Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

Author:

Reckelkamm Thorsten,Deuse Jochen

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.

Publisher

Springer Berlin Heidelberg

Reference46 articles.

1. acatech: Kompetenzen für Industrie 4.0: Qualifizierungsbedarfe und Lösungsansätze, acatech POSITION. Herbert Utz, München (2016)

2. Arnold, B.: Prognose von Schlüsselqualifikationen in IT-Serviceunternehmen. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden (2005)

3. Bauer, N., Stankiewicz, L., Jastrow, M., Horn, D., Teubner, J., Kersting, K., Deuse, J. and Weihs, C.: Industrial Data Science. Developing a Qualification Concept for Machine Learning in Industrial Production, 04.–06.07.2018, Paderborn (2018)

4. Bertelsmann Stiftung: Zukunft der Arbeit in deutschen KMU: Werkstattbericht. Gütersloh (2018)

5. Bitkom: Digitale Souveränität. Positionsbestimmung und erste Handlungsempfehlungen für Deutschland und Europa (2015). https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Digitale-Souveraenitaet-Positionsbestimmung-und-erste-Handlungsempfehlungen-fuer-Deutschland-und-Europa.html . Zugegriffen: 1. Juli 2020

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