26.04.2016

Mehr Diversität im Team: Jobs für Flüchtlinge

Diverse Teams sind in Unternehmen immer mehr gefragt. Die Berufsmesse chancen:reich soll der Vernetzung zwischen Betrieben und geflüchteten Menschen dienen.
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(c) Fotolia - LuckyImages: Diverse Teams sind auf dem Vormarsch

In Unternehmen ist Diversität zunehmend gefragt. Firmen, bei denen gleichermaßen Männer wie Frauen arbeiten, haben eine 15 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, finanziell überdurchschnittlich erfolgreich zu sei. Bei Firmen, die Menschen unterschiedlicher Ethnien beschäftigen, liegt die Wahrscheinlichkeit sogar bei 35 Prozent – das zeigt eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey.

Auch für österreichische Betriebe scheint es darum sinnvoll, ihre Teams in Hinblick auf Alter, Geschlecht, Herkunft und Erfahrungshintergrund immer breiter aufstellen. Dabei kann besonders das Potential nach Österreich geflüchteter Menschen genutzt werden. Das Arbeitsmarkt Service (AMS) erwartet im Jahr 2016 fluchtbedingt bis zu 30.000 Neuzugänge am Arbeitsmarkt.

Redaktionstipps

Vernetzung und Erfahrungsaustausch

Die Berufsmesse chancen:reich soll nun zwischen Unternehmen und geflüchteten Menschen vermitteln. Am 29. Juni werden im Wiener Museumsquartier 3000 arbeitssuchende Asylberechtigte und Vertreter von über 75 Betrieben erwartet, darunter etwa REWE, T-Mobile oder Semperit. Initiatoren der Veranstaltung sind Leo Widrich, Co-Founder von buffer.com und Unternehmensberaterin Stephanie Cox. Auf dem Programm stehen neben zahlreichen Angeboten zur Vernetzung auch Workshops zum Thema Jobbewerbung oder österreichisches Arbeitsrecht. Außerdem werden Personen, die nach Österreich geflüchtet sind und bereits am Arbeitsmarkt Fuß gefasst haben, von ihren Erfahrungen berichten.

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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