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Hartmut Hirsch-Kreinsen, Peter Ittermann, Jonathan Niehaus (Ed.)

Digitalisierung industrieller Arbeit

Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen

2. Edition 2018, ISBN print: 978-3-8487-4034-5, ISBN online: 978-3-8452-8334-0, https://doi.org/10.5771/9783845283340

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Digitalisierung industrieller Arbeit Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen Hirsch-Kreinsen | Ittermann | Niehaus [Hrsg.] i i stri ll r r it Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen irsc - r i s | Itt r | i s [ rs .] 2., aktualisierte und erweiterte Auflage Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen 2., aktualisierte und erweiterte Auflage Digitalisierung industrieller Arbeit Hartmut Hirsch-Kreinsen | Peter Ittermann Jonathan Niehaus [Hrsg.] BUT_Hirsch-Kreinsen_4034-5.indd 3 10.01.18 09:58 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. ISBN 978-3-8487-4034-5 (Print) ISBN 978-3-8452-8334-0 (ePDF) edition sigma in der Nomos Verlagsgesellschaft 2. Auflage 2018 © Nomos Verlagsgesellschaft, Baden-Baden 2018. Gedruckt in Deutschland. Alle Rechte, auch die des Nachdrucks von Auszügen, der fotomechanischen Wiedergabe und der Übersetzung, vorbehalten. Gedruckt auf alterungsbeständigem Papier. BUT_Hirsch-Kreinsen_4034-5.indd 4 10.01.18 09:58 Vorwort zur 2. Auflage Seit der ersten Auflage dieses Buches sind inzwischen über zwei Jahre vergangen. Angesichts der intensiven arbeits- und gesellschaftspolitischen Debatte über die Frage, welche Konsequenzen die Digitalisierung und Industrie 4.0 für Arbeit haben, fand die erste Auflage über den sozialwissenschaftlichen Bereich hinaus ein erfreuliches Interesse. Die Kritik war insgesamt positiv, hin und wieder wurden aber auch zu Recht fehlende Themen und Fragestellungen angemahnt. Diese Situation veranlasste den Nomos-Verlag (als der Nachfolgeverlag der edition sigma, bei der die erste Auflage erschienen war), mit der Anfrage an uns heranzutreten, ob wir eine zweite Auflage für sinnvoll halten. Da sich auch unsere eigenen Erkenntnisse über den absehbaren Wandel von Arbeit in den letzten Jahren weiterentwickelt haben, stimmten wir dem Vorschlag erfreut zu. Hiermit legen wir nun eine zweite aktualisierte und erweiterte Auflage des Buches Digitalisierung industrieller Arbeit vor. Die Autorinnen und Autoren der ersten Auflage erklärten sich überwiegend bereit, kurzfristig ihre Beiträge zu aktualisieren und dem neuen Stand der Forschung anzupassen. Darüber hinaus haben wir für einige in der ersten Auflage fehlende Themen neue Beiträge gewinnen können und zentrale Erkenntnisse in einem Fazit bilanziert. Wir möchten uns auch diesmal bei allen Autorinnen und Autoren für die unproblematische und fruchtbare Zusammenarbeit bedanken. Darüber hinaus danken wir Miriam Funk und Doreen Fischer für die redaktionelle Bearbeitung der Beiträge. Vor allem sei aber dem Nomos-Verlag, insbesondere Dr. Sandra Frey, für das Interesse an diesem Sammelband gedankt. Die Buchpublikation steht im Kontext eines von der DFG geförderten Forschungsprojektes mit dem Titel „Wandel von Produktionsarbeit: Industrie 4.0“ (Förderkennzeichen Hi 747/11-1), das am Forschungsgebiet Industrie- und Arbeitsforschung an der TU Dortmund seit Herbst 2015 bearbeitet wird. Dortmund, im Juni 2017 Die Herausgeber Vorwort Gegenstand des vorliegenden Bandes ist die Frage, welche Konsequenzen die schnelle Verbreitung digitaler Technologien und die Vernetzung „intelligenter“ Produktionssysteme für die Arbeitswelt haben. Aufgegriffen wird damit besonders die deutsche Debatte um Industrie 4.0 und der damit verbundene Fokus auf die Entwicklung von Industriearbeit. Dabei soll es keineswegs nur um die Frage gehen, wie sich die Arbeitsformen und Qualifikationen auf dem Shop Floor ver- ändern. Vielmehr ist davon auszugehen, dass neben direkt herstellenden Arbeiten auch der weite Bereich produktionsnaher Dienste, Verwaltungstätigkeiten sowie insbesondere Engineeringtätigkeiten und Forschungs- und Entwicklungsaufgaben in Industrieunternehmen von Industrie 4.0 betroffen sein werden. Hauptziel der vorliegenden Publikation ist es, den gegenwärtigen sozialwissenschaftlichen und arbeitswissenschaftlichen Wissenstand über die Entwicklungsperspektiven von Industriearbeit unter den Bedingungen des Einsatzes digitalisierter Produktionstechniken zusammenzutragen. Unsere Absicht ist also, den Horizont der bislang zwar sehr intensiven, jedoch vielfach sehr technologisch orientierten Debatte über Industrie 4.0 deutlich zu erweitern, indem wir den Blick auf die bislang vorliegenden Befunde der sozial- und arbeitswissenschaftlichen Forschung richten. Darüber hinaus ist es ein Anliegen dieses Sammelbandes, auch die mögliche Reichweite, die Konsequenzen und vor allem die verschiedenen Gestaltungsoptionen von Arbeit bei der fortschreitenden Digitalisierung systematisch einzuschätzen. Die grundlegende These dieser Buchpublikation ist, dass die neuen Technologien bestimmte Arbeitsformen keineswegs deterministisch nach sich ziehen, sondern ein Spektrum von Gestaltungsalternativen für Arbeit eröffnen. Als ein wesentlicher analytischer Ansatz, die Gestaltungsmöglichkeiten von Arbeit systematisch auszuloten, wird dabei das Konzept des sozio-technischen Systems angesehen. Gedankt sei an dieser Stelle allen Autorinnen und Autoren für die pragmatische und fruchtbare Zusammenarbeit bei der Erstellung und Bearbeitung der Manuskripte. Nicht zuletzt die schnelle und vorbehaltlose Bereitschaft, das Manuskript innerhalb eines relativ knappen Zeitplans zu schreiben, war für eine aktuelle Buchpublikation von großer Bedeutung. Des Weiteren danken wir Jörg Abel für wertvolle inhaltliche Hinweise und Miriam Funk für redaktionelle Arbeiten an den Beiträgen. Zudem sei auch dem Verleger Rainer Bohn und der edition sigma für ihr Interesse an dieser Thematik und der vorliegenden Veröffentlichung ausdrücklich gedankt. Dortmund, im Mai 2015 Die Herausgeber Inhalt Vorwort zur 2. Auflage 5 Vorwort 7 Hartmut Hirsch-Kreinsen Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 13 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. Forschungsstand und Trendbestimmungen 33 Anwendungsfelder und EinsatzbereicheTeil I: Lars Windelband, Bernd Dworschak Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0. Anwendungsszenarien Instandhaltung und Leichtbaurobotik 63 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 81 Rolf Franken, Swetlana Franken Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 99 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 121 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 143 Herausforderungen und Alternativen der Arbeitsgestaltung Teil II: Daniela Ahrens, Georg Spöttl Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 175 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 195 Gudela Grote Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in Industrie 4.0 215 Gerrit Hornung, Kai Hofmann Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 233 Ulf Ortmann Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 257 Entwicklungsperspektiven und GesellschaftspolitikTeil III: Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Industrie 4.0 und Erfahrung – das unterschätzte Innovations- und Gestaltungspotenzial der Beschäftigten im Maschinen- und Automobilbau 275 Thomas Haipeter Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung – auf dem Weg zur Mitbestimmung 4.0? 303 Peter Brödner Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 323 10 Inhalt Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze Zurück in die Zukunft? Ein kritischer Blick auf die Diskussion zur Industrie 4.0 347 Klaus Dörre Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 365 Hartmut Hirsch-Kreinsen, Peter Ittermann, Jonathan Niehaus Fazit: Konturen eines Leitbildes digitaler Industriearbeit 383 Zu den Autorinnen und Autoren 397 Register 403 Inhalt 11 Hartmut Hirsch-Kreinsen Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit Technologieschub: Digitalisierung Im Mainstream der aktuellen Diskussion über die Entwicklungs- und Anwendungsmöglichkeiten der Informationstechnologie wird davon ausgegangen, dass gegenwärtig ein ausgesprochener technologischer Entwicklungsschub stattfinde. Er öffne bislang völlig neue und unbekannte technologische Nutzungspotenziale mit geradezu disruptiven sozialen und ökonomischen Folgen (Avant 2014). Es wird danach ein neues Zeitalter erkennbar, das in der internationalen Debatte als „The second machine age“ (Brynjolfsson/McAfee 2014) oder die „Third Industrial Revolution“ (Rifkin 2011; Markillie 2012), im deutschen Sprachraum als „4. Industrielle Revolution“ bzw. „Industrie 4.0“ (Forschungsunion/acatech 2013) bezeichnet wird. Oder es wird gar eine neue Gesellschaftsformation ausgerufen. So werden einerseits Prognosen über einen aufkommenden „Post-Kapitalismus“ formuliert (z.B. Mason 2015). Andererseits findet sich eine ganze Reihe von Autoren, die eine Entwicklung hin zu einem neuen „digitalen Kapitalismus“ prognostizieren (z.B. Betancourt 2016). In diesem Sinne kann die fortschreitende Digitalisierung ökonomischer und sozialer Prozesse geradezu als „Megatrend“ der zukünftigen gesellschaftlichen Entwicklung charakterisiert werden. Ohne Frage weist diese Debatte alle Merkmale eines „Hypes“ auf. Es werden spektakuläre Veränderungen und Entwicklungsperspektiven prognostiziert und in der Fachöffentlichkeit, in der Politik und weit darüber hinaus wird häufig keinem anderen Thema mehr eine so bedeutende Rolle für die zukünftige gesellschaftliche und ökonomische Entwicklung eingeräumt. Es ist nicht übertrieben festzuhalten, dass die Digitalisierungsdebatte gesellschaftspolitisch gesehen in weiten Zügen einen ausgeprägten technikoptimistischen, ja durchaus technikutopischen Charakter aufweist (vgl. Pfeiffer 2017; Hirsch-Kreinsen 2016 a; der Beitrag von Broedner in diesem Band).1 Mit dem Begriff der Tech- 1. 1 So lässt sich aus einer diskursanalytischen Perspektive die Dynamik dieser Debatte vor allem mit einer einheitlichen semantischen Architektur des Technologieversprechens erklären, die durch Generalisierung und Dekontextualisierung ein hohes Maß an Anschlussfähigkeit ermöglicht. Daran orientieren sich Erwartungen und zunehmend aufeinander abgestimmtes Handeln unterschiedlichster Akteure. Letztlich verschaffen sich aber auch zunehmend kritische Positionen Gehör und betonen soziale Risiken, Grenzen der Umsetzbarkeit sowie negative gesellnikutopie wird dabei der Zukunftsentwurf einer „besseren“ Gesellschaft angesprochen, der einen engen Technologiebezug aufweist. Insofern erlebt Technikutopie derzeit als „Form der sozialen Konstruktion von Zukunft“ eine neue Blütezeit, die etwa mit der Ära der 1950er und 1960er Jahre mit ihrem Fokus auf die neuen Möglichkeiten der Raumfahrt und den Potenzialen der Atomenergie vergleichbar ist (Dickel/Schrape 2015). Greifbar wurde dies vor allem auch am wissenschaftlichen und politischen Diskurs über die aufkommende Wissens- bzw. Informationsgesellschaft. Genereller formuliert, die schnelle Entwicklung von „High-Tech“ offeriert ganz offensichtlich wachsende und für viele Beteiligte plausible Lösungswahrscheinlichkeiten für drängende gesellschaftliche Probleme (Segal 2005). Resümiert man die Debatte genauer, so finden sich aber jenseits aller rhetorischen Übertreibungen durchaus überzeugende Argumente dafür, dass gegenwärtig ein technologischer Entwicklungsschub Platz greift, dessen strukturelle Konsequenzen bislang kaum absehbar sind. Ausgangspunkt hierbei ist die Annahme, dass die Entwicklung digitaler Technologien ein Stadium erreicht hat, das eine völlig neue Qualität ihrer Anwendung eröffne. Zur Begründung für diese neue Qualität technologischer Entwicklung mit deutlich erweiterten Anwendungspotenzialen und strukturverändernden Konsequenzen wird in der Literatur nahezu unisono auf die schnelle technologische Entwicklung der letzten Jahre verwiesen (z.B. in unterschiedlicher Perspektive: Geisberger/Broy 2012; Avant 2014; Evangelista et al. 2014). In instruktiver Weise bringen Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee die neue Entwicklung auf den Punkt. Sie verweisen darauf, dass die Leistungsfähigkeit der Hardware in den letzten Jahren ebenso dramatisch gestiegen sei, wie ihre Kosten gefallen sind; die digitalen Technologien hätten nach vielen Jahren ihrer Entwicklung endlich ihre „full force“ erreicht (Brynjolfsson/McAfee 2014, S. 9). Dabei können zwei Phasen der Digitalisierung unterschieden werden: In einer ersten Phase hat sich dieser Prozess seit spätestens dem Ende der 1990er Jahre schon in jenen Wirtschaftsbereichen durchgesetzt, wo Produktion, Konsumtion und Kommunikation unmittelbar auf immateriellen Transaktionen und der Nutzung von Daten und Informationen basieren. Zu nennen sind hier Dienstleistungssektoren wie die Musikherstellung und -distribution, das Verlags- und Zeitschriftenwesen oder auch Finanzdienstleistungen, deren Digitalisierung weitreichende Strukturveränderungen einzelner Geschäftsmodelle wie aber auch von Firmen- und Branchenstrukturen nach sich gezogen hat (Zuboff 2010; Brynjolfsson/McAfee 2014). Hinzu kommt der dramatische Wandel von schaftliche Konsequenzen, sodass es nicht unwahrscheinlich ist, dass der Industrie-4.0-Diskurs in absehbarer Zeit den abnehmenden Verlauf eines typischen technologischen „Hype cycle“ nehmen wird (vgl. Hirsch-Kreinsen 2016 a). 14 Hartmut Hirsch-Kreinsen mediengestützten Kommunikationsprozessen durch die Entwicklung der bekannten extrem leistungsfähigen Smartphones und Tabletcomputer seit der ersten Dekade der 2000er. Gegenwärtig kann von einer zweiten Phase der Digitalisierung gesprochen werden, die sich auf die Verknüpfung der Digitalisierung mit physischen Gegenständen unterschiedlichster Art richtet. Shoshana Zuboff bezeichnet diese Entwicklung als „second-wave-mutation“ des technologischen und damit verbundenen sozio-ökonomischen Wandels (Zuboff 2010, S. 8). In einer primär technologischen Perspektive wird dieser Zusammenhang seit dem Ende der 1990er Jahre unter dem Schlagwort „Internet der Dinge“ thematisiert (Ashton 2009).2 Dabei handelt es sich um das informationstechnologische Zusammenspiel von physischen Systemen mit eingebetteter Software und globalen Datennetzen. Konkret wird in diesem Kontext auch von cyber-physischen Systemen (CPS) gesprochen, die als „intelligente“ Geräte, Verkehrsmittel, Maschinen wie aber auch Logistik-, Koordinations- und Managementprozesse vernetzen und autonom steuern (z.B. Geisberger/Broy 2012). Ein Themenschwerpunkt dieser aktuellen Debatte ist die Digitalisierung der industriellen Produktion bzw. der industrielle Einsatz von CPS, die in Deutschland von Informatikern, Ingenieurwissenschaftlern, einflussreichen Wirtschaftsverbänden, technologieintensiven Unternehmen der Elektro- und Maschinenbauindustrie sowie der Politik vorangetrieben und unter dem eingängigen Label „Industrie 4.0“ propagiert wird (Forschungsunion/acatech 2013). Einerseits wird damit an seit langer Zeit diskutierte und auch teilweise realisierte Produktionskonzepte auf der Basis einer fortschreitenden integrierten Nutzung von Datenbeständen zur Planung, Steuerung und Überwachung der Produktion angeknüpft (z.B. Westkämper et al. 2013); besondere Prominenz erlangte schon in den 1980er Jahren das Konzept des Computer Integrated Manufacturing (CIM) (Harrington 1973; Scheer 1987; Hirsch-Kreinsen et al. 1990). Andererseits wird betont, dass das Konzept Industrie 4.0 im Vergleich zu den vorangegangenen Ansätzen auf eine neue Qualität der industriellen Nutzung digitaler Technologien ziele. Durch eine hoch flexible Vernetzung der virtuellen Datenebene mit realen Fabrikabläufen eröffnen sich grundlegend neue Potenziale für die Planung, die Steuerung und die Organisation von Wertschöpfungsprozessen, die Entwicklung völlig neuer Produkte und den Aufbau internetbasierter Geschäftsmodelle (z.B. Broy 2010; Forschungsunion/acatech 2013; Bauernhansel et al. 2014). 2 Verschiedentlich findet hier auch der Begriff der „Ambient Intelligence“ für dieses Konzept einer intelligenten Vernetzung verschiedenster Handlungsbereiche und der hier genutzten Gegenstände Verwendung; weitere, in eine ähnliche Richtung weisende Begriffe sind „Ubiquitous Computing“ und „Pervasive Computing“ (z.B. Fleisch/Mattern 2005). Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 15 Wie angedeutet, gehen daher unisono alle Autoren davon aus, dass mit der Diffusion und Realisation von Industrie-4.0-Systemen wie auch generell mit der fortschreitenden Digitalisierung sozialer und wirtschaftlicher Prozesse längerfristig nachhaltige und in ihren Konsequenzen bislang nicht absehbare Wandlungsprozesse sozio-ökonomischer Strukturen verbunden sein werden. Unter dem Begriff Digitalisierung soll daher generell im Folgenden der Prozess des sozio-ökonomischen Wandels verstanden werden, der durch Einführung digitaler Technologien, darauf aufbauender Anwendungssysteme und vor allem ihrer Vernetzung angestoßen wird.3 Eine zentrale Dimension dieses Wandlungsprozesses betrifft dabei die Sphäre der Arbeit, insbesondere auch von Industriearbeit, die im Fokus der vorliegenden Buchpublikation steht. Zum Wandel von Arbeit: Herausforderungen und Perspektiven Obgleich der Industrie-4.0-Diskurs anfangs ausgesprochen informationstechnisch orientiert war, spielt in seinem Kontext die Frage, welche Konsequenzen der Einsatz digitaler Technologien für Arbeit haben wird, eine zunehmend wichtigere Rolle. So werden auf der arbeits- und gesellschaftspolitischen Ebene seit Längerem unter dem Label „Arbeit 4.0“ Gestaltungspotenziale und neue Regulationserfordernisse digitalisierter Arbeit kritisch diskutiert (z.B. BMAS 2017). Auch findet diese Thematik verstärkt in die industrie- und arbeitssoziologische Forschung Eingang und ist Gegenstand einer wachsenden Zahl von einschlägigen Publikationen (z.B. Windelband 2014; Pfeiffer 2015; Hirsch- Kreinsen 2016 b; Ittermann et al. 2016). Allerdings liegen bislang nur wenige valide Forschungsergebnisse über die Konsequenzen von Industrie 4.0 für Arbeit vor. Zudem sind die vorliegenden Befunde teilweise sehr widersprüchlich und lassen daher kaum eindeutige Prognosen über die Entwicklungsperspektiven von Arbeit insbesondere im industriellen Sektor zu. Generell lässt sich allerdings festhalten, dass mit Industrie 4.0 das „alte“ Thema der sozialwissenschaftlichen Arbeitsforschung, nämlich die Frage nach dem Verhältnis von Technik und Arbeit eine überraschende Renaissance erfahren hat. Über Jahre hinweg war dieses Forschungsthema, das bis weit in die 1980er Jahre hinein wissenschaftlich wie auch gesellschaftpolitisch eine hohe Prominenz aufgewiesen hat, nahezu in Vergessenheit geraten. Mehr noch, die Frage nach der Arbeit der Zukunft trifft in der Öffentlichkeit auf ein wachsendes Interesse und manche arbeitspolitische Akteure begreifen den Industrie-4.0- 2. 3 Unterschieden wird davon Digitalisierung im ausschließlich technischen Sinn als Überführung von Informationen von einer analogen in eine digitale Speicherung (englisch: digitizing im Unterschied zu digitalization) (Hess 2015). 16 Hartmut Hirsch-Kreinsen Diskurs als Chancen für eine neue Debatte über die „Humanisierung von Arbeit“. Arbeitsmarkt und Beschäftigung Sehr intensiv wird wissenschaftlich wie auch gesellschaftspolitisch die Frage diskutiert, welche Beschäftigungseffekte Industrie 4.0 nach sich ziehen wird. Unstrittig ist in der vorliegenden Literatur, dass kurzfristig durchaus mit Freisetzungseffekten zu rechnen sei, die aus den mit digitaler Technologie ermöglichten Automatisierungs- und Rationalisierungseffekten resultieren. Umstritten ist indes, ob diese sich auch langfristig durchsetzen oder ob sie längerfristig durch neu entstehende Arbeitsplätze kompensiert werden. Weitgehend einig sind sich fast alle einschlägigen Autoren, dass Arbeitsplatzverluste vor allem im Segment geringqualifizierter und standardisierter Tätigkeiten in Produktion und Logistik anfallen werden. Die Voraussetzung hierfür ist, dass es sich dabei um Tätigkeiten handelt, die einen gut strukturierten und regel-orientierten Charakter aufweisen, daher in Algorithmen überführt und automatisiert werden können. Zu nennen sind hier beispielsweise Frey und Osborne (2013; 2017), die in ihrer international prominenten Studie für die nahe Zukunft auf dem US-amerikanischen Arbeitsmarkt vor allem die Substitution von Berufen mit vornehmlich routinisierten Tätigkeiten prognostizieren. Ähnliche Befunde werden auch für Deutschland vorgelegt (z.B. Dengler/Matthes 2015). Darüber hinaus nehmen viele Autoren eine absehbare Substitution auch qualifizierter (nicht-)routinisierter Tätigkeiten und Berufe mit kreativen und sozial-interaktiven Aufgaben an. Dies betrifft nicht nur qualifizierte Tätigkeiten auf dem Shop-floor, sondern auch die indirekten Bereiche der Planung und Steuerung, die Verwaltung, die Produktentwicklung und das Management. Weitreichende Substitutionsthesen sind allerdings auch umstritten. Denn, so das Argument (Vogler-Ludwig et al. 2016), heben zum einen erwartbare positive Wachstums- und Beschäftigungseffekte der Digitalisierung das gesamte Beschäftigungsniveau an und zum anderen werde einfache Arbeit in einem dynamischen Wirtschaftssystem weiterhin gebraucht. Darüber hinaus wird kritisiert, dass auch Routinetätigkeiten stets Nicht-Routine-Elemente wie Erfahrungswissen einschließen, die sich computertechnisch kaum zureichend abbilden und substituieren lassen (z.B. Autor 2015; den Beitrag von Pfeiffer und Suphan in diesem Band). Letztlich richtet sich die Kritik auch auf die als tendenziell überschätzt bezeichneten technologischen Potenziale und deren Reichweite, die methodisch zumeist auf den Einschätzungen von Technikexperten beruhen. Zusammenfassend lässt sich daher festhalten, dass die tatsächlichen quantitativen Beschäftigungseffekte der Digitalisierung derzeit nur schwer zu prognostizieren sind. 2.1 Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 17 Strukturwandel Allerdings wird in der laufenden Debatte unisono von einer wachsenden Dynamik und weitreichenden Strukturverschiebungen auf dem Arbeitsmarkt ausgegangen (BMAS 2017). Vermutet wird, dass diese ganze Branchen, Beschäftigtensegmente sowie generell Tätigkeiten und Qualifikationen verschiedenster Beschäftigtengruppen betreffen. Resümiert man die laufende Diskusion und die ersten Forschungsergebnisse, so lassen sich die folgenden Fragen und Herausforderungen herausarbeiten: Neue Muster der Mensch-Maschine-Interaktion Als eine der zentralen Herausforderungen des Wandels von Arbeit gilt, dass sich mit der Einführung smarter technologischer Systeme die Beziehung zwischen Maschinen und menschlichem Arbeitshandeln deutlich verändern wird. Wie eine ganze Reihe von Studien über autonome Systeme und erste Erfahrungen mit beispielsweise intelligenten Robotersystemen verdeutlichen, kann in Zukunft immer seltener von einer stabilen und eindeutig geregelten Funktionsteilung zwischen Maschine und Mensch ausgegangen werden (z.B. Herzog/ Schildhauer 2009; Hancock et al. 2013; acatech 2016 a; BMAS 2017). Vielmehr ist angesichts der Besonderheiten zukünftiger Industrie-4.0-Systeme, nämlich ihrer Fähigkeit zur situativen und smarten Optimierung und Selbstorganisation von Produktionsprozessen, von einer grundsätzlichen Unbestimmtheit dieser Funktionsteilung auszugehen. Denn die smarten Systeme verfügen nicht nur über klassische Automatisierungsfunktionen, sondern weisen auch Informatisierungsfunktionen für Arbeitsprozesse auf; d.h. die Systeme sind tendenziell in der Lage, Informationsvorgaben je nach Arbeitssituation zu optimieren und zu ergänzen sowie autonome Planungs- und Steuerungsentscheidungen über Arbeitsabläufe zu treffen (vgl. schon Zuboff 1988). Aufgrund dieser Funktionen können digitale Systeme zunehmend Organisations- und Regulationsaufgaben übernehmen, wodurch die Grenzen der Funktionsteilung zwischen Technik, Organisation und Arbeit verschwimmen. Erste konzeptionelle Überlegungen zu dieser neuen Situation findet man in der techniksoziologischen Forschung, wo im Unterschied zur traditionellen Perspektive auf Technik als passives Objekt der smarten Technik die Rolle eines handlungsfähigen Akteurs zugeschrieben wird (z.B. Rammert/Schulz-Schaeffer 2002). Gesprochen wird daher auch von hybriden Systemen, in denen sich das Aufgaben- und Handlungsverhältnis zwischen Technik und Mensch situationsabhängig stets erneut einspielt. Ausgegangen wird von einer dynamisch sich ändernden verteilten Handlungsträgerschaft zwischen Mensch und Technik und deren Verknüpfung zu komplexen Prozesskonstellationen (Rammert 2003). 2.2 18 Hartmut Hirsch-Kreinsen Über die Konsequenzen für Arbeit können derzeit nur erste Vermutungen angestellt werden. So werden mit dieser Entwicklung in der Literatur widersprüchliche Trends, sowohl Gewinne als auch Verluste von Entscheidungsautonomie und von Qualifikationsanforderungen, verbunden (z.B. Pfeiffer 2015). In der arbeitspsychologischen und der arbeitssoziologischen Forschung wird in diesem Kontext insbesondere auch auf die neuen Herausforderunen der Unwägbarkeit der „Handlungen“ der technischen Teilsysteme und die Grenzen ihrer Kontrollierbarkeit durch menschliche Arbeit verwiesen (vgl. den Beitrag von Grote in diesem Band). Als besondere Anforderung ist dabei jenes Phänomen zu verstehen, das seit langer Zeit instruktiv als „Ironien der Automatsierung“ diskutiert wird (Bainbridge 1983). Angesprochen wird damit eine Arbeitssituation hoher Routine und Monotonie infolge über lange Zeit stabil ablaufender technologisch autonomer Prozesse. Die Konsequenz ist, dass die Beschäftigten oftmals aufgrund mangelnder Aufmerksamkeit, eines zu hohen Vertrauens in die Stabilität der technologischen Abläufe und fehlender Erfahrung unerwartet auftretende Störsituationen kaum beherrschen können. Instruktiv empirisch belegt sind solche Arbeitssituationen bei Pilotentätigkeiten und der Überwachungsaufgaben in Leitwarten komplexer Anlagen (z.B. Cvetnic 2017). Daher müsse, so die Schlußfolgerung durch entsprechende Gestaltung der Mensch- Maschine-Interaktion sichergestellt werden, dass Arbeitskräfte hinreichend qualifiziert und erfahren sowie in der Lage sind, ihren Gewährleistungs- und Überwachungsaufgaben in permanenter Abstimmung mit den autonomen technischen Systemen effektiv nachzukommen (z.B. Hirsch-Kreinsen/ten Hompel 2016). Wandel der Anforderungen an Tätigkeiten und Qualifikationen Ausgehend von den gewandelten Mustern der Mensch-Maschine-Interaktion und den damit einhergehenden neuen Anforderungen an menschliches Arbeitshandeln wird der Frage, wie sich Kompetenz- und Qualfikationsanforderungen entwicklen werden, im Industrie-4.0-Diskurs ein hoher Stellenwert eingeräumt. In den letzten Jahren wurden dazu instruktive Studien vorgelegt, die insgesamt die Notwendigkeit einer generellen Förderung von Kompetenzen und die Ausweitung von Weiterbildung und Qualifizierungsmaßnahmen für möglichst alle Beschäftigten postulieren (z.B. acatech 2016 b; Pfeiffer et al. 2016). Damit wird das generelle Ziel verbunden, die Erwerbstätigen durch einen kontinuierlichen Kompetenzerwerb und Weiterbildungsaktivitäten in die Lage zu versetzen, die absehbaren dynamischen Wandlungs- und Anpassungsprozesse zu bewältigen (BMAS 2017). Im Einzelnen wird freilich diese Kompetenz- und Qualifikationsentwicklung in durchaus unterschiedlicher Weise thematisiert. Zusammenfassend kann Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 19 von einem relativ breiten Spektrum von möglichen Pfaden der Qualifikationsentwicklung ausgegangen werden, das durch zwei Pole begrenzt wird (vgl. auch Oesch/Menés 2011): Der eine Pol wird durch eine Tendenz zu einer generellen Aufwertung von Tätigkeiten und Qualifikationen bezeichnet. Diese wird zunächst als Folge der Substitution einfacher und geringqualifizierter Tätigkeiten durch digitale Technologien angesehen. Darüber hinaus wird darunter aber auch ein Prozess verstanden, der generell alle Beschäftigtengruppen erfasst. Digitalisierung von Arbeit wird in dieser Perspektive als primäre Informatisierung von Arbeit verstanden, die zu einer steigenden Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Informationen über laufende Prozesse führt. Deren Komplexität und Nutzung führt danach ganz generell zu neuen und bislang nicht gekannten Anforderungen an Tätigkeiten. Dieser qualifikationsorientierte Entwicklungspfad von Arbeit wird insbesondere auch im Industrie-4.0-Diskurs als die sich durchsetzende Perspektive angesehen (z.B. Kagermann 2014). Der andere Pol des Qualifikationsspektrums lässt sich als fortschreitende Polarisierung von Arbeit bezeichnen. Ihr Kern ist, dass sich zunehmend eine Schere zwischen komplexen Tätigkeiten mit hohen Qualifikationsanforderungen und einfachen Tätigkeiten mit niedrigem Qualifikationsniveau öffnet, während mittlere Qualifikationsgruppen durch ihre Automatisierung und qualifikatorische Entwertung zunehmend an Bedeutung verlieren. Daher werden einfache Tätigkeiten auch kaum durch Automatisierung verschwinden, vielmehr werden neue einfache Tätigkeiten mit niedrigen Qualifikationsanforderungen entstehen. Als Ursache einer fortschreitenden Polarisierung und insbesondere der Erosion der mittleren Qualifikationsgruppen kann das Zusammenspiel von Automatisierung und Informatisierung der neuen Technologien angesehen werden: Die Voraussetzung hierfür ist, dass es sich auch dabei um Tätigkeiten handelt, die einen gut strukturierten und regelorientierten Charakter aufweisen und daher „algorithmisiert“ werden können oder sich technisch rationalisieren lassen. Zudem wird argumentiert, dass die Beschäftigten zwar über ein mehr an Informationen über laufende Prozesse verfügen, jedoch computergestützte Informationsvorgaben ursprünglich komplexer Tätigkeiten durch ihre Modellierung und Formalisierung zugleich weitreichend standardisieren können. Etwa durch den Einsatz entsprechend ausgelegter Assistenzsysteme können viele Tätigkeiten, beispielsweise bislang anspruchsvolle Produktionsarbeiten in der Montage und Überwachung, relativ problemlos arbeitsteilig in Teiloperationen zerlegt und vereinfacht werden sowie mit restriktiven Arbeitsvorgaben, die kaum noch Handlungsspielräume erlauben, versehen werden. Damit eröffnen sich zudem deutlich gestiegene Kontrollmöglichkeiten über Arbeit (z.B. Picot 2013; Windelband 2014). 