Engineering und Produktion neu denken: Transformationsprozesse durch Kompetenzmanagement erfolgreich umsetzen

Im Fokus standen zwei Perspektiven: der Aufbau von KI-Kompetenz in Produktionsunternehmen sowie die Möglichkeit, Engineering-Kompetenzen über plattformbasierte Arbeitsmodelle flexibel zu erschließen. Die Beiträge zeigten, dass erfolgreiche Transformation nicht allein von technischen Lösungen abhängt. Entscheidend ist vielmehr, ob Unternehmen Wissen sichern, Kompetenzen entwickeln und neue Formen der Zusammenarbeit etablieren.

KI-Kompetenz als Grundlage

Dr. Marietta Menner vom Center for Future Production der Universität Augsburg machte deutlich, wie künstliche Intelligenz die berufliche Bildung und zahlreiche Ausbildungsberufe verändern wird. KI unterstützt nicht nur bestehende Tätigkeiten, sondern kann auch ganze Berufsbilder und damit Ausbildungsinhalte und -ordnungen beeinflussen. 
Damit verschiebt sich der Schwerpunkt von der reinen Wissensvermittlung hin zur Entwicklung beruflicher Handlungskompetenz. Auszubildende müssen in der Lage sein, Gelerntes auf neue Situationen zu übertragen, geeignete Werkzeuge auszuwählen und die Ergebnisse von KI kritisch zu bewerten.

Besonders wichtig sind aus ihrer Sicht dabei fünf Kompetenzbereiche: kritisches Denken und Urteilsvermögen, KI-Kompetenz, Problemlösekompetenz, Lernkompetenz und digitale Kompetenz. KI-Kompetenz bedeutet demnach nicht, möglichst viele Anwendungen bedienen zu können. Vielmehr geht es darum, sinnvolle Einsatzmöglichkeiten zu erkennen, Grenzen zu verstehen und die Verantwortung für Entscheidungen beim Menschen zu belassen. 

Neue Rolle der Ausbildenden

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz verändert sich aber auch die Rolle der Ausbildenden. Sie vermitteln nicht mehr ausschließlich Wissen und geben Lösungen vor, sondern begleiten Lernprozesse zunehmend als Coaches und Mentoren.
Diese Lernbegleitung ist besonders wichtig, weil KI für viele Lernende mit Unsicherheiten und Zukunftsängsten verbunden ist. Ausbildende können dabei helfen, Ergebnisse einzuordnen, Fehler zu erkennen und Vertrauen in die eigene Fachkompetenz zu entwickeln. Der zentrale Grundsatz lautet: KI ist ein Werkzeug – die Fachkraft bleibt Expertin oder Experte für den eigenen Beruf.
Das Center for Future Production setzt deshalb auf handlungsorientierte Lernformate. Im Rahmen eines KI-Zusatzzertifikats kombinieren die Verantwortlichen E-Learning, Praxistage und Aufgabenstellungen für den betrieblichen Alltag. Ein Escape Game vermittelt dabei grundlegende Begriffe und fördert zugleich die Interaktion zwischen den Teilnehmenden. Ergänzend werden maschinelles Lernen, generative KI und ethische Fragestellungen behandelt. 

Lernen durch Ausprobieren

Besonders anschaulich wurde der Ansatz im Computer-Vision-Modul. Die Auszubildenden erstellen zunächst selbst einen Datensatz, indem sie beispielsweise Schrauben, Muttern und Nägel fotografieren. Sie kennzeichnen die Bilder und trainieren ein Modell darauf, die Gegenstände voneinander zu unterscheiden.
Dabei erleben sie unmittelbar, wie stark die Qualität eines KI-Modells von den verwendeten Daten abhängt. Verschwommene Bilder, einseitige Perspektiven, gleichbleibende Hintergründe oder fehlerhafte Kennzeichnungen können die Ergebnisse deutlich verschlechtern. Die Lernenden verstehen dadurch nicht nur, wie ein Modell trainiert wird, sondern auch, warum Datenqualität und kritische Bewertung unverzichtbar sind. 
Anschließend wird das Modell auf einen Roboterarm übertragen. So entsteht eine direkte Verbindung zwischen Datenerzeugung, Training, Software und industrieller Anwendung. Lernen wird dadurch nicht als isolierte Wissensaufnahme verstanden, sondern als Prozess, in dem die Teilnehmenden selbst handeln, Entscheidungen treffen und Ergebnisse überprüfen.

Nachhaltiger Transfer

Eine zentrale Herausforderung besteht darin, das Gelernte dauerhaft in den betrieblichen Alltag zu übertragen. Das Forschungsprojekt MOCA soll diesen Transfer durch eine interaktive Lern-App und Social Learning unterstützen. Die Auszubildenden sollen in ihren Unternehmen eigene kleinere Anwendungsfälle umsetzen und dabei voneinander lernen können. 
Auch der Transfer an Berufsschulen ist vorgesehen. Erste Pilotprojekte zeigen, dass sich das browserbasierte Computer-Vision-Modul eignet, um Grundlagen der künstlichen Intelligenz praxisnah zu vermitteln. In Kombination mit einem E-Learning-Kurs und einem Ethikmodul könnte daraus ein skalierbares Bildungsangebot entstehen. Weiterführende Zertifikatsmodule könnten anschließend stärker auf konkrete Anwendungen in der Produktion ausgerichtet werden. 

