Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

Abstract

Zusammenfassung Die stetig fortschreitende Digitalisierung verändert in einem hohen Tempo das Geschäftsumfeld produzierender Unternehmen. Die weite Verbreitung digitaler Technologien führt dazu, dass stetig mehr Daten erhoben und gespeichert werden. Eine zielgerichtete Auswertung und Nutzung dieser Datenspeicher mittels Maschinellen Lernens (ML) eröffnet bisher unbekannte Potenziale zur Wissensgewinnung. Die technische Entwicklung schreitet jedoch in einem solch hohen Tempo voran, dass stets neue Herausforderungen hinsichtlich der Kompetenzentwicklung der Beschäftigten entstehen. Insbesondere die Bewertung der Möglichkeiten des ML sowie die Anwendung datengetriebener Methoden zur Lösung von Problemen in Fertigung und Montage rücken in den Vordergrund. Dies betrifft sowohl Anlagennutzende als auch Anlagenherstellende welche zunehmend unter Druck geraten, ML-basierte Services und Dienstleistungen mit ihren Fertigungsanlagen anzubieten. Eine erwachsende Tendenz ist daher, solche Tätigkeiten an externe Dienstleister auszulagern und somit das zukünftige Gut Daten aus der Hand zu geben. Zur Wahrung und Sicherstellung der digitalen Souveränität ist es jedoch erforderlich, Kompetenzen innerhalb der produzierenden Unternehmen zu entwickeln, um weiterhin die Hoheit über die eigenen Daten zu bewahren. Der folgende Beitrag gibt einen Überblick über aktuelle Entwicklungen der Kompetenzentwicklung und einen Ausblick, welche künftigen Schritte erforderlich sein werden.

This is how we learn - A Best Practice Case of Qualification in SMEs for Work 4.0

“…However, a deeper level of detail is required. Within the research project ML2KMU, (Reckelkamm/Deuse 2021) work out that in addition to the professional competences also methodological, social and self-competence play a decisive role. In the following, the individual categories are presented in more detail.…”

“…Based on the InDaS model and the literature research listed by (Reckelkamm/Deuse 2021), domain knowledge and competences in the categories of ML, statistics, data management and ICT are emphasised as professional competences. The domain knowledge addresses e.g.…”

“…Based on the competence categories presented in section 1 and the role model presented in sections 2 and 3, a platform for ML competence development is to be created in the ML2KMU research project (Reckelkamm/Deuse 2021). The core component is a matching mechanism on basis of the role model for the target oriented derivation of competence development actions.…”