TEXCOM - Text Based Competency-Profiling

Digitalkompetenz-Profiling führt zur Transparenz von Kompetenzlücken der Mitarbeiter

Systematische und ganzheitliche Identifikation zukünftig erforderlicher Digitalkompetenzen mittels KI und Text-Mining, sowie erforderlicher Entwicklungspfade zur Schließung bestehen-der Kompetenzlücken in technischen Bereichen in Kooperation mit dem HR-Bereich.

© Fraunhofer Austria Research GmbH
Kohl, L., Fuchs, B., Berndt, R., Valtiner, D., Ansari, F., & Schlund, S. (2021). Künstliche Intelligenz im Kompetenzmanagement. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 116(7-8), 534-537

Der Mangel an digitalem Know-How der Mitarbeiter wird als größte Barriere auf dem Weg zur Digitalisierung gesehen. Gleichzeitig verfolgen die meisten Unternehmen keine übergeordnete Strategie zur Erhöhung digitaler Kompetenzen. Ohne Abschätzung erforderlicher zukünftiger Digitalkompetenzen der Mitarbeiter in technischen Bereichen, sind zielgerichtete Entwicklungsmaßnahmen nicht möglich, was zu größer werdenden Kompetenzlücken im Unternehmen führt.

Die Infineon Technologies AG in Villach und Fraunhofer Austria nahmen diese Herausforderung an und konnten im Rahmen des Projektes TEXCOM aufschlussreiche Ergebnisse erzielen.

Im betrachteten Bereich des TEXCOM Projektes, der industriellen Instandhaltung, werden Daten bisher meist ausschließlich für die Zustandsüberwachung und die Dokumentation der Anlagenwartung herangezogen. Dabei enthalten diese, meist in unstrukturierter Form vorliegenden Daten viel mehr Informationen, beispielsweise über die im Rahmen von Wartungsarbeiten durchgeführten Tätigkeiten und die damit verbundenen erforderlichen Kompetenzen des Instandhaltungspersonals.

Lösungen

© Fraunhofer Austria Research GmbH
Kohl, L., Fuchs, B., Berndt, R., Valtiner, D., Ansari, F., & Schlund, S. (2021). Künstliche Intelligenz im Kompetenzmanagement. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 116(7-8), 534-537

Durch die im Rahmen TEXCOM Projekts entwickelten und angewendeten Text-Mining-Lösungsansätze können zielgerichtet Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert und für die Analyse und Entwicklung von Kompetenzanforderungen nutzbar gemacht werden.

 

Nutzen:

  • Transparenz über Kompetenzlücken der Mitarbeiter
  • Eingegrenzte zukünftige Kompetenzanforderungen auf Trendbasis
  • Geschaffene Planungsgrundlage für die Festlegung individueller Trainings
  • Geschaffene quantitative Aussagen zu Kompetenzbedarfen 

Einsatzbereiche

  • HR-Abteilungen, die ihre Personalplanung optimieren möchten und dafür auf Daten die in technischen Bereichen geneneriert werden zurückgreifen und nutzen.