Engineering-Kompetenz on Demand

Die zweite Perspektive des Webinars stellte Tatiana Weiss, Managing Director der WiredWhite GmbH, vor. Ihr Ansatz „Engineering-Kompetenz on Demand“ reagiert auf den Fachkräftemangel, den demografischen Wandel und die zunehmende Bedeutung projektbasierter Arbeit.
Viele Produzierende Unternehmen benötigen häufig nicht dauerhaft neue Vollzeitstellen, sondern zeitlich begrenzte oder spezialisierte Kompetenzen für konkrete Vorhaben. Eine digitale Plattform kann dabei helfen, passende Ingenieurinnen und Ingenieure gezielt zu finden und in Projekte zu integrieren.
Das Modell verbindet ein Netzwerk qualifizierter Fachkräfte mit Weiterbildungsangeboten, Wissensmanagement und digitalen Werkzeugen für die Projektarbeit. Unternehmen können Projekte ausschreiben, Profile nach Kompetenzen prüfen und geeignete Fachkräfte direkt ansprechen. Chat- und Meeting-Funktionen, Kanban-Boards, Aufgabenverwaltung und Zeiterfassung unterstützen die anschließende Zusammenarbeit. 

Flexibilität für Unternehmen und Fachkräfte

Für kleine und mittlere Unternehmen bietet ein solches Modell die Möglichkeit, Projektteams abhängig von Budget und benötigten Kompetenzen zusammenzustellen. Wird im Verlauf eines Projekts zusätzliche Expertise benötigt, kann kurzfristig eine weitere Fachkraft eingebunden werden.
Die zentrale digitale Arbeitsumgebung erleichtert außerdem das Onboarding und erhöht die Transparenz. Projektinformationen, Aufgaben und Kommunikationsverläufe werden an einem Ort gebündelt. Ergänzend kann Cloud Computing den projektbezogenen Zugriff auf bestimmte Ingenieursoftware ermöglichen, ohne dass jede Fachkraft über eine eigene Lizenz verfügen muss. 

Auch für Ingenieurinnen und Ingenieure entstehen neue Perspektiven. Sie können projektbezogen für mehrere Unternehmen tätig sein, ortsunabhängig arbeiten und ein eigenes Engineering-Portfolio aufbauen. Technische Veröffentlichungen, Webinare und Projekterfahrungen machen das eigene Know-how sichtbar und ergänzen den klassischen Lebenslauf. 

KI als Wissensschnittstelle

Ein weiterer Bestandteil des Plattformmodells ist ein KI-Assistent auf Basis von Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Er greift gezielt auf unternehmensspezifische Dokumente und Daten zu und kann dadurch Wissen schneller zugänglich machen.
Der Ansatz ist insbesondere für den Wissenserhalt relevant. Wenn erfahrene Fachkräfte das Unternehmen verlassen, kann dokumentiertes Wissen weiterhin verfügbar bleiben. Voraussetzung dafür sind strukturierte, aktuelle und entsprechend geschützte Daten. Ein KI-Assistent kann dann als digitale Wissensschnittstelle dienen und beispielsweise neue Mitarbeitende beim Einstieg unterstützen. 

Gemeinsame Erfolgsfaktoren

Die beiden Beiträge zeigen unterschiedliche, aber eng miteinander verbundene Wege, wie Unternehmen ihre Transformationsfähigkeit stärken können. Das Center for Future Production konzentriert sich auf den Kompetenzaufbau innerhalb der beruflichen Bildung. Der Plattformansatz von WiredWhite schafft einen flexiblen Zugang zu externen Engineering-Kompetenzen und verbindet diesen mit digitaler Zusammenarbeit und Wissensmanagement.
Gemeinsam ist beiden Ansätzen die Erkenntnis, dass Technologie allein keine Transformation bewirkt. Unternehmen benötigen Menschen, die neue Werkzeuge verstehen, kritisch beurteilen und sinnvoll einsetzen können. Gleichzeitig müssen Strukturen geschaffen werden, in denen Wissen geteilt, Kompetenzen gezielt eingebunden und Lernprozesse in den Arbeitsalltag integriert werden.

Fazit

Das Webinar machte deutlich: Kompetenzmanagement wird zu einem zentralen Hebel für die Zukunft von Produktion und Engineering. Unternehmen müssen nicht nur neue Technologien auswählen, sondern auch die Voraussetzungen für deren erfolgreiche Nutzung schaffen.
Dazu gehören praxisnahe KI-Bildung, kritisches Denken, kontinuierliche Weiterbildung und neue Formen der Zusammenarbeit. E-Learning und praktische Lernmodule können Auszubildende auf den Einsatz von KI vorbereiten. Plattformbasierte Arbeitsmodelle ermöglichen es Unternehmen, benötigte Engineering-Kompetenzen flexibel zu erschließen. KI-gestütztes Wissensmanagement kann dazu beitragen, Erfahrungswissen langfristig zu sichern.
Die entscheidende Aufgabe besteht darin, diese Elemente zusammenzudenken: Qualifizierung, technologische Entwicklung und flexible Arbeitsmodelle. So kann Transformation nicht nur schneller, sondern auch nachhaltiger und menschenorientierter gelingen.

Weitere Informationen zum Webinar