WISSENSERHALT IM MASCHINEN-UND ANLAGENBAU: STRATEGIEN UND HERAUSFORDERUNGEN

Der Wissenserhalt im Maschinen- und Anlagenbau ist unumgänglich, um die Wettbewerbs-/ und Innovationsfähigkeit eines Unternehmens zu sichern. In diesem Artikel gehen wir auf die Herausforderungen und Strategien ein, die erforderlich sind, um wertvolles Expertenwissen zu bewahren.

Inhalte

• Die Bedeutung des Wissenserhalts im Maschinen- und Anlagenbau
• Herausforderungen beim Wissenserhalt
• Strategien für den effektiven Wissenserhalt
• Einsatz von KI-basierten Lösungen

Die Bedeutung des Wissenserhalts im Maschinen- und Anlagenbau

Im Maschinen- und Anlagenbau spielt der Wissenserhalt eine entscheidende Rolle. Das Wissen der Mitarbeiter ist ein zentraler Faktor für die Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Strategisches Expertenwissen, das über Jahre hinweg aufgebaut wurde, sorgt nicht nur für einen reibungslosen Betrieb, sondern auch für kontinuierliche Verbesserungen und den Aufbau neuer Geschäftsmodelle.

Ohne gezielte Maßnahmen zum Wissenserhalt läuft ein Unternehmen Gefahr, bei Abgängen von Schlüsselpersonen wertvolles Wissen zu verlieren. Dies kann im schlimmsten Fall zu Produktionsausfällen, Qualitätsproblemen und einem Verlust der Marktposition/ Wettbewerbsfähigkeit führen. Daher ist es für Unternehmen essenziell, sich mit diesem Thema intensiv auseinanderzusetzen und Lösungen zu finden, auf die wir im Text näher eingehen werden.

Herausforderungen beim Wissenserhalt

Die Bedeutung des Wissenserhalts wird Unternehmen immer bewusster. Aber er ist auch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden - darum hapert es noch etwas mit der Umsetzung.

Das Problem ist nicht, die Wissensträger im Unternehmen zu identifizieren. Jeder in der jeweiligen Abteilung weiß, wer seine Maschinen wie seine eigene Westentasche kennt. Man weiß wen man fragen muss, wenn man eine dringende Reparaturaufgabe an einer bestimmten Maschine hat. Und jetzt stellen Sie sich vor, diese Person fällt weg. Aus welchen Gründen auch immer. Gehen wir vom wohlverdienten Ruhestand aus...
Wen fragt das Team dann?

"Das hat Helmut mir mal erklärt! Warte, wie war das noch?"

oder

"Die Maschine hat so ihre Besonderheiten.
Helmut kannte immer den richtigen Kniff!"

So und ähnlich...

Eine häufig genannte Herausforderung ist der hohe Zeitaufwand für die Erfassung und Dokumentation von Wissen. Viele Mitarbeiter sind im Tagesgeschäft so stark eingebunden, dass sie wenig Zeit für zusätzliche Aufgaben, wie die Dokumentation von Prozessen haben.

Ein weiteres Hindernis sind die Widerstände, oder sagen wir eher, die Bedenken der Mitarbeiter, ihr Wissen weiterzugeben. Dies kann aus

• Angst vor Machtverlust ( "Ich will nicht durch einen Roboter ersetzt werden und meinen Job verlieren.")
• oder aus Unsicherheit hinsichtlich der Datensicherheit resultieren.
• Zudem fehlen oft klare Verantwortlichkeiten
• und geeignete Tools, um den Wissenserhalt systematisch zu gestalten.
  
  

Es ist wichtig, dass Unternehmen diese Aspekte ernst nehmen und ihren Angestellten die Ängste nehmen – besonders den Punkt des Austauschs durch Automationen und des Jobverlusts!

Strategien für den effektiven Wissenserhalt

Um den Wissenserhalt im Unternehmen zu sichern, sind gezielte Strategien notwendig.

