In einer komplexeren Arbeitswelt, in der Maschinen einfache Prozesse übernehmen, zahlreiche Datenquellen beachtet und abteilungsübergreifende Ziele wie Nachhaltigkeit und Energieeffizienz erfüllt werden müssen, steigt die Anforderung an das abstrakte und problemlöseorientierte Denken der Mitarbeiter. Eine Herausforderung, der sich auch Ingenieure stellen müssen.
Es ist nicht gesagt, dass jeder Arbeitsplatz komplexer, anspruchsvoller und – damit irgendwie auch immer – schwieriger wird. Das WEF beschreibt es so:
„(...) es ist anzunehmen, dass das Lösen komplexer Probleme in den Branchen weniger relevant wird, die bereits heute sehr technisch sind – etwa Infrastruktur und Energie. Automation führt hier dazu, dass Maschinen einen Teil der komplexen Aufgaben übernehmen.“
Technologien, Automation und rechenstarke Analysesoftwares führen demnach zwar zu einer komplexeren Bedienung der Maschinen, sie unterstützen jedoch auch und helfen dabei, Antworten zu finden und Kapazitäten für andere Aufgaben freizumachen. Zum Beispiel für die Lösung größerer Herausforderungen, wie die der Nachhaltigkeit und der Energieeffizienz.
Soft Skill für Nachhaltigkeit und Effizienz
Diese umfassenden Aufgaben können nur gemeinsam gelöst werden. Allem voran ist dafür eine gute Kommunikation innerhalb Ihres Teams wichtig. Ebenso wie die Fähigkeit, die Ursache von komplexen Fehlern oder ineffizienten Aspekten bei der Entwicklung zu identifizieren, Strategien zu entwickeln und damit Korrekturen vorzunehmen.
Das lässt sich am Beispiel Instandhaltung schön veranschaulichen:
Damit Ihre Maschinen lange halten und dauerhaft effizient arbeiten, muss Ihre Instandhaltung entsprechend gut sein. Doch was ist „gut“? Und woher wissen Sie, dass Sie „gut“ erreicht haben? Antworten auf diese Fragen erhalten Sie, wenn Sie Ziele festlegen und Ihre Kennzahlen daraufhin analysieren. Gute Ziele sind dabei realistisch, erreichbar, konkret und zeitlich definiert – um sie zu formulieren ist abstraktes Denken ebenso wichtig wie praktisches Know-how. Ein gutes Ziel ist also beispielsweise:
Wir wollen den Energieverbrauch innerhalb eines Jahres um 10 Prozent senken.
Haben Sie es geschafft ein gutes Ziel zu definieren, kommt die eigentliche Aufgabe: Wie gelingt Ihnen das? Hier müssen Sie und Ihre Ingenieurskollegen auf Ihre Fähigkeit Probleme zu lösen zurückgreifen.
Flexibel im Denken, kompetent im Umgang mit Daten
Methoden der Problemlösung sind etwa die Ursachenanalyse (Root Cause Analysis - IDC Industrial Review Ed. Fall 2016), bei der so lange Symptome hinterfragt werden, bis die Ursache des Problems erkannt wird. Hier ein Beispiel in Bezug auf nachhaltige Wartung und Instandhaltung:
F: Warum läuft meine Maschine unruhig?
A: Weil das Verdrehspiel der Kupplung größer geworden ist.
F: Warum ist das Verdrehspiel der Kupplung größer geworden?
A: Weil eine Alterung der elastischen Elemente eingetreten ist.
F: Warum ist eine Alterung der elastischen Elemente eingetreten?
A: Weil das Wartungsintervall überschritten wurde.
F: Warum wurde das Wartungsintervall überschritten?
A: Weil kein Indikator für den Austausch der elastischen Elemente erkannt wurde.
Dieses Beispiel zeigt, wie auch das Visualisieren von Ursache und Wirkung hilft, die richtigen Ansatzpunkte für Lösungsmaßnahmen zu finden. Technologie kann Ihnen hier wieder ein wertvoller Helfer sein: Sensoren, dynamische Arbeitspläne und Wartungshefte mit Analysesoftwares helfen, Schwachstellen im System zu identifizieren und konkrete Gegenmaßnahmen einzuleiten.
Um Technologien effektiv einsetzen zu können, ist es hilfreich, in und mit Daten zu denken und zu arbeiten. Wer hierüber mehr lesen möchte, dem sei das Paper des Institutes for the Future für die Universität Phoenix empfohlen.
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