Wie KI neue Fertigungsjobs schafft und Arbeitskräftelücken schließt

Mit über 2 Mio. unbesetzten Fertigungsjobs bis 2030 kann KI neue Jobs in industriellen Sektoren schaffen, statt sie zu eliminieren, und Mitarbeiter befähigen, das Potenzial von Industry 4.0 zu realisieren. Berk Birand, Founder & CEO von Fero Labs, erklärt wie.

Ein entscheidender Grund für den Arbeitskräftemangel ist der Mangel an ausgebildeten Fachkräften für spezifische mittlere operative Rollen. Traditionell dauert Training und Zertifizierung für Rollen wie Zerspaner oder Werkzeugmacher drei bis fünf Jahre, was viele von diesen Karrierepfaden abschreckt. Mit KI kann dieser Prozess auf wenige Monate verkürzt werden.

Neue Möglichkeiten durch KI in der Fertigung schaffen

Mithilfe eines Digital Twins (einer virtuellen Kopie eines industriellen Prozesses) können angehende Bediener neue Szenarien und Einstellungen erkunden, die sie auf dem Shopfloor antreffen könnten. Sie können auch hypothetische Situationen testen, um ihre Entscheidungsfähigkeit zu prüfen, ohne die Produktion zu beeinträchtigung. Dies schafft neue Einstellungsmöglichkeiten: Statt sich auf erfahrene Bediener zu beschränken, können Hersteller weniger erfahrene Personen einstellen und diese schnell und effizient hochqualifizieren.

Neben Bedienern umfasst der Fachkräftemangel auch Data Scientists. Wenn Hersteller das Potenzial von Industry 4.0 realisieren wollen, ist es entscheidend, jemanden zu haben, der die von Fabrik-Sensoren generierten Daten interpretiert und in umsetzbare Empfehlungen übersetzt. Hier kann KI eine große Rolle spielen. Explainable Machine Learning Software kann alle auf dem Shopfloor generierten Daten aufnehmen und die optimalen Einstellungen bestimmen, um die Produktion in Echtzeit effizienter zu machen – im Wesentlichen Ingenieure und Bediener in Data Scientists verwandelnd.

Technologie kann neue Arbeitsrollen schaffen

Das bedeutet nicht, dass KI Data Scientists eliminiert. Im Gegenteil: Technologie befähigt sie, interessantere Arbeit zu übernehmen. Traditionell verbringen industrielle Data Scientists einen großen Teil ihrer Zeit mit routinemäßiger Datenanalyse. Mit ML-Software, die Aufgaben wie Datenverarbeitung und -bereinigung übernimmt, können Data Scientists ihre Arbeitszeit für spannendere Probleme und Use Cases nutzen.

Bei all dem Gerede über Automatisierung, die Jobs vernichtet, löst das Wort „KI“ oft Alarm aus. Doch mit den richtigen Anwendungen kann KI das Gegenteil bewirken – Hersteller dabei unterstützen, ihre menschlichen Mitarbeiter zu trainieren und zu befähigen, den Industry-4.0-Traum Realität werden zu lassen.