20 Hartmut Hirsch-Kreinsen Organisation und Verlagerung von Arbeit Als weitere Herausforderung vor allem für Fragen einer arbeitnehmerorientierten Arbeitsregulation und sozialpolitischen Absicherung werden fortschreitende Tendenzen der Flexibilisierung und beschleunigten Entgrenzung von Arbeit im Zuge ihrer Digitalisierung thematisiert (z.B. BMAS 2017, S. 55ff.). Innerbetrieblich können diese Tendenzen die unterschiedlichsten Beschäftigungssegmente vom Shop-floor, über Engineeringtätigkeiten bis hin zu Leitungs- und Managementfunktionen betreffen (vgl. hierzu auch den Beitrag von Bauer und Schlund in diesem Band). Vor allem ist hier die mit modernen digitalen Technologien verbundene Abkehr von den bisherigen hierarchisch aufgebauten IT-Systemen zu sehen. Die damit verbundene Erwartung vieler Experten ist, dass dadurch die bisherigen Formen der Fabrikorganisation, insbesondere auch die bis heute existierenden mehr oder weniger zentralisierten Muster der Arbeitsorganisation und des Personaleinsatzes umgebaut und dezentralisiert werden. Eine Konsequenz ist, dass vermehrt hochflexible und temporäre Projektorganisationen und Netzwerke an die Stelle fester, vor allem auch hierarchischer Organisations- und Managementstrukturen treten. Darüber hinaus sind die digitalen Technologien, insbesondere die Nutzung von Vernetzung und Big-Data-Methoden oftmals die Voraussetzung für neue Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen (z.B. Forschungsunion/acatech 2013). Dies kann zu einer Verschiebung und Öffnung von Unternehmensgrenzen durch eine datengestützte Vernetzung mit Kunden und weiteren externen Partnern in sehr vielfältiger Weise führen. Dies verweist auf die überbetriebliche Dimension der digitalen Transformation von Arbeits- und Wertschöpfungsprozessen und den möglichen Wandel der zwischenbetrieblichen Arbeitsteilung und Kooperation. Unstrittig ist in der vorliegenden Literatur, dass die digitalen Technologien zu einer sehr viel weitergehenden Ausdifferenzierung von Arbeitsprozessen als früher und zu einem via Internetplattformen koordinierten Einbezug unterschiedlichster unternehmensexterner Akteure in den Wertschöpfungsprozess genutzt werden können. Die damit neu entstehenden Arbeitsformen werden auch als „Crowdworking“ bezeichnet (Benner 2014). Verstanden wird darunter die Ausdifferenzierung von Arbeitsfunktionen nicht mehr in Form einer formalisierten Auslagerung vertraglich definierter Aufgaben an ein Drittunternehmen, vielmehr geht es dabei um die Verlagerung von Arbeitsaufgaben an eine ex ante nicht definierte Anzahl unterschiedlich spezialisierter einzelner Akteure. Indes ist das Ausmaß eines solchermaßen überbetrieblich vernetzten ortsund zeitentkoppelten Arbeitens aufgrund fehlender Forschungsergebnisse weitgehend unklar. Allen vorliegenden Befunden zufolge betreffen diese Trends bislang, wenn überhaupt, nur ein kleines Beschäftigtensegment IT-gestützter Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 21 wissensintensiver Tätigkeiten etwa aus Marketing-, Engineering- und FuE-Bereichen (Vogler-Ludwig et al. 2016). Gleichwohl sind die möglichen Konsequenzen für Arbeit Gegenstand einer intensiven Debatte und werden als sehr weitreichend eingeschätzt (Leimeister/Zogaj 2013; Benner 2014). Auf der einen Seite finden sich Argumente, die eine Steigerung der Qualität der Arbeit betonen. Hervorgehoben wird auch, dass die neuen Technologien trotz steigender betrieblicher Flexibilisierungsanforderungen aufgrund der mit ihren Social Media-Funktionen gegebenen Kommunikations- und Koordinationsmöglichkeiten eine deutlich verbesserte „Work-Life-Balance“ als bisher ermöglichen (Kagermann 2014). Auf der anderen Seite werden vielfältige Risiken für die Beschäftigten betont. Hingewiesen wird auf einen Druck ständiger Erreichbarkeit, die fehlende sozial- und arbeitspolitische Regulation der neuen Arbeitsverhältnisse, damit neu entstehende prekäre Arbeitsformen sowie auch auf das bislang kaum einschätzbare digitale Kontrollpotenzial über die Arbeit (Leimeister/ Zogaj 2013). Industrie 4.0 als sozio-technisches Gestaltungsprojekt Die Frage, welche Formen digitalisierter Arbeit sich auf lange Sicht durchsetzen und wie sich Arbeit entlang der skizzierten Herausforderungen ausprägt, lässt sich derzeit nicht endgültig beantworten. Neben einem dominanten Einfluss der neuen Technologien auf die Entwicklung von Arbeit sind hierbei eine Vielzahl intervenierender sozio-ökonomischer Faktoren wie etwa völlig unterschiedliche betriebs- und branchenstrukturelle Bedingungen, das Qualifikationsangebot auf dem Arbeitsmarkt oder der Wandel arbeitspolitischer und institutioneller Bedingungen in Rechnung zu stellen. Es ist daher davon auszugehen, dass sich die genannten Herausforderungen in unterschiedlicher Weise und Ausprägung zu verschiedenen Entwicklungsszenarien von digitaler Arbeit bündeln (vgl. den Beitrag von Ittermann und Niehaus in diesem Band). Ganz offensichtlich kann nicht von einem „one best way“ der Arbeits- und Organisationsgestaltung unter den Bedingungen von Industrie 4.0 gesprochen werden. Die grundsätzliche Ursache hierfür ist, dass die Entwicklung und die Diffusion neuer Technologien alles andere als bruchlos und widerspruchsfrei verlaufen und daher die sozialen Effekte kaum, wie in einer ganzen Reihe der oben zitierten Studien angenommen, allein aus den Potenzialen neuer Technologien ableitbar sind. Dies demonstriert instruktiv die sozialwissenschaftliche Technik- und Arbeitsforschung mit ihrem breiten Fundus konzeptioneller und empirischer Forschungsergebnisse. Denn spätestens seit der sozialwissenschaftlichen Debatte um den „Technikdeterminismus“ in den 1970er und 1980er Jahren wird davon ausgegangen, dass zwischen der Einführung technischer Syste- 3. 22 Hartmut Hirsch-Kreinsen me und den Konsequenzen für Arbeit eine von vielen nicht-technischen und sozialen Faktoren beeinflusste Beziehung besteht. Keineswegs darf eine durch Technikauslegung eindeutige und festliegende Beziehung zwischen beiden Dimensionen angenommen werden (Lutz 1987; zusammenfassend Pfeiffer 2013). Insgesamt ist daher davon auszugehen, dass der Zusammenhang zwischen der Verbreitung digitaler Technologien und ihren sozialen Konsequenzen keinesfalls linear und eindeutig festgelegt zu verstehen ist. Vielmehr handelt es sich dabei um einen komplexen und wechselseitigen Zusammenhang, der von einer Vielzahl ökonomischer, sozialer und arbeitspolitischer Einflussfaktoren geprägt wird und deren Einfluss letztlich darüber entscheidet, in welcher Weise die technologisch gegebenen neuen Nutzungspotenziale tatsächlich ausgeschöpft werden und welche Konsequenzen für Arbeit sich einspielen. Mehr noch, wie die arbeitssoziologische Technikforschung der letzten Dekaden gezeigt hat, ist vielfach die Form der arbeitsorganisatorischen Einbettung und Ausgestaltung der neuen Technologien der bestimmende Faktor für deren Nutzung. Deutlich wurde insbesondere, dass dabei stets technisch-organisatorische Alternativen der Gestaltung existieren, die Gegenstand betrieblicher und arbeitspolitischer Entscheidungsprozesse sind (Hirsch-Kreinsen et al. 1990; Brödner 1997).4 Die Analyse und auch die Gestaltung des Prozesses der Digitalisierung von Arbeit, d.h. des Zusammenspiels der neuen Technologie mit den dadurch induzierten personellen und organisatorischen Veränderungen, erfordert daher konzeptionell den Blick auf den Gesamtzusammenhang der Produktion und die hier wirksamen Interdependenzen. Einen analytischen Ansatzpunkt hierfür bietet das Konzept des sozio-technischen Systems, das den Zusammenhang zwischen den technologischen, organisatorischen und personellen Elementen eines Gesamtsystems der Produktion in den Blick nimmt (Trist/Bamforth 1951; zusammenfassend Sydow 1985). Obgleich in der Forschung nicht immer einheitlich definiert, kann in einer ersten Näherung und in Anlehnung an Rice (1963) unter einem sozio-technischen System eine Produktionseinheit verstanden werden, die aus interdependenten technologischen, organisatorischen und personellen Teilsystemen besteht. Danach begrenzt zwar das technologische Teilsystem die Gestaltungsmöglichkeiten der beiden anderen Teilsysteme, jedoch weisen diese eigenständige arbeitspsychologische, arbeitspolitische und organisationale Eigenschaften auf, die wiederum auf die Funktionsweise des technologischen Teilsystems zurückwirken. 4 Vgl. hierzu auch das Argument von Zuboff, wonach der emergente Prozess eines steigenden Niveaus der Informatisierung den Unternehmen strategische Wahlmöglichkeiten eröffne, um gezielt die Potenziale der Informationsfunktion für Organisationsinnovationen zu nutzen (Zuboff 1988, S. 11). Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 23 Mit diesem Konzept wird vermieden, allein nach der Funktionsweise und den Wandlungsprozessen einzelner technischer und nicht-technischer Elemente zu fragen, sondern es werden die Wechselwirkung und die Kombination der Elemente, mithin technisch-soziale Konfigurationen, ins Zentrum der Analyse gerückt. Zudem wird nicht nur unspezifisch und generell von technischen und sozialen Elementen eines Systems gesprochen, sondern die Analyse schließt neben Technik differenziert die Dimensionen der Organisation und des Personaleinsatzes ein. Wie nicht zuletzt auch einige wenige konzeptionelle Überlegungen im Kontext der Debatte um intelligente Produktionssysteme zeigen, erlaubt allein dieser analytische Zugriff auf das Gesamtsystem hinreichend begründete Aussagen über Gestaltungsmöglichkeiten und Konsequenzen für Arbeit. Methodisch erlaubt dieses Konzept zudem unterschiedliche abgrenzbare Ebenen und Segmente von Produktionsprozessen vergleichend in eine Analyse einzubeziehen. Aus diesen Gründen wird auf das sozio-technische Systemkonzept programmatisch auch in der laufenden Diskussion um Industrie 4.0 Bezug genommen (Forschungsunion/acatech 2013, S. 40ff.). Konzeptionell wird damit auch auf den häufig übersehenen Umstand verwiesen, dass Digitalisierung keineswegs nur einzelne Arbeitsplätze, Tätigkeiten und die Qualifikationen individueller Personen berührt, sondern darüber hinaus Konsequenzen für das gesamte organisatorisch-soziale Gefüge eines Produktionssystems hat. Seinerseits ist dieses sozio-technische System wiederum verknüpft mit übergeordneten strategischen Vorgaben sowie gesellschaftlichen Rahmenbedingungen und es ist Element im Gesamtprozess einer Wertschöpfungskette. Grafisch lässt sich der sozio-technische Ansatz wie in der folgenden Abbildung darstellen. Resümierend wird damit mehreres deutlich: Erstens zieht der Prozess der Digitalisierung der industriellen Produktion keine eindeutigen Folgen für Arbeit nach sich, zweitens ist die Frage, welche Arbeitsformen sich durchsetzen, Gegenstand betrieblicher Einführungs- und Entscheidungsprozesse und drittens existieren für Betriebe dabei Wahlmöglichkeiten zwischen alternativen Formen der Arbeit. Anders formuliert, digitale Arbeit ist als sozio-technisches Gestaltungsprojekt zu verstehen. 24 Hartmut Hirsch-Kreinsen Industrie 4.0 als sozio-technisches System Eigene Darstellung Zu den Beiträgen des vorliegenden Buches Diese These von der grundlegenden Gestaltbarkeit digitalisierter Arbeit bezeichnet das konzeptionelle Leitmotiv der vorliegenden Buchpublikation. Ausgehend davon präzisieren die folgenden Beiträge die verschiedenen Dimensionen der Digitalisierung und konkretisieren zugleich ihre Gestaltungsmöglichkeiten und -alternativen. Unter dem Titel „Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited“ betrachten Peter Ittermann und Jonathan Niehaus zunächst den Stand der Forschung zum Stellenwert von Industrie 4.0 und der Digitalisierung von Industriearbeit. In einer starken Zuspitzung der vorliegenden Trendbestimmungen identifizieren sie vier generelle Entwicklungsszenarien, die sich als Positivszenario, Negativszenario, Polarisierungsszenario und Entgrenzungsszenario bezeichnen lassen. In der betrieblichen Praxis spricht vieles für eine Gleichzeitig- Abb.: 4. Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 25 keit und Hybridisierung in der Entwicklung angesichts der jeweiligen Kontextbedingungen. Im ersten Abschnitt des Buches geht es deshalb um eine Präzisierung der „Anwendungsfelder und Einsatzbereiche“ digitaler Technologien und die damit verbundenen Konsequenzen in verschiedenen industriellen Arbeitsbereichen. Dabei greifen die Autoren auf empirische Befunde zurück und zeigen, dass sich entlang der Wertschöpfungskette und den dort vorfindbaren Funktionsbereichen unterschiedliche Folgen der Digitalisierung abzeichnen. Lars Windelband und Bernd Dworschak stellen Anwendungsszenarien aus der Instandhaltung und Leichtbaurobotik unter der Fragestellung zukünftiger Kompetenzanforderungen von Fachkräften vor. Die Autoren verdeutlichen, dass die Rolle der Fachkräfte dabei noch zu klären bleibt und diskutieren, ob in Zukunft der Mensch noch Mitgestaltungsmöglichkeiten und entsprechende Entscheidungsbefugnisse innerhalb des technischen Systems haben wird oder die cyber-physischen Systeme die Arbeit bestimmen werden. Wilhelm Bauer und Sebastian Schlund betrachten den „Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering“ und erwarten bei wissensintensiven Aufgaben- und Tätigkeitsfeldern eine gleichermaßen große Veränderungsdynamik. Diese reiche von negativen Beschäftigungseffekten bis zu arbeitsplatzsichernden Wirkungen sowie von positiven Nachfrageeffekten und qualitativen Erleichterungen durch Technik bis zu neuen Belastungsrisiken. Im nächsten Beitrag plädieren Rolf Franken und Swetlana Franken für eine konsequente Neugestaltung sämtlicher Managementfunktionen, um die neuen Möglichkeiten und strategischen Gelegenheiten der Digitalisierung aufzugreifen. Dies betreffe vor allem die Strategieentwicklung in Hinblick auf neue Geschäftsmodelle und Kooperationen sowie die Personalführung, um Machtverhältnisse für dezentrale Entscheidungen zu schaffen. Kathrin Schnalzer und Walter Ganz loten die Entwicklungstendenzen der industrienahen Dienstleistungen aus. Anhand von drei Tätigkeitsfeldern – der Planungs- und Prozesssteuerung im Anlagenbau, des IT-Servicetechnikers sowie des Applikationsspezialisten – skizzieren sie entlang einer Typologie die möglichen Veränderungen bei Technikeinsatz sowie digitalen Kommunikationsformen und arbeiten Gestaltungsdimensionen sowie Prozesskomponenten heraus. Der Beitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek argumentiert, dass kontinuierliche Qualifizierungsprozesse eine unabdingbare Voraussetzung seien, um den absehbaren Wandel von Arbeit zu bewältigen. Die Autoren betonen, dass vor allem Prozesse des arbeitsnahen Lernens hierzu geeignet sind. Auf Basis von vier empirischen Fällen zeigen sie, dass Arbeits- und Produktionssysteme sowie organisationale Rahmenbedingungen angepasst bzw. erst geschaffen werden müssen, um Lernförderlichkeit zu ermöglichen. 26 Hartmut Hirsch-Kreinsen Im zweiten Abschnitt wird die Frage nach den „Herausforderungen und Alternativen der Arbeitsgestaltung“ konkretisiert und in Hinblick auf ihre zentralen Dimensionen diskutiert. Zunächst beziehen sich Daniela Ahrens und Georg Spöttl auf die Debatte um neue Qualifizierungsnotwendigkeiten beruflich ausgebildeter Personen. Dabei diskutieren sie das gegenwärtige Spannungsfeld zwischen Dequalifizierung und Aufwertung anhand von vier Paradigmen zur Veränderung des Qualifikationsbedarfs seit den 1950er Jahren. Der Beitrag von Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch und Marlies Achenbach demonstriert die Bedeutung einer sozio-technischen Gestaltung von Arbeitssystemen in Industrie 4.0 anhand mehrerer anwendungsnaher Forschungsarbeiten. Erforderlich ist hierbei zum einen die wachsende technische Unterstützung im Sinne einer Anpassung der Arbeit an den Menschen und zum anderen eine Anpassung des Menschen an die Arbeit aufgrund veränderter Kompetenzanforderungen. Die Frage nach einer umfassenden Systemgestaltung greift Gudela Grote mit ihrem Beitrag „Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in Industrie 4.0“ auf. Sie zeigt, dass sich bei der Systemgestaltung neben enormen technischen Herausforderungen wie schon bei allen früheren Automatisierungswellen stets die Frage nach der Rolle des Menschen und dessen Kontrollmöglichkeiten stellt. Mit der Methode KOM- PASS für das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in sozio-technischen Systemen werden arbeitsgestalterische Instrumente für den Kontext Industrie 4.0 beschrieben. Der Beitrag von Gerrit Hornung und Kai Hofmann verweist auf die vielfach betonte Herausforderung einer datenschutzkonformen Gestaltung von Industrie 4.0. Der Schutz von Persönlichkeitsrechten steht einer prognostizierten Ausweitung der Datenverarbeitung grundsätzlich nicht diametral entgegen. Die Herausforderung besteht darin, die Verarbeitung auf ein notwendiges, durch funktionale Anforderungen gerechtfertigtes Maß zu beschränken, sie transparent zu gestalten, kontrollfreie Bereiche zu definieren und all dies durch Maßnahmen zur Missbrauchsbekämpfung technisch und organisatorisch abzusichern. Ulf Ortmann plädiert in seinem Beitrag dafür, auch überbetriebliche Beziehungen systematisch in die Analyse von Prozessen der Arbeitsgestaltung einzubeziehen. Optionen wie Restriktionen der Arbeitsgestaltung können sich zum einen in Beziehungen zwischen Herstellern, Beratern und Anwendern von Produktionstechnologie und zum anderen in Beziehungen zwischen Betrieben entlang einer Wertschöpfungskette ergeben. Im dritten und letzten Abschnitt werden über die konkreten betrieblichen Veränderungstendenzen und Gestaltungserfordernisse hinausgehende generelle Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit 27 gesellschaftspolitische Herausforderungen und Perspektiven der Digitalisierung von Arbeit angesprochen. Der Beitrag von Sabine Pfeiffer und Anne Suphan beschäftigt sich zunächst kritisch mit Arbeitsmarktprognosen, die insbesondere Produktionsarbeit eine hohe Automatisierungsgefährdung unterstellen. Diese kontrastrieren die Autorinnen mit Erkenntnissen qualitativer Fallstudien der Arbeitssoziologie, die die Relevanz von lebendigem Arbeitsvermögen betonen. Diese werden auf der Basis quantitativer Beschäftigtendaten in einen Index überführt, der die Anteile von Nicht-Routine für Produktionsarbeit im Maschinen- und Automobilbau sichtbar macht und damit ein ganz anderes Licht auf die Rolle menschlicher Arbeit in der digitalen Arbeitswelt wirft. Thomas Haipeter widmet sich in seinem Beitrag den Herausforderungen der Betriebsräte, die sich verstärkt mit der Digitalisierung und ihren Auswirkungen auf Arbeit und Arbeitsbedingungen auseinandersetzen müssen. Der Autor zeichnet historische Entwicklungslinien nach und führt aktuelle empirische Befunde an, die die zentrale Rolle der Gewerkschaften für eine arbeitspolitische Aktivierung der Betriebsräte verdeutlichen, zu der auch die Nutzung digitaler Technologien für Beteiligungs- und Mobilisierungsprozesse durch die Betriebsräte selbst gehören müssten. Unter dem Titel „Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub?“ beleuchtet Peter Brödner in kritischer Perspektive die neuen technologischenVerheißungen vor dem Hintergrund früherer Versuche, den Traum von der automatischen Fabrik zu realisieren. Der Autor diskutiert zunächst die wissenschaftlich-technischen Grundlagen der neuen Ansätze und analysiert dann die Entwicklungs- und Gefahrenpotenziale, um abschließend Gestaltungsperspektiven einer zukunftsfähigen Entwicklung zu skizzieren. Jürgen Howaldt, Ralf Kopp und Jürgen Schultze vertreten in ihrem Beitrag die These, dass die Debatte um Industrie 4.0 im Lichte eines neuen Innovationsparadigmas der deutlichen Relativierung bzw. Neuausrichtung bedarf, um die wirklichen Herausforderungen beim Übergang in die wissensbasierte Gesellschaft nicht zu verfehlen. Sie problematisieren, dass die Entwicklung nachhaltiger und ganzheitlicher Geschäftsmodelle sowie die Erhöhung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen durch eine umfassende Nutzung der Potenziale der Beschäftigten und der Gesellschaft in der fraglichen Debatte eher unterbelichtet sind. Klaus Dörre diskutiert unter dem Titel „Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen?“ verschiedene Thesen zu den Folgen der Digitalisierung für die Gesellschaft. Der Beitrag begreift Industrie 4.0 und das Internet der Dinge dabei als Leitideen, die Heterogenes bündeln, um es verkaufbar und durchsetzbar zu machen. Kritisch setzt er sich sowohl mit der Prosperitäts- als auch mit der Strukturbruch-These auseinander. Die häufig 28 Hartmut Hirsch-Kreinsen verdrängte ökologische Dimension des Wandels wird ebenso beleuchtet wie dessen latentes Demokratisierungspotenzial. In dem abschließenden Fazit verdichten Hartmut Hirsch-Kreinsen, Peter Ittermann und Jonathan Niehaus die zentralen Befunde des Sammelbandes und verweisen dabei auf die grundsätzlich offenen Gestaltungsperspektiven von Industriearbeit und die Heterogenität des zu erwartenden Wandels. Als Beitrag zur Überwindung dieser unübersichtlichen Situation und zur weiteren Diskussion über wünschenswerte Perspektiven von Arbeit skizzieren sie daher die Konturen und Kontextbedingungen eines Leitbildes der Gestaltung digitaler Industriearbeit. Diese Perspektive eines „Social Manufacturing and Logistics“ besteht aus drei zentralen Gestaltungskriterien, die sich auf eine sozio-technische Argumentation stützen und zu komplementärer hybrider Interaktion zwischen Maschine und Mensch, flexibel integrierter Arbeit und dezentralen technischen Systemen zugespitzt werden. Literatur acatech (Hg.) 2016 a: Innovationspotenziale der Mensch-Maschine-Interaktion (acatech IMPULS). 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Zu Beginn dieses Jahrzehnts wurde das Schlagwort in die öffentliche Diskussion geworfen (Kagermann et al. 2011; Forschungsunion 2012 a, 2012 b; Forschungsunion/acatech 2013) und fand seitdem eine bemerkenswert rasante Verbreitung in der Wirtschaft, bei den Verbänden und der Politik sowie in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. Die Industrie-4.0-Debatte hat in den vergangenen Jahren eine nahezu unüberschaubare Flut von Publikationen, Präsentationen, Messen und Konferenzen produziert2; eine Vielzahl an Forschungsinitiativen und -programmen richten sich auf verschiedene Aspekte der Thematik wie Technologieentwicklung, Geschäftsmodelle, Datensicherheit oder Arbeitsgestaltung etc. Die Debatte ist eingebettet in grundsätzliche Diskurse zur Digitalisierung ökonomischer und sozialer Prozesse, die unter den Begriffen „Internet der Dinge“ oder „cyber-physische Systeme (CPS)“ auf ,smarte‘ Vernetzungen von digitaler und realer Welt in Anwendungsbereichen wie Wohnen, Gesundheit, Erziehung, Verkehr oder industrielle Produktion abzielen. Industrie 4.0 ist ein zentrales Aktionsfeld in der umfassenden „Hightech-Strategie“ der Bundesregierung (BMBF 2017), die sich auf den Ausbau von Zukunftstechnologien und Innovationsführerschaften sowie die Bewälti- 1. 1 Der vorliegende Beitrag ist ein ‚Update‘ unseres Beitrages zur ersten Auflage dieses Buches. Die alte Fassung basiert auf der Literaturstudie „Arbeiten in Industrie 4.0“, die von der Hans- Böckler-Stiftung in Düsseldorf gefördert wurde (Projektnr. 2014-778-1). 2 Diese ‚Flut‘ belegen Recherchen in den einschlägigen Projekt- und Literaturdatenbanken: Die wirtschaftswissenschaftlich orientierte Datenbank „wiso-net“ z.B. liefert zu dem Schlagwort „Industrie 4.0“ in Fachzeitschriften für das Jahr 2011 37 Ergebnisse, für 2013 bereits über 700 Ergebnisse und für 2016 über 4.500 Ergebnisse. Die meisten Beiträge finden sich in Fachzeitschriften aus den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Produktion und Materialwirtschaft, IT und Elektroindustrie sowie Logistik. gung gesellschaftlicher Herausforderungen in Deutschland richtet.3 Wenngleich der ,Hype‘ um Industrie 4.0 in verschiedenen Positionen aus Wissenschaft, Politik und betrieblicher Praxis kritisch betrachtet wird4, scheint doch unbestritten, dass die Entwicklung tiefgreifende Veränderungen in den industriellen Wertschöpfungsprozessen (Produktion, Logistik, Geschäftsmodelle, Organisation, Arbeit etc.) anstoßen kann. Die Initiative um Industrie 4.0 und die Digitalisierung der industriellen Produktion in Deutschland war insbesondere in ihrer Entstehungsphase eindeutig technologiegetrieben, sodass ihr bereits „technikutopischer Charakter“ (Hirsch-Kreinsen 2016 a, S. 19) sowie „technische und nationale Kurzsichtigkeit“ (Pfeiffer 2015, S. 22) konstatiert wurde. In den Zukunftsvisionen smarter Produktionssysteme blieb häufig unterbelichtet, dass die technologischen Innovationen in tief sedimentierte Arbeits- und Organisationsstrukturen integriert werden müssen und somit komplexe Verknüpfungen neuer Technologien mit sozialen und betrieblichen Anforderungen bewältigt werden müssen. Zudem würden „bedeutsame soziale, organisationale und institutionelle Aspekte“ (Brödner 2015, S. 233) in den laufenden Debatten zur Industrie 4.0 ausgeblendet. So wurden die Themen Wandel der Industriearbeit5 und weitere soziale Folgen der Digitalisierung erst allmählich stärker in das Blickfeld der Betrachtungen gerückt. In der Folgezeit entwickelte sich – auch im Kontext der Dialoge um „Zukunft der Arbeit“ (BMBF 2016) bzw. „Arbeiten 4.0“ (BMAS 2017) – eine breite Diskussion zu den Veränderungsprozessen in Beschäftigung, Qualifikationen und Arbeitsbedingungen in der Industriearbeit. Auf dieser Basis hat sich unser Beitrag zum Ziel gesetzt, die vorliegenden Studien, Bestandsaufnahmen und Trendbestimmungen zum (möglichen) Wandel von Industriearbeit in der Industrie 4.0 kritisch zu sichten und auszuwerten. 3 Nicht nur in Deutschland, sondern auch in zahlreichen anderen Ländern sind Digitalisierung und ‚Industry 4.0‘ zu wichtigen Eckpfeiler der Technologie- und Industriepolitik geworden (Europäische Kommision 2017). Auf transnationaler Ebene soll die Zusammenarbeit der G20-Digitalminister forciert werden, bei der neben wettbewerbs- und strukturpolitischen Themen auch Maßnahmen zur Förderung digitaler Kompetenzen und gesellschaftlicher Teilhabe adressiert werden (BMWi 2017). 4 Vgl. hierzu u.a. die kritischen Aufarbeitungen zur Genese und Diffusion des Industrie-4.0-Diskurses von Hirsch-Kreinsen (2016 a), Pfeiffer (2015, 2017) und Syska/Lièvre (2016) sowie die Beiträge von Brödner, Howaldt et al. und Dörre in diesem Band. 5 Mit „Industriearbeit“ zielen wir auf einen weitergefassten Tätigkeitsbegriff, der neben direkt herstellenden Arbeiten auf dem ‚Shop-floor‘ u.a. produktionsnahe Dienste, Verwaltungstätigkeiten sowie Forschungs- und Entwicklungsaufgaben in der Industrie umfasst. Wir gehen davon aus, dass Industrie 4.0 diese industriellen Arbeiten in ihrer Gesamtheit tangiert. Davon abgrenzen lässt sich mit dem Begriff „Produktionsarbeit“ herstellende Arbeit i.e.S. bzw. die Shopfloor-Ebene der industriellen Fertigung. 34 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus Unsere Perspektive richtet sich dabei auf die Entwicklungsperspektiven von Industriearbeit in ihren vielfältigen Facetten und Erscheinungsformen, die sich aus einer fortschreitenden Digitalisierung der industriellen Produktion ergeben (können). Der Beitrag reflektiert zunächst kritisch die aktuelle Debatte um Begriff und Stellenwert der Industrie 4.0 und identifiziert auf dieser Basis zahlreiche, mitunter widersprüchliche Trendbestimmungen zum Wandel der Industriearbeit, die in vier hochgradig verdichteten Szenarien bzw. Entwicklungsverläufen vorgestellt werden sollen. Abschließend werden einige notwendige Differenzierungen vorgenommen und auf die betrieblichen Herausforderungen bei der Digitalisierung hingewiesen, die letztlich für eine Gleichzeitigkeit und Hybridisierung in der Entwicklung sprechen. Industrie 4.0: Begriff und Stellenwert Ein Vorläufer der Industrie-4.0-Debatte war die intensive Auseinandersetzung in Politik, Wissenschaft und Wirtschaft mit dem weltweiten Megatrend der intelligenten Verknüpfung von Internetanwendungen und realen Produkten bzw. Objekten. Das „Internet der Dinge“, „digitales Produktgedächtnis“ oder „cyberphysische Systeme“ sind gängige Begrifflichkeiten in diesem Kontext, die diese zunehmende Integration physischer und digitaler Prozesse in Arbeits-, Produktions- und Lebenswelten beschreiben sollen.6 Das Schlagwort Industrie 4.0 steht in seiner weiten Verwendung für eine technologieinduzierte und -zentrierte Vision zukünftiger Automatisierung und Virtualisierung industrieller Produktionssysteme. Eine feste Definition des Begriffes existiert dabei nicht. Viele Publikationen und Statements greifen auf die Begriffsbestimmungen der Plattform Industrie 4.0 (2017 a) zurück, die Industrie 4.0 als vierte industrielle Revolution beschreibt, in der sich Produktion mit Informations- und Kommunikationstechnik zu intelligenten Hightech-Fabriken und Wertschöpfungsprozessen verbinden. Durch eine hochflexible Verknüpfung und Synchronisierung der durch das Internet vernetzten Datenebene mit realen Fabrikabläufen eröffneten sich grundlegend neue Potenziale für die Planung, die Steuerung und die Organisation von Produktions- und Wertschöpfungsprozessen (Kagermann et al. 2011; Forschungsunion/acatech 2013; Reinhart et al. 2013; BMWi 2015; Schlund et 2. 6 Der Begriff „Internet of Things“ wird Kevin Ashton vom MIT zugeschrieben (2009), das „digitale Produktgedächtnis“ ist die Bezeichnung der Innovationsallianz (sem prom.de; Wahlster 2007), die Schlüsseltechnologien für das Internet der Dinge entwickelt, und der Begriff „cyberphysische Systeme“ wird Helen Gill von der National Science Foundation (NSF) zugesprochen (2006). In einer Konkretisierung von CPS wird häufig von cyber-physischen Produktionssystemen (CPPS) gesprochen. Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 35 al. 2014; Hinrichsen/Jasperneite 2013). Mit der „vierten industriellen Revolution“ wird in vielen Darstellungen auf die Abfolge von zentralen (disruptiven) Entwicklungsstufen der industriellen Produktion verwiesen, die sich auf der Basis technischer bzw. technologischer Innovationen in großen Umbrüchen vollzogen haben. Die Mechanisierung Ende des 18. Jahrhunderts durch Wasserund Dampfkraft (erste industrielle Revolution), die Elektrifizierung und Nutzung der Massenproduktion zu Beginn des 20. Jahrhunderts (zweite industrielle Revolution), die Informatisierung und Automatisierung von Produktionsprozessen seit den 1970er Jahren (dritte industrielle Revolution) und nun die vierte industrielle Revolution der Digitalisierung und Vernetzung der Produktion. Die (diskussionswürdige) Differenzierung von vier Hauptstufen industriegeschichtlicher Entwicklung bleibt dabei auf die Erfindung und Implementierung neuer Antriebstechniken und Fertigungstechnologien der Produktion beschränkt.7 Mit Müller-Jentsch (2017, S. 79 f.) lassen sich industrielle Revolutionen jedoch weder auf technische Umwälzungen noch auf Revolutionen der hauptsächlichen Energiebasis reduzieren. Vielmehr verweisen sie auf Umbrüche des gesamten Produktionssystems, zu denen neben der Technik auch die Arbeitskräfte und ihre Qualifikationen sowie die Organisationsformen der Arbeit zählen: „Sie wälzen, mit anderen Worten, nicht nur technische Verfahren und den Charakter der produktiven Arbeit, sondern auch soziale Verhältnisse um.