{"id":2575,"date":"2021-02-05T10:27:40","date_gmt":"2021-02-05T09:27:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.servicemeister.org\/?page_id=2575"},"modified":"2021-02-08T14:53:01","modified_gmt":"2021-02-08T13:53:01","slug":"das-open-source-curriculum-fuer-unternehmenstraining-zu-ki-und-digitalisierung","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.servicemeister.org\/en\/das-open-source-curriculum-fuer-unternehmenstraining-zu-ki-und-digitalisierung\/","title":{"rendered":"Das Open Source Curriculum f\u00fcr Unternehmenstraining zu KI und Digitalisierung"},"content":{"rendered":"\n

Von PD Dr. Fred Jopp, Hauke Timmermann, Christine Neubauer und Andreas Weiss<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Betrachtung der Total Cost of Ownership f\u00fchrt seit einiger Zeit weg vom reinen Kauf oder der Produktion von Maschinen hin zu Plattform-as-a-Service-Ans\u00e4tzen. Hier ist die deutsche Industrie herausgefordert, innovative L\u00f6sungen und L\u00f6sungskonzepte zu entwickeln und auszubauen, um im internationalen Wettbewerb mithalten zu k\u00f6nnen. In diesem Zusammenhang wird die Struktur des technischen Services durch die Erweiterung und Verbesserung des Leistungsspektrums bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten vollst\u00e4ndig optimiert. Da die Personalressourcen aufgrund des Fachkr\u00e4ftemangels nicht beliebig skalierbar sind, wird K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um neue Gesch\u00e4ftsmodelle, wie z. B. 24\/7- und Predictive-Maintenance-Ans\u00e4tze, zu realisieren und die L\u00fccke im Personalbereich zu schlie\u00dfen. Ungeachtet dessen m\u00fcssen die Mitarbeiter an die neuen anspruchsvollen Serviceans\u00e4tze herangef\u00fchrt und geschult werden. Aufgrund der Komplexit\u00e4t in Verbindung mit den Verfahren aus der K\u00fcnstlichen Intelligenz muss der bisherige Methodenpark erweitert werden. Im Folgenden stellen wir einen Weiterbildungsansatz aus dem Leuchtturmprojekt Service-Meister zu KI im technischen Service vor. Hier haben wir ein Open-Source-Curriculum f\u00fcr KI im technischen Service entwickelt, mit dem wir zun\u00e4chst Mitarbeiter aus dem technischen Service von KMU-Unternehmen und dem Handwerk ansprechen wollen. In einem weiteren Schritt werden wir dann \u00fcber einen multiplikativen Train-the-Trainer-Ansatz die Basis verbreitern, um dann in einem weiteren Ansatz \u00fcber die angewandten Hochschulen eine akademische Anbindung an das Ganze zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

Herausforderungen f\u00fcr KMU beim Wechsel vom Verkauf von Produkten zum Verkauf von Dienstleistungen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Deutsche Unternehmen, insbesondere der Deutsche Mittelstand, befinden sich derzeit in einer schwierigen Situation: diese ist gekennzeichnet durch einen harten, aggressiven, internationalen Wettbewerb, in dem sie sich beweisen m\u00fcssen, verbunden mit der Notwendigkeit, gegebenfalls auch ohne Digitalisierungsbeauftragten mit allen Mitteln erfolgreich Smarte Dienstleistungen erbringen zu m\u00fcssen. Und schlie\u00dflich der Druck, kompetente Fachkr\u00e4fte zu finden, die erfolgreich und flexibel mit der immer komplexer werdenden Servicelandschaft umgehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

In diesen Servicelandschaften werden vision\u00e4re Anwendungen mit KI immer mehr zu zentralen Bausteinen, deren agiles und schlankes Verstehen, Weiterentwickeln und Warten schlichtweg \u00fcber den Erfolg ganzer Gesch\u00e4ftsbereiche entscheiden kann, selbst wenn diese zu urspr\u00fcnglich sehr gut etablierten Firmenteilen geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n

