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Qualifikationsbedarf und Lernförderlichkeit

Was den Qualifikationsbedarf für Industrie 4.0 angeht, so wird dieser aufgrund der bisher noch kaum verbreiteten Anwendungsfälle auf der Basis von Technology-Roadmaps abgebildet. Hartmann und Bovenschulte (2014) haben vor diesem Hintergrund typische Industrie 4.0 Qualifikationsanforderungen identifiziert. [1]

Danach ergebe sich eine der Anforderungen aus der Konvergenz von mechanischen, elektronischen und Software basierten Komponenten oder Systemen, die sich auf allen Ebenen bemerkbar machen werde. Dies könne dazu führen, einen Ausbildungsberuf „Industrieinformatiker“ zu konzipieren bzw. eine Weiterbildungsmöglichkeit für Mechatroniker zu etablieren. Bei der Hochschulausbildung ginge es darum, ein Studienprogramm „Industrielle Kognitionswissenschaft“ zu kreieren. Ähnlich verhalte es sich mit der Spezialisierung im Bereich „Automationsbionik“. Als Querschnittsqualifikation wird aufgrund der stärkeren Interaktion zwischen Roboter-Systemen und Beschäftigten (Mensch–MaschineInteraktion) das Thema Sicherheit eine zentrale Rolle einnehmen. „When there are no fixed processes, safety considerations need to be part of the work process itself re-considering every situation anew according to safety aspects.“ [2]

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Mensch–Maschine-Kommunikation neue Aus- und Weiterbildungserfordernisse auf die Tagesordnung setzt, die Zusammenführung von Produktionstechnologie und Softwareentwicklung, interdisziplinäre Orientierung der Fachkräfte sowie eine lernförderliche Arbeitsorganisation, die arbeitsintegriertes Lernen ermöglicht. Neue Formen des Lernens etwa mit Hilfe digitaler Lerntechnologien, die direkt mit der Produktionstechnologie verbunden sind, sind aber noch Zukunftsmusik. Was Lernförderlichkeit genau bedeutet, untersucht Mühlbradt (2014) näher. Lernförderlichkeit und Lernen im Prozess der Arbeit seien demnach miteinander verbunden. [3]

Als Kernelement des Lernens im Prozess der Arbeit wird die Aufgabenanalyse identifiziert. „Diese kann in grober und dann in zunehmend feinerer Form erfolgen. In grober Form kann die gesamte Arbeitstätigkeit als Summe der dominierenden (häufigsten) Arbeitsaufgaben betrachtet werden. In diesem Ansatz werden Arbeitstätigkeiten nach ihren Anforderungen entlang der Dimensionen ‚Aufgabenvielfalt' und ‚Analysierbarkeit der Aufgabe' unterschieden. Dabei bezeichnet Aufgabenvielfalt die Anzahl verschiedenartiger Aufgaben in der Tätigkeit und Analysierbarkeit die Zerlegbarkeit der Aufgaben in standardisierte Schritte.“ [4] Die Aufgaben werden anschließend klassifiziert nach den Anforderungsniveaus hinsichtlich dieser beiden Dimensionen.

Eine Feinanalyse analysiert eine bestimmte Aufgabe hinsichtlich ihrer Lerninhalte.

Bei einfachen Tätigkeiten werden Arbeitsabläufe in kleine Lerneinheiten zerlegt und die einzelnen Arbeitsschritte benannt. Gleichzeitig wird vermittelt, welche Punkte für die Erreichung von Aufgabenzielen wie etwa Qualität, Produktivität oder Sicherheit wichtig sind. Hier geht es hauptsächlich um eine Kombination von Vormachen, Beobachten und Nachmachen von Arbeitsschritten. [5]

Bei komplexeren Arbeitstätigkeiten wird davon ausgegangen, dass diese auch lernförderlicher sind sowohl hinsichtlich ihrer kognitiven Anforderungen als auch hinsichtlich des mit ihnen verbundenen Motivationspotenzials. „Werden Arbeitstätigkeiten auf diese Weise komplexer, kann ein Komplexitätsgrad erreicht werden, der nur in selbstregulierenden Gruppen bewältigt werden kann.“ [6] Daher sei die teilautonome Gruppenarbeit ein adäquater Ansatz für eine entsprechende Arbeitsorganisation. Dieser Gestaltungsansatz ist allerdings, wie bekannt, in deutschen Betrieben wenig verbreitet.

Mühlbradt führt, gestützt auf die einschlägige Fachliteratur folgende Merkmale an, die für die Lernförderlichkeit von Tätigkeiten maßgeblich sind:

• Selbständigkeit

• Partizipation

• Variabilität

• Komplexität

• Kommunikation/Kooperation

• Feedback und Information

• Zeitdruck (negativer Einfluss auf Lernförderlichkeit).

