{"id":65326,"date":"2021-01-22T15:55:00","date_gmt":"2021-01-22T15:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/blogs\/ai-and-problem-solving-the-ongoing-role-of-humans-in-manufacturing-operations\/"},"modified":"2026-04-21T14:35:20","modified_gmt":"2026-04-21T14:35:20","slug":"ai-and-problem-solving-the-ongoing-role-of-humans-in-manufacturing-operations","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/de\/blogs\/ai-and-problem-solving-the-ongoing-role-of-humans-in-manufacturing-operations\/","title":{"rendered":"KI und Probleml\u00f6sung: Die fortlaufende Rolle des Menschen in der Fertigungsproduktion"},"content":{"rendered":"\n

Jeder in der Fertigung eingesetzte Roboter ersetzte in den USA laut einer im Jahr 2020 durchgef\u00fchrten Studie<\/a> etwa 3,3 Arbeitskr\u00e4fte. Anhand von Daten aus den Jahren 1990 bis 2007 konnten die \u00d6konomen Daron Acemoglu vom MIT und Pascual Restrepo von der Boston University die Auswirkungen der Automatisierung auf die Erwerbsbev\u00f6lkerung quantifizieren. <\/p>\n\n

Der Trend beschleunigt sich. In seinem Buch A world without work: technology, automation, and how we should respond<\/a> argumentiert der Oxford-\u00d6konom David Susskind, dass Maschinen an den Grenzen der k\u00fcnstlichen Intelligenz menschliche F\u00e4higkeiten nicht mehr nur nachbilden. Stattdessen nutzen sie enorme Rechenleistung und Datenmengen, um Probleme auf eine Weise zu l\u00f6sen, die Menschen nicht m\u00f6glich ist. <\/p>\n\n

Viele grundlegende \u201eTroubleshooting\u201c-Aktivit\u00e4ten lassen sich inzwischen ohne Eingreifen von Bedienpersonal l\u00f6sen<\/h2>\n\n

Tats\u00e4chlich hat maschinelles Lernen es Organisationen erm\u00f6glicht, enorme Fortschritte bei der automatisierten Probleml\u00f6sung zu erzielen. Viele grundlegende \u201eTroubleshooting\u201c-Aktivit\u00e4ten lassen sich inzwischen ohne Eingreifen von Bedienpersonal l\u00f6sen. Wenn System, Daten und Korrekturma\u00dfnahmen klar definiert und pr\u00e4zise dokumentiert sind, verringert dies die Belastung der Ressourcen einer Organisation bei der Bearbeitung relativ standardisierter Themen. Dadurch kann sich das Humankapital einer Organisation auf die L\u00f6sung komplexer Probleme konzentrieren, die den Maschinen weiterhin entgehen. <\/p>\n\n

Maschinelles Lernen erm\u00f6glicht durch das Sammeln und Analysieren riesiger Datenmengen schnelle, maschinengesteuerte L\u00f6sungen f\u00fcr viele g\u00e4ngige Probleme. Doch zumindest vorerst bedeutet es auch, dass Probleme weiterhin menschliches Mitwirken erfordern \u2013 und diese Probleme sind meist komplex und einzigartig. Trotz \u2013 oder vielleicht gerade wegen \u2013 der enormen Fortschritte der digitalen Fertigung bleibt der Bedarf an fortgeschrittenen Probleml\u00f6sungskompetenzen in der gesamten Fertigungsproduktion bestehen und ist h\u00f6her denn je. <\/p>\n\n

Der Bedarf an fortgeschrittenen Probleml\u00f6sungskompetenzen in der Fertigungsproduktion ist h\u00f6her denn je<\/h2>\n\n

Derzeit erfordern die Probleme, die typischerweise weiterhin au\u00dferhalb der M\u00f6glichkeiten des maschinellen Lernens liegen, in bestimmten Bereichen ein hohes Ma\u00df an menschlicher Probleml\u00f6sungskompetenz. Algorithmen des maschinellen Lernens fehlt mitunter die F\u00e4higkeit, \u00fcber ihre vorgesehene Anwendung hinauszudenken. Wenn Probleme au\u00dferhalb des vorgesehenen Anwendungsbereichs eines Algorithmus auftreten, k\u00f6nnen sie diese Art spezifischer, menschlicher Reaktionen erfordern: <\/p>\n\n