“ (ebd., S. 80) In dieser Perspektive wird deutlich, dass industrielle Revolutionen bei Weitem keine linearen technischen bzw. technologischen Innovationspfade beschreiben, sondern komplexe, widersprüchliche und umkämpfte Entwicklungsschritte, in denen sich vielfältige wirtschaftliche und gesellschaftliche Herausforderungen stellen. Als Beispiele hierfür können die Enteignung und „soziale Frage“ in der ersten industriellen Revolution, das Problem der „Entfremdung“ von Arbeit in der industriellen Massenproduktion sowie die vielfältigen „Entgrenzungsprozesse“ der Arbeit im Zuge der dritten, mikroelektronischen Revolution angeführt werden. Im Zuge der Industrie-4.0-Debatte blieb diese kritische Perspektive lange Zeit unterbelichtet und findet erst in neueren arbeits- und sozialwissenschaftlichen Beiträgen eine nennenswertere Beachtung. Es werden soziale Folgen der Digitalisierung diskutiert und von Begriffen wie Entstofflichung, Entmenschlichung, Entledigung, digitale Spaltung (‚digital divide‘) oder gesellschaftlicher Polarisierung flankiert. Der Stellenwert der Industrie 4.0 als Produktionswelt von morgen ist derzeit noch nicht absehbar. Zudem sind vielfältige, bislang ungeklärte Problembereiche und offene Entwicklungspfade des Konzepts zu identifizieren. Nicht zuletzt die Unternehmen aus dem klein- und mittelbetrieblichen Segment verwei- 7 Siehe auch Dombrowski et al. (2014) zu „Revolutionen“ in der Automobilindustrie und den Beitrag von Brödner in diesem Band. 36 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus sen auf erhebliche Umsetzungsbarrieren cyber-physischer Systeme und zukünftige Probleme in der Vernetzung von Mensch, Technik und Organisation (FIR 2013). Zahlreiche Hinweise sprechen jedoch dafür, dass das Konzept in der Industrie weiter diffundiert (vgl. DIHK 2016) und Wandlungsprozesse bisheriger Produktionsstrukturen zu digitalen „Informationsfabriken“ (Stark et al. 2015) anstoßen wird. Dies belegen zum einen die Modellfabriken und Unternehmensprojekte, in denen an der Weiterentwicklung der neuen Produktionstechnologien und deren betrieblichen Anwendungen gearbeitet wird. Die „Landkarte“ der Plattform Industrie 4.0 (2017 b) dokumentierte im Frühjahr 2017 rund 280 Unternehmensbeispiele von Industrie-4.0-Lösungen. Zum anderen werden viele Anstrengungen seitens der politischen Entscheidungsträger unternommen, Deutschland zum Leitanbieter dieser Technologien zu machen und als zukünftigen Produktionsstandort zu positionieren. Hier wurde in den letzten Jahren in diverse Forschungsprogramme investiert, um die ‚Technologieführerschaft‘ der deutschen Industrie zu fördern (BMBF 2014; BMWi 2014). In der Summe existieren auf nationaler, aber auch auf internationaler Ebene viele Initiativen, die sich den Themen Digitalisierung und Industrie 4.0 zuordnen lassen. Arbeit in der Industrie 4.0 – revisited: Vier Szenarien Mit den veränderten Bedingungen von Industriearbeit bei der Einführung neuer technologischer Systeme in der Industrie haben sich in der Vergangenheit – und lange vor der Debatte um Industrie 4.0 – bereits zahlreiche Studien aus ingenieurs- und sozialwissenschaftlichen Disziplinen befasst (exemplarisch siehe die Studie von Kinkel et al. (2008) zu Strukturen und Trends der Industriearbeit). In viele dieser Arbeiten fließen unter den Schlagworten CIM, virtuelle Fabrik, ganzheitliche Produktion u.a. „Vorstufen“ der Digitalisierung der industriellen Produktion und ihren konkreten Folgewirkungen für die Industriearbeit (Beschäftigung, Qualifikation, Arbeitsorganisation etc.) ein. Durch die Debatte um Industrie 4.0 wurden die Betrachtungen dieser Themenfelder neu belebt. Zwar fanden mögliche Auswirkungen der neuen industriellen Technologien in den ersten Positionspapieren und technologiezentrierten Gestaltungsperspektiven zur Industrie 4.0 noch eine randständige Bedeutung (z.B. Forschungsunion 2012 a). Doch nicht zuletzt die frühe Beteiligung arbeitspolitischer und sozialwissenschaftlicher Akteure beförderte das Thema Industriearbeit weiter in das Blickfeld. Der von der Forschungsunion eingesetzte Arbeitskreis Industrie 4.0 diagnostizierte zentrale Forschungs- und Handlungsbedarfe nicht nur hinsichtlich der Produktionstechnologie und der Softwarearchitekturen, sondern auch mit Blick auf lernförderliche Arbeitsorganisationen, neue Qualifizierungsstrategien und mögliche Veränderungen der menschlichen Arbeit (Forschungsunion 3. Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 37 2012 b). Diese Erkenntnisse wurden im Weiteren um generelle Überlegungen zu neuen ‚sozialen Infrastrukturen von Arbeit‘ ergänzt (Forschungsunion/ acatech 2013). Der wissenschaftliche Beirat der Plattform Industrie 4.0 betonte in seinen 17 Thesen explizit die Kategorie „Mensch“ und thematisiert die Möglichkeiten und Chancen für eine humanorientierte Gestaltung der Arbeitsorganisation, alterns- und altersgerechte Arbeitsgestaltung, ein erweitertes Aufgabenspektrum und höhere Qualifikationen, neue Handlungsspielräume der Mitarbeiter, verbesserte Ausbildungsinhalte und neue Lernmethoden (Plattform Industrie 4.0 2014 a, 2014 b). Diese Themen rückten in der Folgezeit weiter in den Fokus arbeitswissenschaftlicher und -politischer Diskurse8: So existiert mittlerweile eine nahezu unüberschaubare Zahl an Statements und Veröffentlichungen, die mehr oder minder explizit die Zusammenhänge zwischen Digitalisierung und Industrie 4.0 einerseits und den neuen Herausforderungen und Umbrüchen in der Industriearbeit anderserseits thematisieren (z.B. Botthof/Hartmann 2015). Die derzeit vorliegenden Erkenntnisse basieren vornehmlich auf ausgewählten Pilotprojekten sowie quantitativen oder qualitativen Befragungen ausgewählter Experten aus Unternehmen, Fachverbänden, Politik und Wissenschaft zu ihren Einschätzungen nach den zukünftigen Entwicklungspfaden von Arbeit in der Industrie 4.0. Umfassende empirische Erhebungen zum Wandel von Industriearbeit unter den Bedingungen der Industrie 4.0 liegen gegenwärtig (noch) nicht vor. Allerdings wurden aus der Politik und von weiteren Förderinstitutionen zahlreiche Forschungsprogramme angestoßen, die sich auf vielfältige Facetten des Wandels von Arbeit richten (siehe Ittermann et al. 2015). So ist davon auszugehen, dass in wenigen Jahren zahlreiche und fundiertere Erkenntnisse in den angesprochenen Themenfeldern publiziert werden. Die folgenden Ausführungen können vor diesem Hintergrund allenfalls eine temporäre Bestandsaufnahme abbilden und sind der Versuch einer Positionsbestimmung der ‚Arbeit-in-Industrie-4.0‘-Debatte, wie sie sich aus unserer Sicht darstellt. Die Durchsicht der vorliegenden Publikationen, Studien, Positionspapiere sowie Präsentationen von Verbandsvertretern, Unternehmen, Wissenschaftlern und politischen Akteuren ergibt in der Summe ein sehr uneinheitliches Bild. Sie zeigen komplexe Zusammenhänge und widersprüchliche Entwicklungsverläufe hinsichtlich der verschiedenen Themenfelder. Idealisierenden Zukunftsvisionen von Industriearbeit stehen eher pessimistische Trendaussagen gegenüber (vgl. auch Kirchner 2016): Sehen die einen neue Beschäftigungsperspektiven im Zuge der Digitalisierung, warnen die anderen vor enor- 8 Diese Gestaltungspotenziale im Kontext von Industrie 4.0 wurden vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales im Rahmen des Weißbuches Arbeiten 4.0 (BMAS 2016) aufgegriffen und in eine generelle arbeitspolitische Perspektive eingebettet. 38 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus men Substitutionseffekten durch neue Technologien. Versprechen einige Prognosen neue Freiheiten und Handlungsspielräume im Arbeitsprozess, befürchten andere Stimmen verschärfte Kontrollstrukturen und fehlenden Datenschutz durch neue Technologien. Dem Bild einer attraktiven, neuen (industriellen) Arbeitswelt, die auf den arbeitenden Menschen und seine persönlichen Bedürfnisse fokussiert, stehen ‚Schreckensszenarien‘ einer menschenleeren oder ‚unmenschlichen Cyberfabrik‘ (Lars Windelband in: VDI nachrichten 2015, S. 6) gegenüber. In hochgradig zugespitzter und etwas provokanter Form sollen diese Trendaussagen im Folgenden zu vier Szenarien des möglichen Entwicklungsverlaufes von Industriearbeit verdichtet werden: Ein Negativszenario einer massiven Ersetzung und Abwertung von Industriearbeit, ein Positivszenario einer weitreichenden Aufwertung von Industriearbeit, ein Polarisierungsszenario mit deutlich unterscheidbaren Gewinnern und Verlierern des Digitalisierungsprozesses und ein Entgrenzungsszenario mit einer fortschreitenden Auflösung betrieblicher und beruflicher Grenzziehungen. Strukturierende Elemente der Szenarien sind die in der Einleitung dieses Buches skizzierten Themenfelder Arbeitsmarkt und Beschäftigung, Tätigkeiten und Qualifikationen, Mensch-Maschine-Interaktion sowie Organisation und Verlagerung von Arbeit. Unser besonderes Augenmerk richtet sich auf die Entwicklungsperspektiven von Einfacharbeit in der Industrie 4.0 (Abel et al. 2014; Hirsch-Kreinsen 2017). Damit ist ein Beschäftigungssegment gering qualifizierter Arbeit benannt, das in struktureller Perspektive (schon immer) durch den Einsatz digitaler Technologien geprägt worden ist und in nicht unerheblichem Maße von der möglichen neuen Digitalisierungswelle betroffen sein kann. Schöne neue Arbeitswelt: Qualifikationsgewinne und Handlungsfreiheiten für die ‚Dirigenten der Wertschöpfung‘ in Industrie 4.0 (Positivszenario) Ein positives Szenario der zukünftigen industriellen Arbeitswelt wird insbesondere von vielen Industrie 4.0-Visionären vertreten, die in der Summe von Beschäftigungsgewinnen, höherwertigen Tätigkeiten und Qualifikationen sowie einer erweiterten Selbstbestimmung in der Arbeit im Zuge der Digitalisierung ausgehen. Stellvertretend für diese Perspektive verbindet Kagermann (2014, S. 608) mit der Industrie 4.0 die Aussichten, die Lebensqualität der Menschen zu verbessern, Arbeitsplätze zu sichern, die Vereinbarkeit von Beruf und Familie zu erhöhen und den Menschen wieder in den Mittelpunkt der industriellen Arbeitswelt zu rücken. Auch weitere Trendaussagen und Studien sprechen für ein solches Positivszenario der Arbeit in Industrie 4.0. Beschäftigungseffekte: Auf positive Arbeitsmarkteffekte verweist z.B. eine Studie der Unternehmensberatung Boston Consulting Group, die einen Be- 3.1 Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 39 schäftigungszuwachs von sechs Prozent (ca. 390.000 Arbeitsplätze) in der deutschen Industrie für die nächsten zehn Jahre prognostizierte (BCG 2015). Dieser basiere vor allem auf dem damit steigenden Bedarf an hoch qualifizierten Industriearbeiten u.a. im Maschinenbau und Automotive-Bereich. Eine Untersuchung des IAB Nürnberg geht von einer längerfristigen Kompensation von kurzfristig durch die digitalen Technologien substituierter Tätigkeiten aus (Wolter et al. 2015). Positive Befunde legen auch die Autoren einer im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales erstellten Studie auf der Basis differenzierter Modellrechnungen vor (Vogler-Ludwig et al. 2016). Unter den Bedingungen einer forcierten Digitalisierung, d.h. deutlicher Produktivitätssteigerungen und der Einführung neuer Produkte, ist danach vor allem in den Herstellerbranchen digitaler Techniken und Diensten wie dem Maschinenbau, der Fahrzeugindustrie, der Elektrotechnik sowie der IT-Branche ein Beschäftigungsgewinn von einer Million Erwerbstätiger bis 2030 zu erwarten (ebd., S. 75). Grundlage für diese Entwicklungsperspektive ist ein eher moderater technologischer Wandel in der Industrie und die sukzessive Anreicherung von Arbeits- und Produktionsabläufen durch neue Technologien. Tätigkeiten und Qualifikationen: Für ein Positivszenario sprechen auch die Prognosen, die ein Upgrading von Tätigkeiten und Qualifikationen nahelegen. Upgrading lässt sich als ein Prozess der Anreicherung von Tätigkeiten und Fähigkeiten verstehen, der tendenziell alle Beschäftigtengruppen erfasst. Durch die steigende Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Informationen über laufende Prozesse und deren Zusammenhänge ergeben sich neue und bislang nicht gekannte Arbeitsanforderungen (vgl. Zeller et al. 2010), bei denen sich vielfältige Handlungsspielräume in der Arbeit eröffnen. Nach Zuboff (1988) wächst die Bedeutung von „intellective skills“, die auf einem theoretischen Verständnis von Prozessen beruhen und steigt in der Konsequenz die Zahl der „better jobs – jobs that at every level would be enriched by an informating technology“ (ebd., S. 159). Konkret geht es hierbei um den Auf- und Ausbau von IT-Kompetenzen, Medienkompetenzen und Prozessverantwortung in der Fertigung und Montage, aber auch in indirekten Bereichen wie der Arbeitsvorbereitung, der Produktionsplanung und der Qualitätssicherung sowie in der Logistik (siehe hierzu den Beitrag von Stich et al. in diesem Band). Des Weiteren werden in vielen Studien kreative und soziale Fähigkeiten, informelle Kompetenzen in abstraktem Denken und Kommunikation, emotionale Intelligenz sowie Verhandlungs- und Vermittlungskompetenz als wichtige Fähigkeiten der „4.0-Beschäftigten“ gesehen, die im Zuge der Digitalisierung vermehrt nachgefragt werden. Hierbei handelt es sich um Fähigkeiten und Kompetenzen, die in technischer und ökonomischer Hinsicht als nur schwer und sehr aufwendig automatisierbar angesehen werden. Als notwendig begreifen daher die vorliegenden Studien alle Maßnahmen, die auf eine (Re-)Qualifizierung und einen Kompe- 40 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus tenzerwerb im Bereich extrafunktionaler Fähigkeiten abzielen. Die Maßnahmen umfassen dabei Anpassungen der schulischen und der Berufsausbildung, der innerbetrieblichen Weiterbildung und des laufenden „learning-on-the-job“ (Gebhardt et al. 2015; Spöttl et al. 2016). In dieser Perspektive wird auch in Zukunft dem akkumulierten Erfahrungswissen und dem erfahrungsgeleiteten Handeln der Beschäftigten in Produktion und Logistik eine unverzichtbare Rolle zugemessen (Pfeiffer/Suphan 2015; Böhle 2017). Organisation und Verlagerung von Arbeit: Hinsichtlich der Organisation von Arbeit impliziert dieses Upgrading-Szenario ein Muster, das von einer weitreichenden Dezentralisierung und Reintegration von zuvor getrennten Funktionen der Planung, Ausführung und Kontrolle gekennzeichnet ist. In der Literatur wird auch von einer qualifikatorisch aufgewerteten flexibel integrierten Arbeitsform gesprochen (Hirsch-Kreinsen 2014 b), die durch eine lockere Vernetzung unterschiedlich qualifizierter, aber gleichberechtigt agierender Beschäftigter gekennzeichnet ist, die weitgehend selbstorganisiert und situationsbestimmt im digitalisierten Arbeits- und Produktionsprozess handeln. Diese Variante begründet ein arbeitsorganisatorisches Muster, das sich als „Schwarm- Organisation“ bezeichnen lässt (Neef/Burmeister 2005; Hirsch-Kreinsen 2014 b). Diese Form zeichnet sich durch ein hohes Maß an struktureller Offenheit, eine sehr begrenzte Arbeitsteilung, selbstorganisierte Tätigkeiten und hohe Flexibilität aus. Zugespitzt formuliert, dieses Szenario bezeichnet Chancen für Arbeitsformen, die bislang eher aus wissensintensiven Dienstleistungssektoren bekannt sind. Mit Blick auf die betriebliche Ebene ersetzen in dieser Argumentation temporäre Projektorganisationen und überbetriebliche Netzwerkbeziehungen feste Organisations- und Managementstrukturen. Diese können eine erhebliche Steigerung der Arbeitsqualität begründen, wenn die neuen Möglichkeiten der Flexibilisierung von Arbeit zu einer deutlich verbesserten Vereinbarkeit von beruflichen und familiären bzw. privaten Anforderungen führen oder die Mitarbeiter situations- und lebensphasenorientiert ihre Arbeitsbelastung und ihren Arbeitsanfall unter den neuen Bedingungen autonomer regulieren können (z.B. BITKOM 2015). In einer gewerkschaftlichen Perspektive können hiermit „wachsende Eigenverantwortung, vielfältige Entfaltungsmöglichkeiten für kreatives Arbeitshandeln und eine Steigerung der Arbeits-, Kooperations- und Beteiligungsqualität“ (Kurz 2014, S. 108) der Beschäftigten verbunden sein. Mensch-Maschine-Interaktion: Dieser Perspektive liegt auch ein neuer Blick auf die Mensch-Maschine-Interaktionen und Kontroll- und Verantwortungsverteilungen von technischem und personellem System zugrunde, das den Menschen im industriellen Produktionssystem in den Vordergrund rückt (vgl. Grote 2009): Die Fachkräfte lenken als „Dirigenten der Wertschöpfung“ (Bauernhansl 2014, S. 22) das CPS und können bei Problemen erfahrungsbasiert und selbstständig eingreifen. Sie behalten die Kontrolle über die digitalisierten Ar- Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 41 beits- und Produktionsabläufe und werden durch Assistenzsysteme und neue Technologien, im Sinne von „Wandlungsbefähigern“ (Kreimeier et al. 2015) flexibel und situationsadäquat unterstützt. Dieser Ansatz wird auch als „Spezialisierungsszenario“ oder „Werkzeugszenario“ bezeichnet (Windelband et al. 2011; siehe die Beiträge von Windelband und Dworschak sowie Deuse et al. in diesem Band). Er setzt eine durchweg fachkräfteorientierte Technikauslegung voraus, wie sie insbesondere bei interaktiven Mensch-Roboter-Systemen oder lernförderlichen Assistenzsystemen deutlich werden. Adaptivität als flexible Anpassung von digitalen Systemen an spezifische Arbeitsbedingungen und Belastungen sowie Komplementarität als situationsspezifische Funktionsteilung zwischen Mensch und Maschine sind Schlüsselelemente dieser Interaktion. Ohne Frage sind in einer solchen Perspektive (technische) Hürden zu überwinden, die sich nicht zuletzt in der aufwendigen betriebsspezifischen Anpassung der Systeme an die bereits implementierten Organisationsformen und IT-Infrastrukturen äußert. Einfacharbeit: Einfacharbeit zählt in diesem Szenario nicht zu den Verlierern des Digitalisierungsprozesses, sondern wird als notwendiges Beschäftigungssegment weiterentwickelt. So können die smarten Produktionssysteme durchaus Perspektiven für industrielle Einfacharbeit bieten. Die Expertengruppe um Forschungsunion und acatech (2013, S. 57) verweist in einer eher normativ geprägten Sichtweise auf gesellschaftliche Verpflichtungen zum Erhalt von Einfacharbeit in der Industrie. Auch lässt sich auf den Stellenwert manueller Produktionsarbeiten bei spezifischen, nur schwer standardisierbaren Produktionsbedingungen verweisen (Abel et al. 2014; Ittermann 2014). Durch Automatisierung von gefährlichen und ergonomisch belastenden Tätigkeiten, Upgrading von unterkomplexen Aufgaben, Stabilisierung von erforderlichen industriellen „Einfacharbeitsnischen“ und das Kreieren von neuen Einfachtätigkeiten werden die Konturen dieses Beschäftigungssegments insgesamt neu gezogen. Dies schließt auch die Förderung geringqualifizierter Tätigkeiten ein, wenn etwa der Einsatz von Datenbrillen oder Tablets in der industriellen Produktion zu schneller erlernbaren Tätigkeiten führt oder durch den Einsatz von Assistenzsystemen altersgerechte Arbeitsplätze entstehen und eine qualifikatorische Aufwertung erfolgt (z.B. Neumann 2015). ‚Automated CPS-Factory‘: Weitreichende Job- und Qualifikationsverluste, fremdbestimmte und prekäre Arbeit (Negativszenario) Nicht wenigen Einschätzungen zufolge erlebt u.a. die vermeintliche Dystopie einer ‚menschenleeren Fabrik‘ unter dem Label Industrie 4.0 „eine Wiedergeburt“ (siehe den Beitrag von Grote in diesem Band). Ein zweites Szenario fasst auf dieser Basis die im Rahmen von Industrie 4.0 und Digitalisierung breit dis- 3.2 42 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus kutierten Negativentwicklungen einer umfassenden Ersetzung, Entwertung, Entrechtlichung und Entstofflichung von Industriearbeit zusammen. In dieser Perspektive wird Industrie 4.0 eher als Dystopie und als Bedrohung des gesellschaftlichen Wohlstandes gesehen, die Beschäftigungssicherheit, berufliche Identitäten, selbstbestimmte Tätigkeiten und feste Bezugspunkte in der Arbeit infrage stellen. Die möglichen Dimensionen dieser Bedrohung skizzieren einzelne Trendbestimmungen, die „durchaus die Bezeichnung ‚alarmierend‘ verdienen“ (Bsirske 2016, S. 63; vgl. auch Kurz/Rieger 2013). Beschäftigungseffekte: Weit über den hiesigen Industrie-4.0-Diskurs hinausreichend, zeigen einige Arbeitsmarktstudien ein Bedrohungsszenario zu den Beschäftigungseffekten der Digitalisierung auf, das weitreichende Substitutionsmöglichkeiten und den massiven Verlust von Arbeitsplätzen in einzelnen Ländern oder sogar weltweit betont. Zu einer „Referenzstudie“ in der Debatte ist dabei die Untersuchung von Frey/Osborne (2013; 2017) zur „future of employment“ geworden, die die Substiuierbarkeit ganzer Berufe auf dem US-amerikanischen Arbeitsmarkt thematisiert und im Ergebnis jeden zweiten Arbeitsplatz durch moderne Technik für ersetzbar hält: „According to our estimate, 47 percent of total US employment is in the high risk category, meaning that associated occupations are potentially automatable oversome unspecified number of years, perhaps a decade or two.“ (Frey/Osborne 2013, S. 38; kritisch hierzu der Beitrag von Pfeiffer und Suphan in diesem Band) Diese Annahmen wurden in zahlreichen makroökonomisch orientierten Arbeitsmarktstudien aufgegriffen und auf andere Länder übertragen (für Europa z.B. Bowles 2014). Sie vermuten, dass das Beschäftigungsvolumen insgesamt schrumpfen könnte, da eine kurzfristige Kompensation durch neue Tätigkeiten nicht realisierbar wäre (Schlund et al. 2014, S. 20). Sehr bedrohlich erscheinen Szenarien, wonach infolge der digitalen Automatisierung in Deutschland insgesamt 59 Prozent oder mehr als 18 Mio. Arbeitsplätze mit vorwiegend Routinetätigkeiten „im Laufe der Zeit“ wegfallen könnten (Brzeski/Burk 2015, S. 3; vgl. Schuh/Stich 2013). Die Annahmen einer Substitution von Industriearbeit im Zuge der Digitalisierung beschränken sich nicht nur auf geringqualifizierte Tätigkeiten (PWC/Wifor 2016), sondern betonen auch eine weitere Substitutionswelle, die sich auf qualifizierte (nicht-)routinisierte Tätigkeiten und auf Berufe mit kreativen und sozial-interaktiven Aufgaben richtet (Frey/Osborne 2013). Dies beträfe auch das Segment der qualifizierten Industriearbeiten (vgl. Dengler/Matthes 2015, S. 14ff.). So liegt der Studie von Dengler und Matthes zufolge das Substituierbarkeitspotenzial im Berufssegment der industriellen „Fertigungsberufe“ insgesamt gesehen bei mehr als 70 Prozent (ebd.). Die Substitution industrieller Arbeit durch neue Technologien und Verlagerungen greift Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 43 auch auf indirekte Bereiche der Planung und Steuerung, der Verwaltung, Produktentwicklung und dem Management über. Tätigkeiten und Qualifikationen: Neben massiven Beschäftigungsrückgängen wäre eine weitere Folge der Digitalisierung die Zerlegung komplexer und anspruchsvoller Tätigkeiten und damit verbundene Qualifikationsverluste. Somit könnte die Abhängigkeit der Produktionsprozesse von menschlicher Arbeit reduziert werden. Die Folge sind tiefgreifende Dequalifizierungsprozesse und „Kompetenzlücken“ bei den verbliebenen Produktionsbeschäftigten (Windelband/Dworschak 2015, S. 77): Diesen obliegen vorwiegend ausführende Arbeiten, während eine handverlesene Expertengruppe für die Installation und Wartung des Systems verantwortlich ist. Organisation und Verlagerung von Arbeit: In dem Negativszenario sind Produktionssysteme hochgradig arbeitsteilig organisiert und bilden unter Nutzung digitaler Technologien ausgefeilte Hierarchie- und Kontrollstrukturen aus. Verschärft wird dieser Prozess durch die Möglichkeiten der Informatisierung als neue Qualität der digitalen Technologien, um eine steigende Verfügbarkeit und Nutzung von Daten und Informationen über Arbeitsprozesse und Produktionsabläufe zu gewährleisten. Hinsichtlich der Arbeitsorganisation setzt dieser Entwicklungspfad, der eine weitreichende Automatisierung anstrebt und zentrale Steuerungsfunktionen dem ‚CPS‘ überträgt, auf die „Entscheidungsfindung von Computerprogrammen“ (Windelband 2014, S. 155). Zudem wird neben der Automatisierung eine weitgehende Externalisierung von Arbeitsaufgaben angestrebt. Interne und externe Arbeitskräfte stehen in einem leistungsintensiven (Unterbietungs-)Wettbewerb, der prekäre Arbeitszeiten, geringe Entgelte und hohe Arbeitsbelastungen begünstigt. Mensch-Maschine-Interaktion: Angesichts der großen technischen Komplexität und weitreichender „Befugnisse“ lassen sich die cyber-physischen Systeme als weitgehend selbstständig beschreiben. Am Beispiel von Leitwarten in der Prozessindustrie werden von Branchenvertretern sogar Überlegungen geäu- ßert, Nachtschichten perspektivisch abzuschaffen. Das Argument hierbei lautet, dass die mit Selbstdiagnose und -optimierungssystemen ausgestatteten Anlagen über einen so hohen Autonomiegrad verfügen, dass auf die Besetzung von Leitwarten verzichtet werden könne. Diese Perspektive wird in der einschlägigen Literatur häufig auch als „Automatisierungsszenario“ (Windelband/Dworschak 2015; Dombrowski et al. 2014; Kurz 2014) bezeichnet. Die Mensch-Maschine- Interaktion ist in diesem Szenario von einem eindeutigen und hierarchischen Abhängigkeitsverhältnis gekennzeichnet. Entscheidungen und Eingriffe am System werden zentral gesteuert und sind allenfalls hochqualifizierten Experten vorbehalten, die in Störfällen das notwendige Wissen aufbringen können. Als dementsprechend groß lässt sich die Abhängigkeit der verbliebenen Beschäftig- 44 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus ten in der Produktion von der Technik beschreiben; die Arbeit ist hochgradig fremdbestimmt und bietet minimale Entscheidungs- und Handlungsfreiheiten. Einfacharbeit: Umfassende Arbeitsplatzverluste werden vor allem im Segment geringqualifizierter und standardisierter Tätigkeiten in Produktion und Logistik anfallen. Frey und Osborne (2013) prognostizieren vor allem die Substitution von Berufen mit vornehmlich routinisierten Tätigkeiten (vgl. auch Schlund et al. 2014; FIR 2013; Schuh/Stich 2013). Die Voraussetzung hierfür ist, dass es sich dabei um Tätigkeiten handelt, die einen gut strukturierten und regel-orientierten Charakter aufweisen, daher in Algorithmen überführt und automatisiert werden können (z.B. Zuboff 1988, S. 10 f.). Im industriellen Bereich fallen darunter beispielsweise Tätigkeiten in der Maschinenbedienung oder in der Logistik wie das manuelle Erfassen und Verwalten von Daten (FIR 2013; WEF 2016). Einer weitreichenden Einschätzung dieser Perspektive zufolge wird es in Deutschland in wenigen Jahrzehnten „keine Jobs mehr für niedrig qualifizierte Arbeiter in der industriellen Produktion geben“ (Bauernhansl zit. nach Spath et al. 2013, S. 125). Partielle Substitution und Auflösung der Mitte: Gewinner und Verlierer der Digitalisierung (Polarisierungsszenario) Ein drittes Szenario kann als Polarisierung von Arbeit in der Industrie 4.0 beschrieben werden (Hirsch-Kreinsen 2014 a). Im Grundsatz stellt es eine Kombination aus Positiv- und Negativszenario dar, bei der einige Beschäftigtengruppen von dem Digitalisierungsprozess profitieren, während sich die Arbeitsqualität der anderen Beschäftigten weitgehend verschlechtert. Hiermit korrespondieren vorliegende Befunde zur wachsenden Ungleichheit und sozialen Spaltung auf gesellschaftlicher Ebene (vgl. Kirchner 2016, S. 76). Der Kern dieses Szenarios ist, dass mittlere Beschäftigungsebenen und Qualifikationsgruppen (Facharbeit, Angestellte) massiv an Bedeutung verlieren und sich daher zunehmend eine Schere zwischen komplexen Tätigkeiten mit hohen Qualifikationsanforderungen einerseits und einfachen Tätigkeiten mit niedrigem Qualifikationsniveau andererseits öffnet. Denn durch den Einsatz digitaler Technologien werde zunehmend eine Automatisierung und Entwertung der Jobs mittlerer Qualifikationsgruppen Platz greifen. Beschäftigungseffekte: Das Szenario der Polarisierung wird in der internationalen Debatte in Hinblick auf die makrostrukturelle Entwicklung von Arbeitsmärkten diskutiert (Autor/Dorn 2013; Collins 2014; Brynjolfsson/McAfee 2014). Dabei steht häufig der US-amerikanische verschiedentlich auch der europäische Arbeitsmarkt im Fokus des Forschungsinteresses. Den vorliegenden Ergebnissen zufolge sind in den letzten Jahrzehnten die Anteile anspruchsvoller Jobs einerseits und wenig anspruchsvoller Tätigkeiten andererseits zulasten 3.3 Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 45 mittlerer Qualifikationsgruppen angestiegen. In der Summe findet sich eine Vielzahl von Forschungsergebnissen, die Polarisierungstendenzen auf betrieblicher Ebene, vor allem im industriellen Sektor belegen (vgl. zusammenfassend Ittermann et al. 2015; Hirsch-Kreinsen 2016 b). Diesem Szenario wird in makroökonomischer, aber auch betrieblicher Perspektive in der internationalen und nationalen Digitalisierungsforschung eine hohe Eintrittswahrscheinlichkeit attestiert (zusammenfassend z.B. Picot 2013; Autor 2015). Insgesamt muss dabei von einer partiellen Substitution gesprochen werden, die einige Beschäftigten trifft und einer partiellen Aufwertung von Tätigkeiten anderer Beschäftigtengruppen (z.B. Vogler-Ludwig et al. 2016, S. 78ff.). Tätigkeiten und Qualifikationen: In dieser Perspektive differenziert sich eine Tätigkeits- und Qualifikationsstruktur aus, die anspruchsvolle, qualifizierte Arbeiten einerseits und einfache (Fach-)Tätigkeiten andererseits umfasst, während mittlere Qualifikationseben erodieren. Bereits Kinkel et al. (2008) befürchteten eine fortschreitende Dequalifizierung von Sach- und Facharbeitertätigkeiten in Industrieunternehmen als Folge der zunehmenden Informatisierung und Automatisierung. Die Erosion der mittleren Qualifikationsgruppen zeigt sich insbesondere bei Tätigkeiten, die einen gut strukturierten und regel-orientierten Charakter aufweisen und daher algorithmisiert bzw. automatisiert werden können. Konkret kann dies sowohl bislang qualifizierte Produktionsarbeiten etwa der Montage und Überwachung wie aber auch indirekte Tätigkeiten auf mittlerem Qualifikationsniveau betreffen (z.B. Kuhlmann/Schumann 2015). Diese Arbeitssituation führt in der Konsequenz zur Abwertung ursprünglich qualifizierter Tätigkeiten, für die bislang Facharbeiter eingesetzt worden sind. Auf der anderen Seite werden qualifizierte Facharbeiten aufgewertet und zunehmend mit hochqualifizierter Entwicklungsarbeit verschmelzen (Spath et al. 2013). Eindeutiger Gewinner des digitalen Strukturwandels sind hier die Bereiche hochqualifizierter Arbeit, insbesondere in den Segmenten Ingenieursdienstleistungen, Informatiker, IT-Fachkräfte und Kreativarbeit (Hüther 2016). Denn „the growing use of software, connectivity, and analytics will increase the demand for employees with competencies in software development and IT-Technologies, such as mechatronics experts with software skills. (…) This competency transformation is one of the key challenges ahead.