Dabei seien Selbständigkeit und Komplexität zentrale Dimensionen der Lernförderlichkeit.

Mühlbradt zeigt im weiteren, dass eine ganze Reihe von Konzepten aus der Arbeitspsychologie, der Organisationsforschung und dem Industrial Engineering Ansatzpunkte für eine lernförderliche Gestaltung von Arbeitsumgebungen liefern. Aus der Fülle von (empirischen) Untersuchungen zur Verbreitung von Arbeits- und Produktionsmodellen kristallisieren sich zwei heraus, bei denen lernförderliche Ansätze die größten Chancen haben. Dies sei zum einen ein Produktionsmodell, das durch hohe Anteile von „learning forms“ gekennzeichnet ist und sich an das schwedische Model der soziotechnischen Arbeitsorganisation anlehnt, und zum anderen Formen der Lean-Production, die ebenfalls auf Lernformen in der Produktion setze, aber weit weniger Anteile an Autonomie besitze. Aus diesen beiden Modellen entwickelt Mühlbradt ein integratives Modell der Lernförderlichkeit.

Abb. 2 Integratives Modell der Lernförderlichkeit, Quelle: Mühlbradt, Th. (2014)

Dabei sind im Bereich „Lerngehalt von Arbeitstätigkeiten“ die Analyse und Gestaltung von Arbeitsaufgaben angesiedelt, im Bereich „Arbeitsorientierte Lernformen“ sind Vorgehensweisen, Methoden und Instrumente angesiedelt, die das Lernen im Prozess der Arbeit durch eine arbeitsorientierte Didaktik und Methodik mit und ohne Informationstechnologie unterstützen. [7]

Das tatsächliche Lernen im Prozess der Arbeit findet im unteren Teil in verschiedenen Tätigkeitsarten statt. Beim organisationalen Lernen stehen die Lernziele der Organisation im Mittelpunkt. Hier findet Lernen im Team statt.

Mühlbradt weist zum Abschluss darauf hin, dass bei der lernförderlichen Gestaltung von Arbeitssystemen Ingenieuren und Technikern innerhalb und außerhalb der Unternehmen sowie den Engineering-Communities eine entscheidende Bedeutung zukomme – im Sinne einer größeren Partizipation der Beschäftigten ist das allerdings zu wenig, möchte man hinzufügen.

Es ist allerdings im Sinne einer wirksamen und nachhaltigen Einführung und Implementierung lernförderlicher Arbeitsbedingungen höchst sinnvoll, wenn nicht unerlässlich, in neuen Akteurskonstellationen nach den Gestaltungsoptionen zu suchen, die unter den technologischen Bedingungen von Industrie 4.0 und unter den aktuellen und absehbaren gesellschaftlichen Bedingungen – der demografische Wandel ist dabei nur ein Stichwort – dabei den besten Erfolg – insbesondere auch im Sinne der Beschäftigten – versprechen.

Zu diesen neuen Akteurskonstellationen gehören alle, die Arbeitssysteme in der Praxis gestalten: Konstrukteure, Technische Planer und Industrial Engineers, Gestalter von ITStrukturen und -Prozessen, Personalleiter, Personalentwickler und Ausbilder, Führungskräfte, Geschäftsführungen und Betriebsräte, auf überbetrieblicher Ebene die Sozialpartner, und nicht zuletzt die Beschäftigten selbst.

In aktuellen Projekten deuten sich diese neuen Konstellationen bereits an. [8] Die deutschen Gewerkschaften – insbesondere die IG Metall – werden solche zukunftsgerichteten Entwicklungen aktiv und – im Sinne der Beschäftigten – kritisch und konstruktiv begleiten.

  • [1] Hartmann, E.A., Bovenschulte, M. (2014): Skills Needs Analysis for „Industry 4.0“ Based on Roadmaps for Smart Systems, in: Skolkovo-ILO-Workshop Proceedings: Using Technology Foresights for Identifying Future Skills Needs, Geneva, ILO 2014.
  • [2] Ebda.
  • [3] Mühlbradt, Th. (2014): Was macht Arbeit lernförderlich? Eine Bestandsaufnahme, MTMSchriften Industrial Engineering Ausgabe 1, Deutsche MTM-Vereinigung e.V., MTM-Institut (Hrsg.) Zeuthen.
  • [4] Ebda., S. 7.
  • [5] Ebda., S. 8.
  • [6] Ebda., S. 9.
  • [7] Mühlbradt, Th. (2014): a.a.O., S. 25.
  • [8] Z. B. das vom BMBF geförderte Projekt ELIAS – Engineering und Mainstreaming lernförderlicher industrieller Arbeitssysteme für die Industrie 4.0, online: fir.rwth-aachen.de/ forschung/forschungsprojekte/elias-01xz13007.
 
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