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Die geburtenstarken Jahrgänge der 1960er Jahre, die sogenannten Babyboomer, gehen in den kommenden Jahren in Rente. Unternehmen in Deutschland verlieren damit große Teile ihrer Belegschaften und deren Erfahrungswissen. Insbesondere die Identifikation und der Transfer des impliziten Erfahrungswissens bei manuellen Tätigkeiten in der Produktion, welches nur in den Beschäftigten selbst und zum Teil nur unbewusst verankert ist, ist für die Betriebe besonders herausfordernd. Die Beschäftigten haben die Tätigkeiten "im Gefühl" und es fällt ihnen schwer das unbewusste Wissen zu artikulieren und neuen Beschäftigten zu vermitteln. Um diese Herausforderung zu lösen, wurde im innovativen Forschungsprojekt KI_eeper Know how to keep exemplarisch in zwei Anwenderunternehmen untersucht, ob Künstliche Intelligenz die Identifikation und den Transfer von dieses Wissensschatze erleichtern und effizienter machen kann. Das Open Access Buch vermittelt handlungsleitende Informationen zu den Potenzialen von KI für Wissensmanagement. Es werden praktische Tipps gegeben, wie auch andere Unternehmen KI-basierte Technik für sich nutzen und akzeptanzförderlich in den Betrieb integrieren können. Ergänzend dazu zeigen weitere Beispiele von Forschungsprojekten und Start ups wie innovativer Wissenstransfer und -erhalt mit modernen Tools gelingen kann.
List of contents
Einleitung: Entwicklungen und Trends - "5 vor 12" für Wissenstransfer und -erhalt.- Wissensmanagement mit Künstlicher Intelligenz.- Anwendungsfälle aus der betrieblichen Praxis.- Technische Entwicklung und Lösung.- Toolkit mit Bausteinen zur Akzeptanzföderung bei KI-Einführung für Wissenstransfer und -erhalt.- Fazit, Ausblick und weiterführende Forschungsfragen.- Gastebeiträge zu Wissensmanagement mit KI.
About the author
Nicole Ottersböck ist Sozialwissenschaftlerin. Seit 2011 ist Frau Ottersböck in der Arbeitswissenschaft tätig. Seit 2016 ist Frau Ottersböck am Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V. (ifaa) in Düsseldorf als wissenschaftliche Mitarbeiterin und Projektleiterin beschäftigt. Ihre Forschungsthemen sind: Wissensmanagement, Digitalisierung, künstliche Intelligenz und soziotechnische Systemgestaltung und Change Management.
Prof. Dr.-Ing. Holger Dander ist Professor für Digitalisierung im Maschinenbau an der Hochschule Niederrhein (HSNR) im Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik. Seit 2013 beschäftigt sich Herr Dander mit Assistenzsystemen zum selbstbestimmten Arbeiten in der Produktion, seine Arbeit wurde u.a. mit dem Preis Spitzenforscher in der Logistikbranche sowie dem Inklusionspreis des Landes NRW gewürdigt.
Prof. Dr.-Ing. habil Sascha Stowasser ist Direktor des ifaa - Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e.V. in Düsseldorf. Außerdem ist er seit 2009 außerplanmäßiger Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Forschungsaufgaben sind die Gestaltung der zukünftigen Arbeitswelt und die Auswirkung von Digitalisierung und KI auf die Arbeit. Prof. Dr.-Ing. Stowasser ist Mitglied nationaler und internationaler Gremien.
Summary
Die geburtenstarken Jahrgänge der 1960er Jahre, die sogenannten Babyboomer, gehen in den kommenden Jahren in Rente. Unternehmen in Deutschland verlieren damit große Teile ihrer Belegschaften und deren Erfahrungswissen. Insbesondere die Identifikation und der Transfer des impliziten Erfahrungswissens bei manuellen Tätigkeiten in der Produktion, welches nur in den Beschäftigten selbst und zum Teil nur unbewusst verankert ist, ist für die Betriebe besonders herausfordernd. Die Beschäftigten haben die Tätigkeiten "im Gefühl" und es fällt ihnen schwer das unbewusste Wissen zu artikulieren und neuen Beschäftigten zu vermitteln. Um diese Herausforderung zu lösen, wurde im innovativen Forschungsprojekt KI_eeper – Know how to keep exemplarisch in zwei Anwenderunternehmen untersucht, ob Künstliche Intelligenz die Identifikation und den Transfer von dieses Wissensschatze erleichtern und effizienter machen kann. Das Open Access Buch vermittelt handlungsleitende Informationen zu den Potenzialen von KI für Wissensmanagement. Es werden praktische Tipps gegeben, wie auch andere Unternehmen KI-basierte Technik für sich nutzen und akzeptanzförderlich in den Betrieb integrieren können. Ergänzend dazu zeigen weitere Beispiele von Forschungsprojekten und Start ups wie innovativer Wissenstransfer und -erhalt mit modernen Tools gelingen kann.
