zu. Besonders in produzierenden Unternehmen werden sie zum Teil als neue Währung gehandelt. Doch ohne die Erfahrungen und das Wissen der Mitarbeitenden sind viele Ansätze der optimierten Prozessgestaltung nur schwer realisierbar. Ein Sachverhalt, der speziell auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zutrifft, in denen vor allem Erfahrung und das Wissen des Einzelnen zählen. Hinzu kommt, dass der entsprechende Personenkreis stark eingegrenzt ist. Ein Ausscheiden eines Mitarbeitenden geht somit mit dem Verlust von entscheidenden Erfahrungen einher. Um dieser Schwachstelle vorzubeugen, wird ein Ansatz vorgestellt, wie prozessrelevante Informationen gespeichert und Wissen der Mitarbeitenden spezifisch eingesetzt werden können.

Vergleich von Methoden zur Auswahl Digitaler Technologien für KMU

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind ein wichtiger Baustein für das Wirtschaftswachstum. KMU müssen digitale Technologien einführen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Aber wie wählt man die digitale Technologie aus, die am besten für das eigene Unternehmen geeignet ist? Dieser Beitrag untersucht zehn verfügbare methodische Vorgehensweisen und bewertet diese mit einem Paarweisen Vergleich nach Eignung und Effizienz für KMU. Dabei sind zwei methodische Vorgehensweisen für KMU gut anwendbar. Es muss aber die Effizienz dieser Methoden-Vorgehensweisen verbessert werden, um die Bedürfnisse und Eigenschaften von KMU noch besser zu berücksichtigen.

Nachhaltige Prozessdigitalisierung für KMU

Ansätze der agilen Softwareentwicklung und des Change Management unterstützen kleine und mittlere Unternehmen in der nachhaltigen Prozessdigitalisierung. Der Anforderungskatalog greift diese auf und ergänzt sie um Anforderungen aus bestehenden Modellen und Experteninterviews. Über die vier Dimensionen Kultur, Organisationsstruktur, Ressourcen und Informationssysteme können im nächsten Schritt Defizite im Unternehmen identifiziert und strategische Handlungsbedarfe abgeleitet werden.

Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?

ZusammenfassungDurch die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) sind industrielle Produkte heute in der Lage, Anbieter und Kunden miteinander zu vernetzen. Produktbasierte Daten entstehen in allen Phasen des Produktlebenszyklus. Sie eröffnen den Anbietern die Möglichkeit, neue datenbasierte Servicemodelle zu entwickeln, um neuen Kundennutzen zu schaffen, der letztendlich durch neue digitale Geschäftsmodelle monetarisiert werden kann. Doch welche Ansätze bringen wirklichen Mehrwert für den Anbieter und sind damit den Implementierungsaufwand wert? Die vorliegende Studie untersucht, welche Servicemodelle für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie erfolgversprechend sind. Es konnten zehn Servicemodelle identifiziert werden, die für die Unternehmen einen grundsätzlich hohen Mehrwert, jedoch teilweise unterschiedliche Implementierungsaufwände aufweisen. Die Vergütungsmodelle, mit denen die Servicemodelle bevorzugt monetarisiert werden können, erwiesen sich als vom Servicemodell selbst sowie von der Branche abhängig. In Summe wurde die Realisierungswahrscheinlichkeit für die datenbasierten Servicemodelle und die damit verbundenen digitalen Geschäftsmodelle innerhalb der nächsten drei Jahre noch als moderat eingeschätzt.