Kohesio: Entdecken Sie EU-Projekte in Ihrer Region

Informationen zum Projekt
Beginn (Datum): 1 September 2021
Ende (Datum): 31 August 2023
Finanzierung
Fonds: Europäischer Sozialfonds (ESF)
Gesamtbudget: 1 118 155,00 €
EU-Beitrag: 447 260,50 € (40%)
Programm
Programmplanungszeitraum: 2014-2021
Verwaltungsbehörde: työ- ja elinkeinoministeriö, yritys- ja alueosaston rakennerahastot ja koheesiopolitiikka -ryhmä

Digitally – Verbesserung der digitalen Kompetenzen in der Maschinentechnik

Das Digitally-Projekt reagiert auf den Qualifikationsbedarf digitaler Lösungen in Maschinentechnologiesektoren durch Schulungen, die von neuen, lernergetriebenen X-Garage-Hybrid-Lernumgebungen durchgeführt werden, die das Nah- und Fernlernen im Projekt verbinden. X-Garage ist eine Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Lernenden, Bildungseinrichtungen, Unternehmen und Gemeinden und ein Treffpunkt für Qualifikationsbedarf und -angebot. Auch in traditionellen Sektoren wie Maschinentechnologie hat die COVID-19-Pandemie die Digitalisierung in Bezug auf Produkte, Produktentwicklung, Produktion und Wartung stärker in den Mittelpunkt gestellt. COVID hat die Einführung digitaler Lösungen für das Lebenszyklusmanagement von Industrieprodukten, auch in bestehenden Produkten, beschleunigt: Automatisierung, IoT-Lösungen oder VR-unterstützte Wartung. Diese Entwicklungen haben zu Qualifikationsdefiziten in diesem Sektor geführt. Im Rahmen des Projekts werden geringschwellige Schulungen in neuen hybriden Lernumgebungen durchgeführt, um die Qualifikationslücke von Uusimaa-Unternehmen abzubauen. Zielgruppe sind insbesondere diejenigen außerhalb des Arbeitsmarktes und Erwerbstätige, die neue Kompetenzen im digitalen Wandel der Technologie benötigen. Das Projekt wird die digitalen Kompetenzen von Maschinenbaustudenten verbessern und so den Abschluss und die Integration in den Arbeitsmarkt fördern, trotz der Herausforderungen, die sich aus dem Coronavirus ergeben. Auch Migranten im Bereich der Hochschulbildung im Technologiebereich wurden als zentrale Zielgruppe identifiziert. Die Schulungen des Projekts beziehen sich auf digitale Lösungen der Maschinentechnik wie Maschinenautomatisierung, Produktentwicklung, Produktion und mobile Robotik, Internet of Things (IoT) und künstliche Intelligenz (KI). Die Ausbildung in x-Garage Lernumgebungen verbessert die Fähigkeiten vor Ort, ist inspirierend, pragmatisch und inklusive. Eine positive Lernerfahrung schafft ein Interesse für den Lernenden, ihre Kompetenz zu erweitern, indem sie ihren Studienweg bis zum Hochschulabschluss fortsetzt. Das Projekt ermöglicht eine einfache Teilnahme an Zielgruppen, die sonst keine Ausbildung beantragen würden. Das Projekt berücksichtigt das Erreichen neuer Zielgruppen und damit die Verwirklichung von Gleichheit und Gleichheit. Das Projekt fördert die Mobilität der Arbeitskräfte und fördert die Weiterbildung, da die Nachfrage nach Arbeitskräften immer mehr wissensintensiver wird. Die Ziele des Projekts stehen im Einklang mit der EU-Strategie für den Ostseeraum, dem Regionalen Resilienzplan Uusimaa und dem Provincial Programme Uusimaa. Daten, Teilnehmerzahl, Berichterstattung in den sozialen Medien usw. Basierend auf Big Data wird ein Modell zur Vorhersage von Kompetenzen entwickelt, um das Schulungsangebot und die Kommunikation als kontinuierlichen Prozess zu entwickeln. Es schafft agile Schulungspaletten, die sich an die Nachfrage anpassen, um Zielgruppen dabei zu unterstützen, eine Beschäftigung zu finden und zu verbleiben, sowie Unternehmen, um auf die Herausforderungen der Zeit nach der Pandemie zu reagieren. Die Beschäftigungsmöglichkeiten werden erheblich verbessert, da die Ausbildungen den Arbeitsbedarf der Partnerunternehmen decken. 675 Personen werden bereits während des Projekts an der Ausbildung teilnehmen. Die vom Projekt erstellten Lehrmaterialien erreichen eine große Anzahl von Zielgruppen.Gender Equality wird sowohl bei der Projektdurchführung als auch in der Kommunikation berücksichtigt. Es gibt eine niedrige Startschwelle für die Ausbildung des Projekts, unabhängig von Geschlecht, Alter oder ethnischem Hintergrund.

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