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Projekt des Kooperationspartners RIF e.V.

ML2KMU

Konzept zum Aufbau von Kompetenzen des Maschinellen Lernens für Anlagenhersteller und produzierende KMU

(Oktober 2019 - Oktober 2022)

Problemstellung

Durch die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung sind Unternehmen einem stetigen Transformationsprozess ausgesetzt. Dadurch entfallen zum einen alte Berufsbilder und zum anderen entstehen völlig neue Berufe mit veränderlichen und digitalen Kompetenzanforderungen. Um zu verhindern, dass der technologische Wandel mit einem Talentmangel, Massenarbeitslosigkeit und wachsender Ungleichheit einhergeht, müssen Unternehmen eine aktive Rolle bei der Unterstützung ihrer bestehenden Belegschaft durch Weiterbildung und Höherqualifizierung übernehmen. Mitarbeiter müssen sich durch kontinuierliche Umschulung und Weiterbildung mit zukunftssicheren Fähigkeiten ausstatten. Hierzu zählen besonders Kompetenzen im Bereich des Maschinellen Lernens (ML), das bisher ungeahnte Potenziale zur Wissensgewinnung eröffnet und so einen entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen bilden kann. Der Aufbau von digitalen Kompetenzen stellt jedoch für Unternehmen und besonders für kleine und mittlere Unternehmen eine signifikante Herausforderung dar. Oft fehlen für Weiterbildungen die zeitlichen und finanziellen Freiräume oder das notwendige Know-how. Zudem ist der Weiterbildungsmarkt äußerst unübersichtlich, wodurch die Identifikation geeigneter Weiterbildungen erheblich erschwert wird. 

Zielsetzung

Um die Problematik des Aufbaus von digitalen Kompetenzen in Unternehmen zu adressieren, wird im Rahmen des ML2KMU-Porjekts ein Konzept vorgestellt, das Unternehmen unterstützen soll, geeignete Maßnahmen zum zielgerichteten Aufbau von ML-Kompetenzen abzuleiten. Dies eröffnet Unternehmen einen Überblick über erforderliche Kompetenzen und Rollen, die mit den vorhandenen Kompetenzen im Unternehmen abgeglichen werden können. Ferner wird auf der Grundlage von aktuellen Weiterbildungsmöglichkeiten ein Schulungskatalog aufgebaut, der es erlaubt, die identifizierten Kompetenzlücken mit geeigneten Weiterbildungen zu adressieren.

© IPS​/​TU Dortmund

Vorgehensweise

Das Forschungsprojekt ist auf eine Laufzeit von 24 Monaten ausgelegt. Zu Beginn der Forschungsarbeiten werden die Rahmenbedingungen analysiert. Dies beinhaltet eine Anforderungsanalyse der ML-Kompetenzbedarfe der Zukunft. Dabei wird ein Katalog an allgemein anerkannten ML-Kompetenzen und ein eindeutiges Begriffsverständnis abgeleitet. Danach werden bestehende Lösungsmuster der ML-Kompetenzentwicklung analysiert und hinsichtlich ihrer Eignung zur Anwendung in KMU gegenübergestellt. Darauf aufbauend erfolgt eine Verknüpfung der Maßnahmen mit den zuvor ermittelten erforderlichen ML-Kompetenzen.

Im nächsten Arbeitsschritt wird ein Projektmodell zur Umsetzung von ML-Projekten in produzierenden KMU erstellt. Dazu werden bestehende Vorgehensmodelle zur Umsetzung von ML-Projekten analysiert und an die Anforderungen von produzierenden KMU angepasst. Ferner wird ein Rollenmodell mit den relevanten Akteuren zur Umsetzung von ML-Projekten entwickelt. Im Anschluss wird ein spezifischer Niveaugrad der zu Beginn ermittelten ML-Kompetenzen für die einzelnen ausgeprägten Rollen abgeleitet. 

Als nächstes wird ein Konzept in Form einer methodischen Unterstützung zur zielgerichteten Ableitung von konkreten Maßnahmen zur Entwicklung von ML-Kompetenzen für KMU erstellt. Die Basis hierzu bieten die zuvor katalogisierten Maßnahmen sowie die beschriebenen Rollenmodelle der Akteure als potentielle Zielbilder. Dieses Konzept wird dann in ein Web-basiertes Tool überführt und KMU-gerecht aufbereitet.  Dies eröffnet die Möglichkeit, Kompetenzentwicklungsmaßnahmen aktuell zu halten sowie KMU den Zugang in Form einer Navigationshilfe zu vereinfachen. Daneben wird eine ML-Grundlagenschulung in Form eines Strategieworkshops konzipiert. Hierzu soll auf einer IoT-Testumgebung am IPS aufgebaut werden. Die Datenflüsse von der Sensorik über die Vorverarbeitung bis in die Analysesoftware sollen transparent und erlebbar gestaltet werden. Diese praxisnahen Einblicke sollen den Partizipanten und Unternehmen als Inspiration für künftige Geschäftsmodelle und eine tiefergehende Nutzung von ML-Verfahren dienen.

Abschließend erfolgt eine Pilotierung und Validierung des Projektmodells als auch des Konzepts zur Ableitung von Maßnahmen zur Entwicklung von ML-Kompetenzen. Der Einsatz der IoT-Testumgebung soll die Relevanz entsprechender ML-Kompetenzen aufzeigen und als Katalysator für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bei den teilnehmenden Unternehmen dienen. Um möglichst praxisnahe Ergebnisse erzielen zu können, wird die Validierung gemeinsam mit dem NIRO-Netzwerk durchgeführt.

Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungspartner

Förderhinweis

ML2KMU – "Konzept zum Aufbau von Kompetenzen des Maschinellen Lernens für Anlagenhersteller und
produzierende KMU" – wird im Rahmen des Doktorandennetzwerks "Digitale Souveränität in der Wirtschaft, Themenbereich Maschinenbau der Zukunft – ein Projekt des Instituts für Innovation und Technik (iit)" gefördert. 

Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.

Die Einrichtungen der Technischen Universität Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.

Interaktive Karte

Die Einrichtungen der Technischen Universität Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark.

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