Wissenspower für die Industrie der Zukunft Intelligenter Wissenstransfer im Maschinenbau

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Wenn Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort landen, entsteht aus Erfahrung messbarer Fortschritt. Der Maschinenbau entdeckt das Wissen neu – digital, intelligent, zukunftsweisend.

Die zunehmende Vielschichtigkeit moderner Technologien und Produkte stellt Maschinenbau-Unternehmen vor die große Herausforderung, ihr Wissenskapital strategisch zu verwalten und nachhaltig zu bewahren. Dabei reicht es jedoch nicht aus, vorhandenes Know-how lediglich zu erhalten. Das gesammelte Wissen und die darin liegende Expertise müssen auch einfach, schnell und effizient geteilt werden können. Dies wird exemplarisch bei sogenannten Produkt-Service-Systemen deutlich. Da bei diesen physische Produkten mit digitalen Dienstleistungen kombiniert werden, spielt ein umfassendes Wissen über Einsatz und Wartung der einzelnen Komponenten eine entscheidende Rolle.
 Die stetig wachsende Komplexität und der hohe Wissensgehalt heutiger Produkte und Dienstleistungen erfordern von den Beschäftigten ein immer fundierteres Fachwissen. Dieses spezialisierte Know-how lässt sich in der Regel nur durch praktische Erfahrungen und systematische Weiterbildungsmaßnahmen erwerben.
 Als zusätzliche Schwierigkeit erweist sich die räumliche Verteilung der Arbeitsgruppen. Wenn Unternehmen international tätig sind, stehen ihre Angestellten vor der Aufgabe, trotz unterschiedlicher Zeitzonen, kultureller Hintergründe und Sprachbarrieren produktiv zusammenzuarbeiten. Deshalb wird ein strukturierter und zentral koordinierter Wissensaustausch unverzichtbar. Hinzu kommt der demographische Wandel und der damit einhergehende Mangel an qualifizierten Fachkräften, der diese Herausforderung zusätzlich verschärft.

Wissenstransfer als strukturiertes Kreislaufkonzept

Der Prozess eines systematischen Wissenstransfers sorgt dafür, dass wissensbasierte Expertise nicht nur einmalig weitergegeben, sondern kontinuierlich erweitert und verbessert wird. Dieser Kreislauf folgt einer klaren Struktur, die maßgeblich von vier Hauptschritten geprägt wird.

 1. Systematische Erschließung und Konsolidierung
In Unternehmen existieren unterschiedlichste Quellen gesammelten Wissens – angefangen bei dem Fachwissen einzelner Experten über kollektives Wissen bis hin zu elektronischen Datenbeständen, Wissensportalen und digitalen Archivlösungen. Für eine erfolgreiche Nutzung dieser Ressourcen ist deren zentrale Zusammenführung zwingend erforderlich. Ein Knowledge Hub fungiert hierbei als zentrale Plattform, welche alle existierenden Informationen sammelt, konsolidiert und jederzeit zur Verfügung stellt. Dadurch wird verhindert, dass Wissen in isolierten Datensilos verloren geht.

 2. Aufbereitung und Freigabe
Gesammeltes Wissen muss nicht nur jederzeit verfügbar, sondern auch für Dritte verständlich sein. Um dies zu gewährleisten, sind deshalb eine professionelle Datenaufbereitung im Vorfeld sowie deren kontinuierliche Pflege erforderlich. In großen Betrieben sind Redaktionsteams, in kleineren Unternehmen Experten-Teams dafür verantwortlich, das aggregierte Wissen aus ihrem Fachbereich zusammenzutragen, Inhalte klar und anwendungsorientiert zu strukturieren, auf Aktualität zu prüfen und in einem nutzerfreundlichen Format bereitzustellen.

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3. Bereitstellung und Zugänglichkeit
Der unkomplizierte Zugriff auf Daten und Informationen mittels intelligenter Suchfunktionen, eines effizienten Rollen- und Rechtesystems sowie der Integration in bestehende Systeme ist ein wichtiger Erfolgsfaktor.

