Um weltweit wettbewerbsfähig zu bleiben bzw. zu werden, setzen viele Unternehmen ihre Hoffnung auf künstliche Intelligenz. Der Softwareanbieter Augmentir hat sechs Performance-Hemmer identifiziert.
1. Uneinheitliche oder veraltete Arbeitsanweisungen
Mithilfe von generativen KI-Assistenten lassen sich Standard Operating Procedures (SOPs), Checklisten oder Smart Forms erstellen, die auf bestehendem Content aufbauen und so digitale Arbeitsanweisungen standardisieren und aktualisieren. Basierend auf der tatsächlichen Performance und durch Feedback werden Abläufe so stetig verbessert und die neuesten Anleitungen stehen allen im Team jederzeit zur Verfügung.
2. Mangelnder Überblick bei Skills
Um Arbeitsaufträge optimal auf die Mitarbeitenden zu verteilen, können Vorgesetzte auf ‚digitales Skill Management‘ zurückgreifen. Hierbei werden Fähigkeiten, Ausbildungen und Bescheinigungen aller Teamkolleginnen und -kollegen erfasst und den Vorgesetzten bereitsgestellt. KI-gestützte Connected-Worker-Lösungen sind außerdem in der Lage, auf dieser Basis Arbeitsanweisungen zu personalisieren. So erhalten weniger Erfahrene im Job alle Details, die sie für eine Aufgabe benötigen, während Routinierte nur die nötigsten Schritte abhaken.
3. Reaktive Problemlösung
Digitale Tools ermöglichen eine granulare Prozessdatenerfassung und beugen damit dem ‚Feuerwehr-Prinzip‘, bei dem Probleme erst angegangen werden, wenn sie bereits passiert sind, vor. Zeichnen sich Trends und Anomalien ab, werden die zuständigen Schichtführer oder Teamleiter automatisch benachrichtigt, selbst über Schichten und Standorte hinweg. Zugleich erhalten sie eine detaillierte Fehleranalyse – nebst Vorschlägen, wie sich proaktiv gegensteuern lässt.
4. Getrennte Systeme und Informationssilos
Auch bei breit verstreuten und ggf. unsortierten Informationen können Connected-Worker-Plattformen helfen, da sie die Möglichkeit bieten, Arbeitsanweisungen, Schulungsunterlagen, Skill Management und Analytics zentral zu bündeln. Abhängig von ihren Zugangsberechtigungen können so alle Mitarbeitenden auf dieselbe Informationsbasis zurückgreifen. Dabei eignen sich vor allem Lösungen, die die nahtlose Integration mit MES-, ERP-, QMS- und LMS-Systemen ermöglichen.
5. Geringes Engagement oder mangelndes Verantwortungsbewusstsein
In der Praxis hat sich gezeigt, dass das Gefühl, einen Beitrag leisten zu können, die Gelegenheit, konkretes Feedback zu geben, und die Möglichkeit, sich weiterzuentwickeln, zu erhöhter Motivation und verbesserter Perfomance der Mitarbeitenden führt. Personalisierte digitale Arbeitsanweisungen, integrierte Feedbackschleifen und Microlearning fordern und fördern hier im gleichen Maße.
6. Hohe Fluktuation und Schulungsaufwand
Ein weiterer Vorteil von KI-basierten Connected-Worker-Lösungen zeigt sich bei der Einarbeitung neuer Mitarbeitenden. Statt langem Onboarding fernab der Maschine führen sie Neulinge am Arbeitsplatz Schritt für Schritt in alle Handgriffe ein. Bei Unklarheiten steht vertiefendes Material in Videos, als Bild oder Text zur Verfügung und verkürzt damit die Einarbeitungszeit um bis zu 80%.
Fazit
In Industriebetrieben leidet die Produktivität häufig durch uneinheitliche Anweisungen, mangelnde Transparenz, einen ständigen Krisenmodus oder Informationssilos. KI-Assistenten und -Agenten können mit punktgenauer Unterstützung für klare, auf den Einzelnen zugeschnittene Arbeitsanleitungen sorgen, Motivation fördern sowie routinierte Kräfte und Vorgesetzte entlasten. Dadurch sparen sie viel Zeit bei Fehlerbehebung, Analysen oder der Erstellung von Trainings und SOPs.