“ (BCG 2015, S. 9). Organisation und Verlagerung von Arbeit: Arbeitsorganisatorisch impliziert dies eine fortschreitende Ausdifferenzierung von Tätigkeiten „nach oben“ und „nach unten“ in Form einer polarisierten Arbeitsform. Während auf der einen Seite hochqualifizierte und anspruchsvolle Aufgaben von interdisziplinären Teams in Projektorganisation bearbeitet werden, sind andere einfache und ursprünglich komplexe Aufgaben durch computergestützte Informationsvorgaben, etwa über entsprechend ausgelegte Assistenzsysteme, durch ihre Modellierung und Formalisierung weitgehend standardisiert. So können beispielsweise 46 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus durch den Einsatz entsprechend ausgelegter Assistenzsysteme viele Tätigkeiten relativ problemlos arbeitsteilig in Teiloperationen zerlegt und vereinfacht werden sowie mit restriktiven Arbeitsvorgaben, die kaum noch Handlungsspielräume erlauben, versehen werden (Kuhlmann/Schumann 2015; für die Logistik vgl. Brandt et al. 2016, S. 29-32; Niehaus 2017). Ein Trend, der auch als „Digital Taylorism“ (The Economist 2015, S. 63) bezeichnet wird, da die digitalen Technologien eine Optimierung von Taylors Prinzipien der Arbeitsvereinfachung und der Arbeitskontrolle gerade auch für komplexe Tätigkeiten bewirken können. Damit eröffnen sich letztlich auch deutlich gestiegene Möglichkeiten der Kontrolle und Disziplinierung der Beschäftigten, bei denen sich unmittelbar Fragen nach der Rechtmäßigkeit von Datenspeicherungen und Leistungskontrollen anschließen (siehe hierzu den Beitrag von Hornung und Hofmann in diesem Band). Ein instruktives empirisches Beispiel für solche Polarisierungstendenzen im industriellen Bereich liefern Windelband et al. (2011) mit einer Untersuchung von Arbeit im Kontext intelligent vernetzter Logistiksysteme. Widersprüchliche Entwicklungstrends ergeben sich danach daraus, dass einerseits mit der neuen Technik Prozesse automatisiert werden mit der Folge, dass verbleibende Tätigkeiten vereinfacht würden. Die Handlungsspielräume dieser Beschäftigtengruppe sind aufgrund strikter Systemvorgaben naturgemäß sehr eng. Andererseits aber sei diese Erosion bestimmter Qualifikationen begleitet von der Aufwertung anderer Tätigkeits- und Qualifikationsgruppen, die neuerdings systemübergreifende Steuerungs- und Kontrollaufgaben übernehmen. Letztlich können auch die neuen Arbeitsformen der Externalisierung als ein weiteres Moment des Polarisierungsszenarios angesehen werden, da sie die Ausdifferenzierung von eher komplexen, hochqualifizierten Aufgaben einerseits und einfachen, repetitiven Arbeitsschritten andererseits fördern. Die Voraussetzung hierfür ist eine IT-gestützte präzise Beschreibung, Abgrenzung und Modularisierung ursprünglich komplexer Arbeitsschritte. Insgesamt entsteht damit eine polarisierte Arbeitslandschaft, die Goos und Manning (2007) anschaulich als Differenzierung von „Lousy and Lovely Jobs“ bezeichnet haben. Mensch-Maschine-Interaktion: Auch in der Mensch-Maschine-Interaktion zeichnet sich eine Polarisierung ab, in der sich die skizzierten Perspektiven von Positiv- und Negativszenario miteinander verbinden. So sind auf der einen Seite hochqualifizierte Beschäftigte mit der Virtualisierung und „Orchestrierung“ der Systemabläufe sowie der Steuerung der Maschinen beschäftigt, während auf der anderen Seite Geringqualifizierte in ihrer Arbeit von hochentwickelten Maschinen angeleitet und überwacht werden. Offen bleibt in dieser Entwicklungsperspektive der Umgang mit dem zunehmenden Verlust von Kompetenzen und Erfahrungen der operativen Beschäftigten in der Interaktion mit Technik, die sich vor allem bei Unwägbarkeiten und Störungssituationen äußert, in de- Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 47 nen ein auf Intuition und Gefühl basierendes Arbeitshandeln besonders notwendig wird (Bainbridge 1983; Böhle 2017). Einfacharbeit: In dem Polarisierungsszenario bleibt Einfacharbeit als isoliertes Beschäftigungssegment erhalten – einerseits als Residualkategorie dequalifizierter Facharbeit, andererseits als in betriebswirtschaftlicher Perspektive lukratives Beschäftigungsmodell, bei dem die Betriebe niedrig qualifiziertes Personal kostengünstig und ohne lange Anlernzeiten einsetzen können. Daher werden einfache Tätigkeiten auch kaum durch Automatisierung flächendeckend verschwinden. Durch Digitalisierung und abgewertete Fachtätigkeiten entstehen vielmehr neue einfache Tätigkeiten mit niedrigen Qualifikationsanforderungen (Hirsch-Kreinsen 2016 b, 2017). So findet im Kontext des Einsatzes neuer Robotersysteme und intelligenter Assistenzsysteme eine Neustrukturierung von Aufgaben und Tätigkeiten auf dem bisherigen niedrigen Anforderungsniveau statt (z.B. Naumann et al. 2017; Windelband et al. 2011). Zudem können Formen von Einfacharbeit als „Restfunktionen“ oder „Automatisierungslücken“ im Kontext einer weitreichenden digitalen Automatisierung von Arbeitsprozessen beispielsweise als Tätigkeiten der Überwachung, der Beschickung oder des Daten-Handlings erforderlich sein. Abseits von Ort, Zeit und Beruf – Auflösung klassischer Grenzziehungen in der Arbeit (Entgrenzungsszenario) In einem vierten Szenario wird die Flexibilisierung und Entgrenzung von Industriearbeit in zeitlicher, organisatorischer und räumlicher Hinsicht als zentrales Moment einer durch Digitalisierung getriebenen Transformation betrieblicher und überbetrieblicher Arbeits- und Wertschöpfungsprozesse angesehen. Notwendige Voraussetzungen hierfür sind die mit den digitalen Technologien gegebenen neuen Möglichkeiten in der Planung und Steuerung von Arbeitsund Produktionsabläufen, bei der Nutzung von großen Datenmengen bzw. Informationen und zur Kommunikation und Vernetzung für die an den Wertschöpfungsprozessen beteiligten Akteure. Somit würden die digitalen Technologien zu einer sehr viel weitergehenden Ausdifferenzierung von Arbeitsprozessen als früher führen und den via Internetplattformen koordinierten Einbezug unterschiedlicher unternehmensexterner Akteure in den Wertschöpfungsprozess beschleunigen. Neu entstehende Arbeitsformen des „Crowdworkings“ (Leimeister/Zogay 2013; Benner 2014) stehen für die Verlagerung von betrieblichen Arbeitsaufgaben an eine ex ante nicht näher definierte Anzahl unterschiedlich spezialisierter einzelner Akteure. In der Konsequenz würden (abhängige) Beschäftigungsverhältnisse, Betriebsförmigkeit von Erwerbsarbeit, eindeutige Arbeitszeitregelungen und weitere Arbeitsbedingungen grundsätzlich auf den Prüfstand gestellt. Das klassische Arbeitsverhältnis wandele sich so 3.4 48 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus zum flexiblen, temporären und mitunter prekären Arbeitseinsatz (Hoffmann/ Suchy 2016). Beschäftigungseffekte: In dieser Perspektive entgrenzter Beschäftigung geht es weniger um generelle Beschäftigungsgewinne oder -verluste im Zuge der Digitalisierung, sondern um eine tiefgreifende Verschiebung von abhängiger, ortsgebundener Beschäftigung zu neuen Form eigenverantwortlicher und entgrenzter Arbeit. Gegenwärtig wird diese Entwicklung hauptsächlich in der IT- und Softwarebranche und bei Engineeringfunktionen im industriellen Bereich verortet (Hüther 2016; Apitzsch et al. 2016). Allerdings liegen kaum empirisch belastbare Daten zur konkreten Verbreitung in Tätigkeitsfeldern, Berufen und Branchen vor. Trotz einer dynamischen Entwicklung von Beschäftigungen im Crowd- und Clickworking wird der Umfang dieser Arbeitsformen in Deutschland bislang als eher gering eingeschätzt (Vogler-Ludwig et al. 2016, S. 89). In kritischer Perspektive ließe sich zudem anmerken, dass solche überbetrieblich ausdifferenzierten Arbeitsformen bei einigen industriellen Tätigkeiten nicht realisierbar sind. Diese können aufgrund ihrer räumlich gebundenen technisch-organisatorischen Struktur oder auch aufgrund von interaktiven Beziehungen kaum in der beschriebenen Weise ausgelagert werden. Tätigkeiten und Qualifikationen: Mit den Entgrenzungsprozessen sind im Einzelnen durchaus unterschiedliche Konsequenzen für Tätigkeiten und Qualifikationen verbunden (siehe den Beitrag von Bauer und Schlund in diesem Band; Windelband/Dworschak 2015): Wie bereits skizziert, können Entgrenzungstendenzen der Arbeit die Komplexität innerbetrieblicher Aufgabenfelder auflösen und die Ausdifferenzierung von eher hochqualifizierten Aufgaben einerseits und einfachen, repetitiven Arbeitsschritten andererseits (Stichwort: Clickwork) fördern. Betont werden vielfältige Risiken für die Beschäftigten. In verschiedenen Studien werden die arbeitspolitischen Risiken wie Dequalifizierung, der Druck ständiger Erreichbarkeit und permanenter Selbststrukturierung, fehlende sozial- und arbeitspolitische Regulation und neu entstehende prekäre Arbeit sowie auch das bislang kaum einschätzbare digitale Kontrollpotenzial diskutiert (Benner 2014; Boes et al. 2014). Zugleich finden sich aber auch, ähnlich wie im Positivszenario, Argumente, die eine Steigerung der Qualität der Arbeit betonen. Hervorgehoben wird hier, dass die neuen Technologien trotz steigender betrieblicher Flexibilisierungsanforderungen aufgrund der mit ihren Social-Media-Funktionen gegebenen hierarchieübergreifenden Kommunikations- und Koordinationsmöglichkeiten eine deutlich verbesserte „Work-Life-Balance“ als bisher ermöglichen. Von entscheidender Bedeutung sind in diesem Kontext Fragen der Partizipation und Mitbestimmung, d.h., inwieweit und in welcher Form die Beschäftigten an der Gestaltung von Arbeitsstrukturen und Leistungsanforderungen beteiligt sind (Dombrowski/Wagner 2014; Carstensen 2016). Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 49 Organisation und Verlagerung von Arbeit: Mit den modernen digitalen Technologien wird die Abkehr von den bisherigen hierarchisch aufgebauten IT- Systemen verbunden. Die damit einhergehende Erwartung vieler Experten ist, dass dadurch die bisherigen Formen der Fabrikorganisation, insbesondere auch die bis heute existierenden mehr oder weniger zentralisierten Muster der Arbeitsorganisation und des Personaleinsatzes umgebaut und dezentralisiert werden. Eine Konsequenz ist, dass vermehrt hochflexible und temporäre Projektorganisationen und Netzwerke an die Stelle fester, vor allem auch hierarchischer, Organisations- und Managementstrukturen treten. In diesem Kontext wird vielfach auf die Effizienz- und Rationalisierungspotenziale moderner und um soziale Medien erweiterte Wissensmanagementsysteme (Stichwort: Enterprise Social Networks) verwiesen, die das für betriebliche Abstimmungs- und Innovationsprozesse erforderliche Wissen weit dynamischer und umfangreicher als bisher sichern und zur Verfügung stellen sollen. Darüber hinaus ermöglichen die neuen Systeme eine digitale Echtzeitsteuerung der Prozesse und schaffen die Voraussetzung dafür, die früher sequentiellen und organisatorisch differenzierten Abläufe der Planung, Steuerung und Ausführung zu reintegrieren und steuerungstechnisch autonome Organisationssegmente zu schaffen. Damit eröffnen sich zugleich neue Potenziale für eine weitere Steigerung der funktionalen und zeitlichen Flexibilität der Arbeit. Wie einzelne realisierte Industrie-4.0-Projekte zeigen, kann dies nicht nur zu einer generellen Flexibilisierung von Arbeitszeiten, sondern in bestimmten IT-basierten Tätigkeitsbereichen wie Engineering oder Marketing zu einer Entkopplung von Arbeit und Arbeitsort genutzt werden. Letztlich bietet die informationstechnische Vernetzung neue Möglichkeiten für die Schaffung unternehmensübergreifender Projektgruppen etwa in Bereichen der Produktentwicklung, die Unternehmensgrenzen deutlich überschreiten und kollaborative Innovationsprozesse begünstigen. Schließlich können durch optimierte Informations- und Steuerungssysteme Dienstleistungen wie Service und Instandhaltung nun weit gezielter als früher an spezialisierte Dienstleister verlagert werden. Mensch-Maschine-Interaktion: Im Szenario der Entgrenzung von Arbeit verbinden sich zwei Entwicklungen in Hinblick auf die Mensch-Maschine-Interaktion. Zum Ersten ist von einer Autonomisierung und Modularisierung industrieller Produktionstechnik auszugehen, die in verschiedenen Anwendungskontexten und Standorten flexibel eingesetzt werden können (für die chemische Industrie vgl. DECHEMA 2016). Zum Zweiten ist mit dem Einsatz moderner Methoden der Virtualisierung von Produktionsabläufen zu rechnen, die die Kontrolle und Steuerung aus der Ferne ermöglichen. Hierzu finden u.a. Verfahren der virtuellen oder überlagerten Realität Verwendung sowie mobile Assistenzsysteme (Stichwort: Wearables), die die bisherige räumliche Kopplung überwinden. In diesem Kontext stellen sich Fragen nach der hinreichenden Ab- 50 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus bildbarkeit technischer Informationen einerseits und deren Relevanz bzw. Folgen für erforderliches menschliches Eingreifen andererseits (Huchler 2016; Böhle 2017). Einfacharbeit: Wie in der Beschreibung der anderen Szenarien bereits angedeutet, kann die Entgrenzung und Flexibilisierung von Arbeit sowohl zu neuen Beschäftigungsmöglichkeiten für Geringqualifizierte führen: In einer positiven Einschätzung als neue Perspektive bislang eher marginalisierter Beschäftigungsgruppen, in einer negativen Einschätzung als Verbreitung einer (weiteren) prekären Arbeitsform, wenn ursprünglich anspruchsvolle Aufgaben hochgradig arbeitsteilig zerlegt und spezialisiert werden und in Beschäftigungsformen ausgeführt werden, die durch fehlende Regulation und Unterbietungswettbewerbe der Anbieter gekennzeichnet sind (Benner 2014). Fazit und Ausblick Die im vorangegangenen Abschnitt vorgestellten Szenarien sollen in stark zugespitzer Weise den gegenwärtigen Forschungsstand und die z.T. verstreut vorliegenden Trendbestimmungen zu einer – wenngleich temporären – Bilanzierung der möglichen Entwicklung von (Industrie-)Arbeit verdichten. In der folgenden Tabelle sind die skizzierten Szenarien und Themenfelder mit ihren wesentlichen Thesen zusammengefasst (Tabelle). Sie werfen zwangsläufig die Fragen nach Plausibilitäten, Eintrittswahrscheinlichkeiten und ihren Konsequenzen auf, die in der Folgezeit auf der Basis neuer Forschungsergebnisse sukzessive bearbeitet und beantwortet werden müssen. Dies erfordert die Berücksichtigung einiger Differenzierungen, die im folgenden Abschnitt vorgenommen werden. Derzeit spricht vieles für eine Gleichzeitigkeit und Hybridisierung in der Entwicklung, die abschließend thematisiert wird. In methodischer Hinsicht lässt sich mit Blick auf die vorliegenden Studien ebenfalls eine große Disparität festhalten, die v.a. hinsichtlich belastbarer quantitativer Erhebungen in der betrieblichen Praxis einerseits und qualitativer und auf die konkrete betriebspraktische Umsetzung fokussierte Forschungsergebnisse andererseits Lücken aufweist. Ein weiterer Grund für diese ungeklärte Situation sind die derzeit noch unbeantwortbaren Fragen, welche konkreten neuen Technologien in der industriellen Produktion in welcher Intensität und zu welchem Zeitpunkt zum Einsatz kommen und in welcher Weise und mit welchen Folgen diese in laufende betriebliche (und überbetriebliche) Strukturen und Abläufe integriert werden. Syska und Lièvre (2016) sehen den zentralen Denkfehler bei Industrie 4.0 darin, dass „ein nicht lineares und soziales System wie eine Fabrik mit Algorithmen ‚steuerbar‘ sei“ (ebd., Vorwort). Hiermit sind auch die Potenziale und Grenzen des Technologieeinsatzes angesprochen. Die Vergan- 4. Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 51 genheit hat gezeigt, dass „nicht alle technischen Lösungen, die machbar sind, zugleich auch wirtschaftlich und/oder wünschbar (Big Data versus Datenschutz) sein werden“ (Ahrens 2015, S. 15). Notwendige Differenzierungen Die Darstellung eines Szenarios in ‚Reinform‘ ist in den zahlreichen Statements und Publikationen kaum zu finden, vielmehr werden einzelne Aspekte der Entwicklungspfade miteinander verknüpft. So kann z.B. die Prognose eines Beschäftigungswachstums mit der Perspektive restriktiver Kontrollstrukturen oder entgrenzter Arbeitsformen verbunden sein. Oder die Trendbestimmung eines generellen Beschäftigungsverlustes verweist auf ‚Upgrading‘-Tendenzen in einzelnen Segmenten und neuen Handlungsspielräumen in der Mensch-Technik- Interaktion. Denkbar ist auch ein weitgehend strukturkonservativer Entwicklungspfad, der im Sinne eines partiellen qualifikatorischen ‚Sidegradings‘ lediglich vereinzelte Bedarfe an IT-Fertigkeiten und digitalen Medienkompetenzen impliziert. Zudem bleiben in der Darstellung der Szenarien weitere The- Szenarien zum Wandel von Industriearbeit in Industrie 4.0 Szenarien Themenfelder Aufwertung/ Positivszenario Substitution/ Negativszenario Spaltung/Polarisierungsszenario Entgrenzungsszenario Arbeitsmarkt Beschäftigung Beschäftigungsstabilität/ -gewinne Weitreichende Beschäftigungsverluste Ausdifferenzierung von Beschäftigungsgewinnern und -verlierern Erosion von betriebsförmiger und abhängiger Beschäftigung Tätigkeiten Qualifikation Bessere Jobs auf allen Ebenen, durch IT unterstützt Beschäftigte als ‚Rädchen in der Cyberfabrik‘ Spaltung in attraktive und miserable Jobs Vom Arbeitsverhältnis zum Arbeitseinsatz Mensch-Maschine- Interaktion Komplementäre und adaptive Interaktion Streng hierarchische Interaktion, restriktive Assistenzsysteme Spaltung: „Dirigenten“ und „Maschinendiener“ Räumliche Entkopplung durch Technik Organisation und Verlagerung von Arbeit (Lernförderliche) Vernetzung von Beschäftigten verschiedener Qualifikationsebenen Hochgradig arbeitsteilige Organisation, Entscheidungsfindung durch CPS Gleichzeitigkeit von High-Performance- Teams und ,digital taylorism‘ Hochflexible, temporäre Netzwerke, Externalisierung Industrielle Einfacharbeit Erhalt und Anreicherung von Einfacharbeit, Erosion durch Aufwertung Vollständige Substitution einfacher Arbeit Einfacharbeit als von der Entwicklung abgekoppeltes Segment Neue (prekäre) Einfacharbeit (u.a. Click-worker) Eigene Darstellung Tab.: 52 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus menfelder wie Entgelt, Arbeitszeit oder Mitbestimmung unterbelichtet, die in einem weiteren Schritt genauer herausgearbeitet werden müssten. Schließlich wären zusätzliche Differenzierungen hinsichtlich der Personenmerkmale wie Alter oder Geschlecht sowie Berufsbildern der Beschäftigten in die Darstellung einzubeziehen. Bei dem skizzierten Negativszenario ist zudem zu betonen, dass die Thesen und Befunde über weitreichende Arbeitsplatzverluste im Einzelnen durchaus umstritten sind und es mit unterschiedlichen Argumenten auf Grenzen der Substituierbarkeit von Arbeit verwiesen wird. Darüber hinaus wird das Argument, dass vor allem Routinetätigkeiten von Automatisierung bedroht seien, kritisch gesehen (z.B. Autor 2015; Pfeiffer/Suphan 2015). Argumentiert wird, dass es sich hierbei um ein verkürztes Verständnis handele, da auch sog. Routinetätigkeiten stets Nicht-Routine-Elemente einschließen und Erfahrungswissen erfordern (siehe die Beiträge von Pfeiffer und Suphan sowie Brödner in diesem Band). Diese Tätigkeitselemente weisen jedoch einen nur schwer fassbaren, ausgeprägt situationsspezifischen und intuitiven Charakter auf und lassen sich daher computertechnisch kaum zureichend abbilden. Den genannten Autoren zufolge finden sich diese Tätigkeitselemente nicht nur in anspruchsvollen hochqualifizierten Tätigkeiten, sondern gerade auch in einfachen manuellen Jobs. Zudem müsse davon ausgegangen werden, dass die Bedeutung des erfahrungsbasierten intuitiven Handelns ganz generell mit steigender Automatisierung und Komplexität der eingesetzten Technologie steigt und daraus paradoxerweise stets neue Grenzen für die Digitalisierbarkeit von Arbeit und damit auch für ihre Substitution erwachsen. Betriebliche Herausforderungen und soziale Konsequenzen In der (betrieblichen) Realität stellen sich zudem die Herausforderungen der ‚digitalen‘ Produktions- und Arbeitsgestaltung in den Unternehmen und Branchen in höchst unterschiedlicher Weise. Technologieintensitäten, Betriebsgrö- ßen, Spezifika von Produkten, Branchenzugehörigkeiten, Konkurrenzsituationen oder besondere Kundenanforderungen sind wichtige Einflussgrößen für den konkreten Stellenwert von Industrie 4.0 und digitaler Arbeit. Je nach den gegeben Kontextbedingungen ergeben sich unterschiedliche Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten digitalisierter Systeme, aber auch andere Probleme und Grenzen ihrer Realisierbarkeit (vgl. den Beitrag von Ortmann in diesem Band; Krzywdzinski 2016). So unterscheiden sich z.B. die Anforderungen in der Serienfertigung, in der Prozessindustrie und in der Logistik mitunter erheblich oder bestehen verschiedene Handlungsoptionen zwischen vielen kleinund mittelbetrieblich strukturierten Bereichen und den Großunternehmen in Industrie und der Logistikbranche. Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit – revisited. 53 Hier werden vielmehr die ökonomischen und sozialen Kontextbedingungen der Betriebe deutlich: So ergeben sich insbesondere für KMU hohe Anforderungen an finanzielle und personelle Ressourcen sowie Erfordernisse technologischer und organisatorischer Kompetenzen, denen sie allenfalls bedingt nachkommen können (vgl. Icks et al. 2017; Abel/Wagner 2017). In der Konsequenz ist der ‚Hype‘ um Industrie 4.0 einer nüchterneren Betrachtung der Chancen und Risiken einer weitreichenden Digitalisierung von Produktions- und Arbeitsprozessen gewichen. Kurzfristig konnten bislang „Insellösungen“ (Windelband 2014, S. 158) bzw. differenzierte Landschaften von Industrie-4.0-Anwendungen (Hirsch-Kreinsen 2014 b) realisiert werden, die allenfalls im Szenario einer raschen Diffusion der smarten Produktionssysteme zu einem ganzheitlicheren Gefüge zusammenwachsen können. In vielen KMU-Betrieben lässt sich außerdem auf die Bedeutung manueller Produktionsarbeiten bei spezifischen, nur schwer standardisierbaren Produktionsbedingungen und auf Grenzen der Automatisierbarkeit in zahlreichen Industriezweigen verweisen (Hirsch-Kreinsen 2016 b; Abel et al. 2014). Diese sind u.a. Ausdruck betrieblicher Sozialverfassungen und bereits eingeschlagener Entwicklungspfade der Unternehmen. Auch innerhalb größerer Betriebe können die Anforderungen je nach Standort, Geschäftsfeld, Abteilung oder Fertigungsbereich erheblich variieren. Somit lassen sich mit Blick auf die vorgestellten Szenarien zur digitalen Industriearbeit in der Realität zahlreiche Hybridformen zwischen Substitution, Upgrading, Polarisierung und Entgrenzung erwarten, die den jeweiligen Anforderungen der Betriebe und Produktionsprozessen entsprechen und letztlich auch für eine ungleichzeitige Diffusion von Industrie 4.0 stehen. Damit greifen auch einfache Ableitungsprognosen zum Zusammenspiel zwischen Technik und Mensch zu kurz. So relativieren die vorliegenden Gestaltungsoptionen die Sichtweise von einem mehr oder weniger deterministischen Verhältnis zwischen technologischer Entwicklung und ihren sozialen Konsequenzen. Dies verweist zum einen auf die Handlungsspielräume auf der betrieblichen Ebene (vgl. den Beitrag von Haipeter in diesem Band), konfrontiert zum anderen aber auch politische Akteure, Interessenorganisationen und Arbeitswissenschaften mit Fragen, wie die Industriearbeit der Zukunft in ihren Vorstellungen aussehen soll und welche flankierenden/regulierenden Maßnahmen hierfür erforderlich sind. Literatur Abel, J./Hirsch-Kreinsen, H./Ittermann, P. 2014: Einfacharbeit in der Industrie. Strukturen, Verbreitung und Perspektiven. Berlin 54 Peter Ittermann, Jonathan Niehaus Abel, J./Wagner, P.S. 2017: Industrie 4.0: Mitarbeiterqualifizierung in KMU. In: wt – Werkstattstechnik online, Jg. 107 (2017), H. 3, S. 134–140 Ahrens, V. 2015: Industrie 4.0: Chancen und Risiken. Präsentation Nordakademie 2014. Elmshorn Apitzsch, B./Ruiner, C./Wilkesmann, M. 2016: Traditionelle und neue intermediäre Akteure in den Arbeitswelten hochqualifizierter Solo-Selbstständiger. 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In der Vision der flächendeckenden Durchdringung von Industrie 4.0 steuern sich die Aufträge selbstständig durch ganze Wertschöpfungsketten, buchen ihre Bearbeitungsmaschine sowie ihr Material und organisieren ihre Auslieferung zum Kunden. Das Produkt erkennt drohende Verzögerungen der Lieferung, organisiert zusätzliche Kapazitäten oder meldet den Kunden unvermeidbare Verspätungen (Spath et al. 2013, S. 22ff.). Diese Entwicklung soll so weit gehen, dass die Anlagen, Maschinen und Produkte untereinander die Auftragsreihenfolge bestimmen, gleichzeitig den Wartungs- und Instandhaltungsbedarf organisieren und entsprechende Maßnahmen eigenständig durchführen. Wie schnell aus dieser Fiktion Realität wird und welche genauen Umbrüche sich in der Arbeitswelt ergeben, lässt sich zum gegenwärtigen Zeitpunkt nur schwer abschätzen. Die fortschreitende Automatisierung mit einer immer höheren Vernetzung aller Systeme wird zu Veränderungen in der Arbeitsorganisation, in den Arbeitsprozessen und damit bei den Arbeitsanforderungen sowie in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine (Technik) führen. Anhand von zwei Anwendungsfeldern „Instandhaltung 4.0“ und „Leichtbaurobotik“ greift dieser Beitrag sowohl die Potenziale der Digitalisierung der Arbeitswelt als auch die Herausforderungen, Auswirkungen und Konsequenzen für die Beschäftigten auf. 1. Stand der Umsetzung von Industrie 4.0 Das Ziel im neuen Zeitalter der Industrie 4.0 besteht darin, eine höhere Form der Automatisierung durch eine Verknüpfung des gesamten Produktionsumfeldes zu einer intelligenten Umgebung zu erreichen. Das „Internet der Dinge“ spielt dabei eine entscheidende Rolle. Durch das Zusammenwirken mit dem „Internet der Dienste“ kann das Unternehmen mit seinem gesamten Umfeld kommunizieren. Die Basis bilden dabei Cyber-Physical Systems (CPS), die die Maschinen, Lagersysteme, Betriebsmittel etc. digital miteinander vernetzen. Ergebnis ist die Auflösung der klassischen Produktionshierarchie von der zentralen Steuerung hin zu einer dezentralen Selbstorganisation der Produkte. Das Produkt lenkt im Zeitalter der Industrie 4.0 den Produktionsprozess eigenständig. Ergebnis wäre eine grundlegende neue Form der Steuerung und der Organisation von Produktionsprozessen. Damit wäre ein neues Automatisierungsniveau erreicht (Hirsch-Kreinsen 2014 a, S. 6), da die Selbstoptimierung intelligenter, dezentraler Systemkomponenten und ihre autonome Anpassungsfähigkeit an sich wandelnde Rahmenbedingungen in Echtzeit erfolgen soll. Es stellt sich die Frage, inwieweit Unternehmen bereits auf dem Weg zu Industrie 4.0 sind. Viele Forschungsprojekte im Feld Industrie 4.0 sind in Deutschland erst in jüngerer Zeit gestartet, weshalb genaue Aussagen zum aktuellen Zeitpunkt schwierig sind. Das aktuelle IHK-Unternehmensbarometer zur Digitalisierung (DIHK 2016) befragte 1.620 Unternehmen zum Stand der eigenen Umsetzung der Digitalisierung. Auf die Frage „Wie schätzen Sie den Stand der Digitalisierung in Ihrem Unternehmen insgesamt ein?“, antworten nur 25 Prozent aller Befragten mit „voll“ bis „nahezu voll“ entwickelt (vgl. Abbildung 1). Dabei kann die Frage der Digitalisierung jedoch nicht mit der Entwicklung von Industrie 4.0 gleichgesetzt werden. In Industrie 4.0 sollen Automatisierung und Digitalisierung zugunsten effizienterer Fertigungsmethoden verschmelzen. Deshalb setzen sich immer mehr Unternehmen mit dem Thema Industrie 4.0 auseinander. Hier sind vor allem die großen Mittelständler und Großunternehmen (ab 500 Mitarbeiter) mit ca. 33 Prozent gut aufgestellt, wohingegen die kleineren Unternehmen noch Nachholbedarf (25 Prozent sehen sich gut aufgestellt) haben (ebd., S. 6). Dies heißt jedoch nicht, dass die kleineren Unternehmen nicht schon Elemente von Industrie 4.0 einsetzen, sie sind sich z.T. dessen jedoch oft nicht bewusst. Da sich die Produktionssysteme über die letzten Jahre etabliert haben, wird nur selten in komplett neue Produktionssysteme investiert. Der mögliche Mehrwert durch neue Elemente zur Digitalisierung und eine immer weitere Vernetzung der Produktionssysteme rechtfertigt den kompletten Austausch der gesamten Produktionssysteme nicht. Aus diesem Grund wird eher von einer langsamen Evolution der Produktionssysteme mit einer immer 2. 64 Lars Windelband, Bernd Dworschak größeren Digitalisierung und Vernetzung als von einer Revolution der Produktion in den nächsten Jahren ausgegangen. Gerade die digitale Beschreibung von Produktionsanlagen befindet sich noch in der Entwicklung. Ein Internet der Dinge in der industriellen Produktion, das eine wirklich vollautonome Steuerung von Produktionsprozessen ermöglicht und teils als Synonym für Industrie 4.0, teils als Voraussetzung für selbstkonfigurierende Produktionssysteme benannt wird, könnte nach heutiger Einschätzung erst deutlich nach 2020 anwendungsreif sein. Allerdings spielen viele Elemente auf dem Weg zu selbstkonfigurierenden Produktionssystemen schon heute eine wichtige Rolle: Intelligente Produktionsanlagen, IT-Lösungen zur Fernwartung oder die Echtzeitüberwachung der Produktionssysteme. Dabei ist der Haupttreiber der gesamten Entwicklung die höhere Flexibilisierung der Fertigung, um möglichst in Echtzeit die individuellen Kundenwünsche erfüllen zu können. Dadurch werden sich auch immer stärker die Strukturen der Arbeit und damit die Anforderungen der Arbeitswelt verändern. Einschätzung der Unternehmen zum Stand der Digitalisierung Quelle: DIHK 2016, S. 5, Angaben in Prozent Abb. 1: Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 65 Anwendungsfelder in der Industrie 4.0 Wann kann nun von einer Industrie-4.0-Anwendung gesprochen werden und wann nicht? Die Strukturstudie zu Industrie 4.0 des Fraunhofer IPA (MFW BW/ Fraunhofer IPA 2014, S. 39) stellt zur Beantwortung dieser Frage Indikatoren sowie ein Schema zur technologieneutralen Kategorisierung von Industrie-4.0-Anwendungen bereit. Demzufolge können CPS in praktisch allen Bereichen entlang eines Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen (vgl. Tabelle 1). Schema zur technologieneutralen Kategorisierung von Industrie-4.0- Anwendungen Einsatzbereiche Funktionen Räumliche Verteilung Funktionen Strategische Investitionsplanung Datenerfassung und -übernahme Lokal Verteilt Produktentwicklung Datenverwaltung Lokal Verteilt Prozessplanung und -entwicklung Erstellung, Bearbeitung Lokal Verteilt Fabrikplanung Simulation Lokal Verteilt Produktionsplanung Überwachung Lokal Verteilt Supply Chain Management Analyse, Auswertung Lokal Verteilt Beschaffung, Einkauf Visualisierung Lokal Verteilt Kundenauftragsmanagement Steuerung, Regelung Lokal Verteilt Marketing, Vertrieb Maßnahmeneinleitung Lokal Verteilt Fertigung, Montage Logistik Lager, Versand Instandhaltung After Sales, Service Management, Verwaltung Aus- und Weiterbildung Quelle: MFW BW/Fraunhofer IPA 2014, S. 39 Neben den direkten Bereichen wie Fertigung, Montage, Instandhaltung, Logistik, Lager und Versand kann dies auch indirekte Bereiche wie die strategische Investitionsplanung, Entwicklung, Prozess-, Fabrik- und Produktionsplanung, Einkauf, Marketing, Vertrieb und Verwaltung bis hin zur Aus- und Weiterbildung betreffen. Damit ist eine grundlegende Perspektive von Industrie 4.0, nämlich die Fokussierung von Produkten und Fabriken über den gesamten Le- 3. Tab.1: 66 Lars Windelband, Bernd Dworschak benszyklus hinweg, angesprochen. Ein zweiter Aspekt betrifft die konkreten Funktionen, die von und durch CPS in der Industrie 4.0 übernommen werden. Dabei umfasst das Spektrum möglicher Funktionen die Datenerfassung und -übernahme, Datenverwaltung, Erstellung, Bearbeitung, Simulation, Überwachung, Analyse, Auswertung, Visualisierung, Steuerung, Regelung sowie Maßnahmeneinleitung. Für die Fragen der weiteren Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten im Umgang mit jenen Industrie-4.0-Anwendungen bleibt zu klären, welche Funktionen im konkreten Anwendungsfall tatsächlich von CPS übernommen werden und welche beim Menschen verbleiben. Vom Grad und Umfang der Aufgabenübernahme durch CPS im Rahmen der jeweiligen Industrie-4.0-Anwendungen lassen sich erste Konsequenzen hinsichtlich zukünftig benötigter Kompetenzen (oder eben nicht mehr benötigter Kompetenzen) von Beschäftigten unterschiedlicher Qualifikationsstufen ableiten. Zurzeit werden unterschiedliche Anwendungsszenarien der Mensch-Maschinen-Schnittstelle für den Einsatz von cyber-physischen Systemen in der Produktion diskutiert (vgl. Gorecky et al. 2014): – Instandhaltung (d.h. Wartung, Inspektion, Instandsetzung und Optimierung) von Produktionsanlagen durch Bereitstellen von interaktiven virtuellen Handlungsanweisungen, – Überwachung von Produktionsprozessen sowie Qualitätskontrolle durch das kontextsensitive Abrufen und Bereitstellen von Informationen, z.B. bezüglich des Status eines CPS, – Planung und Simulation von Produktionsprozessen, indem z.B. das Verhalten von CPS vorgezeichnet wird, – Einsatz von Leichtbaurobotern (sensitive Robotik) bei Automobilherstellern und -zulieferern in enger Zusammenarbeit mit den Beschäftigten. Gerade auf der Ebene Planung (Engineering) soll Industrie 4.0 zu einer Weiterentwicklung und damit auch Optimierung der Prozesse führen. Bestimmte Planungsprozesse können z.B. mittels Virtual Reality simuliert werden oder Informationsflüsse effektiver gestaltet werden. Virtual Reality ermöglicht ein Nachbilden eines realistischen Abbildes des Produktionssystems, um das Verhalten des cyber-physischen Produktionssystems zu simulieren und auf interaktive Weise zu explorieren (ebd., S. 528). Die Überwachung der Produktionssysteme findet häufig durch Beschäftigte der mittleren Qualifikationsebene statt, hier gehen die Überlegungen von der Überwachung einzelner Produktionssysteme oder -straßen bis zu ganzen Produktionshallen. Wie weit diese Entwicklung gehen kann, hängt sehr stark von der jeweiligen Branche und der Produktionsart ab. Nicht auszuschließen sind zukünftige zentrale Leitwarten zur Überwachung, Steuerung und Kontrolle der Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 67 Produktionsanlagen, wie sie in anderen Branchen (z.B. in der Chemiebranche oder der Verfahrenstechnik) schon etabliert sind. Sicher werden die Entwicklungen hin zu Industrie 4.0 eine Unterstützung für die Produkt- und Technologieeinführung, Qualitätsmanagement, Maschinennutzung und die Personalplanung sein (vgl. Büttner 2014, S. 124). Unternehmen wählen beispielsweise aufgrund unterschiedlicher Marktund Produktionsanforderungen verschiedene Kombinationen aus Technologieeinsatzvarianten und Organisationsoptionen. Allerdings zeigen die vorhergehenden Ausführungen, dass sich Industrie 4.0 rein technologisch betrachtet noch in der Entwicklung befindet. Somit können Aussagen über Technologie-, Arbeitsorganisations- und damit verbundene Kompetenzentwicklungspfade noch nicht hinreichend eindeutig bestimmt werden. In gleicher Weise gilt dies für die Entwicklungen ganzer Branchen und unterschiedlicher Unternehmenstypen. Eine Möglichkeit, mit dieser Schwierigkeit umzugehen, besteht in der Arbeit mit Szenarien. So wurden aus dem FreQueNz-Projekt zur Früherkennung von Qualifikationsanforderungen durch das Internet der Dinge in der Logistik zwei Szenarien bzw. polar entgegengesetzte Entwicklungsrichtungen entwickelt, die auf Industrie 4.0 übertragbar sind (Windelband/Spöttl 2011): Bei der ersten Richtung, dem „Automatisierungsszenario“, wird ein immer größer werdender Teil der Entscheidungen durch die Technik getroffen. Dies würde den Raum für autonome menschliche Entscheidungen und Handlungsalternativen immer weiter einschränken und wäre mit der Entstehung einer Kompetenzlücke verbunden: In einem zunehmend automatisierten System muss der Mensch nur noch in Störfällen eingreifen, aber zumindest die Produktionsmitarbeiter der unteren wie auch mittleren Qualifikationsebene könnten die dazu notwendigen Kompetenzen im störungsfreien Betrieb nicht mehr aufbauen. Entwicklungsrichtungen von Industrie 4.0 Automatisierungsszenario CPS lenken die Fachkräfte. Die Arbeit wird durch die Technik bestimmt. Die Autonomie der Fachkräfte ist eingeschränkt. Es entsteht eine Kompetenzlücke: Die Fachkräfte können z.B. das im Störungsfall benötigte Fachwissen nicht aufbauen. Spezialisierungsszenario Die Fachkräfte lenken die CPS. Industrie 4.0 ist die zentrale Domäne der Fachkräfte. Die Fachkompetenz der Fachkräfte wird bei jedem Auftrag benötigt. Die Kompetenzanforderungen setzen voraus, dass die notwendigen Informationen zur Beherrschung der Arbeitsprozesse bereitgestellt werden und für die Kompetenzentwicklung passende Qualifizierungsansätze zur Verfügung stehen. Eigene Darstellung in Anlehnung an Windelband/Spöttl 2011, S. 12 Tab. 2: 68 Lars Windelband, Bernd Dworschak Bei der zweiten Entwicklungsrichtung, dem „Spezialisierungsszenario“1, dient die Technik zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen und Lösung von Problemen auf allen Qualifikationsebenen. Im Vergleich mit dem „Automatisierungsszenario“ bleibt hier auch den Produktionsmitarbeitern zumindest der mittleren Qualifikationsebene ein wesentlich größerer Anteil der Entscheidungen überlassen, womit Prozessoptimierungen, Eingriffe bei Störungen und Problemlösungen und damit vielfältigere, wenn nicht höhere Anforderungen verbunden sind. Die meisten oder ein großer Teil der Aufgaben, die im „Spezialisierungsszenario“ von Beschäftigten der mittleren Qualifikationsebene erfüllt werden, existieren auch im „Automatisierungsszenario“. Allerdings werden sie im Automatisierungsszenario von hoch bzw. akademisch qualifizierten Beschäftigten (Produktionsmanagern, Prozess- und Softwareingenieuren) erfüllt – sofern sie nicht durch die Technik selbst übernommen werden. Die tatsächliche Varianz der Kombinationen aus Technologieeinsatzvarianten und Organisationsformen dürfte die stärksten Auswirkungen auf den Anteil und die Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten der mittleren Qualifikationsebene haben. Ein Teil der Tätigkeiten der Mittelqualifizierten, wie etwa bestimmte Kontroll- und Steuerungsaufgaben, werden möglicherweise vollständig substituiert oder automatisiert. In anderen Bereichen wird das Kompetenzanforderungsniveau durch die Anwendung neuer CPS-Technologien reduziert. So könnten beispielsweise Dispositionsentscheidungen zum Teil automatisiert werden (Lindner/Friedewald 2008). Noch ist offen, welches Szenario sich in welcher Form durchsetzen wird. Diese Entwicklung wird von verschiedenen Faktoren abhängig sein, u.a. von der Art der Produktion, wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, Einführungsstrategien für neue Technologien sowie der Philosophie der Unternehmen. Die Anwendungsszenarien „Instandhaltung 4.0“ und „Leichtbauroboter“ werden im folgenden Abschnitt mit deren Auswirkungen auf die Arbeitswelt und die Kompetenzen der Mitarbeiter ausführlicher beschrieben. „Instandhaltung 4.0“ – Wandel der Arbeitswelt und Kompetenzanforderungen Vor allem durch Monitoringsysteme sollen im Zuge der Umsetzung von „Instandhaltung 4.0“ Stillstand- und Ausfallzeiten von Produktionsanlagen weiter 4. 