4. Einsatz neuer Technologien
Moderne, etwa auf Artificial Intelligence (AI) basierende Tools, sind nicht nur in der Lage, Wissen zu organisieren, sondern auch Verbindungen zwischen verschiedenen Informationsquellen herzustellen. Knowledge-Graphen können Wissensbausteine logisch verknüpfen und inhärente Kontexte visualisieren. Sie ermöglichen eine skalierbare und dynamische Nutzung, da Änderungen an zentralen Stellen automatisch auf alle verknüpften Inhalte übertragen werden.
Auf diese Weise bleiben Informationen stets konsistent und aktuell. Insbesondere Generative AI ist ein mächtiges Wissensmanagement-Werkzeug, das unstrukturierte Daten aus E-Mails, Chats oder Meetingnotizen automatisch in strukturierte Wissensartikel umwandelt und dadurch deren Auffindbarkeit massiv erleichtert.

Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung

Für eine erfolgreiche Implementierung von Wissenstransfersystemen ist es erforderlich, dass die Mitarbeitenden von Beginn an umfassend eingebunden werden. Schulungen, Leitfäden und eine offene Unternehmenskultur fördern die Akzeptanz innerhalb der Belegschaft und stellen sicher, dass diese die Bedeutung von Wissensmanagement versteht und weiß, wie relevante Informationen strukturiert erfasst und weitergegeben werden. Zudem sollten Unternehmen Anreize schaffen, um die aktive Teilnahme am Wissensaustausch zu fördern.

So können etwa Like-, Kommentar- oder Ranking-Funktionen innerhalb der Wissensmanagement-Lösung die Mitarbeitenden dazu anregen, Wissen aktiv zu teilen. Darüber hinaus können (pro-)aktive Beiträge zum Wissenstransfer durch eine offene Anerkennungs- und Belohnungskultur gefördert werden. Bestenfalls erfolgt der Einstieg in Form eines kleinen Pilotprojekts in einer Abteilung oder einem bestimmten Bereich. Dies ermöglicht es, das System im kleinen Maßstab zu testen, erste Erfahrungen zu sammeln und notwendige Anpassungen vorzunehmen, bevor ein flächendeckendes Rollout erfolgt.

AI und Automatisierung als Schlüssel für den Wissenstransfer der Zukunft im Maschinenbau

Artificial Intelligence ist bereits auf dem besten Weg, das Wissensmanagement von Grund auf zu revolutionieren. Insbesondere GenAI hat das Potenzial, Wissenstransferprozesse zu automatisieren und Daten effizient zu verarbeiten. Diese Fähigkeiten sind besonders für Maschinenbau-Unternehmen von besonderem Wert, die über große Mengen unstrukturierter Daten verfügen – etwa in Form von E-Mails, Chatprotokollen oder technischen Dokumentationen. Knowledge Graphen spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie Beziehungen zwischen Begriffen klar visualisieren und dynamisch anpassen. Dies fördert sowohl Skalierbarkeit als auch Flexibilität in der Datenverarbeitung. Die intelligente Kombination moderner Technologien ermöglicht es, Daten effizient zu ordnen und Wissen für Mitarbeitende – unabhängig von ihrem Erfahrungshorizont – zugänglich zu machen.

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Innovationskraft nachhaltig bewahren

Die Einführung intelligenter Wissenstransfersysteme stellt für Maschinenbau-Unternehmen weit mehr als nur eine organisatorische Aufgabe dar – sie ist ein strategischer Wettbewerbsvorteil und entscheidend für den langfristigen Unternehmenserfolg. Unternehmen, die auf eine systematische Sicherung und Weitergabe von Wissen setzen, können nicht nur Fluktuationskosten senken und die Produktivität steigern, sondern auch ihre Innovationskraft nachhaltig bewahren.

Darüber hinaus wird auch das Know-how der Mitarbeitenden dauerhaft gesichert und dokumentiert. Damit die Implementierung eines solchen Systems jedoch gelingt, braucht es eine durchdachte Strategie, technologische Investitionen und die Bereitschaft, eine wissensorientierte Unternehmenskultur zu etablieren. Durch den Einsatz moderner AI-Technologien lässt sich dieser Prozess erheblich vereinfachen, so dass sich Maschinenbau-Unternehmen einfacher und schneller für eine erfolgreiche Zukunft wappnen können.

Alexander Firyn ist Head of Product Management der Empolis Information Management GmbH.