Dies ist insbesondere deshalb ein wichtiges Thema, weil die produzierende Industrie bereits heute immer weniger reine Produkte und immer mehr Dienstleistungen verkauft. Dementsprechend entwickelt sich auch der Umsatz rasant in diese Richtung, was wiederum zu einer verst\u00e4rkten Entwicklung von Smart Services bzw. Data-Driven Services f\u00fchrt. In diesem Umfeld stellt das Wissen um die mit KI m\u00f6gliche Entwicklung von Smart Services und Datenprodukten mehr denn je einen Wissensvorsprung dar und sichert so Wettbewerbsvorteile. Dies kann aber nur dann effektiv sein, wenn die eigenen MitarbeiterInnen so weit geschult sind, dass sie genau diesen Weg der smarten KI-Tools mitgehen k\u00f6nnen, weil sie deren Sinnhaftigkeit verstehen.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Umfeld ist das Wissen um die mit KI m\u00f6gliche Entwicklung von Smart Services mehr denn je einen Wissensvorsprung und sichert so Wettbewerbsvorteile. Dies kann aber nur dann effektiv sein, wenn die eigenen Mitarbeiter so weit geschult sind, dass sie genau diesen Weg der smarten KI-Tools mitgehen k\u00f6nnen, weil sie deren Sinnhaftigkeit verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Smarte Dienstleistungen und KI-Tools<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Es gibt mittlerweile f\u00fcr jeden Aspekt des unternehmerischen Lebens und Arbeitens passende Smart Services, die sich folgenden Kategorien zuordnen lassen: 1) technische Smart Services, wie z. B. Predictive Maintenance, 2) wirtschaftliche Smart Services als moderne Variante eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP) und 3) vertriebsbezogene Smart Services, wie die Webshop-Variante von “Kunden, die diese Festplatte gekauft haben, haben auch diesen Schraubenzieher gekauft!\u201c.<\/p>\n\n\n\n

Allen diesen KI-basierten Werkzeugen ist gemeinsam, dass sie tief in den Arbeits- und Erstellungsprozess eingreifen k\u00f6nnen. Hiermit geht einher, dass es sich bei KI-Tools jeweils um kleine Software-Implementierungsprojekte handelt, die alle ein Commitment und Buy-In der betroffenen Mitarbeiter erfordern. Eine solche Akzeptanz kann nicht durch blo\u00dfes Abnicken bzw. Zulassen der blo\u00dfen Methodik erreicht werden, im Gegenteil, hier m\u00fcssen Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4nge verstanden werden, was um so schwieriger f\u00e4llt, wenn es sich bei der handelnden Komponente um einen Black-Box-Prozess handelt, d.h. wenn eigentlich unklar bleibt, warum genau dies gemacht werden soll. Fast alle Umfragen zu Softwareeinf\u00fchrungen dokumentieren genau diese Schwierigkeiten: Die Anwender m\u00fcssen die eindeutigen Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4nge verstehen, sonst wird das Einf\u00fchrungsprojekt nicht erfolgreich sein.  Das bedeutet, dass es heute nicht mehr ausreicht, Mitarbeiter mit klassischen Skills im Unternehmen zu haben, sondern dass diese auch offen und bereit sein m\u00fcssen, um an Schulungs- und Fortbildungsma\u00dfnahmen zu notwendigen, modernen Digitalisierungsaspekten teilzunehmen.  Dadurch kann eine Feedback-Schleife etabliert werden, um die Aktivit\u00e4ten an den Bed\u00fcrfnissen der Anwender im Allgemeinen auszurichten.<\/p>\n\n\n\n