1 Der Begriff des Spezialisierungsszenarios wird gewählt, da er sich – zumindest prinzipiell – auf alle Qualifikationsebenen bezieht. Der alternative Begriff des „Werkzeugszenarios“ fokussiert vornehmlich auf die mittlere Qualifikationsebene. Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 69 minimiert werden. Dabei ist zu erwarten, dass der Wartungszeitpunkt von intelligenten Produkten bzw. Anlagen erkannt und die Wartungsmaßnahme ausgelöst wird, sobald im Zuge der „Instandhaltung-4.0“-Implementation Daten über Lasten, Maschinen- und Verbrauchszustände in Echtzeit vorliegen (vgl. Biedermann 2014, S. 26). Damit sollten die Wartungsmaßnahmen in Abhängigkeit von der Belastungs- und Benutzungsintensität der Maschine oder Anlage flexibel festgelegt werden können. Im Bereich der Inspektion wird vor allem die Weiterentwicklung der Sensorik die Identifikation des Anlagen- bzw. Bauteilzustandes und die damit verbundene Feststellung des Abnutzungsvorrates, die Prognostizierbarkeit der Restnutzungs- und Lebensdauer wesentlich beeinflussen und damit die Einleitung effektiver Instandhaltungsstrategien verbessern. Damit können Betriebsund Wartungsintervalle optimiert werden. Gleichzeitig werden die Veränderungen der Inspektionsmöglichkeiten auch das Aufgabenfeld der Instandhaltung beeinflussen. Der Anteil der ungeplanten Instandsetzungen wird höchstwahrscheinlich abnehmen, wogegen die vorbeugende Instandsetzung an Bedeutung gewinnen wird. Hingegen ist davon auszugehen, dass die schadensbedingte Instandsetzung im Sinne eines „trouble shooting“ an Komplexität zunehmen wird (vgl. Hirsch-Kreinsen 2014 b, S. 39; Biedermann 2014, S. 26). Die Frage wird sein, ob eine Weiterentwicklung von der vorbeugenden zu einer wissensbasierten Instandhaltung stattfindet, bei der der Mitarbeiter Entscheidungen treffen und sein Wissen in die Optimierung der Prozesse einbringen kann. Dabei würden die Daten der automatisierten Zustandsüberwachung über Anlagenzustände dem Mitarbeiter so zur Verfügung gestellt, dass sie zu dessen Unterstützung bei der Fehler-, Schadensbild- und Ursachenfindung dienen können. Bei den bisher diskutierten Unterstützungssystemen wird vorwiegend von cyber-physischen Assistenzsystemen gesprochen, die die Arbeit des Menschen unterstützen und nicht vollständig automatisieren sollen, indem eine Vielzahl an verschiedenen Daten aus dem Produktentstehungsprozess (CAD-Modelle, Prozessbeschreibungen), aus Datenblättern, Betriebsanleitungen oder aus dem Produktionsprozess (Verbrauchsdaten, Lasten- und Maschinenzustände, Auftragsfortschritt, Prozessparameter) zur Verfügung gestellt werden. Die intelligenten Produkte und Maschinen werden dabei eine Flut an Informationen liefern (Big Data). Der Mensch benötigt hier situationsbezogene Filterungsmechanismen, um am richtigen Ort zur richtigen Zeit exakt die Informationen zum Anlagenzustand zu erhalten, die zur Bearbeitung seiner jeweiligen Arbeitsaufgabe erforderlich sind (Schlick et al. 2014, S. 62). Diese Informationen werden sehr vielfältig sein und verschiedenen IT-Systemen entstammen. Die Mensch- Maschine-Schnittstelle wird dabei von zentraler Bedeutung sein. Für die mobile Bedienung stehen unterschiedliche Plattformen wie Tablets, Smartglasses oder 70 Lars Windelband, Bernd Dworschak Smartphones zur Verfügung, die über eine Netzwerkeinbindung und eigene Rechnerleistung verfügen. Dadurch können Arbeitsaufträge zur Instandhaltung direkt auf das mobile Gerät übertragen werden. Alle relevanten Informationen, wie etwa Kontaktdaten, Auftragsdetails, Gebrauchsanleitungen, Prüf- und Reparatur-Checklisten, Ersatzteilinformationen und Messergebnisse, sind online wie offline verfügbar und für den Mitarbeiter jederzeit nutzbar. Es können direkt vor Ort Ersatzbestellungen, Kundenunterschriften, Freigaben oder Folgeaufträge durch die mobile Unterstützung umgesetzt werden (vgl. Mathur/Weiß 2014, S. 151). Dabei wird eine der großen zukünftigen Herausforderungen in der Beherrschung der Komplexität dieser Systeme liegen. Eine Vielzahl von Informationen und Daten müssen richtig interpretiert und ausgewertet werden. Diese gezielte Aufbereitung von Daten und Informationen für die Fachkraft im Zuge von Instandhaltungsmaßnahmen, wird eine der Schwierigkeiten für die Zukunft. Die Schnittstelle zum Menschen wird dabei eine entscheidende Rolle spielen. Auf welcher Basis werden zukünftig die Entscheidungen getroffen? Heute versuchen die Fachkräfte unter anderem bei der Instandhaltung ihre Entscheidungen erfahrungsbasiert zu treffen und nutzen dazu Intuition, Gefühl und Gespür. In Zukunft soll durch die neue Datenqualität eine Entscheidungsfindung vom Computer unterstützt werden. Offen bleibt, wie die Unterstützung für die Mitarbeiter aussehen wird und welche Eingreifmöglichkeiten noch für den Menschen bestehen. Kann dieser in immer stärker automatisierten Systemen überhaupt noch ein Expertenwissen aufbauen, um in den entscheidenden Situationen den Fehler zu identifizieren und Lösungsmöglichkeiten erarbeiten zu können? Eine weitere Herausforderung wird die Nutzung mobiler Geräte für das Lernen sein. Eine Entwicklung zu mehr Automatisierung birgt die Gefahr, dass Erfahrungen, Wissen und Intuition der Fachkräfte durch Computerprogramme und Software ersetzt werden, die auf Statistiken, Algorithmen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen beruhen. Diese ersetzen zunehmend die menschliche Entscheidung. Die Arbeit wird weiter standardisiert, digital quantifiziert, zu Parametern innerhalb von Algorithmen strukturiert. Ein deutlicher Indikator dafür ist die Nutzung von Datenbrillen oder anderen visuellen Hinweisen für die Mitarbeiter. Über die visuellen Hinweise werden genaue Anweisungen und Informationen weitergeben. Die Mitarbeiter führen diese Anweisungen nur noch aus, ohne eingreifen zu können und mitdenken zu müssen. Über bestimmte Signale (optisch oder akustisch) bekommt der Mitarbeiter Hinweise, ob der Arbeitsvorgang richtig ausgeführt wurde. In einem derart automatisierten System ist jederzeit kontrollierbar, wer einen bestimmten Fehler gemacht hat („gläserner Mitarbeiter“), ein Hinterfragen von Handlungen ist nicht mehr möglich und damit auch kein Lernen im Arbeitsprozess. Ein Lernen mittels mobiler Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 71 Systeme wird nur unterstützt, wenn ein formaler oder informeller Wissensaustausch und Wissensaufbau gefördert wird. Ein Transfer des Wissens und ein Aufbau des Wissens muss gezielt gefördert und unterstützt werden. Diese müssen jedoch so gestaltetet werden, dass ein Lernen im und aus dem Arbeitsprozess möglich ist. Ist dieses nicht möglich und Arbeitsanweisungen werden nur eins zu eins umgesetzt, dann ist der Mitarbeiter tatsächlich nur noch ein vernetztes Rädchen in einer „unmenschlichen Cyberfabrik“, ohne nennenswerte Handlungskompetenzen (vgl. Kurz 2013). Welche genauen Informationen benötigt die Fachkraft innerhalb des Instandhaltungsprozesses für das Produktionssystem? Wie können die Daten so aufbereitet werden, dass die Fachkraft diese direkt für den Arbeitsprozess nutzen kann? Dies kann nur gelingen, wenn die Fachkräfte bei der Entwicklung und Implementierung der CPS-Technologien für die Instandhaltung direkt beteiligt werden. Wie notwendig dies wäre, zeigen Ergebnisse von Untersuchungen zur automatisierten Diagnose im Kfz-Service, wo nur rund die Hälfte der Fehler durch das Diagnosesystem identifiziert werden können (Becker 2005, S. 479). Ohne die Mitwirkung von Facharbeitern mit all ihrem Expertenwissen würden die meisten Fahrzeuge in den Werkstätten bleiben. Die Beherrschung dieser Expertensysteme zur Unterstützung des Arbeitsprozesses wird eine der wichtigen Herausforderungen sein. Diese Entwicklung führt zu einer Veränderung des Aufgabenspektrums für die Fachkräfte, die mit höheren Komplexitäts-, Abstraktions- und Problemlösungsanforderungen verbunden sind. Innerhalb der bayme vbm Studie (2016, S. 127 ff.) konnten drei generische berufliche Handlungsfelder mit veränderten Kompetenzen speziell für den Bereich der Instandhaltung identifiziert werden: 1. Instandhaltung mit der Zielperspektive „Präventive, vorausschauende Instandhaltung multifunktionaler Maschinen; Bewertung und Nutzung verschiedener Daten und Datenformate“ Einfachere Instandhaltungsarbeiten zur Sicherstellung eines störungsfreien Anlagenbetriebes zählen zu den Aufgaben der Fachkräfte (Facharbeiter/ Techniker). D.h., sie müssen Zugang zur Funktion von Anlagen haben und in der Lage sein, an Anlagen, die aus unterschiedlichen technologischen Systemen bestehen, alle gängigen Instandhaltungsaufgaben (metalltechnische, elektrische und IT-basierte Aufgaben) wahrzunehmen. Ausgenommen davon sind schwierige Reparaturaufgaben. Zu den Instandhaltungsaufgaben zählt auch die präventive Instandhaltung, die mehr und mehr durch die Erfassung, Aufbereitung und Visualisierung von Betriebs- und Produktionsdaten vorbereitet und an Arbeitsplätzen in der Produktion vorgehalten wird. Zunehmend müssen Fachkräfte auch die virtuell organisierte Instand- 72 Lars Windelband, Bernd Dworschak haltung beherrschen und dabei Assistenzsysteme zur Fehlerdiagnose, Dokumentation und zum Wissenstransfer nutzen. 2. Instandsetzung mit der Zielperspektive „Berücksichtigung von Reparaturabhängigkeiten aufgrund von Vernetzungen und IT-Anbindung von Maschinen und Anlagen; Softwareupdates“ Schwierige Instandhaltungs- und Reparaturaufgaben an vernetzten Anlagen und einzelnen Maschinen werden in der Regel von Instandhaltungsteams durchgeführt. Diese Teams sind auf derartige Aufgaben, die auch IT-Aufgaben wie Netzwerkanalysen oder IT-gestützte Fehlerdiagnosen einschlie- ßen, spezialisiert. Sie beherrschen darüber hinaus Verfahren zur Identifikation von Fehlern (Datenanalyse) sowie das Erkennen von Fehlerursachen und deren Behebung an komplexen, vernetzten Anlagen. 3. Störungssuche und Störungsbehebung mit der Zielperspektive „Diagnose und Störungssuche an den vernetzten Anlagen“ Wenn Störungen sichtbar werden – beispielsweise durch fehlerhafte Produkte oder Prozessabläufe – müssen die Fachkräfte (Facharbeiter /Techniker) in der Lage sein, die infrage kommenden Ursachen zu identifizieren und zu beheben. Das setzt voraus, dass sie Diagnoseverfahren beherrschen, die nicht nur die mechanischen, elektrischen und elektronischen Grundfunktionen umfassen, sondern auch die digitale Steuerung der Produktionsprozesse. Es sind daher vermehrt Störungen nicht mehr unmittelbar an den Sensoren, Aktoren und Verkabelungen, sondern über die IT-Systeme oder in der Vernetzung der Produktion zu identifizieren und zu beheben. Diese drei generischen beruflichen Handlungsfelder der Instandhaltung zeigen das Zusammenwachsen von informationstechnischen Prozessen und Produktionsprozessen und machen es erfoderlich, die Qualifizierung der Fachkräfte auf das veränderte technologische Niveau und vor allem auf die veränderte Persepektive, ein Denken und Handeln in vernetzten Systemen, auszurichten (ebd., S. 4). Leichtbaurobotik – Wandel der Arbeitswelt und Kompetenzanforderungen Ein weiterer Anwendungsfall ergibt sich durch den zunehmenden Einsatz von Leichtbaurobotern, wie dies von verschiedenen Automobilherstellern und -zulieferern im Rahmen von Industrie 4.0 geplant ist („Robot Farming“, automatische Produktionsassistenten). Nicht nur hinsichtlich der zunehmenden Automatisierung in Produktion und Fertigung, sondern auch in der Diskussion um Assistenzsysteme in der Industrie 4.0 spielt der Einsatz von Industrierobotern und 5. Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 73 dabei insbesondere der Einsatz von Leichtbaurobotern eine besondere Rolle. Es lassen sich einige gemeinsame Merkmale und Eigenschaften von Leichtbaurobotern im Einsatz identifizieren (Frutig 2013, S. 44): Abgesehen davon, dass sie üblicherweise von einer Person getragen und aufgestellt werden können (max. 30 kg), ist ein einfaches „Teach-In“ der Positionieraufgaben per Hand möglich. Die Geräte verfügen über einfachste Bedieneroberflächen bis hin zu Webbrowserlösungen. Dadurch ist eine simple Programmierung durch multifunktionale Schnittstellen über Touchscreens bis hin zur Steuerung über Smartphones oder Tablets möglich. Sie sind frei im Raum betreibbar (ohne Schutzzäune), da die Sicherheitsstandards durch adaptive Sensorik und Echtzeitberechnung der Kollisionskontrolle hoch sind. Die EN ISO 10218-1:2006 für kollaborativen Betrieb (Mensch-Roboter-Kooperation) wird eingehalten. Am Beispiel der Leichtbaurobotik lassen sich wie schon im Fall der Instandhaltung sehr eindrücklich die Entwicklungsoptionen in Richtung eines Automatisierungsszenarios wie auch eines Spezialisierungsszenarios aufzeigen. In beiden Fällen entstehen neue Aufgaben aus der intensiveren Mensch-Roboter-Interaktion. Monotone und belastende Aufgaben können durch die Leichtbauroboter im Sinne eines technischen Assistenzsystems übernommen, während deren Programmierung und Parametrisierung entweder von Hochqualifizierten oder von Fachkräften übernommen wird. Eine weitere Aufgabe von Facharbeitern bestünde im „Anlernen“ der Roboter. Je nach Auslegung der Systeme beinhalten jene „Teach-In“-Prozesse („Lernen durch Vormachen“) besondere und neue Aufgaben, die je nach Komplexität eine Herausforderung für den Beschäftigten sein können. Im Sinne der vorgelegten Szenarien stellt sich also die Frage, inwieweit Roboter zum kooperierenden, intelligenten Werkzeug der Beschäftigen werden und inwieweit sich diese dem Menschen anpassen oder sich der Mensch am Roboter ausrichten muss. Es stellt sich auch die Frage, inwiefern eine echte Kooperation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht wird. Bereits heute ist allerdings offensichtlich, dass neue technologische Entwicklungen die gesamte Bandbreite der Mensch-Roboter-Interaktion abdecken können. Diese reichen vom einfachen Instruieren über die physische Interaktion bis hin zu einer echten Kooperation (Wischmann 2014, S. 72 f.). Für die Kompetenzprofile von Fachkräften verbinden sich damit ganz unterschiedliche Auswirkungen. Leichtbauroboter werden zur Entlastung von monotonen, sehr belastenden und bisweilen auch gefährlichen Aufgaben eingesetzt. Im Fall des Einsatzes von Inspektionsrobotern zur Detektion von Gaslecks in technischen Anlagen beispielsweise wird der Roboter von einer Leitstelle aus überwacht. Für die im System tätigen Fachkräfte verlagern sich die Aufgaben in Richtung Überwachung, Planung und Service und damit zu höher qualifizierten Aufgaben, für die zusätzliche Qualifikationen notwendig sind. Unklar ist, ob jene Aufgaben 74 Lars Windelband, Bernd Dworschak von Fachkräften mit einer Facharbeiterausbildung übernommen werden können oder ob dafür bereits eine akademische Ausbildung notwendig ist. In anderen Anwendungsbeispielen wie der Unterstützung beim Sandstrahlen von Stahlstrukturen ist dies nicht der Fall. Die Arbeit wird bisher manuell ausgeführt und ist physisch sehr anstrengend. Jetzt übernehmen Roboter, vorwiegend automatisiert, diese Aufgaben. Die Fachkraft überwacht den Prozess und arbeitet bei Bedarf nach (z.B. an schlecht zugänglichen Stellen). Hier ver- ändert sich das erforderliche Kompetenzprofil also nicht grundlegend, es wird lediglich um organisatorische und kontrollierende Aufgaben erweitert (ebd., S. 73 f.). Auch bei der direkten physischen Interaktion von beispielsweise Schweißern und Leichtbaurobotern entstehen keine neuen Qualifikationsanforderungen. Die Schweißer programmieren die Roboter nicht eigenständig, sondern dies wird von höherqualifizierten Programmierern übernommen. Gleichzeitig bedeutet dies aber auch, dass der Roboter für den Beschäftigten eine Blackbox darstellt, deren Funktionsweise sich ihm nicht mehr erschließt. Sofern Störungen im Robotiksystem auftreten, ist der Mitarbeiter im Normalfall nicht in der Lage, diese zu interpretieren und zu beheben (Automatisierungsszenario). Moderne Robotersysteme können aber auch vollständig zum Assistenten des Beschäftigten werden. Bei der Montage schwerer Bauteile von Kleinstflugzeugen beispielsweise wird der Monteur durch den Leichtbauroboter unterstützt, er interagiert unmittelbar mit dem Robotersystem und wird so ergonomisch entlastet. Dabei arbeiten Roboter und Monteur tatsächlich nahezu Hand in Hand und der gesamte Arbeitsprozess verbleibt in der Kontrolle des Monteurs. Dieser plant seine Arbeit eigenständig, führt diese aus, kontrolliert das Ergebnis und korrigiert, sofern notwendig, die Aktionen des Roboters (ebd., S. 75). Durch einfache Benutzeroberflächen und einfache Programmierung derartiger Systeme mittels Ziehen und Schieben der Roboterarme, sind keine fachspezifischen Zusatzqualifikationen für die Mitarbeiter im Umgang mit dem System notwendig. Dennoch kann durch die Planungs-, Organisations- und Kontrollaufgaben zusätzlich zur eigentlichen Durchführung von vollständigen Tätigkeiten und damit durchaus auch von lernförderlichen Arbeitssystemen gesprochen werden. Denkbar sind also in jedem Fall auch Beispiele echter Mensch-Roboter-Kooperation, in welchen der Mensch tatsächlich im Mittelpunkt steht und immer Kontrolle über das System behält. Schlussfolgerungen Eine Entwicklung hin zu Industrie 4.0 ist sehr wahrscheinlich. Schon heute werden vermehrt intelligente Objekte, mobile Geräte, das „Internet der Dien- 6. Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 75 ste“ oder auch cyber-physische Systeme in der Produktion eingesetzt. Häufig fehlt neben der Vernetzung all dieser Technologien noch ein vollständig autonomes Agieren und Handeln der Objekte innerhalb der Produktionssysteme. Erste teilautomatisierte Lösungen mit einer höheren Digitalisierung und Vernetzung sind bereits in der betrieblichen Praxis zu finden. Einzelne Produktionsteilsysteme in Unternehmen werden dabei zunehmend autark und selbstorganisiert agieren, wie das Anwendungsbeispiel der automatisierten vorbeugenden Instandhaltung zeigt. Dagegen agiert der Leichtbauroboter häufig eher als Assistenzsystem. Noch offen ist, welche Beschäftigtengruppen quantitativ am stärksten davon betroffen sein werden und wie groß die Einflussmöglichkeiten innerhalb der Arbeitsprozesse für die Mitarbeiter sein werden. Diese Entwicklung wird von verschiedenen Faktoren abhängig sein, u.a. von der Art der Produktion, dem Belastungsgrad der Aufgaben für die Mitarbeiter, wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, dem Verhältnis zwischen anspruchsarmen Routineaufgaben und anspruchsvollen problemlösenden Aufgaben, der Integration der Fachkräfte in die Entwicklung der Technologien, den Einführungsstrategien für neue Technologien, der Akzeptanz der Technologien bei den Beschäftigten sowie von Qualifikationskonzepten der Unternehmen und nicht zuletzt von den Gestaltungsansprüchen der Betriebsräte. Dabei wird es nicht darum gehen, Mensch und Technik gegeneinander auszuspielen, „sondern durch eine durchgängige Gestaltung der Mensch-Technik-Interaktion zu einer neuen Qualität des Gesamtsystems“ zu verschmelzen, wie Grote (2005, S. 67) formuliert. Dass dies durchaus gelingen kann, zeigt das Beispiel der Montage schwerer Bauteile von Kleinstflugzeugen, in dem Roboter und Mensch „Hand in Hand“ arbeiten und sich gegenseitig ergänzen. Wie die Beispiele Schweißroboter oder automatisierte vorbeugende Instandhaltung zeigen, wird es jedoch auch immer mehr automatisierte Bereiche geben, in denen der Gestaltungsspielraum der Mitarbeiter abnehmen wird. Diese können Störungen nicht interpretieren oder beheben und nicht mehr planerisch und gestalterisch in die Arbeit eingreifen. Für die Ebene der Facharbeit könnte dies einen Kompetenzverlust bedeuten, wenn die Steuerung der Prozesse und Entscheidung allein den CPS-Systemen obliegt (Automatisierungsszenario). Je mehr Entscheidungen von Computerprogrammen übernommen werden, desto mehr verschwindet die Fähigkeit, mit komplexen Situationen umzugehen und die Arbeitswelt bewusst zu gestalten. Diese Entwicklung zu mehr autonomer Steuerung birgt die Gefahr, dass Erfahrungen, Wissen und Intuition der Fachkräfte durch Computerprogramme und Software ersetzt werden, die auf Statistiken, Algorithmen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen beruhen. Diese ersetzen immer mehr die menschliche Entscheidung. Die Arbeit wird weiter standardisiert, digital quantifiziert, zu Parametern innerhalb von Algorithmen strukturiert. 76 Lars Windelband, Bernd Dworschak Nutzt man jedoch die eigentliche Idee der Smart Factory als hochkomplexes, wandlungsfähiges und flexibles System mit dem Menschen im Mittelpunkt, dann braucht das System auch Fachkräfte, die als Entscheider, Steuerer, Instandhalter und Experten agieren. Das Anwendungsbeispiel „Instandhaltung 4.0“ zeigt deutlich, dass eine Entwicklung hin zu einem Assistenzsystem zu einem veränderten Aufgabenspektrum und zu neuen Kompetenzanforderungen führen wird. Die Fachkräfte müssen sich mit steigenden Anforderungen bei der Interpretation von Systemdaten auseinandersetzen. Hier sind vor allem Analysefähigkeiten und ein Denken in Netzwerken notwendig, um mit den abstrakten Informationen umgehen zu können und einen schnellen Überblick über den Produktionsprozess zu gewinnen (vgl. bayme vbm 2016). Diese Veränderungen führen zu einer neuen Qualität von Facharbeit, die in den Ausbildungsordnungen noch nicht sichtbar wird. Die Autoren der bayme vbm Studie (2016) fordern deshalb die Sozialpartner auf, gewerblich-technische Berufe um eine Prozess- und Digitalisierungsperspektive weiterzuentwickeln, wobei die Vernetzung, die Digitalisierung der Prozesse und die Gestaltung intelligenter Arbeitsplätze im Mittelpunkt stehen sollte. Die Informationsflut (Big Data) in einer digitalisierten und vernetzten Produktion so zu steuern, dass nur die für den Arbeitsprozess notwendigen Informationen der Fachkraft zur Verfügung gestellt werden, wird eine der wichtigsten Herausforderungen in der Umsetzung von Industrie 4.0 werden. Wenn dieses gelingt, dann kann die Technologie als eine Art Unterstützungssystem gesehen werden, welches den Menschen in seiner Instandhaltungsarbeit stärkt und gerade die Störungs- und Fehleranalyse verbessert. Dies kann nur gelingen, wenn die Fachkräfte aus der Instandhaltung bei der Entwicklung und Implementierung der CPS-Technologien für die Instandhaltung direkt beteiligt werden. Die Fachkräfte auf der Shop-floor-Ebene müssen die Daten der automatisierten Zustandsüberwachung der Anlagenzustände so aufbereitet zur Verfügung gestellt bekommen, dass sie unterstützend zur Fehler-, Schadensbild- und Ursachenfindung beitragen. Eine Instandhaltung entlang der Wertschöpfungskette erfordert innerbetriebliche (vertikale Integration) und außerbetriebliche Kooperationen (horizontale Integration), Transparenz und Vertrauen (vgl. Windelband 2016). Literatur bayme vbm – Die bayerischen Metall- und Elektro-Arbeitgeber (Hg.) 2016: Industrie 4.0 – Auswirkungen auf Aus- und Weiterbildung in der M+E Industrie. Autorenschaft: Spöttl, G./Gorldt, C./Windelband, L./Grantz, T./Richter, T. München Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 77 Becker, M. 2005: „Intelligente“ Diagnosesysteme im Serviceeinsatz – Gestaltungskriterien und Grenzen automatisierter Diagnosemechanismen. In: VKA/ika (Hg.): 14. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik. Aachen, S. 469–484 Biedermann, H. 2014: Anlagenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0. In: Biedermann, H. (Hg.): Instandhaltung im Wandel. Industrie 4.0 – Herausforderungen und Lösungen. 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(Hg.): Beiträge der Forschung zur Mensch-Maschine-Systemtechnik aus Forschung und Praxis. Düsseldorf, S. 65–78 Hirsch-Kreinsen, H. 2014 a: Wandel von Produktionsarbeit – „Industrie 4.0“. Soziologisches Arbeitspapier, Nr. 38. Dortmund Hirsch-Kreinsen, H. 2014 b: Entwicklungsperspektiven von Produktionsarbeit. In: BMWi – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Hg.): Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0. Berlin, S. 72–77 Kurz, C. 2013: Industrie 4.0 verändert die Arbeitswelt. Gewerkschaftliche Gestaltungsimpulse für „bessere“ Arbeit. In: Gegenblende, Ausgabe 24, 25. November 2013 Lindner, R./Friedewald, M. 2008: Ubiquitäres Computing und seine Auswirkungen auf die Industriearbeit. In: Arbeit, Jg. 17 (2008), H. 2, S. 91–105 Mathur, S./Weiß, J. M. 2014: Werte durch Wartung – Wie Industrie 4.0 die Instandhaltung verändert und zum Mehrwerttreiber im Unternehmen wird. In: Biedermann, H. (Hg.): Instandhaltung im Wandel. Industrie 4.0 – Herausforderungen und Lösungen. 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In: FreQueNz-Newsletter 2011, S. 11–12 78 Lars Windelband, Bernd Dworschak Wischmann, S. 2014: Arbeitssystemgestaltung im Spannungsfeld zwischen Organisation und Mensch-Technik-Interaktion – das Beispiel Robotik. In: BMWi – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Hg.): Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0. Berlin, S. 72–77 Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0 79 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering Ausgangssituation Digitalisierung verändert unsere Arbeit. Die Nutzung von Effizienzpotenzialen neuer Technologien betrifft die Industriearbeit genauso wie die Büroarbeit. Letztere ist bereits heute stark durch Informations- und Kommunikationstechnologien geprägt. Mobiles Internet, Smartphone, Cloud und verteilte Zusammenarbeit haben in den letzten Jahren zu großen Veränderungen geführt. Der flächendeckende Einzug von Informations- und Kommunikationstechnologien in die Industriearbeit ist bereits in vollem Gange und führt durch die vielschichtigen Aktivitäten der Nutzung des Internets der Dinge, mobiler Vernetzung und flexibler Robotik zu einer Neugestaltung der Arbeit. Der vorliegende Beitrag zeigt anhand der Bereiche der Planung und des Engineerings, wie sich Arbeit in den letzten Jahren gewandelt hat, und gibt einen Ausblick auf die anstehenden Veränderungen durch die zunehmende Digitalisierung. Eingrenzung und Begriffsklärung – Welche Tätigkeiten sind „indirekt“? Bei der Betrachtung von Arbeitstätigkeiten im industriellen Umfeld hat die Unterscheidung zwischen direkten und indirekten Bereichen weite Verbreitung gefunden. Prinzipiell bezeichnen „direkte“ Bereiche wertschöpfende Tätigkeiten. „Indirekte“ Bereiche bzw. Tätigkeiten umfassen hingegen die Aktivitäten, die nicht direkt zur Wertschöpfung beitragen (vgl. ifaa 2013). Diese Unterscheidung hat sich im Sinne des Betrachtungsrahmens ganzheitlicher Produktionssysteme (vgl. Spath 2003) bewährt. Gemeinhin werden als ‚indirekt‘ Bereiche, Prozesse und Tätigkeiten aus folgenden Bereichen zusammengefasst: – Planung von Arbeitssystemen, – Steuerung und Disposition von Arbeitsabläufen, – Inner- und außerbetriebliche Logistik, Transport, Handling, Lagerung, – Werkzeug-, Formen- und Betriebsmittelbau, 1. 