• Eine Möglichkeit ist die Implementierung von Wissensmanagement-Systemen, die den Austausch und die Dokumentation von Wissen erleichtern (z.B den Documentation HUB).
• Das Einsetzen von Sprachmodellen (wie z. B. ChatGPT, Gemini, Nvidia, Watson, etc...) kennt man schon lange von Webseiten, die Chatbots nutzen, um erste Anfragen zu sortieren und intern an das richtige Ressort weiterzuleiten. Zugegeben, sind viele Chatbots immer noch nicht ausgereift und aus eigener Erfahrung kann man schnell von der Begrenzung der Bots genervt sein. Es gibt allerdings wirklich gute Bots, die ihren Sinn und Zweck erfüllen. Sie können intern genutzt werden um relevante, unternehmensinterne Informationen zu finden wie z. B. eine Reparaturanleitung zur firmeneigenen Maschine.
• Regelmäßige Schulungen und Workshops tragen ebenfalls dazu bei, das Wissen im Unternehmen zu verbreiten und zu vertiefen. bitnamic CONNECT  bietet mit seinem "Academy HUB" ein Tool für die Wissensvermittlung in Onboarding, Schulung und Weiterbildung für interne Teams genauso wie für Kunden.
• Mentoring-Programme, bei denen erfahrene Mitarbeiter ihr Wissen an jüngere Kollegen weitergeben (also gemischte Teams), sind ebenfalls eine bewährte Methode.
• Zudem sollten klare Prozesse und Verantwortlichkeiten definiert werden, um den Wissenstransfer zu fördern und zu sichern.
• On- und Offboarding. So wie das Wissen der langjährigen Mitarbeiter bei einem Onbording an "frische" Teammember weitergegeben wird, kann dies auch bei einem gut strukturierten Offboarding geschehen, bei dem das Teammitglied, welches die Firma verlässt, sein Wissen weitergibt / speichert. Bestenfalls wird das wertvolle Wissen in einer schon bestehenden Datenbank, einer "Single Source of Truth" gespeichert und somit vor dem Verlust gerettet.

Einsatz von KI-basierten Lösungen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Möglichkeiten, um den Wissenserhalt im Unternehmen zu unterstützen. KI-basierte Lösungen können große Datenmengen analysieren und wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Diese Technologien können beispielsweise genutzt werden, um Wissenslücken zu identifizieren und gezielt zu schließen.

Durch den Einsatz von KI können zudem automatisierte Wissensdatenbanken erstellt werden, die jederzeit zugänglich sind. Dies erleichtert nicht nur den Zugang zu relevantem Wissen, sondern sorgt auch für eine kontinuierliche Aktualisierung und Erweiterung des Wissensbestands.

Zur Statistik: Mit 26% Einsatz von KI in der Fertigung (und 36% mit geplantem Einsatz von KI) stehen wir in Deutschland nicht allzu schlecht da. Allerdings können wir uns bei der alltäglichen Arbeit noch viel mehr unterstützen lassen.

Digitale Vorreiter kombinieren mehrere Elemente:

• Wissensplattform + semantische Suche + LLMs (z. B. GPT-4 mit Firmendaten)

• Automatische Erfassung von Meetings/Prozessen (z. B. mit Fireflies, Otter.ai, Fathom)

• SOPs und Dokumente automatisiert generieren und versionieren

• Rollenbasierte Zugriffsrechte und Datenschutz (DSGVO-konform)

• Kontinuierliches Training mit internem Wissen (Retrieval-Augmented Generation)

Unternehmen, die frühzeitig auf Wissensmanagement-Systeme und KI-basierte Lösungen gesetzt haben, berichten von messbaren Produktivitäts- und Innovationsgewinnen. Laut Capgemini Research etwa geben 84 % der befragten Firmen an, dass KI ihr Wissensmanagement signifikant verbessert hat.

„Mit Hilfe von KI-basiertem Wissensmanagement reduzieren wir die Zeit für die Informationssuche drastisch und erhöhen die Wiederverwendbarkeit von Know-how.“
— Cedrik Neike, CEO Siemens Digital Industries (Quelle: Siemens KI-Strategie 2023)

Best Practices im Wissensmanagement beinhalten nicht nur die regelmäßige Durchführung von Wissensworkshops, sondern auch eine offene Unternehmenskultur, die aktives Teilen und Bewahren von Wissen belohnt. 

Erfolgreiche Unternehmen wie Swisscom oder BASF verankern den Wissenserhalt zudem explizit in ihrer Unternehmensstrategie – etwa durch die Einführung KI-gestützter Wissensplattformen oder die systematische Dokumentation von Projekten in Wissensdatenbanken.

Entscheidend ist auch die dynamische Anpassung der Maßnahmen: Bei Otto Group wird das interne Wissensmanagement regelmäßig evaluiert und an technologische Entwicklungen wie Chatbots oder LLM-Integrationen angepasst.

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