    \n
  1. Schlussfolgerungsverm\u00f6gen. Menschen k\u00f6nnen analysieren, warum eine bestimmte Situation eintritt: den Unterschied zwischen Problemen mit gemeinsamer Ursache und Problemen mit Sonderursache. Warum passiert das in diesem konkreten Fall? <\/li>\n\n\n\n
  2. Kontextverst\u00e4ndnis. Menschen werden ben\u00f6tigt, um verschiedene Themen oder zwischenmenschliche Interaktionen zu interpretieren, zu verstehen, wie sie eine Situation beeinflussen oder verursachen, und zu bestimmen, welche Rolle dieser Kontext bei der L\u00f6sung eines komplexen Problems spielen kann. <\/li>\n\n\n\n
  3. F\u00e4higkeit, neue Informationen zu identifizieren. Menschen mit fortgeschrittenen Probleml\u00f6sungskompetenzen k\u00f6nnen gezielt fehlende Informationen erkennen, die f\u00fcr die Probleml\u00f6sung relevant sind, und einen Plan entwickeln und umsetzen, um diese Informationen zu beschaffen. <\/li>\n\n\n\n
  4. F\u00e4higkeit, komplexe Situationen zu entwirren. Menschen k\u00f6nnen eine Gruppe miteinander verkn\u00fcpfter, komplexer Themen aufnehmen und die Situation erfassen, kl\u00e4rende Fragen stellen, einzelne Themen priorisieren und anschlie\u00dfend Teams aufbauen bzw. Verantwortlichkeiten zuweisen und die Teams bis zur L\u00f6sung f\u00fchren. <\/li>\n<\/ol>\n\n

    Fortgeschrittene Probleml\u00f6sungskompetenz hat sich als Priorit\u00e4t f\u00fcr Mitarbeitende im Operations-Bereich auf allen Ebenen herauskristallisiert. Zu den grundlegenden F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Bearbeitung komplexer Probleme in einer Fertigungsorganisation erforderlich sind, geh\u00f6ren: <\/p>\n\n

    Priorit\u00e4ten setzen<\/h3>\n\n

    Den Fokus auf das Wesentliche zu verengen, das ein Problem l\u00f6st \u2013 Informationen, F\u00e4higkeiten, Probleml\u00f6sungsprozess \u2013, beschleunigt die F\u00e4higkeit, das akute Problem bzw. die unmittelbaren Kundenanforderungen zu adressieren.<\/p>\n\n

    Probleme in handhabbare Teile zerlegen<\/h3>\n\n

    Das Problem wirksam in Teilprobleme zu zerlegen und diese zun\u00e4chst einzeln zu l\u00f6sen, bevor sie zu einem Ganzen zusammengef\u00fchrt werden, reduziert die Komplexit\u00e4t.<\/p>\n\n

    Einen Prozess nutzen<\/h3>\n\n

    Das Arbeiten innerhalb eines gut verstandenen und definierten Probleml\u00f6sungsrahmens erh\u00f6ht die Objektivit\u00e4t und verk\u00fcrzt die Zeit bis zur L\u00f6sung. Dazu geh\u00f6rt die Nutzung eines gemeinsamen Ansatzes, einer gemeinsamen \u201eSprache\u201c und die sichtbare Anwendung strukturierten Probleml\u00f6sungsdenkens. <\/p>\n\n

    Daten sammeln<\/h3>\n\n

    Sind die ben\u00f6tigten Daten verf\u00fcgbar, und wo? Probleml\u00f6sende m\u00fcssen verschiedene Erhebungsmethoden einsetzen, relevante Daten identifizieren und das Rauschen in gro\u00dfen Datenmengen herausfiltern. <\/p>\n\n

    Kompetenz aufbauen<\/h3>\n\n

    Wiederholtes \u00dcben und die Anwendung wirksamer Probleml\u00f6sungsprozesse helfen, ein hohes Kompetenzniveau aufzubauen. Kompetenz wird gef\u00f6rdert, indem Erwartungen definiert werden (wie sieht \u201egut\u201c aus) und dies mit den F\u00e4higkeiten und Ergebnissen verglichen wird, w\u00e4hrend sie sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. <\/p>\n\n

    \u00dcber Kepner-Tregoe<\/h2>\n\n

    Software und Vorlagen l\u00f6sen keine Probleme. Menschen l\u00f6sen Probleme! <\/p>\n\n

    Welche Art von Menschen? Menschen, die neugierig sind, hervorragende Fragen stellen, Entscheidungen auf Basis von Fakten treffen und bef\u00e4higt sind, zu f\u00fchren. Sie bleiben unter Druck fokussiert und handeln selbstbewusst, um das zu tun, was getan werden muss. Solche Probleml\u00f6sungsleader finden Sie sowohl bei unseren Kunden als auch hier bei Kepner-Tregoe. Seit \u00fcber 65 Jahren bef\u00e4higt Kepner-Tregoe Tausende Unternehmen, Millionen von Problemen zu l\u00f6sen. Wenn wir f\u00fcr einen Hersteller Millionen einsparen, den IT-Service f\u00fcr eine B\u00f6rse wiederherstellen und Apollo 13 helfen konnten, aus dem All zur\u00fcckzukehren, k\u00f6nnen wir auch Ihrem Unternehmen helfen, erfolgreich zu sein. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Jeder in der Fertigung eingesetzte Roboter ersetzte in den USA laut einer im Jahr 2020 durchgef\u00fchrten Studie etwa 3,3 Arbeitskr\u00e4fte. Anhand von Daten aus den Jahren 1990 bis 2007 konnten die \u00d6konomen Daron Acemoglu vom MIT und Pascual Restrepo von der Boston University die Auswirkungen der Automatisierung auf die Erwerbsbev\u00f6lkerung quantifizieren. Der Trend beschleunigt sich. 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