2. – Entwicklungstätigkeiten (Produkt- und Prozessentwicklung, Hardware- und Softwareentwicklung, Prüf- und Qualitätsplanung, Systems Engineering/ Systemintegration), – Tätigkeiten an der Schnittstelle zur Produktentwicklung, bspw. Null- und Vorserienmontage, – Anlauf-, Auslauf- und Änderungsmanagement, – Verbesserungsmanagement, Kontinuierliche Verbesserung (KVP), – Dokumentation und Nutzung von IT-Systemen, – Führung, Abstimmung und Koordination, – Qualitätsmanagement, – Administrative Tätigkeiten (Personalwesen, Controlling, weitere Zentralfunktionen der Administration). So weit verbreitet die Unterscheidung in direkte und indirekte Bereiche auch ist, so schwierig lässt sie sich tatsächlich definieren. Insbesondere die Aggregationsebene steht einer eindeutigen Abgrenzung entgegen. Sind bei der grundsätzlichen Betrachtung von Unternehmensprozessen bspw. Fertigung und Montage direkte, weil wertschöpfende, Bereiche, enthalten diese jedoch bei detaillierterer Analyse auch indirekte Tätigkeiten, beispielsweise aus den Bereichen Steuerung, Planung und Dokumentation. Produktionsbezogene indirekte Tätigkeiten enthalten auch immer Anteile der Wissensarbeit bzw. wissensintensive Arbeit. Diese lässt sich durch die drei Grunddimensionen Autonomie, Neuartigkeit und Komplexität (vgl. Spath et al. 2009) beschreiben. Ansonsten bestehen die indirekten Tätigkeiten meist aus Sachbearbeitungstätigkeiten. Meist spricht man jedoch vereinfachend von Büroarbeit, was dann Wissensarbeit, wissensintensive Tätigkeiten und Sachbearbeitungstätigkeiten subsummiert. Die Entwicklung indirekter Tätigkeiten industrieller Arbeit Die Entwicklung indirekter Tätigkeiten ist eng mit der Entstehungsgeschichte industrieller Arbeit verknüpft. Organisations- und Dokumentationsaufgaben wurden bereits seit Jahrhunderten in sogenannten Schreibstuben und Handelskontoren durchgeführt. Mit dem Übergang von der handwerklichen Erzeugung von Produkten hin zur industriellen Produktion im 19. Jahrhundert nahm der Bedarf an koordinierenden Tätigkeiten rapide zu. In produzierenden Unternehmen entstand das Aufgabengebiet der Arbeitsvorbereitung bzw. des Industrial Engineerings, welches mit zunehmender Massenfertigung und steigender Mitarbeiteranzahl an Bedeutung gewann. Hinsichtlich der Arbeitsgestaltung ähnelten die dafür vorgesehenen Arbeitsplätze und Arbeitsaufgaben weniger den Ar- 3. 82 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund beitsplätzen in der Produktion, sondern entsprachen eher denen in der Verwaltung und im Büro. Geprägt waren die Aufgaben der Arbeitsvorbereitung in den Anfängen des Übergangs des 19. zum 20. Jahrhunderts von der Gestaltung, Organisation und Kontrolle der Arbeitsteilung mit dem Ziel einer maximierten Ausbringungsmenge. Zunehmend kamen die Faktoren Zeit (im Sinne einer pünktlichen und schnellen Produktherstellung) und Qualität hinzu. Mit der aufkommenden Automatisierung in den 60er und 70er Jahren des 20. Jahrhunderts verlagerte sich der Schwerpunkt auf die Optimierung der Arbeitsteilung zwischen manueller und automatisierter Arbeitstätigkeit und auf die Gestaltung hochausgelasteter und produktiver Arbeitssysteme. Aufgrund der Entwicklung der industriellen Produktion von der reinen Massenfertigung hin zur individuellen Kundenorientierung in konfigurierten Produkten (Mass Customization, vgl. Pine 1993), der stärkeren Automatisierung und einer insgesamt sinkenden Wertschöpfungstiefe einzelner Unternehmen im Zuge des Aufbaus globaler Wertschöpfungsnetzwerke wuchs der Anteil der indirekten Tätigkeiten und Bereiche in den Unternehmen. Parallel dazu stieg die Bedeutung des Dienstleistungssektors überproportional stark im Vergleich zum verarbeitenden Gewerbe. Im europäischen Durchschnitt wird heute lediglich noch ein Anteil von 16 Prozent des BIP für das verarbeitende Gewerbe erreicht. Dem Statistischen Bundesamt zufolge beträgt der Anteil für Deutschland 22 Prozent (Statistisches Bundesamt 2012). In den letzten Jahren scheint sich ein Wandel zu vollziehen – hin zu einer Wiederbelebung der industriellen Kerne, die wieder stärker als Grundlage für den Wohlstand eines Landes wahrgenommen werden. Entsprechende Programme, wie die US-amerikanische Initiative zum Advanced Manufacturing oder die EU-Initiative Horizon 2020, sind im Nachgang der letzten Wirtschaftskrise der Jahre 2009/2010 weltweit gestartet. Auf den zweiten Blick gibt die statistische Einteilung schon lange nicht mehr Entwicklungen und Bedeutung der einzelnen Sektoren im Sinne einer Unterscheidung zwischen direkten und indirekten Bereichen wieder. Grund dafür ist die innere Verschiebung des Tätigkeitsspektrums hin zu wissensintensiven, indirekten Tätigkeiten, die auch im verarbeitenden Gewerbe in den letzten Jahren stark zugenommen haben. Insbesondere die Bereiche Forschung und Entwicklung, aber auch der Vertrieb sind so wichtig und für den Unternehmenserfolg oft entscheidend geworden, dass diese Funktionen eher zur Kernwertschöpfung gezählt werden müssen. In Summe steigt die Bedeutung indirekter Tätigkeiten industrieller Produktion in Deutschland und Mitteleuropa. Die Dynamik und Volatilität der Leistungserbringung und die Individualisierung der Produkte und Services zwingen zu integrierter und eng verzahnter Betrachtung von Produktion, Produktentstehung und Auftragsabwicklung. Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 83 Rahmenbedingungen der Digitalisierung Die Entwicklung indirekter Bereiche wie der Planung und des Engineerings unterliegen prinzipiell den gleichen Megatrends, die Dienstleistungs- und Industriearbeit beeinflussen. In der Perspektive eines sozio-technischen Systemverständnisses verändert Arbeit sich als sozio-technisches System als Konsequenz von Entwicklungen aus den drei Bereichen Mensch (bzw. Personal), Technik und Organisation. Änderungen im Teilbereich Mensch liegen insbesondere im demographischen Wandel begründet. Im Einklang mit der Gesamtentwicklung der Demographie wird in Deutschland das Durchschnittsalter der Belegschaften in vielen Bereichen während der nächsten Jahre anwachsen. Ein Beispiel dafür stellt die Chemiebranche dar, deren Durchschnittsalter bereits von 40,1 im Jahr 2000 auf 42,4 im Jahr 2011 anstieg (vgl. BAVC 2011). Ähnliches lässt sich für die deutsche Automobilindustrie sagen, deren erwartetes Durchschnittsalter innerhalb der kommenden Dekade stark ansteigen wird. Die Daimler AG erwartet beispielsweise einen Anstieg von heute 43 Jahren auf 47 im Jahr 2021 (vgl. Daimler 2012). Der eigentliche „demographische Berg“ wird jedoch erst für die nächsten Jahre erwartet (Abbildung 1). Hinsichtlich der Konsequenzen für die Arbeit bedingt diese Entwicklung eine zunehmende Ausrichtung auf Aspekte der gesundheits- und alternsgerechten Arbeitsgestaltung. Gleichzeitig werden in den nächsten zehn bis 15 Jahren in vielen Bereichen überproportional viele Mitarbeiter aus dem aktiven Berufsleben ausscheiden, da vielfach die einstellungsstarken ‚Baby-Boomer‘-Jahrgänge in Rente gehen. Parallel zu dieser Entwicklung wachsen zudem die Unterschiede zwischen den Lebenswelten der Generationen. Über alle Altersgruppen werden diese als größer im Vergleich zur Vergangenheit wahrgenommen. In der betrieblichen Realität lassen sich diese Unterschiede zum einen in einer höheren Individualisierung der Einzelinteressen erkennen. Der Unterschiedlichkeit der favorisierten Arbeitsweise sowie den individuellen Ansprüchen auf höhere zeitliche Flexibilität und räumliche Mobilität der Mitarbeiter lässt sich immer schwerer durch kollektive Regelungen gerecht werden. Am Beispiel der vielzitierten ‚Generation Y‘ werden die Unterschiede der Altersgruppen und der Wandel der zugrunde liegenden Erwartungen verstärkt sichtbar. Die diese Altersgruppe charakterisierenden Erwartungshaltungen und Vorstellungen einer flexiblen und selbstbestimmten Lebens- und Arbeitsweise sind in großen Teilen schon heute durch einen nativen Umgang mit Mobilgeräten und Vernetzung mitgeprägt. 4. 84 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund Altersstruktur der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter 2001, 2011 und 2021 sowie Altersstruktur der Erwerbstätigen 2001 und 2011 Quelle: BMAS 2011, S. 7 Abb. 1: Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 85 Unterschiede zwischen den Lebenswelten der Generationen Fragestellung: „Die Unterschiede zwischen den Lebenswelten von junger und mittlerer Generation sind im Vergleich zu früher ...“; Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 14 Jahre, in Prozent; nicht dargestellt: Unentschieden, keine Angabe Quelle: Institut für Demoskopie Allensbach 2013 Die Unterschiedlichkeit der Interessen steigt zusätzlich durch einen steigenden Anteil von Frauen an der Arbeitsbevölkerung sowie die durch Globalisierung und grenzüberschreitende Mobilität ausgelöste Internationalität der Belegschaften und damit verbundene unterschiedliche Kulturen, Religionen und Lebensanschauungen. Im Teilbereich Technik prägt momentan vor allem der Begriff Industrie 4.0 die öffentliche Diskussion. Internet und Mobiltechnologien haben während der letzten zehn Jahre unser Leben und Arbeiten grundlegend verändert. Die Vernetzung von physischer und virtueller Welt durchdringt immer weitere Bereiche – gerade die Arbeit im Büro hat sich fundamental verändert. Zusammen mit einer neuen Stufe der Automatisierung und der Diffusion des Konzepts des Internets der Dinge und Dienste vollzieht sich momentan die Übertragung in die industrielle Produktion. Industrie 4.0 bezeichnet vor diesem Hintergrund die echtzeitfähige, intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Objekten zum Management von Systemen (in Anlehnung an acatech 2013; Plattform Industrie 4.0 2015; Heng 2014). Über IP-Adressen vernetzte Objekte, die mit eingebetteter Hardund Software (cyber-physische Systeme) ausgestattet sind, interagieren mit ihrer Umwelt. Die sich selbst organisierende Smart Factory bildet Vision und Gegenstandsbereich – ähnlich wie Smart Mobility, Smart Logistics, Smart Grid, Smart Building, Smart Health. Nach Mechanisierung, Industrialisierung und Automatisierung wird der intelligenten Vernetzung der Industrie das Potenzial einer vierten industriellen Revolution zugetraut. Aufgesetzt als industriepo- Abb. 2: 86 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund litisches Programm zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft umfasst Industrie 4.0 ein ganzes Bündel an Technologien, Lösungen und Anwendungen, dessen Kern auf die Übertragung des Konzepts des ‚Internets der Dinge‘ auf die industrielle Wertschöpfung und die Produktion abzielt. Bezogen auf die voraussichtlichen Anwendungsbereiche werden signifikante Effizienzsteigerungen erwartet. Technologiefelder von Industrie 4.0 Quelle: BITKOM 2014 Neben der Entwicklung im Bereich Industrie 4.0 wird vielfach eine nächste Welle der Automatisierung durch mobile Robotik erwartet (Brynjolfsson/ McAfee 2014). Diese begründet sich im rapiden Preisverfall, vor allem im Bereich der industriell einsetzbaren Leichtbaurobotik. Kosteten vor wenigen Jahren Einzelsysteme noch 100.000 € und mehr, sind diese heute für 20–30.000 € verfügbar. Umgerechnet auf die Arbeitskosten ergeben sich Kosten von drei bis sechs Euro pro Arbeitsstunde. Ähnlich wie bei Industrie 4.0 existiert allerdings auch beim Thema mobile Robotik momentan noch eine große Diskrepanz zwischen Erwartungshaltung und betrieblicher Realität. So sind zwar heute fast Abb. 3: Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 87 keine mobilen Leichtbauroboter im industriellen Einsatz, für die kommenden Jahre wird hingegen mit einem massiven Aufbau neuer Anwendungen gerechnet. Die beschriebenen Entwicklungen der Automatisierung und Digitalisierung hängen mindestens indirekt zusammen. Die zunehmende Automatisierung direkter Tätigkeiten in Fertigung, Montage und Logistik intensiviert Koordinations- und Kooperationsprozesse zwischen Menschen und Maschinen, die wiederum Ansatzpunkt und Gegenstand für Digitalisierung sind. Der Teilbereich der Organisation wird immer noch stark von den großen Entwicklungstendenzen der vergangenen Jahrzehnte geprägt: CIM, Humanisierung der Arbeit und Lean Management. So gegensätzlich die beiden Gestaltungsrichtungen der 80er Jahre in Deutschland – Humanisierung der Arbeit (HdA) und Computer Integrated Manufacturing (CIM) – auch waren, so wesentlich beeinflussten sie auch die indirekten Bereiche der Produktion. Der HdA-Ansatz betonte die Vollständigkeit bzw. Ganzheitlichkeit von Arbeitstätigkeiten für die einzelnen Mitarbeiter. Die Zielstellung ganzheitlicherer Tätigkeiten führte dazu, dass direkt an der Produktion beteiligte Mitarbeiter auch indirekte Aufgaben übernahmen. In der Konsequenz wuchsen hier Produktion und Arbeitsvorbereitung enger zusammen. Bei CIM lag der Schwerpunkt auf der Virtualisierung der gesamten Wertschöpfung im Sinne eines kompletten rechnerverarbeitbaren Produktionsabbilds. Ziel war hierbei eine vollständig digitalisierte Auftragsabwicklung durch Modellierung, Simulation und Automation sämtlicher Produktionsschritte. In der Konsequenz rückte hierbei die Auftragsvorbereitung näher an die Entwicklungsbereiche der Unternehmen, insbesondere an diejenigen mit starkem IT-Bezug. Beide Entwicklungsrichtungen, HdA und CIM, setzten sich in ihrer damaligen Zielsetzung nicht flächendeckend durch, prägen jedoch den Aufgabenbereich der indirekten Bereiche der Produktion bis heute. Mit dem Aufkommen des Lean Managements in den 90er Jahren wurde dann vielerorts die bis dahin oft starre Abgrenzung indirekter und direkter Bereiche aufgehoben, indem koordinierende, steuernde und planende Tätigkeiten wieder an den Ort der Wertschöpfung auf den betrieblichen Hallenboden zurückgegeben wurden. Darüber hinaus lösen sich die Grenzen zwischen Industriearbeit in der Produktion und im Büro auf. So wird beispielsweise von einem Montagemitarbeiter erwartet, neben seinen Haupttätigkeiten zusätzlich dezentrale, prozessnahe Steuerungsaufgaben zu übernehmen. Der heute unter dem Oberbegriff Industrie 4.0 erwartete Entwicklungssprung durch die Digitalisierung und Automatisierung von Wertschöpfungsprozessen bestärkt die Möglichkeiten, die sich durch die Weiterentwicklung der IT ergeben, betont aber gleichzeitig das Ziel einer Effizienzerhöhung, um Über- 88 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund treibungen, wie sie im Zuge vieler CIM-Projekte stattfanden, zu vermeiden. Gleichzeitig stellen sowohl Industrie 4.0 als auch die Weiterentwicklung des Lean Managements die engere Verzahnung von Produktion, Auftragsvorbereitung und Produktentwicklung in den Vordergrund. Bedingt durch die momentanen Trends zu immer ausgeprägterer Individualisierung von Produkten, sinkenden Produktlebenszyklen und einer weiteren Reduzierung der Lieferzeiten gewinnt die schnelle Reaktion auf Kundenanfragen und -änderungen immer mehr an Bedeutung. Die Schnittstelle zwischen Produkt- und Prozessentwicklung sowie Produktion (Manufacturing Engineering bzw. Auftragsvorbereitung) steht vermehrt im Zentrum von Effizienzprogrammen. Dies schlägt sich in einer stärkeren Verzahnung der Bereiche und einer weiteren Übernahme von indirekten Tätigkeiten durch Produktionsmitarbeiter nieder. Heutige Entwicklungen und Herausforderungen Bezogen auf die indirekten Bereiche der Industriearbeit lassen sich heute unterschiedliche Durchdringungsgrade beobachten. Während im Engineering und in der Planung die Digitalisierung kaum mehr wegzudenken ist, sind Steuerung, Disposition und indirekte Tätigkeiten auf dem betrieblichen Hallenboden vorwiegend von manuellen Prozessen geprägt. Engineering und Produktentwicklung Als Produktionsstandort besitzt Deutschland die herausragende Stärke, technisch anspruchsvolle und qualitativ hochwertige Produkte herzustellen. Seitens der Unternehmen erfordert dies ein hohes Maß an Dynamik, Wandlungsfähigkeit und Kundenorientierung (vgl. Gausemeier/Wiendahl 2010). Digitale Hilfsmittel unterstützen die Produktentwicklung schon seit den 1980er Jahren. Zuerst begrenzt auf die Übernahme einfacher Funktionalitäten (bspw. des technischen Zeichnens), unterstützen digitale Hilfsmittel und Werkzeuge heute über den gesamten Prozess der Produktentwicklung hinweg. Dar- über hinaus ermöglichen sie eine rechtssichere Dokumentation und die standort- und firmenübergreifende Zusammenarbeit. Viele der heute eingesetzten Software-Lösungen haben ihren Ursprung in der Zeit der CIM-Euphorie und wurden mit dem Ziel der Realisierung einer durchgängig digitalen Fabrik entwickelt. CAx- und PLM-Systeme sowie unzählige Spezialsoftware für meist anwendungs- oder fachdisziplinspezifische Fragestellungen prägen den Entwicklerarbeitsplatz. Über den Arbeitsplatz hinaus werden heute vermehrt Arbeitsprozesse digitalisiert. Beispiele dafür sind Simulationen sowie hybride 5. 5.1 Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 89 Test- und Versuchsläufe (Hardware-in-the-Loop), digitale Prototypen (Mock- Ups) und der vermehrte Einsatz immersiver Systeme (Augmented und Virtual Reality). Abhängig von Unternehmensgröße und Branche schwankt der Durchdringungsgrad der einzelnen Lösungen. Neu hinzugekommen ist in den letzten Jahren vermehrt der Einsatz von Hilfsmitteln zur besseren Zusammenarbeit von Projektbeteiligten und zur Unterstützung des (Multi-)Projektmanagements durch Collaboration-Tools. Eng damit verbunden werden vermehrt Anstrengungen unternommen, den hohen Grad der Digitalisierung der Produktentwicklung auf die nachfolgenden Unternehmensprozesse zu übertragen bzw. diese miteinander zu verknüpfen. Angetrieben wird diese Entwicklung von der Anforderung immer kürzerer Entwicklungszyklen sowie der Erfahrung, dass Informationsaustausch zu den nachfolgenden produktionsnahen Prozessschritten vielfach nur unzureichend realisiert wird. Die Durchgängigkeit des Engineerings im Sinne eines vereinfachten, schnellen und zuverlässigen Datenaustauschs entlang des Produktlebenszyklus wird aus diesem Grund als eines der wesentlichen Potenziale von Industrie 4.0 angesehen. Der dafür notwendige Aufwand, Schwierigkeiten der Datenintegration in den einzelnen IT-Systemen sowie Vorbehalte hinsichtlich der Datensicherheit bzw. des Know-how-Schutzes einzelner Partner stellen gegenwärtig die zentralen Barrieren dar. Sinkende Kosten für Sensordatenerfassung, Speicherplatz und Rechenkapazität stellen andererseits jedoch große Chancen für neue Lösungen in Aussicht. Zusammengefasst entstehen durch die Digitalisierung des Engineerings und der Produktentwicklung folgende Chancen für Unternehmen und Mitarbeiter: – Parallelisierung von Engineering-Tätigkeiten und echtzeitnahe Interaktion, – Möglichkeit verteilter, globaler Zusammenarbeit – auch über Unternehmensgrenzen hinweg (Basis für Open Innovation, Nutzung unternehmensexterner Peer Groups, Kundenintegration), – Reduzierung der Kommunikations- und Transaktionskosten durch digitale Vernetzung (bspw. Reduzierung von Medienbrüchen), – Vereinfachung von Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, – Mehrfachnutzung von Planungselementen (Software-Bibliotheken), – Kosteneinsparung durch niedrigeren Investitionsaufwand für Softwarelizenzen und Nutzung von Standard-Hardware, – Ressourceneinsparung durch digitales (virtuelles) Prototyping, – Systematische Datenablage und -nutzung (zur Wiedernutzung und als Basis von Auswertungen unstrukturierter Datenmengen), 90 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund – Nutzung von Collaboration Tools mit Social-Media-Funktionalitäten, interaktiven User-Interfaces und graphischen Benutzerschnittstellen, – Nutzung des IT-Anwendungs-Know-hows, ähnlicher Software und Hardware aus dem Privatleben auch im beruflichen Umfeld, – Entkopplung der Arbeitstätigkeiten vom Ort der physischen Leistungserbringung (Chancen auf mehr Flexibilität von Arbeitsort und -zeit). Dem gegenüber stehen u.a. folgende Risiken der Digitalisierung des Engineerings und der Produktentwicklung: – Datensicherheit und Datenschutz bei verteilter Informationsspeicherung und -nutzung, – Rechtemanagement, IP-Schutz (Intellectual Property), – Risiko negativer Folgen der Arbeitsverdichtung durch Digitalisierung für die Mitarbeiter, – Neue Koordinationsanforderungen verteilter Arbeit (Arbeitsaufteilung, -organisation, Führung), – Verlagerung der Arbeitstätigkeiten in den Bereich flexibler Projektarbeit (Reduzierung von Routinetätigkeiten wie Dateneingabe oder -übergabe), – Verschiebung der Kompetenzprofile und Qualifikationsanforderungen (v.a. in Richtung Projektarbeit, qualifizierter Nutzung von IT-gestützten Engineering-Prozessen und Kundenintegration in Entwicklungsprozesse). Produktionsplanung und -steuerung sowie Prozessentwicklung Für große Teile der deutschen Industrie entsteht ein Wettbewerbsvorteil aus der Fähigkeit, schneller und zuverlässiger mit maßgeschneiderten Produkten am Markt zu sein, als dies dem globalen Wettbewerb gelingt. Für die Produktionssteuerung bedeutet dies, – die Herstellung von variantenreichen bis hin zu kundenindividuellen Produkten in kleinsten Serien oder gar Einzelfertigung zuverlässig zu terminieren; – die hierfür notwendige Komplexität der Produkte, Prozesse und Materialbereitstellung zu beherrschen; – eine kurzfristige Lieferfähigkeit sicherzustellen, trotz Marktvolatilität und unzuverlässigen Absatzprognosen; – bei aller Turbulenz, Komplexität und Kundenindividualität die Konformität der Produkte und Prozesse zu Normen und Vorschriften zu wahren und deren Einhaltung zu dokumentieren (Spath 2013, S. 90). Produktionsplanung und -steuerung sind historisch sehr stark durch den Einsatz von Enterprise-Ressource-Planning-Systemen (ERP) geprägt. Diese überneh- 5.2 Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 91 men die unternehmensweite Datenverwaltung und ermöglichen eine eindeutige und reproduzierbare Verknüpfung zwischen kaufmännischen und betrieblichen Daten. Zur Steuerung der Produktion, zur Verknüpfung der Planungsebene mit dem realen Betrieb und zur Anpassung der oftmals standardisierten ERP-Systeme werden vielfach weitere, mehr oder weniger aufwendige IT-Systeme eingesetzt. Diese stellen in automatisierten Produktionen die Verknüpfung zur Prozess-Leitebene her bzw. in stärker manuell geprägten Bereichen (bspw. in der Montage) die Verknüpfung zu den Arbeitsplätzen der Mitarbeiter. Letzterer Bereich wird neben Manufacturing-Execution-Systemen (MES) von einer Vielzahl individueller Lösungen aus dem Bereich der Office-IT dominiert (Listen, Tabellen, selbstprogrammierte Microsoft Excel-Tools), welche automatisiert oder manuell mit bestehenden Daten aus den jeweils eingesetzten ERP- und MES-Systemen verknüpft werden. Trotz der eingesetzten Hilfsmittel wird der Aufwand zur kurzfristigen Steuerung und Koordination der Produktion vielfach als hoch bis sehr hoch eingeschätzt (61,9 Prozent laut Umfrage Fraunhofer IAO 2013 unter 661 Unternehmen; Spath 2013, S. 91). Heute gelingt eine liefertreue Produktion im Kundentakt häufig nur mit hohem manuellem Aufwand zur kurzfristigen Steuerung der flexiblen Kapazitäten. Hinzu kommt, dass die zur Verfügung stehende Datenqualität als großes Hindernis einer stärkeren Vernetzung der Unternehmensprozesse angesehen wird (Ingenics/Fraunhofer IAO 2014, S. 13). Werden die hierfür erforderlichen Investitionen getätigt, lassen sich Mehrwerte an folgenden Stellen erwarten: – Verbesserte Steuerung und -disposition – sowohl innerhalb der Produktion und Auftragsabwicklung innerhalb eines Unternehmens als auch über gesamte Wertschöpfungsketten hinweg – durch aktuelle, echtzeitnahe Zustands- und Positionsdaten von Objekten, insbesondere von Materialien und Fahrzeugen. – Vereinfachte Interaktion zwischen den beteiligten Planungsebenen durch den Einsatz von Collaboration-Tools, Mobilgeräten und zusätzlichen Vernetzungsmöglichkeiten durch Social-Media-Hilfsmittel. – Zunehmend integrierte Produkt- und Prozessplanung durch den Einsatz vernetzter IT-Lösungen bis zur Gestaltung der einzelnen Produktionssysteme. – Möglichkeiten der schnellen und einfachen Auswertung von Planungs- und Prozessdaten sowie prozessnahe Simulationen. Weiterhin gelten für die planerischen Bereiche prinzipiell die Chancen und Risiken der Digitalisierung von Engineering und Produktentwicklung (vgl. Abschnitt 5.1). Im Bereich der Planungs- und Steuerungsprozesse in den Unternehmen werden durch eine durchgängige Digitalisierung und die Erhöhung der ‚Kollaborationsproduktivität‘ (vgl. Schuh et al. 2014) große Produktivitätsge- 92 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund winne erwartet. Gleichzeitig resultieren aus der zunehmenden Vernetzung Herausforderungen für die Organisation, mit der stärkeren Prozessparallelisierung umzugehen. Insbesondere im Bereich der notwendigen Flexibilität der Mitarbeiter, ihrer zeitnahen Kommunikation und Interaktion erzeugt die Digitalisierung Handlungsbedarfe für die Organisationsentwicklung und die Gestaltung des Übergangsprozesses in eine stärker digitalisierte Arbeitswelt. Der erwartete Produktivitätsschub durch einfachere und vernetzte Zusammenarbeit geht einher mit dem Risiko einer Entwertung bzw. einem Wegfallen dispositiver Tätigkeiten, die durch echtzeitnahe IT-Systeme übernommen werden. Gleichzeitig ist zu erwarten, dass gerade die stärkere Nutzung von (Nahe-)Echtzeitdaten zu einer Verdichtung von Entscheidungstätigkeiten führen wird. Ob dies zu einer Auf- oder Abwertung der Tätigkeiten führt, wird stark davon abhängen, wo und wie vorinterpretierte und aufbereitete Steuerungsinformationen genutzt werden. Einerseits bietet sich hier die Chance einer weiteren Aufwertung direkter Berufsprofile. Andererseits birgt diese Entwicklung das Risiko der Entwertung heutiger Funktionsbereiche – gerade im Bereich der Produktionssteuerung. Zusätzlich ist zu erwarten, dass die Interpretation stark aggregierter und aufbereiteter Steuerungsinformationen zu neuen Tätigkeitsbereichen führt, die neben der Kenntnis der Prinzipien der zugrunde liegenden Logiken Erfahrungen mit den Auswirkungen auf das Gesamtsystem der Leistungserbringung in einem veränderlichen Umfeld erfordern. Diese Form der Steuerung und Überwachung – vergleichbar mit Leitständen der Prozessindustrie oder im Bahn- und Flugbetrieb erfordert jedoch voraussichtlich ein stark auf das Eintreten ungeplanter Ereignisse ausgerichtetes Kompetenzprofil. Indirekte Tätigkeiten in Produktion und (Intra-)Logistik Ausgelöst durch den Wandel der Randbedingungen hin zu einer Erhöhung des Produktspektrums bzw. einer Reduzierung der durchschnittlichen Losgrößen, sinkende Durchlauf- und Lieferzeiten sowie steigende Flexibilität und Mobilität der Mitarbeiter, steigt der Steuerungs- und Koordinationsaufwand in der Produktion. Tätigkeiten der prozessnahen Steuerung, Überwachung und Störungsbeseitigung werden ebenso übernommen wie Dokumentationen (bspw. zur Schichtübergabe oder in Form eines ausgefüllten Maschinenbuchs) und Prozessoptimierungen. Die Einführung produktionsnaher Regel- und Abstimmungsrunden (Shop-floor-Management), die Dokumentation und systematische Beseitigung unerwünschter Ereignisse (bspw. in Form von 8D-Reports zur systematischen Qualitätssicherung im Falle von Reklamationen), die Betreuung von Prozessanläufen und prozessnahe Verbesserungsmaßnahmen (KVP) werden oftmals von direkten Mitarbeitern übernommen. Verglichen mit den Berei- 5.3 Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 93 chen des Engineerings und der Planung werden heute diese indirekten Tätigkeiten in Produktion und (Intra-)Logistik am wenigsten digital unterstützt. Gleichzeitig verändern sich Produktionssysteme und -prozesse heute häufiger als in der Vergangenheit (Spath 2013, S. 107ff.). Die Notwendigkeit von Schulungen und prozessnahen Qualifizierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter steigt dadurch. Zudem ist zu erwarten, dass Erfahrungen aus der Produktion schneller in die Produkt- und Prozessentwicklung zurückgeführt werden müssen, als dies heute der Fall ist, und dass die Verknüpfung mit den vorgelagerten Bereichen intensiviert wird. Produktionsmitarbeiter als Beteiligte direkt an der Herstellung stellen dabei einen wichtigen Teil der Prozessentwicklung dar, indem sie vor Ort kurzfristige Ereignisse und Änderungen feststellen und melden können. Bereits heute erzeugt in der Hälfte der Unternehmen die Übernahme von Aufgaben für die Produktentwicklung für die Mitarbeiter in der Produktion hohe Abstimmungsaufwände (Spath 2013, S. 110). Chancen der Digitalisierung für indirekte Tätigkeiten in Produktion und (Intra-)Logistik liegen beispielsweise in folgenden Bereichen: – Aufbau echtzeitnaher Steuerungssysteme für Produktion und Intralogistik auf der Grundlage eines vollständigen Abbilds der Produktionsprozesse in (Nahe-)Echtzeit, – Produktivitätspotenziale durch dezentrale Steuerung mobiler Robotereinheiten (und fahrerloser Transportsysteme), – Realisierung physischer Assistenzsysteme und Fähigkeitsverstärker, bspw. durch die Nutzung von Datenbrillen, – Gestaltung von lokalisations- und kontextbezogenen Assistenzsystemen für Planungs-, Steuerungs- und Wartungsaufgaben, – Entwicklung und Nutzung mobiler, personalisierter und situationsbasierter Lernformen in den operativen Betrieb, – Gestaltung multi-modaler Mensch-Mensch- und Mensch-Maschine-Interaktion für gesunde und alter(n)sgerechte Arbeitssysteme. Demgegenüber stehen Risiken der Digitalisierung für indirekte Tätigkeiten in Produktion und (Intra-)Logistik: – Neue Koordinationsanforderungen verteilter Arbeit (Veränderung von Arbeitsaufteilung, -organisation, Führung), – Verlagerung der Arbeitstätigkeiten in den Bereich der Mensch-Maschine- Interaktion und der Überwachung weitestgehend autonomer Prozesse und damit verbundene, 94 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund – Verschiebung der notwendigen Kompetenzprofile und Qualifikationsanforderungen (v.a. in Richtung Projektarbeit, qualifizierter Nutzung von IT-gestützten Prozessen und Störungsmanagement), – Risiko negativer Folgen der Arbeitsverdichtung durch Digitalisierung. Durch den gegenwärtigen Entwicklungsschub im Bereich mobiler Robotik steht der Bereich der Produktionslogistik momentan nach wie vor stark im Blickfeld von Optimierungsprogrammen durch Digitalisierung und Automatisierung. Bei Anforderungsprofilen für die indirekten Tätigkeiten der (Intra-)Logistik ist bereits in den letzten Jahren eine starke Entwicklung in Richtung Qualifizierung und Akademisierung zu beobachten. Forschungsfragen zu Entwicklungstendenzen Geprägt durch den momentanen Umsetzungsstand in deutschen Unternehmen und die laufende Diskussion technologischer Fortschritte auf den Gebieten der Digitalisierung lassen sich für die Bereiche des Engineerings sowie der Produktionsplanung und -steuerung folgende Forschungsfragen ableiten, die über die bereits laufenden Entwicklungen hinausgehen: – Inwieweit verändert die Digitalisierung industrieller Wertschöpfung die Art, Produkte und Prozesse zu gestalten und dazugehörige Geschäftsmodelle zu entwickeln? – Werden zukünftig vermehrt Produkte und Services parallel entwickelt oder offen gestaltet, damit der Endverbraucher selbst Services entwickeln kann? – Wie ermöglicht Digitalisierung, Felddaten großflächig echtzeitnah im produzierenden Unternehmen auszuwerten und diese als Basis zur Optimierung der Produkte zu nutzen? – Wann und wie ermöglichen maschinelles Lernen und die Auswertung gro- ßer unstrukturierter Datenmengen eine evidenzbasierte Produkt- und Prozessentwicklung? – Wie tragen zukünftig Digitalisierung und additive Fertigungsverfahren (3- D-Druck) zu einer iterativen, kundenintegrierten Produktentwicklung bei? – Wie ermöglicht Digitalisierung die Realisierung eines durchgängigen Informationsflusses vom Kunden bis zum Produktionsarbeitsplatz? Ausblick zum Wandel der Industriearbeit in Planung und Engineering Getrieben durch den technischen Fortschritt, globale Arbeitsteilung und strukturelle Spezifika (Einbindung in spezifische Wertschöpfungsnetzwerke oder re- 6. 7. Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 95 gionale Cluster, historisch etablierte Geschäftsstrategien, gewachsene Organisationskulturen und Know-how-Schwerpunkte) definiert die Fokussierung auf innovationsgetriebene Produkte, Services und deren Produktion die Randbedingungen für Arbeitsgestaltung in Deutschland. Der momentane Entwicklungsschub durch die Digitalisierung industrieller Wertschöpfung, Industrie 4.0 und die Automatisierung von Büroarbeit werden daraufhin Arbeit in diesen Bereichen genauso neu definieren wie in den direkten Bereichen der Industriearbeit. Wenngleich die relevanten Technologien heute größtenteils bekannt sind, herrscht noch große Unklarheit über die dominanten Lösungen und deren Auswirkungen. Je nach Ausprägung sind deshalb auch unterschiedliche Szenarien für die Zukunft der Arbeit zu erwarten. Sollte, wie vielerorts prognostiziert, die Substitution von Tätigkeiten, die von Sachbearbeitung (meist Routinearbeiten) geprägt sind, weiter voranschreiten, wird sie neben Buchhaltern, Sekretären, Schreibkräften und Telefonisten, deren Anteil sich in den letzten 45 Jahren auf die Hälfte bis ein Fünftel reduziert hat, weitere Berufsgruppen treffen (MGI 2013). Selbst für kognitiv anspruchsvolle Nicht-Routine-Arbeiten existieren Szenarien, die von einer großflächigen Substitution durch Computer und Roboter ausgehen (Brynjolfsson/McAfee 2014; Frey/Osborne 2013). Letztlich lassen sich solche Prognosen zur Beschäftigungsentwicklung aus heutiger Sicht nur schwer einschätzen, da heute weder quantifizierbare Aussagen zur zukünftigen Technikentwicklung noch zur gesellschaftlichen Akzeptanz und Rahmensetzung einer stärkeren Digitalisierung vorliegen. Erkennbar ist aber bereits, dass gerade im Bereich effizienterer Prozesse durch Industrie-4.0-Technologien hohes Produktivitätspotenzial erwartet wird (20–30 Prozent bis 2025; BITKOM 2014). Dieses setzt sich vor allem zusammen aus einfacherer Planung und Steuerung durch echtzeitnahe Informationen, schnittstellenfreiem Informationsaustausch zwischen Maschinen, Objekten und Mitarbeitern und dem Ersatz von Puffern, Handling-, Rüst- und Wartezeiten durch Information sowie Interaktion und Intelligenz. Die erwarteten und wettbewerbsstärkenden Produktivitätssteigerungen werden von weiteren Nutzenpotenzialen begleitet, die wiederum arbeitsplatzsichernde Wirkungen entfalten können: Eine vollständige Vernetzung und Flexibilisierung der Geschäftsprozesse ermöglicht eine weitere Diversifikation und Individualisierung von Produkten. Große Hoffnung wird zudem neben der Verbesserung der betrieblichen Prozesse vor allem darin gelegt, durch die Einbindung von Vernetzung, IT und intelligenten Objekten neue und innovative Produkte, Services und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Hier werden in Analogie zur Entwicklung des Internets in den letzten Jahren disruptive Veränderungen für die Industrie erwartet. Gerade in diesem Bereich bestehen große Chancen, durch Innovationen neue Arbeitsplätze zu schaffen. Diese lassen sich beispielsweise in der Entwicklung und Erstellung neuer Digitalisierungs- und Automati- 96 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund sierungslösungen erwarten, in der Applikation und Weiterentwicklung der neuen Lösungen sowie in der Applikationsbetreuung. So werden bereits heute in vielen Bereichen händeringend hardwarenahe Softwareentwickler und Datensicherheitsexperten gesucht. Vergangene industrielle Umbrüche und Technologiesprünge haben gezeigt, dass insbesondere diese Effekte die Verlusteffekte der bestehenden Technologien mehr als kompensieren können. Vieles deutet darauf hin, dass zuerst großflächig der Teil der intelligenten Produkte und danach die intelligente Produktion flächendeckend umgesetzt werden. Beide Entwicklungen eröffnen Chancen für Beschäftigung, die durch höhere Nachfrage nach deutschen Produkten aus der IKT und den Applikationsdomänen entstehen. Dies sollte ein Mittel sein, um eventuelle Verluste durch höhere Produktivität und Effizienz auszugleichen und gleichzeitig höherwertige Jobs zu schaffen. Literatur acatech – Promotorengruppe Kommunikation der Forschungsunion Wirtschaft und Wissenschaft (Hg.) 2013: Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. Berlin BAVC – Bundesarbeitgeberverband Chemie e.V. 2011: Altersstruktur der Chemie-Beschäftigten – Mehr Ältere, weniger Jüngere. Informationsbrief, Nr. 9 (2011). Wiesbaden BITKOM 2014: Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. Studie Fraunhofer IAO. Berlin BMAS – Bundesministerium für Arbeit und Soziales 2013: Fortschrittsreport „Altersgerechte Arbeitswelt“ – Ausgabe 2 „Altersgerechte Arbeitsgestaltung“. Bonn Brynjolfsson, E./McAfee, A. 2014: Second Machine Age. Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York Daimler AG 2012: Nachhaltigkeitsbericht 2012. Stuttgart Frey, C. B./Osborne, M. A. 2013: The Future of Employment: How Susceptable are Jobs to Computerisation? Oxford Gausemeier, J./Wiendahl, H.-P. (Hg.) 2010: Wertschöpfung und Beschäftigung in Deutschland. acatech Workshop. Heidelberg Heng, S. 2014: Industrie 4.0 – Upgrade des Industriestandorts Deutschland steht bevor, Deutsche Bank Research. Frankfurt/M. ifaa 2013: Produktivität steigern – auch in indirekten Bereichen erfolgreich mit Industrial Engineering. Düsseldorf Ingenics/Fraunhofer IAO 2014: Industrie 4.0 – Eine Revolution der Arbeitsgestaltung. Wie Automatisierung und Digitalisierung unsere Produktion verändern werden. Ulm Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering 97 Institut für Demoskopie Allensbach 2013: Jacobs Krönung-Studie. Generationenbilder. Ergebnisse einer bevölkerungsrepräsentativen Befragung. Allensbach u.a.O. MGI 2013: Disruptive technologies: Advances that will transform life, business and the global economy. Technical Report, McKinsey Global Institute. New York u.a.O. Pine, J. 1993: Mass Customization: The new frontier in business competition. Boston Plattform Industrie 4.0 2015: Was Industrie 4.0 (für uns) ist. 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Wiesbaden 98 Wilhelm Bauer, Sebastian Schlund Rolf Franken, Swetlana Franken Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung Einleitung: Digitalisierung als Herausforderung für das Management Die Digitalisierung durchdringt alle Branchen und ist zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen aller Größen und Formen geworden. Laut aktueller acatech-Umfrage befinden sich viele Unternehmen in der Umsetzungsphase, indem sie bestimmte Elemente für den internen Innovationsrahmen auf- oder umbauen, der den Weg für neue (Geschäftsmodell-)Ideen aus Innovation-Labs in die Erprobung und Umsetzung ebnen soll. Das konkrete „Doing“ ist eine große Herausforderung (acatech 2016 a, S. 13). Die Digitalisierung stellt Unternehmen enorme Chancen in Aussicht, unter anderem Umsatzsteigerung durch neue digitale Produkte und Geschäftsmodelle, Verbesserung der Kundenorientierung und Kundenbindung, Kostenreduktion und Effizienzsteigerung sowie eine bessere Partizipation und Motivation der Mitarbeitenden. Digitale Champions wie Siemens, Daimler oder CLAAS, die diese Potenziale erkannt und gewinnbringend realisiert haben, profitieren von einer erhöhten Flexibilität, geringeren Kosten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit. Intelligente Fabriken nutzen die Vorteile der Digitalisierung, um ihre Produktpalette zu erweitern und zu flexibilisieren (On Demand Produktion) oder sogar um individualisierte Produkte (Losgröße 1) zu den Kosten der Massenproduktion anzubieten. Die meisten Unternehmen, die digitale Technologien eingeführt haben, konnten ihre Produkte und Services besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abstimmen, die Erreichbarkeit von Servicemitarbeitern verbessern und Lieferzeiten verkürzen. So konnten Kosten gesenkt und Produktivität gesteigert werden (Horvath-Partners 2016). Die Frage lautet nicht mehr, ob man Digitalisierung braucht, sondern wie sie effizient gestaltet werden kann. Sowohl theoretische Ansätze als auch die Best Practices der Digital Champions zeigen, dass die digitale Transformation nur bei einem ganzheitlichen Ansatz der Umgestaltung sämtlicher Managementfunktionen gelingen kann. Die Gestaltung der Digitalisierung erfordert einen systemischen Blick auf das Zusammenspiel zwischen der Technologie und den daraus resultierenden 1. personellen und organisatorischen Veränderungen. Industrie 4.0 ist als soziotechnisches System mit den Elementen Technik, Mensch und Organisation zu betrachten, die sich gegenseitig beeinflussen (Hirsch-Kreinsen 2015, S. 13 f.). Die Taktiken erfolgreicher Top Manager bei der Bewältigung der digitalen Disruption spiegeln diese systemische Vorgehensweise wider: Im Kampf gegen digitale Konkurrenten setzen erfolgreiche Unternehmen neben den technologischen Mitteln wie effizientere Fertigungstechniken neue Methoden der Kundenorientierung und Kundenbildung, Innovationskooperationen mit externen Partnern sowie eine dezentralisierte Entscheidungsfindung ein (IBM 2015, S. 7–9). Deswegen müssen im Rahmen der digitalen Transformation alle klassischen Managementfunktionen neu gestaltet werden: – Bei der Strategieentwicklung gewinnt eine aktive Zukunftsgestaltung an Bedeutung, es sind die Rolle und die Grenzen des Unternehmens in der Wertschöpfungskette neu zu definieren und das Geschäftsmodell zu hinterfragen. – Innerhalb der Funktion Organisation sollen starre Hierarchien abgebaut, agile Strukturen geschaffen und sämtliche Prozesse digitalisiert und vernetzt werden. – Die Funktion Planung/Kontrolle muss neu gedacht werden, da eine kontinuierliche Datenerfassung eine Realtime Steuerung erlaubt und intelligente Algorithmen immer häufiger Entscheidungen übernehmen. – Die Personalführung sollte neue Machtverhältnisse für dezentrale Entscheidungen schaffen, an die flexible und virtuelle Zusammenarbeit angepasst werden und den Beschäftigten mehr Freiraum für Innovationen und Weiterbildung geben. Die genannten Veränderungen in den Managementfunktionen werden in diesem Beitrag auf der Basis von theoretischen Ansätzen und empirischen Studien dargestellt, wobei Best Practices aus Großunternehmen mit Beispielen aus dem Mittelstand kombiniert werden. Strategieentwicklung im Kontext der Digitalisierung Die Managementfunktion Strategieentwicklung basiert auf der Zukunfts- und Trendforschung und beinhaltet eine Zukunftsausrichtung des Unternehmens und Festlegung seiner langfristigen Ziele, eine Bestimmung der Rolle und Unternehmensgrenzen im Kontext der Wertschöpfungskette sowie die Ableitung von strategisch wichtigen Innovationen. Im Kontext der Digitalisierung verändern sich die Schwerpunkte und Methoden der Strategieentwicklung. Die Kom- 2. 100 Rolf Franken, Swetlana Franken bination Produkt–Markt steht nicht mehr im Vordergrund, sondern die Fähigkeit des Unternehmens, mit seinen Kompetenzen eine optimale Leistung für Kunden zu schaffen, attraktive Bedingungen für die Mitarbeiter als Kompetenzträger zu realisieren und dabei die verfügbare Technik optimal einzusetzen. Erforderlich sind ganzheitliche Betrachtungen von Wertschöpfungsketten, die Vernetzung mit relevanten Stakeholdern und die Ausrichtung auf digitale (Geschäftsmodell-)Innovationen. Digitale Technologie kann darüber hinaus zur Unterstützung strategischer Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Zukunftsmanagement und Trendforschung digitalisieren Die intensive Beschäftigung mit den für das Unternehmen relevanten Zukunftstrends und ihren Chancen sowie Risiken bildet eine notwendige Voraussetzung für die Strategientwicklung. Erfolgreiche Unternehmen gehen bei der Entwicklung der Strategie über die bloße Anpassung an die Gegebenheiten der Umwelt hinaus und nehmen eine aktive Rolle bei der Gestaltung ihrer Zukunft ein. Sie betreiben ein proaktives Zukunftsmanagement, indem sie durch neue Geschäftsmodelle die Wertschöpfungsketten neu gestalten, sich anders positionieren, Branchenstandards prägen oder strategische Kooperationen eingehen. Die Bedeutsamkeit der Zukunftsforschung wird von den meisten Entscheidern in (Groß-)Unternehmen bestätigt, allerdings setzen sich viele Entscheider mit unternehmensrelevanten Zukunftsthemen nicht ausreichend auseinander. Nur 54 Prozent der Entscheider in Betrieben nutzen Experten-Meinungen zur Zukunftsbewertung, lediglich ein Drittel der Befragten, meistens aus Großunternehmen, setzt Szenario-Technik, Strategic Foresight und Trendforschung ein (Wieselhuber & Partner 2015). Der Grund für den mangelhaften Einsatz von Methoden der Zukunfts- und Trendforschung liegt in ihrer Komplexität und Aufwendigkeit. Digitale Technologien könnten dabei helfen und die Effizienz der Zukunftsforschung zu steigern. Ein klassisches Instrument der Zukunftsforschung ist die Szenario-Technik, die im Kontext der Instabilität, Unsicherheit und Dynamik besonders wichtig ist. Mithilfe der Automatisierung und Digitalisierung können Konsequenzen der Zukunftsszenarien für die Unternehmensbereiche und -funktionen prognostiziert werden, was ohne digitale Unterstützung sehr aufwendig ist. Ein aktuelles Instrument zur Ausrichtung der Unternehmensaktivitäten an den Bedürfnissen der Kunden bzw. allgemeiner der Stakeholder ist das Design Thinking, bei dem digitale Instrumente besonders zur Simulation in der Produktentwicklung eingesetzt werden können. Eine systematische Analyse von relevanten Trends in Wirtschaft, Gesellschaft und Technik gehört ebenfalls zu den gängigen Instrumenten der Strate- 2.1 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 101 gieentwicklung. In der Regel wird diese Aufgabe von Analytikern und Trendscouts übernommen, die auf der Suche nach neuesten Entwicklungen wissenschaftliche Kongresse, Messen und Forschungsinstitute besuchen. Mit der digitalen Technologie können diese Aufgaben weitestgehend automatisiert werden. Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) können schnell und effizient gro- ße Mengen von Informationen im Internet analysieren und die Trends durch Textanalyse identifizieren und verfolgen. Neudefinition von Wertschöpfungsketten und Unternehmensgrenzen Industrie 4.0 bedeutet eine neue Stufe der Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser Zyklus orientiert sich an den zunehmend individualisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von der Idee, dem Auftrag über die Entwickung und Fertigung, die Auslieferung eines Produktes an den Endkunden bis hin zum Recycling, einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen (Plattform Industrie 4.0 2017). In der Wertschöpfungskette sollten alle Akteure miteinander vernetzt werden, Kunden, Zulieferer, Zwischenhändler, Kooperationspartner etc. Kundenintegration und Kundenzentrierung sind die entscheidenden Faktoren für langfristigen Unternehmenserfolg. Im Rahmen der agilen Methoden der Produktentwicklung wie Scrum und Design Thinking wird die Meinung von Kunden immer wieder abgefragt, um einen erwünschten Kundennutzen anzubieten. Der Kunde entwickelt sich zu einem „Prosumenten“ (eine Kombination aus „Produzent“ und „Konsument“) und definiert seine Wünsche und Erwartungen hinsichtlich der Produkteigenschaften. Mit der digitalen Technologie können Kunden schneller und intensiver in die Produktentwicklung und sogar in die Entwicklung der Unternehmensstrategie miteinbezogen werden. Die Zulieferer eines Unternehmens gewinnen an Bedeutung, da sie mit ihren Innovationen einen wesentlichen Teil der Produkteigenschaften bestimmen. Eine gemeinsame Entwicklung von Innovationen ist zu einem Standard bei Großunternehmen geworden, beispielsweise entwickeln Bosch und Siemens moderne Roboter und Elektroantriebe für die Automobilproduzenten. Auch hierbei ermöglicht die Digitalisierung neue Chancen für gemeinsame Forschung, Entwicklung oder Fertigung. Durch die Kombination der eigenen Kompetenzen und Kapazitäten mit denen von Partnern bis hin zu Konkurrenten können in Wertschöpfungsnetzen Produkte realisiert werden, die die Fähigkeiten des eigenen Unternehmens weit übersteigen würden. Als Konsequenz sind die Grenzen von Unternehmen schwer definierbar: Ist der Kunde, der an der Produktentwicklung beteiligt ist, oder der Zulieferer, der Komponenten für eine Fertigungsstrasse liefert und wartet, ein Teil des Unter- 2.2 102 Rolf Franken, Swetlana Franken nehmens? Nicht ein Unternehmen, sondern ein Unternehmensnetzwerk entlang der Wertschöpfungskette, sollte in der digitalisierten Wirtschaftswelt als Handlungseinheit betrachtet werden. Die Wertschöpfungsketten existieren physisch, als konkrete in Unternehmen oder Netzwerken ablaufende Tätigkeiten. Zugleich haben sie zunehmend einen digitalen Zwilling und existieren als Modelle und Simulationen. Produzenten von Produktionsmitteln liefern nicht nur technische Einheiten, sondern zugleich auch ihre digitalen Modelle. Die Möglichkeit, die Wertschöpfungsketten digital zu simulieren, erlaubt ihre Analyse und Optimierung. Strategische Ausrichtung auf digitale Innovationen Aus strategischen Entscheidungen zur Zukunftsausrichtung und der Positionierung des Unternehmens in der Wertschöpfungskette werden strategische Innovationen abgeleitet. Dabei geht es traditionell um neue Produkte, Prozesse, organisatorische Lösungen, aber auch um neuartige Innovationen – neue Geschäftsmodelle und intelligente Produkte bzw. Produkt-Dienstleistung-Angebote. Bei der Entwicklung von Geschäftsmodell-Innovationen in der Industrie 4.0 geht es um das Erkennen der individuellen neuen Erfolgslogik für ein Unternehmen, das in der Lage ist, dem Kunden ein neues Nutzenniveau durch die Verwendung von Daten zu offerieren. Im Mittelpunkt steht in der Regel eine starke Serviceorientierung der neu entwickelten Geschäftsmodelle und nicht selten ein strategisch zu definierendes neues Verständnis von Partnerschaft und Wettbewerb (Fraunhofer/Wieselhuber 2015, S. 5). Neue Geschäftsmodelle gehen oft mit einer Neustrukturierung der Wertschöpfungskette einher und erfordern daher ein Umdenken. Die Geschäftslogik lässt sich basierend auf erfolgreichen Mustern aus verschiedenen Industrien revolutionieren (Gassmann et al. 2013). Einige Unternehmen haben in den vergangenen Jahren neue Einheiten für Zukunftsforschung in Verbindung mit der Produktentwicklung und neuen Geschäftsmodellen gebildet (z.B. Daimler, Siemens, Schüco), allerdings gibt es in vielen Unternehmen einen großen Nachholbedarf. Nach Meinung von acatech bildet die Veränderung von Geschäftsmodellen den Kern des Transformationsprozesses, von dem aus alles andere gedacht werden muss. In den aktuellen Diskussionen um Industrie 4.0 geht dieser Aspekt häufig unter (acatech 2016 a, S. 11). 65 Prozent der Unternehmen in Deutschland sehen ein, dass ihre Geschäftsmodelle durch die Digitalisierung verändert werden, aber nur 18 Prozent haben in die Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen investiert. 63 Prozent aller Unternehmen haben ihre Produkte und Dienste bereits um digitale Zusatz- 2.3 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 103 dienste ergänzt – kommunizieren in Social Media, haben Onlineshops, bieten digitale Service- und Wartungsangebote oder Apps an (Bitkom 2016). Intelligente (smarte) Produkte sollen im Fokus der Strategientwicklung stehen und vom Management vorangetrieben werden. Um im Wettbewerb mit den neuen Disruptoren zu bestehen, sollten sich Unternehmen immer wieder fragen, welchen Zusatznutzen sie für die Kunden durch die gesammelten Daten erzeugen können. Gefragt ist unkonventionelles Denken, weg von traditioneller Produktorientierung hin zu einer Nutzen- und Serviceorientierung (Business bzw. Software as a Service). Beispiele dafür sind Carsharing-Konzepte, wie die von BMW (DriveNow) und Daimler (car2go), die bei (jüngeren) Kunden den Trend zu Sharing Economy erkannt und den Kundennutzen neu definiert haben, Verkauf von Kopien statt Kopierern (Xerox) oder Druckluft statt Kompressoren (Kaeser). Diese Managemententscheidungen haben sich als zukunftsträchtig erwiesen. Um Potenziale für zusätzlichen Kundennutzen zu identifizieren, sollten Unternehmen die Daten, die die Produkte und Produktionsanlagen während ihres Lebenszyklus generieren und speichern, heranziehen, um das Kundenverhalten zu analysieren und auf die Bedürfnisse eingehen zu können. Entscheidend wird sein, wem die Daten gehören und wer Zugang dazu hat. Das Geschäft mit Daten ist die Basis für neue Geschäftsmodelle der Zukunft (Fraunhofer/Wieselhuber 2015, S. 34). Die Datenhoheit und -nutzung gehören zu den strategischen Managemententscheidungen, werfen aber auch zahlreiche rechtliche Fragen auf (siehe den Beitrag von Hornung und Hofmann in diesem Band). Die hybriden Angebote aus physischen und digitalen Produktkomponenten zielen darauf ab, Anforderungen und Bedürfnisse der Kunden besser zu erfüllen, und machen den traditionellen Produkten Konkurrenz, wobei sich der Nutzenbeitrag immer mehr zugunsten der digitalen Komponenten verschiebt. Neustarter und Internetkonzerne können auf diesem Gebiet klassische Unternehmen verdrängen, da sie die Potenziale der smarten Produkte schneller umsetzen können und von flacheren Hierarchien und flexibleren Organisationsstrukturen profitieren. Deswegen zählen auch strategische Entscheidungen über die Neugestaltung von Prozessen und Organisationsstrukturen zu den zentralen Managementaufgaben im Kontext der Digitalisierung. Organisation in der Industrie 4.0 Die Organisationsaufgabe neu betrachtet Aufbauend auf der Stategie des Unternehmens ist es Aufgabe der Organisation, ein arbeitsteiliges sozio-technisches System zu gestalten, welches die ange- 3. 3.1 104 Rolf Franken, Swetlana Franken strebten Leistungen für die Kunden erstellt. Das klassische Unternehmen produziert ein definiertes Produkt, dessen Spezifikation vom Kunden unabhängig und zeitlich relativ stabil ist. Aus der Definition des Produktes wurde ein stabiler Produktionsprozess entwickelt, dessen einzelne Aufgabenelemente zu Organisationseinheiten zusammengefasst und Subsysteme bis hin zum Mitarbeiter zur Realisation übertragen werden konnte. Die Organisationseinheiten bzw. Mitarbeiter mussten die Kompetenz und die Kapazität besitzen, die ihnen übertragenen Aufgaben zu erfüllen. Die mengenmäßige und zeitliche Spezifikation erfolgte nachgelagert im Rahmen der (operativen) Planung. Anpassungen der Organisationsstruktur (Aufgabenverteilung) und Entwicklung der Kompetenzen der ausführenden Einheiten waren ein längerfristiger separater Prozess. Diese klassische Sicht der Organisation wird in der Vision der Industrie 4.0 fundamental infrage gestellt. Kundenorientierte Produktion, Service statt Produkte oder gar partizipative Gestaltung der Produktdefinition mit den Kunden zerstören die Stabilität der Organisationsaufgabe, es gibt keine langfristig gültigen Prozesse und Aufgabendefinitionen mehr. Für die jeweils aktuell gültigen Prozesse muss die Zuordnung der Aufgabenelemente nach Kompetenz und Kapazität neu geregelt werden. Zusätzlich schafft die Digitalisierung auch neue Möglichkeiten der Gestaltung von Organisation, die von den Mitarbeitern aufgegriffen und im Rahmen eines gesellschaftlichen Wandels mehr und mehr eingefordert werden: Die Digitalisierung der Kommunikation ermöglicht mehr Partizipation und eine flexiblere Gestaltung der Arbeitsformen. Die Unternehmensgrenzen können geöffnet und damit Kompetenzen und Kapazitäten zur Erfüllung der Kundenwünsche global und flexibel beschafft und integriert werden. Für diese Änderungen benötigt das Management neue Denkmodelle. Neue Organisationsmodelle für digitalisierte Unternehmen Digitalisierung beeinflusst die Organisationsstruktur, interne Abläufe und auch die Aufgaben und Zuständigkeiten von Mitarbeitern (Horvath-Partners 2016). Nach Angaben der Bitkom-Umfrage vom November 2016 haben zwar nur 18 Prozent der Unternehmen eine organisatorische Einheit, die sich mit der Digitalisierung beschäftigt und lediglich acht Prozent der Unternehmen einen Chief Digital Officer oder Leiter Digitalisierung (Bitkom 2016), allerdings finden in größeren Unternehmen schon fundamentale Änderungen statt. Daimler richtet seine Organisationsstruktur konsequent auf die Digitalisierung aus. Der Konzern organisiert seine Produktion (Basisstruktur) in architekturbasierten Netzwerken, die intelligent kommunizieren und durch eine spezielle Software gesteuert werden (Nagel 2016). Nach einer Aussage des Vorstandsvorsitzenden Dieter Zetsche werden neben dieser Struktur demnächst ca. 20 3.2 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 105 Prozent der Mitarbeiter auf eine Schwarm-Organisation umgestellt (FAZ vom 7. September 2016). Diese Vorgehensweise ist eine alte Organisationskonzeption, die neuerdings mit den Trendbegriffen ambidextre Organisation oder – etwas älter – Hypertextorganisation (Nonaka/Takeuchi 1997) bezeichnet wird. Es geht dabei darum, zwei parallele Strukturen zu schaffen: eine relativ stabile für die Erledigung der Standardaufgaben und eine eine flexible bzw. agile Form für die Innovationen. Für die flexiblen Strukturen werden dabei Begriffe wie Netzwerkorganisation, Teamorganisation (vermaschte Teams, siehe Grochla 1972, S. 222 ff.) oder projektorientierte Organisation benutzt. Wir können hier keine organisationstheoretische Gegenüberstellung aller Konzepte durchführen, wohl aber auf die Notwendigkeit bestimmter Eigenschaften hinweisen: Digitalisierung ist keine „entweder oder“ Entscheidung, sondern ein „sowohl als auch“. Unternehmen im Prozess der Digitalisierung müssen zumeist sowohl das bestehende Standardgeschäft weiterführen als auch neue Innovationen einführen, insofern sollten sie eine ambidextre Organistionsform wählen, d.h. zwei Konzepte mit unterschiedlichen Anforderungen parallel einsetzen. Dabei ist es wichtig, die Verbindung zwischen beiden Bereichen aufrecht zu erhalten (Hypertextorganisation). Zusätzlich ermöglicht die Kommunikationsgeschwindigkeit des Internets, die normalerweise aus Effizienzgründen internalisierten Koordinationsaufgaben auch über die Unternehmensgrenzen hinaus zwischen getrennten, selbstständigen Einheiten oder ohne Hierarchie direkt durchzuführen. Die Unternehmensgrenzen lösen sich auf, Dezentralisierung wird möglich. Die wichtigsten Eigenschaften der Organisation eines digitalisierten Unternehmens sind also die Flexibilität (Agilität, Netzwerk, Schwarm), die Offenheit (Grenzenlosigkeit, Netzwerk) und die Dezentralität (verbunden zumeist mit einer Team- oder Projektorientierung). Ausgangspunkt für die Tätigkeit eines Unternehmens ist die Kompetenz, Kundenwünsche (Produkte) in zu realisierende Produktionsprozesse zu übersetzen. Die einzelnen Prozessschritte (Aufgaben) müssen dann Einheiten aus Menschen und Maschinen zugeordnet werden, welche die Kompetenz haben, diese auszuführen, und welche genügend freie Arbeitskapazität haben, diese Aufgaben fristgemäß zu erledigen. Individuelle, kundenorientierte Produktion impliziert ein Abweichen der einzelnen Produktionsprozesse voneinander. Die erforderlichen Kompetenzen und Kapazitäten für die Realisierung werden volatil. Das Unternehmen muss sie trotzdem zur Verfügung stellen. Dazu benötigt das Unternehmen entweder große, nur teilweise genutzte Kapazitäten – was unwirtschaftlich wäre – oder die Möglichkeit einer flexiblen Zuordnung und gegebenenfalls einer Beschaffung von „außerhalb“ des Unternehmens (Offenheit). 106 Rolf Franken, Swetlana Franken Digitale Plattformen ermöglichen vor diesem Hintergrund zunehmend auch die Übertragung kleiner Teilaufgaben einer Unternehmenseinheit an externe Partner (Outtasking) – bis hin zum sogenannten Microtasking (acatech 2016 a, S. 13), schaffen also eine grenzenlose Organisation. Die dazu notwendigen Entscheidungen können wiederum aus Kapazitätsund Kompetenzgründen nicht mehr zentral getroffen werden. Partizipative, selbstverantwortliche Strukturen werden erforderlich, wie sie in Netzwerkoder, Schwarmorganisation veranlagt sind, und v.a. projektförmige Arbeit implizieren. Neue Anforderungen und Möglichkeiten für die Planung und Kontrolle Planung dient der Vorbereitung des Handelns durch ein vorheriges Durchdenken auf der Basis eines (virtuellen) Modells der Welt – dem Wissen. Planung ist eine Aktivität in der virtuellen Welt des Handelnden (des Unternehmens) und basiert auf der Verfügbarkeit eines möglichst „guten” Wissens. Die Wissensqualität wird von seiner Detaillierung hinsichtlich Zeit, Ort, Objekt und Inhalt bestimmt (Fleisch/Mattern 2005, S. 13) und basiert auf Verlässlichkeit. Digitalisierung schafft das Potenzial für eine bisher noch am Anfang stehende Entwicklung der Verbesserung von Planung und Kontrolle in Unternehmen. Technische Grundlagen für eine neue Planung und Kontrolle Die technischen Grundlagen für die Planung und Kontrolle haben sich erheblich weiterentwickelt: – Sensoren liefern große Mengen von Informationen über den Ablauf der Produktion, den Einsatz der Produkte beim Kunden, Standort und Zustand von Produkten und Potenzialfaktoren. – Beliebige Objekte – nicht nur Menschen – erhalten eine Identität und werden identifizierbar (RFID, visuelle Objekterkennung), sodass die Informationen mit ihnen verbunden werden können. – Die Kommunikation im Internet (IoT), Informationsdienste (Google), soziale Medien (Facebook), der Internethandel (Amazon, eBbay), smarte Produkte (Smartphone, Smart Home, Smart Car) und ähnliche Entwicklungen stellen vielfältige digitalisierte Informationen über die „externe“ Welt zur Verfügung. – Die Informationsverarbeitungskapazität und -intelligenz (Big Data, Watson bzw. Bluemix, Multi-Agenten-Systeme, Simulation) wächst mit großer Geschwindigkeit. 4. 