Ausgezeichnetes

Lernen bei der Arbeit: ein Zukunftsmodell

Im Produktionsbereich ist hohe Qualifikation gefragt. Aber wie lernt man am besten im Job? Ein Whitepaper zeigt, dass hier viele Möglichkeiten derzeit noch ungenutzt bleiben.

Gezeichnetes Bild einer Frau an einer Produktionsanlage

Alles ändert sich. Die Ausbildung, mit der man sein Berufsleben begonnen hat, reicht Jahre später oft längst nicht mehr aus. Um den Fachkräftemangel zu mildern, über den die Industrie heute klagt, braucht man kluge Aus- und Weiterbildungsstrategien: Lernen und Arbeiten gehört zusammen. Ein Team der TU Wien, gemeinsam mit Forschenden der TU Graz, TU Darmstadt und Fraunhofer Austria, veröffentlichte nun, im Rahmen einer Arbeitsgruppe der International Association of Learning Factories, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster (IALF), ein Whitepaper zum arbeitsbasierten Lernen in der Produktionsindustrie.

Es ist ein Aufruf zur Zusammenarbeit zwischen Industrie und Bildungsinstitutionen: In einer Welt mit künstlicher Intelligenz und modernen integrierten Lernmethoden sollte man sich nicht mehr mit Fortbildungsstrategien aus dem vergangenen Jahrhundert zufriedengeben. Es ist auch ein Aufruf für bessere Integration bereits bestehenden Wissens über Weiterbildung in die tägliche Praxis der Industrie. Und es ist ein Aufruf für eine menschzentrierte Industrie, in der man sich nicht nur über Produktionseffizienz Gedanken macht, sondern auch über die Bedürfnisse und die Zufriedenheit aller beteiligten Menschen – nur dadurch ist langfristiger Erfolg möglich.

Lernen in der Lernfabrik

„Es gibt viel Forschung darüber, wie die Beschäftigten in einer Produktionsfirma wichtige neue Fähigkeiten am besten erlernen“, sagt Priv.-Doz. Dr.-Ing. Fazel Ansari vom Institut für Managementwissenschaften der TU Wien. „Es gibt zum Beispiel eine ganze Reihe von Lernfabriken, an denen man verschiedene Fähigkeiten praxisnah verbessern kann. Große Firmen haben oft sogar ihre eigenen Lernfabriken, oder Produktionsanlagen, die speziell für die Weiterbildung gedacht sind.“

Trotzdem gibt es viel Verbesserungsbedarf, ist das Forschungsteam überzeugt. „Wir haben vor allem auch festgestellt, dass es hier sehr große Unterschiede zwischen unterschiedlichen Branchen gibt“, sagt Steffen Nixdorf, der derzeit in Ansaris Team an seiner Dissertation arbeitet. Die Pharmaindustrie oder auch die Automobilindustrie sind hier innovativer, in der Textilindustrie hingegen gibt es noch eher wenig integriertes Lernen im Job.

Künstliche Intelligenz gibt Tipps, der Mensch entscheidet

Neue Technologien werden auch für die berufliche Weiterbildung eine immer wichtigere Rolle spielen. „Künstliche Intelligenz ist ein riesengroßes Thema bei uns“, sagt Fazel Ansari. „In den Industriebetrieben sammeln sich gewaltige Mengen an Daten, die man intelligent nutzen kann.“

Man kann zum Beispiel einen KI-Agenten, bspw. eine lernende Sprachassistenz, darauf trainieren, beim Auftreten eines Problems nach ähnlichen Problemen in der Vergangenheit zu suchen und dann dem zuständigen Menschen gleich anzuzeigen, wie das Problem damals gelöst worden ist. Das erfordert aber eine gewisse Art von reziprokem Lernen: Künstliche Intelligenz und Maschine lernen beide gleichzeitig, stellen sich aufeinander ein und lösen am Ende Aufgaben, die weder Mensch noch Maschine alleine lösen könnte. An der TU Wien forscht man daran, wie man diese Lernprozesse am besten beobachten, messen, quantitativ beurteilen und somit auch verbessern kann.

Soziale Nachhaltigkeit

Auch für andere innovative Ideen sieht das Forschungsteam einen großen Bedarf – für Lernassistenzsysteme, für Demonstrator-Anlagen, für neue, intelligente Informationsbereitstellung – warum braucht man ein Infoblatt, wenn es auch ein Podcast sein kann? „Wir bemühen uns jetzt, im Rahmen anwendungsorientierter Grundlagenforschung das Thema Work-Based Learning in innovativen Lösungen umzusetzen.“, sagt Steffen Nixdorf.

Das notwendige Umdenken im Bereich des arbeits-integrierten Lernens sieht das Team als Teil einer größeren Transformation: „Es geht uns um Nachhaltigkeit“, sagt Fazel Ansari. „Dabei denkt man natürlich an Nachhaltigkeit im Bereich Umwelt und Klima, aber es geht uns gleichzeitig auch um soziale Nachhaltigkeit.“ Die Produktion der Zukunft soll massiv auf Automatisierung und künstlicher Intelligenz beruhen, gleichzeitig aber menschenzentriert sein. Menschliche Tätigkeiten werden von Maschinen übernommen, aber gleichzeitig übernehmen Menschen neue Aufgaben – und zwar solche, die mehr Übersicht, Einblick und Gefühl benötigen.

White Paper

Nixdorf, S., Ansari, F., Schlund, S., Wolf, M., Hulla, M., Papa, M., Bardy, S., Kress, A., & Rosemeyer, J. (2022). Work-Based Learning in Manufacturing Industry. A Sector-Based Meta-Analysis (1.0.0). TU Wien., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Rückfragehinweis

Dipl.-Ing. Steffen Nixdorf
Institut für Managementwissenschaften
Technische Universität Wien
+43 1 58801 33047
steffen.nixdorf@tuwien.ac.at

Dr. Fazel Ansari
Institut für Managementwissenschaften
Technische Universität Wien
+43 1 58801 33049
fazel.ansari@tuwien.ac.at

Aussender:
Dr. Florian Aigner
Technische Universität Wien
PR und Marketing
Resselgasse 3, 1040 Wien
florian.aigner@tuwien.ac.at