Wissen, Training, Ausbildung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wie wird mit dieser Situation aus Unternehmenssicht umgegangen? Hierzu werden regelm\u00e4\u00dfig Unternehmensbefragungen durchgef\u00fchrt: Im Jahr 2016 engagierten sich zum Beispiel rund 85 Prozent der deutschen Unternehmen in der Weiterbildung der eigenen Mitarbeiter. Dabei wurde nicht nur ein sehr breiter Methodenmix zur Qualifizierung der eigenen Mitarbeiter eingesetzt, sondern es wurden auch ganz erhebliche Ressourcen daf\u00fcr eingesetzt. So wurden im Jahr der oben genannten Erhebung mehr als 33,5 Milliarden Euro in Weiterbildungsma\u00dfnahmen investiert (Seyda und Placke, 2017: Die neunte IW-Weiterbildungserhebung– Kosten und Nutzen betrieblicher Weiterbildung, IW-Trends: 44. Jg. Nr. 4, 2017).<\/p>\n\n\n\n

Und der Weiterbildungsmarkt in Unternehmen w\u00e4chst, insbesondere nat\u00fcrlich dadurch, dass die Anforderungen an die Mitarbeiter durch die komplexen Digitalisierungsanwendungen aus Industrie 4.0, Smart Service, KI-Tools etc. stetig steigen.<\/p>\n\n\n\n

Open-Source-Ansatz im Projekt Service-Meister<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Seit dem 1. Januar 2020 arbeiten wir gemeinsam in dem gro\u00dfen Forschungsprojekt Service-Meister, in dem wir uns mit allen Aspekten der Digitalisierung des technischen Services f\u00fcr Industrie 4.0 besch\u00e4ftigen. Das Ziel ist dabei nichts Geringeres, als die vollst\u00e4ndige digitale Umsetzung des technischen Services, angefangen von der Identifikation des Servicebedarfs \u00fcber automatisiertes Ticketdispatching und den Einsatz von Service-Bots, bis hin zur automatisierten Erstellung und Analyse von Serviceberichten (siehe Abb. 1). In all diesen Service-Segmenten entwickeln wir in starken Use Cases, den sogenannten Schnellbooten, gemeinsam mit Unternehmen KI-Tools, die diese Aufgaben zur Unterst\u00fctzung von Servicetechnikern autonom durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Im Jahr 2021 werden wir unsere Erfahrungen aus den Use Cases zu Bausteinen in Form von KI-Templates verallgemeinern und im Jahr 2022 daraus eine KI-basierte, werks-, abteilungs- und unternehmens\u00fcbergreifende Serviceplattform f\u00fcr den deutschen Mittelstand entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

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Abb. 1: 100%-Digitalisierung f\u00fcr Service 4.0, erm\u00f6glicht durch KI-basierte Tools f\u00fcr jedes Segment des Service Life Cycle.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

Wir werden dann ein komplettes Service-\u00d6kosystem f\u00fcr den Deutschen Mittelstand bereitstellen, das eine unternehmens\u00fcbergreifende Skalierbarkeit f\u00fcr Service 4.0 erm\u00f6glicht. Ein wichtiges Teilziel ist dabei, auch weniger qualifizierte Mitarbeiter mit Hilfe von digitalen Guides in die Lage zu versetzen, komplexe digitale KI-Services und Tools zu nutzen und qualifiziert anbieten zu k\u00f6nnen. Dazu haben wir ein Open-Source-KI-Curriculum entwickelt (siehe Abb. 2), bei dem wir auf folgende Aspekte abzielen:<\/p>\n\n\n\n

  1. KMUs f\u00fcr das technologische und wirtschaftliche Potenzial der KI-Technologie zu sensibilisieren,<\/li>
  2. konkrete Anwendungsbeispiele zu verbreiten, die f\u00fcr KMUs besonders geeignet sind,<\/li>
  3. das Service-Meister-Curriculum \u00fcber drei Bildungswege mit unterschiedlichem Komplexit\u00e4tsgrad optimal in bestehende Strukturen und die nationale KI-Strategie f\u00fcr einen KI-Wissenstransfer zu integrieren,<\/li>
  4. die Schaffung eines niedrigschwelligen Zugangs zu KI-Wissen f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen zu erm\u00f6glichen.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Als Zielgruppe f\u00fcr unser Open Source Curriculum sehen wir folgende Personengruppen:<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n