Lernen in der digitalen Arbeitswelt (LidA)

Poblemstellung
Die Vernetzung von Mitarbeitern und Maschinen sowie die zunehmende Automatisierung, auch von Wissensarbeit, wird die Rolle der Beschäftigten im industriellen Wertschöpfungsprozess fundamental verändern. Aus diesem Grund ist arbeitsbezogene Kompetenzentwicklung ein zentraler Schlüsselaspekt für die mittelfristige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Personalabteilungen haben bislang meist nur bedingt Kenntnisse über die bevorstehenden Veränderungen und die sich daraus ergebenden Anforderungen an die Mitarbeiter. Somit fällt es ihnen schwer, adäquate und vor allem individualisierte Weiterbildungsmaßnahmen zu konzipieren.

Ziel
Das Forschungsprojekt LiDA soll den Beschäftigten die Entwicklung individueller Lernpfade ermöglichen. Dazu werden die Kompetenzanforderungen mit Hilfe von Industrie 4.0 Reifegradmodellen spezifiziert und mit einer geeigneten Didaktik in Lehr- und Lernmodule überführt. Diese werden über eine bewährte Open-Source-Plattform einer breiten Nutzergruppe angeboten.

Vorgehensweise
Methodisch wird zunächst eine Identifikation des Kompetenzbedarfs auf der Grundlage von Digitalisierungsszenarien und deren Reifegradstufen sowie durch Prognosen aus Expertenbefragungen vorgenommen. Darauf aufbauend wird ein mitarbeiterzentrierter Ansatz zur Kompetenzbewertung entwickelt und in ein ebenfalls neu zu erarbeitendes Werkzeug, den Kompetenznavigator überführt. Die durch die Mitarbeiter der beteiligten Unternehmen validierten Kompetenzbedarfe werden schließlich in angepasste Lernmodule überführt.

Ergebnisse und Anwendnungspotenzial
Durch die Projektergebnisse wird ein hoher wissenschaftlicher, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Nutzen für das Thema Kompetenzentwicklung in der Industrie 4.0 erwartet. Nutzenpotenziale ergeben sich insbesondere für Beschäftigte durch die Möglichkeit zur bedarfsgerechten, arbeitsnahen Weiterbildung und damit auch für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsposition durch höherqualifizierte Mitarbeiter sichern oder ausbauen können. Durch den Open-Source Charakter der Plattform ist eine breite Übertragbarkeit sichergestellt. Der Transfer der Projektergebnisse erfolgt über die Verbundpartner mit Unterstützung durch renommierte assoziierte Partner.

• Databay AG
• Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V.
• IPRI - International Performance Research Institute gGmbH
• LEIFOS GmbH
• Mauser + Co. GmbH
• TRUMPF GmbH + Co. KG
• Universität Ulm
• VOLKSWAGEN AKTIENGESELLSCHAFT