4.1 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 107 – Die Dichte und Geschwindigkeit der Kommunikation erhöht die Verfügbarkeit der Informationen und ermöglich die Einbeziehung (Partizipation) von neuen Akteuren in bisher abgeschottete betriebliche Prozesse (Open Innovation, kundengesteuerte Produktion). Der Einsatz der neuen Technik schafft eine für die Unternehmenskultur und weit darüber hinaus ambivalente Situation, die anhand von folgendem Beispiel erläutert wird. Planung und Kontrolle am Beispiel IoT Das Internet of Things (IoT) geht davon aus, dass jedes Objekt eine digitale Hülle besitzt, die es in die Lage versetzt, intelligent mit anderen Objekten zu kommunizieren. Der nächste Schritt wird sein, dass jedes Objekt einen digitalen Zwilling besitzt, der ihm ermöglicht, in der digitalen Welt genauso zu reagieren, wie das physische Objekt in der physischen Welt (Borho 2017), und zusätzlich die Verwaltung seiner eigenen Kapazitäten zu übernehmen. Durch den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen kann ein digitales Modell der Welt erstellt werden, welches die Planungs- und Steuerungsaufgaben eines Produktionssystems komplett übernimmt. Voraussetzung dafür ist zunächst, dass das virtuelle System die Fähigkeiten und Zustände aller Objekte kennt. Es muss wissen, welche Tätigkeiten von welcher Maschine und/oder welchem Mitarbeiter mit welcher Qualität und welcher Geschwindigkeit ausgeführt werden können und wo sich diese aktuell befinden, wie ausgelastet die einzelnen Handlungsträger sind und wie der derzeitige Stand der Produktion aussieht. Auf dieser Grundlage können in Verhandlungsprozessen zwischen den digitalen Zwillingen der Handlungsträger die nächsten Schritte geplant werden. Durch eine ständige Rückkopplung der aktuellen Zustände des realen Modells kann die Handlungsplanung permanent an die jeweilige Situation angepasst werden. Das System kann dabei lernen, wie die zu erfüllenden Aufgaben am besten durchgeführt werden sollten, z.B. welche Maschine und/oder welcher Mitarbeiter in der gegebenen Situation am besten welche Aufgaben übernimmt. Es kann außerdem auf alle auftretenden äußeren Einflüsse (Fehler in der Produktion, Änderung der Kundenwünsche, Schwierigkeiten bei den Lieferanten etc.) reagieren. Die Reaktionsgechwindigkeit des digitalen Modells erscheint der jedes menschlichen Führungssystems weit überlegen. Für den Einsatz des digitalen Systems zur Steuerung eines realen Produktionssystems bedeutet dies jedoch: – Die Führung übernimmt der Algorithmus: Er entscheidet, welcher Handlungsträger wann was tut. Dem menschlichen Mitarbeiter können zwar Sonderbedingungen für die Verhandlungen über die nächsten Arbeitspakete 4.2 108 Rolf Franken, Swetlana Franken eingeräumt werden (z.B. Recht auf eine Pause), aber im Prinzip entscheidet der Algorithmus. (Zu einer Diskussion möglicher Konsequenzen dieser Lösung siehe z.B. Windelband/Dworschak 2015) – Für die Steuerung des Systems müssen viele Informationen erfasst und verarbeitet werden (z.B. Arbeitsgeschwindigkeit und -qualität, Standort), nur dann kann ein lern- und leistungsfähiges System entstehen. Für Maschinen ist dies kein Problem, aber wie lässt sich das mit Blick auf den Menschen (gläserner Mitarbeiter) bewerten? – Zur Einbeziehung externer Einflüsse wie Kunden und Lieferanten in ein ereignisgesteuertes System müssen neue Kommunikationsbeziehungen und eine neue Offenheit zwischen den Beteiligten hergestellt werden. Die Technik für die Gestaltung digital gesteuerter Produktionssysteme ist vorhanden und wurde im Labor (z.B. an der TH Köln1) entwickelt und getestet. Was bislang fehlt, ist eine kulturelle und arbeitspolitische Diskussion über die Ausgestaltung solcher Systeme und mehr Flexibilität für die Umsetzung (Capgemini 2017, S. 14 f.). Betriebswirtschaftliche Theorie und Praxis sind aufgefordert, ihre Welt neu zu denken. Erste Schritte in Richtung eines neuen Advanced Enterprise Planning (AEP) werden derzeit diskutiert (Mosler 2017). Sie erfordern neue Kompetenzen sowohl bei den Produzenten der Software als auch bei den Konsumenten der Informationen. Mitarbeiter und Führungskräfte müssen lernen, solche Systeme zu verstehen und ihre Rolle in diesen sozio-technischen Systemen neu zu definieren. Erst langsam entwickeln sich in den Unternehmen kleine Bereiche der Nutzung: Neue Services im Bereich Wartung werden etabliert, im technischen Bereich ist die Aktorsteuerung über Sensordaten weitgehend Standard, das Personalmanagement nutzt soziale Medien, das Marketing nutzt das Internet zur Beschaffung von Kundeninformationen. Das Controlling verharrt jedoch noch weitgehend in klassischen Strukturen. Die in der Mitte des letzten Jahrzehnts aufgekommene Diskussion um ein High Resolution Management oder ein Realtime Management ist im Sande verlaufen und muss neu entfacht werden. Dabei sollte insbesondere über die menschliche Komponente in den Systemen nachgedacht werden. 1 Verbundprojekt „iC-RFID – Intelligent Catering mittels Radio Frequency Identification“ des BMWi und EU-Projekt FP7 „ARUM - Adaptive Ramp-Up Management“. In beiden Projekten wurden Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme auf der Basis von Multiagentensystemen entwickelt, die der Industrie 4.0-Vision entsprechen. Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 109 Neue Personalführung Für die erfolgreiche digitale Transformation ist ein Wandel in der Führung erforderlich, der mit der wachsenden Bedeutung von soft skills, Kommunikations- und Teamfähigkeiten einhergeht: „Statt Kontrolle stehen Führen und Motivation auf ,Distanz‘ und statt hierarchischer Direktion nunmehr ,Orchestrieren‘ von Mitarbeitern im Zentrum; ,peer-to-peer‘ Kommunikation und Förderung von Mitarbeiterpartizipation werden zu zentralen Erfolgsfaktoren eines Unternehmens“ (Ittermann et al. 2016, S. 44). Als Initiatoren, Promotoren und Vorbilder des Wandels spielen Führungskräfte in der Digitalisierung eine zentrale Rolle. Führung beeinflusst, ob die Beschäftigten ausreichende Spielräume erhalten, um kreativ und innovativ sein zu können, und fördert Zusammenarbeit, dezentrale Entscheidungen und Unternehmertum auf allen Ebenen (acatech 2016 a, S. 32). In der Expertenbefragung von Schwarzmüller et al. (2016) zur Führung 4.0 wurden als die drei wichtigstenVeränderungen der Führung durch die Digitalisierung identifiziert: – veränderte Einflussmöglichkeiten von Führungskräften (Abgabe von Macht, Demokratisierung), – erhöhte Bedeutung beziehungsförderlichen Verhaltens (Führung als Coaching und Vernetzung), – erhöhte Kompetenzanforderungen (Agilität, Veränderungsmanagement, Führung auf Distanz, IT-Kompetenz). Der Status quo des Wandels der Führung und geeignete Führungsinstrumente werden im Folgenden anhand von Studien und Praxisbeispielen aufgezeigt. Demokratisierung der Führung Der Trend zur Demokratisierung und Partizipation liegt sowohl im technologischen Wandel als auch in veränderten Werteorientierungen und Erwartungen der Beschäftigten begründet. Durch die wachsende Bedeutung der Wissensarbeit und Innovation ist Führung gefordert, den Beschäftigten mehr Eigeninitiative und Freiraum zuzugestehen, Macht und Hierarchien abzubauen (Hirsch- Kreinsen 2014; Ittermann et al. 2016; Welpe et al. 2015; Yukl 2013). Die (insbesondere jüngeren) Mitarbeitenden fordern mehr Teilhabe: Sie sind gewohnt, Produkte, Leistungen und Institutionen im Netz zu bewerten, und übertragen diese Praktiken in ihren Arbeitsalltag. Dadurch verlieren Führungskräfte die alleinige Kontrolle über die Informationen. Unternehmen und Führungskräfte sollten sich der Beurteilung von unten stellen und für das Feedback bzw. die 5. 5.1 110 Rolf Franken, Swetlana Franken Kritik offen sein (Lang/Rybnikova 2014; Sattelberger et al. 2015; Schwarzmüller et al. 2016). Unternehmen brauchen mehr Partizipation und Demokratie, die den Möglichkeiten der digitalen Mitsprache und Bewertung von unten nach oben entsprechen. In einer Befragung der Unternehmensberatung nextpractive über die Zukunft der Führung unter 400 Führungskräften haben 77 Prozent der Befragten bestätigt, dass es eines grundlegenden Wechsels im System von Führung bedarf: Es wird immer wichtiger, sich auf ergebnisoffene Prozesse einzulassen, mehr Mut zu iterativ-testender Agilität zu haben, Ziele gemeinsam mit den Mitarbeitern zu entwickeln (vgl. Kruse 2015). Das Idealbild von Führung der Zukunft kann man laut der Studie auf drei zentrale Forderungen herunterbrechen: Netzwerkorganisation statt Linienhierarchie, Selbstorganisation statt Steuerung und Kooperation statt Wettbewerb. Internationale Firmen wie Gore, Mondragon und Semco haben schon seit Langem erfolgreich demokratische Strukturen, wie die Wahl der Führungskräfte, Arbeitszeitflexibilität und Gehaltstransparenz in ihren Unternehmen etabliert (Welpe et al. 2015). Ein aktuelles repräsentatives Bild zum Status quo der demokratischen Organisationsstrukturen in deutschen Unternehmen zeigt eine Befragung von Welpe et al. (2015), die belegt, dass Maßnahmen wie Arbeitsautonomie, Empowerment und der Einfluss auf die Strategie in vielen deutschen, insbesondere jungen und kleineren, Unternehmen bereits angewandt werden und sich in Resonanz und Nutzen positiv erweisen. Anders gestaltet sich dies bei Wahlen von Vorgesetzten, der Umsetzung von Transparenz und der Implementierung finanzieller Beteiligungsformen. Hier herrscht unter Führungskräften noch große Skepsis in Bezug auf deren Realisierbarkeit. Der Bereich mit hoher Aussicht auf eine erfolgreiche Umsetzung aus Führungskräftesicht ist die Partizipation in Form von Mitsprache und Mitentscheidung über betriebliche Rahmenbedingungen bis hin zur Strategie (vgl. ebd., S. 86). Manche Unternehmen (vor allem junge Start-ups) praktizieren bereits Führung auf Zeit, bei der Führungskräfte durch die Mitarbeiter für ein Jahr gewählt werden, z.B. Haufe umantis AG mit aktuell 200 Beschäftigten (Arnold 2016). Ein gewählter Chef braucht bestimmte Rahmenbedingungen, um effizient zu führen und bei Bedarf unangenehme Entscheidungen zu treffen. Das Team muss hinter dem Führenden stehen. Ein ehrliches Feedback von unten und von oben ist dabei sehr wichtig. Die Möglichkeit, Führungskräfte zu wählen, wird jedoch kontrovers diskutiert: Ohne Aufweichung von hierarchischen Verhältnissen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit der Widersprüche, z.B. wenn die Führungskraft ihre Pflichten gegenüber den Anteilseignern verletzt, aus Angst, von den Mitarbeitern nicht wiedergewählt zu werden (Kruse 2015). In vielen Betrieben findet ein grundsätzlicher Wandel des Statusbewusstseins der Führungskräfte statt: Die Macht der Position (formale Autorität) geht Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 111 in den meisten Unternehmen zugunsten der fachlichen und persönlichen Autorität zurück, die in informellen Netzwerken ausgeübt wird (Akademie der Führungskräfte 2016). Ein hierarchisch steuerndes Management ist angesichts der Komplexität und Dynamik der digitalisierten Arbeitswelt nicht mehr angemessen, da zunehmende Volatilität und abnehmende Planbarkeit die Tauglichkeit ergebnissichernder Managementwerkzeuge wie Zielmanagement und Controlling verringern. Gute Führung, so die Schlussfolgerung, kontrolliert nicht, sie dirigiert flexibel und kreativ (BDU 2017). Das favorisierte Zukunftsmodell der meisten Führungskräfte aus dem aktuellen Monitor der Initiative Neue Qualität der Arbeit ist die Netzwerkorganisation. Mit der kollektiven Intelligenz sich selbst organisierender Netzwerke verbinden diese Führungskräfte die Hoffnung auf mehr kreative Impulse, höhere Innovationskraft, Beschleunigung der Prozesse und Verringerung von Komplexität (inqa 2016). Viele Experten sind der Meinung, dass in der Industrie 4.0 die bisherigen Statusunterschiede zwischen „blue collar“ und „white collar“ zunehmend verschwimmen werden (Ittermann et al. 2016; Spath et al. 2013). Das Verschmelzen von ausführenden und wissensintensiven Tätigkeiten stellt neue Anforderungen an die Beschäftigten und verändert das Rollenverständnis der Mitarbeiter weg von reinem Umsetzen von Anweisungen hin zu einer selbstständigen, selbstkontrollierten Expertentätigkeit. Den Trend zu mehr Gestaltungssouveränität seitens der Beschäftigten bestätigt auch die aktuelle Haufe-Studie: 96 Prozent der Teilnehmer geben an, dass Mitarbeiter gestaltend im Unternehmen agieren sollten, d.h. sich als eine Art Unternehmer im Unternehmen einbringen, Initiative ergreifen und Verantwortung übernehmen. 69 Prozent der Befragten sehen die Mitarbeiter in ihrem Unternehmen schon heute eher als Gestalter und nicht als Umsetzer (Haufe Akademie 2016). Die Differenz zwischen dem Anspruch und der Realität zeigt den Handlungsbedarf in Bezug auf den Führungswandel. Führungskräfte sollten Entscheidungskompetenzen und -verantwortung verstärkt delegieren. Größere Autonomie wird in der digitalisierten Arbeitswelt nicht mehr nur von Akademikern, sondern mit steigender Tendenz auch von anderen Beschäftigten eingefordert, beispielsweise in Form von selbst gestalteten Arbeits- oder Schichtplänen. Die Selbstständigkeit und Flexibilität der Beschäftigten wird gefördert und durch digitale Plattformen unterstützt (acatech 2016 a, S. 30). Führung als Coaching und Beziehungsmanagement Im Kontext der voranschreitenden Verschmelzung von ausführenden und Wissensaufgaben sind Autonomie und intrinsische Motivation der Beschäftigten für die Arbeitsleistung entscheidend. Die Motivation wird zunehmend an Selbstbestimmung und Wertschätzung gekoppelt. Die motivierende Wirkung 5.2 112 Rolf Franken, Swetlana Franken von Gehalt und anderen materiellen Anreizen nimmt tendenziell ab, persönliches Engagement wird mehr mit Wertschätzung, Entscheidungsfreiräumen und Eigenverantwortung assoziiert (inqa 2016). Die Rolle einer Führungskraft wandelt sich von einem allwissenden Leiter und Controller zu einem Coach und Netzwerker, der für die Entfaltung von Talenten und Potenzialen kompetenter, mündiger Beschäftigter sorgt. Die wichtigen Einflussfaktoren auf die Leistung der Wissensarbeiter in der Industrie 4.0 sind daher persönliche Kompetenz, Autonomie/Freiräume bei der Aufgabenlösung sowie die von der Person wahrgenommene Bedeutsamkeit der Aufgabe (vgl. Franken 2016). Sinnvolle Arbeit mit spannenden Herausforderungen und Freiräumen ist die Quelle für Inspiration, Kreativität und neue Ideen. Gleichzeitig können Mitarbeiter an ihren Aufgaben wachsen und sich weiterentwickeln. Individuelles Beziehungsmanagement, das auf dem Respekt und der Kenntnis von Stärken und Potanzialen jedes Mitarbeiters basiert, gewinnt im Kontext der Digitalisierung an Bedeutung. In der Meta-Studie des Instituts für Führungskultur im digitalen Zeitalter (IFIDZ 2016) zu den Führungskompetenzen in der Digitalisierung wurden Kommunikation (v.a. Feedback geben und Zuhören), Wertschätzung, Respekt und Akzeptanz des Mitarbeiters als Mensch und Individuum als die wichtigsten Kompetenzen der Führungskräfte der Zukunft identifiziert (ebd.). Führungskräfte sind überdies gefordert, Potenziale und Talente der Mitarbeiter zu erkennen, Arbeitsaufgaben herausfordernd zu formulieren und den Raum für Verantwortung und Selbstorganisation der Beschäftigten zuzulassen. Virtualisierung und Flexibilisierung der Führung Die Digitalisierung ermöglicht eine Flexibilisierung von Arbeitsorten, -inhalten und -zeiten bis hin zu Virtualisierung. Um verteilte, multidisziplinäre, temporär und virtuell arbeitende Teams zusammenzuhalten und zu motivieren, sind neue Führungsinstrumente erforderlich. Notwendig sind Visionen und Sinnvermittlung, Tools für virtuelle Kommunikation und eine flexible Gestaltung der Führung (Albrecht 2016; Franken 2016; Lang/Rybnikova 2014; LEAD 2015). Vielen etablierten Unternehmen mangelt es an einer klaren Vision, wie das Geschäftsmodell in der digitalen Welt aussehen soll. Es ist notwendig, ein Zielbild für die Zukunft zu formulieren und im Unternehmen zu kommunizieren. Überzeugende digitale Visionen sind anspruchsvoll, verständlich und realisierbar, wie die digitale Vision von Amazon, „Alles-Kaufhaus im Netz zu werden“ (Dörner/Fuest 2015). Das Top Management muss eine digitale Vision formulieren und breit kommunizieren und den digitalen Wandel maßgeblich treiben (acatech 2016 a, S. 32). Digitalisierung ist Chefsache, und die Führung muss 5.3 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 113 einen digitalen Kulturwandel in Gang setzen, ohne den die digitale Transformation nicht funktioniert (BDU 2017). Ein wichtiger Aspekt des Führungswandels ist Führung auf Distanz, die spezielle Tools und Instrumente erfordert. Die physische (zeitliche und räumliche) Distanz verursacht eine operative und eine beziehungsbezogene Distanz (vgl. Lojeski 2010). Die operative Distanz kann eine effiziente Zusammenarbeit erschweren, da die Teilnehmer zunächst ihre aktuellen Positionen, Probleme und für die Arbeit relevante Begriffe klären müssen. Die beziehungsbezogene Distanz verhindert das Entstehen von Vertrauen und Zusammenhalt. Aktuelle Forschung zeigt, dass mangelnde Kommunikation die häufigste Ursache für das Scheitern von virtuellen Teams ist (Albrecht 2016, S. 20). Es geht dabei sowohl um die eingesetzten Medien und ihre Reichhaltigkeit (interaktive Kommunikation), als auch um die ausgeprägte Fähigkeit der Führungskräfte zur schriftlichen Kommunikation (z.B. Glaubwürdigkeit, Vielfalt der sprachlichen Mittel). Als entscheidende Erfolgsfaktoren für die Führung auf Distanz zählt das Institut für Performance Management (Remdisch 2015) anhand von Analysen sechs Faktoren auf, die Führungskräfte berücksichtigen müssen: Vertrauen aufbauen, Achtsamkeit verbessern, reflektieren und sensibel kommunizieren, strukturierten Informationsaustausch sicherstellen, Ergebnisse festhalten/dokumentieren, Medien anlassbezogen einsetzen (ebd.). Wichtig ist eine Balance von digitaler und interaktiver Kommunikation. Laut einer Studie der HIH Real Estate ist für 82 Prozent der Büroangestellten in Deutschland der persönliche Austausch mit Kolleginnen und Kollegen vor Ort sehr wichtig, und sie möchten darauf nicht verzichten. Bei Beschäftigten unter 35 Jahren lag die Zustimmungsquote sogar bei 89 Prozent (HIH Real Estate 2015). Im Hinblick auf diese Erkenntnisse sollten die Führungskräfte für einen Ausgleich der digitalen und analogen Kommunikation sorgen und dabei die Rolle der Beziehungsmanager übernehmen. Notwendig sind vertrauensbildende und -erhaltende Maßnahmen wie regelmäßige Meetings, persönliche Treffen, gemeinsame Freizeitaktivitäten. Ein weiterer Erfolgsfaktor für die Führung in digitalen Kontexten ist die flexible Gestaltung der Führung, die spontan entstehen oder gemeinsam praktiziert werden kann, sogenannte emergente und kollektive Führung. Emergente Führung entsteht in einer Gruppe nicht durch eine (formelle) Position, sondern im Verlauf der Zeit durch Kommunikation. Eine Person kann aufgrund ihrer Expertise oder Erfahrungen für die Übernahme der Führungsrolle prädestiniert sein. Auch mehrere Personen können spontane Führung übernehmen und gemeinsam Entscheidungen treffen. Insbesondere die unter virtuellen Bedingungen stattfindende und durch die sozialen Medien mögliche, verstärkte informelle und ungeplante Kommunikation fördert die Entstehung der emergenten Führung. Folgende Eigenschaften sind für den Erfolg emergenter Führung wichtig 114 Rolf Franken, Swetlana Franken (Lang/Rybnikova 2014, S. 366): emergente Führungskräfte partizipieren frühzeitig und häufig, konzentrieren sich gleichermaßen auf Qualität und Quantität der Kommunikation, zeigen Kompetenz und fördern das Wir-Gefühl. Neue Aufgaben und Kompetenzen der Führungskräfte Im Kontext des beschriebenen Wandels übernehmen Führungskräfte neue Aufgaben und benötigen dafür spezifische Kompetenzen. Die LEAD-Studie zu „Neue Führungspraxis für die digitale Welt“ definiert hierzu folgende Aufgaben (LEAD 2015): Orientierung geben, Handlungsstrategien entwickeln, Entscheidungen sowohl mit digitaler Unterstützung als auch intuitiv treffen, Unternehmen veränderungsfähig machen, Mitarbeiterbindung stärken, Empathie entwickeln, Lernprozesse anstoßen, Mitarbeiter zur Übernahme von Verantwortung anregen und qualifizieren, über eigene Führung reflektieren und sich stetig weiterentwickeln (ebd., S. 20-21). In verschiedenen Studien (z.B. Haufe 2016; Ingenics/Franhofer IAO 2016; Spath et al. 2013) werden die für die Arbeit in der intelligenten Fabrik notwendigen Kompetenzen genannt: Systemdenken und Verständnis für Zusammenhänge, digitale und Medienkompetenz, Kreativität und Innovationsfähigkeit, kritisches und logisches Denken, Fähigkeiten zur interdisziplinären Kommunikation und Netzwerkarbeit, Selbstmanagement und Selbstorganisation sowie permanente Lernfähigkeit. Diese Kompetenzen beziehen sich sowohl auf Spezialisten als auch auf die Führungskräfte, die als Vorbilder digitale Transformation gestalten. Als die wichtigste Führungskompetenz für die digitalisierte Arbeitswelt wird in mehreren Studien die Sozialkompetenz genannt (Hays 2015; IFIDZ 2016; LEAD 2015; Schwarzmüller et al. 2016). Dazu zählen Feedbackkompetenz, Motivationsfähigkeit, Potenzialorientierung, Wertschätzung der Mitarbeiter und Kommunikationskompetenz. Lebenslanges Lernen, IT- und Medienkompetenz und die Fähigkeit zum interdisziplinären Denken gehören laut Studien zu den Basisanforderungen an Fach- und Führungskräfte in der digitalisierten Arbeitswelt (Albrecht 2016; Hall et al. 2016; IFIDZ 2016; Kienbaum 2017; Schwarzmüller et al. 2016). Oft mangelt es älteren Führungskräften an digitalen Fähigkeiten, vor allem im Umgang mit Socia Media (vgl. Petry 2015). Mit dem Instrument Reverse Mentoring können ältere Führungskräfte von den jüngeren Mitarbeitern lernen, wie bei der BSH Hausgeräte GmbH (Heissenberg/Fischer-Pippert 2015). Vom Reverse Mentoring profitieren beide Seiten: Ältere werden fitter im Gebrauch von neuen Medien, Jüngere lernen von erfahrenen Führungskräften und Spezialisten. Darüber hinaus wird durch diesen Austausch die Unternehmenskultur in Richtung Wertschätzung, Vertrauen und lebenslanges Lernen geprägt. 5.4 Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 115 Führungskräfte der Zukunft sind Visionäre, Analytiker und Vordenker bei der Entwicklung der digitalen Strategien und Geschäftsmodelle. Sie sind Vorbilder, Konfliktmanager und Gestalter in der virtuellen und interkulturellen Teamarbeit und besitzen die Fähigkeit, ihre Mitarbeiter individuell wahrzunehmen und stärkenorientiert zu fördern. Außerdem sind sie agil und flexibel, reflektieren über ihr Verhalten und lernen kontinuierlich dazu. Dafür ist Selbstreflexion als eine besondere Kompetenz notwendig, um das eigene Führungsverhalten infrage zu stellen und daraufhin zu verändern (DGFP 2015). Der Erfolg der digitalen Transformation in Unternehmen hängt entscheidend von der Führung und Führungskompetenzen ab. Es ist wichtig, die Führungskräfte in die Gestaltung der digitalen Transformation einzubeziehen, wie z.B. Weidmüller aus Ostwestfalen-Lippe in Form von Befragungen und Workshops. Als erforderliche Führungskompetenzen für die digitalisierte Arbeitswelt wurden bei Weidmüller Sinnstiftung, soziale Intelligenz, Interdisziplinarität, flexibles und kritisches Denken, Medienkompetenz, virtuelle Zusammenarbeit und Entwicklermentalität identifiziert (Schäfers-Hansch 2015). So kann ein Führungs- und Unternehmenskulturwandel eingeleitet werden und die Digitalisierung im Interesse des Unternehmens und seiner Beschäftigten gestaltet werden. Abschließende Überlegungen Digitalisierung ist kein Selbstzweck und kein Beschäftigungsmodell für Computer, Internet und Programmierer, sondern ein Instrument, um den Nutzen der Kunden zu erhöhen, die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter zu verbessern und die Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit aller Beteiligten (Mitarbeiter, Kunden, Lieferanten, Partner, Gesellschaft u.a.) zu fördern. Viele Studien zum Status quo der Digitalisierung stellen diverse Defizite der Unternehmen fest und rufen dazu auf, diese zu beseitigen: insbesondere KMU haben selten eine Digitalisierungsstrategie, entwickeln zu wenig digitale Geschäftsmodelle, sind oft zögerlich (acatech 2016 b; Arntz et al. 2016; ZEW 2016). Zweifelsohne liegen bei vielen Unternehmen – großen und kleineren – viele Nachholbedarfe vor, allerdings ist bei den Handlungsempfehlungen eine Differenzierung nach Größen, Branchen, Digitalisierungsansätzen etc. erforderlich. Jedes Unternehmen sollte bei der Gestaltung der digitalen Transformation individuell, basierend auf eigenen strategischen Zielen und Rahmenbedingungen vorgehen. Positive Beispiele, die in diesem Beitrag erläutert wurden, zeigen Best Practices auf und geben Anregungen für diese unternehmensspezifische Gestaltung. 6. 116 Rolf Franken, Swetlana Franken Das defizitäre Bild der Digitalisierung in KMUs sollte durch Vorteile und Stärken ergänzt werden. Es ist bekannt, dass kleinere Unternehmen im Vergleich zu den großen oft eine stärkere Kundenorioentierung und eine höhere Flexibilität aufweisen, und genau diese Eigenschaften sind im Kontext der Digitalisierung erforderlich. Darüber hinaus können KMUs speziell in Bezug auf den beschriebenen Wandel im Management – unter Voraussetzung einer digitalkompetenten und digitalisierungsfreundlichen Geschäftsführung – ihre überschaubaren Belegschaften besser mobilisieren, Strukturen schneller anpassen und die Vorteile der familiären, vertrauensvollen Unternehmenskultur nutzen. Die Aufgabe besteht jedoch darin, eigene Stärken und Schwächen in Bezug auf die Digitalisierung zu erkennen und die Vorteile intelligent zu nutzen. Es ist offensichtlich, dass die technische Entwicklung die physische Leistung (wie Robotik und additive Produktionsverfahren) und die kognitive Leistung der Technik (Kapazität und Qualität der Informationsverarbeitung) in einem enormen Ausmaß verbessert und diese Leistung immer günstiger macht. Dadurch gerät die wirtschaftliche Welt erheblich in Bewegung. Deshalb sollten die Unternehmen die derzeitige Situation nutzen, um einmal fundamental ihre Position zu überdenken und ggf. eine eigene Neupositionierung vorzunehmen. Eine Vorgabe, was zu tun ist, gibt es dazu nicht, wohl aber Methoden und Konzepte, wie man es tun kann. Dass es bei der Digitalisierung nicht nur (und nicht primär) um die Technik geht, zeigt die Studie „Digital Factories 2020 – Shaping the future of manufacturing“ der Unternehmensberatung PwC (2017). Rund die Hälfte der Befragten räumt ein, dass ihre Mitarbeiter dem digitalen Wandel nicht offen gegenüberstehen (49 Prozent) und dass ihrem Unternehmen eine echte digitale Kultur fehlt (52 Prozent) (ebd.). Die Menschen spielen auch in der digitalen Fabrik die zentrale Rolle, man muss sie bei der Implementierung neuer Technologien und der Gestatung von neuen Strukturen einbinden und mitnehmen. Der Wandel der Managementfunktionen im Kontext der Digitalisierung sollte in erster Linie diesem Ziel Rechnung tragen – die Rolle der Beschäftigten in der Industrie 4.0 zu stärken und sie für eine kollaborative Mitgestaltung der Digitalisierung zu befähigen und zu motivieren. Literatur acatech (Hg.) 2016: Die digitale Transformation gestalten – Was Personalvorstände zur Zukunft der Arbeit sagen. Ein Stimmungsbild aus dem Human-Resources-Kreis von acatech und Jacobs Foundation (acatech IMPULS). München Wandel von Mangementfunktionen im Kontext der Digitalisierung 117 acatech (Hg.) 2016 b: Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 – Erste Ergebnisse und Schlussfolgerungen. München Akademie der Führungskräfte (Hg.) 2016: Führung im Umbruch. Akademie-Studie 2016. Überlingen Albrecht, A. 2016: Virtuelles Führen als kritischer Erfolgsfaktor in der neuen Arbeitswelt. 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Auflage, New Jersey ZEW – Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung 2016: Digitalisierung im Mittelstand: Status Quo, aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen. Forschungsprojekt im Auftrag der KfW Bankengruppe. Mannheim 120 Rolf Franken, Swetlana Franken Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen Einleitung Industrienahe Dienstleistungen sind Dienstleistungen, die in erster Linie durch eine enge Verzahnung mit Produkten und Software gekennzeichnet sind und überwiegend von Unternehmen nachgefragt werden. Auch wenn der Begriff industrienahe Dienstleistungen in der wissenschaftlichen Literatur nicht einheitlich definiert ist und in gängigen Klassifikationen von Wirtschaftszweigen (z.B. ISIC, NACE) nicht als eigenständige Kategorie ausgewiesen wird, sollen darunter hier Dienstleistungen verstanden werden, die im Zusammenhang mit Investitionsgütern erbracht werden – entweder durch die Hersteller selbst oder durch Fremddienstleister (vgl. Burger/Schnalzer 2012). Typische Beispiele für industrielle Dienstleistungen sind die technische Planung und Beratung, Programmierung, Schulung, Wartung und Inspektion von Maschinen und Anlagen. Zwar werden industrielle Dienstleistungen nicht von der amtlichen Statistik erfasst, allerdings deuten Studien darauf hin, dass alleine im Maschinen- und Anlagenbau zwischen 15 und 25 Prozent des Umsatzes mit Dienstleistungen erwirtschaftet werden und diese sogar anteilig einen größeren Anteil am Gewinn ausmachen als die Kernprodukte der Unternehmen – und dies bereits seit Jahren mit steigender Tendenz (u.a. Backhaus et al. 2007; VDMA 2001 u. 2011). Industrienahe Dienstleistungen besitzen damit eine hohe Bedeutung für die gesamte deutsche Wirtschaft und sind ebenso wie Produktionstätigkeiten in hohem Maße von Auswirkungen der Digitalisierung betroffen. Dienstleistungen werden sowohl im produkt als auch im personenbezogenen Bereich über die Merkmale der Immaterialität, der Individualität und der Kundenintegration bestimmt (vgl. Ganz et al. 2013, S. 7). Betont wird dabei der Aspekt der gemeinsamen Gestaltung eines integrativen Leistungserstellungsprozesses, an dem beide, Anbieter und Abnehmer der Leistung, beteiligt und interdependent aufeinander bezogen sind. Dienstleistungen implizieren daher im Gegensatz zur Produktion zahlreiche Aspekte der Koordination, der Kommunikation und der Kooperation mit dem sog. „externen Faktor“ Kunde. In der Produktion erfolgt die Arbeit dagegen relativ unbeeinflusst von Kundenseite (Autonomie der Produktion). In der Dienstleistung reicht der Einfluss des Kunden dagegen unterschiedlich weit in den Arbeitsprozess des Dienstleistungsan- 1. bieters hinein (Heteronomie der Dienstleistung) (ebd.). Den Anteil der Dienstleistungsarbeit, der am oder mit anderen Menschen direkt oder vermittelt erbracht wird, nennt Hacker (2009, S. 16) dialogisch-interaktiv. Im Unterschied zu Tätigkeiten, die auf das Verändern von Objekten oder technologischen Prozessen gerichtet sind, muss sich bei der dialogisch-interaktiven Arbeit der Dienstleister ein mentales Modell über das mentale Modell seines Kunden bilden, er beeinflusst das mentale Modell des Kunden und verändert es (vgl. Hacker 2009, S. 19). Dabei spielen kommunikative Fähigkeiten eine besondere Rolle, die sich in der Qualität z.B. der Lehre, Diagnose, Therapie oder Beratung der Kunden zeigen. Dialogisch-interaktive Arbeitsanteile lassen sich daher auch in industrienahen Dienstleistungen finden. Laut der Bekanntmachung des BMBF zur Förderung von Maßnahmen für den Forschungsschwerpunkt „Arbeit in der digitalisierten Welt“ steht der Arbeitsmarkt vor großen Herausforderungen und vor der Entstehung neuer Arbeitsformen vor dem Hintergrund, dass nahezu jede Form der Erwerbsarbeit von informations- und kommunikationstechnischen Arbeitsmitteln begleitet wird: „Arbeitsprozesse, Führungsstrukturen oder Unternehmenskulturen in der Arbeitswelt stehen vor großen Veränderungen. Fragen der Ergonomie sowie des Arbeitsund Gesundheitsschutzes stellen sich genauso wie Fragen der Abgrenzung zwischen Beruf und Außerberuflichem, zwischen Autonomie und Kontrolle oder des Zusammenwirkens von Menschen und Technik.“ (BMBF 2015) Betrachtet man die Veränderungen, die Digitalisierung für industrienahe Dienstleistungen mit sich bringt, wird schnell deutlich, dass diese je nach Dienstleistungstätigkeiten höchst unterschiedliche Auswirkungen haben können. Daher erscheint es uns hilfreich, die Vielfalt unterschiedlicher Dienstleistungen und ihrer spezifischen Anforderungen im Leistungserstellungsprozess durch eine Typologisierung von Dimensionen der Dienstleistungstätigkeit zu systematisieren. Jaschinski (1998) unterscheidet dabei Dienstleistungen insbesondere nach ihrem Haupteinsatzfaktor (menschliche Arbeitsleistung, Maschinen oder Informationssysteme), dem Hauptobjekt (Kunde, materielle oder immaterielle Objekte), dem Umfang der Dienstleistung (Einzelleistung oder Leistungsbündel), der Erbringungsdauer (kurz, mittel oder lang) und der Kundenrolle. Ergänzend unterscheiden Fähnrich et al. (1999) zwischen der Höhe der Kontaktintensität und der Variantenvielfalt der Dienstleistung. Von Bedeutung für die Anforderungen der Dienstleistungstätigkeiten sind darüber hinaus die Komplexität sowie die Wissensintensität und das damit verbundene notwendige Qualifikationsniveau der Dienstleistung. Eine Übersicht dieser Dimensionen bietet der morphologische Kasten in Abbildung 1. 122 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Morphologischer Kasten Dienstleistungstypologie Quelle: erweiterte Darstellung basierend auf Jaschinski 1998 Mithilfe dieser Systematisierung können wir die Anforderungen der jeweiligen Dienstleistungstätigkeit beschreiben und unterschiedliche Typen von Dienstleistungen identifizieren. Dies ermöglicht es, Herausforderungen für bestimmte Tätigkeitstypen miteinander zu vergleichen, Unterschiede deutlich zu machen und Gestaltungsfelder für bestimmte Dienstleistungstypen zu definieren. Folgen der Digitalisierung für industrienahe Dienstleistungsarbeit Aufgabe der Arbeitswissenschaften ist es, die Veränderungen der Digitalisierung von Arbeitstätigkeiten zu analysieren und im Sinne einer produktiven und gesundheitsförderlichen Arbeitsgestaltung zu organisieren. Veränderungen der Tätigkeitsprofile durch digitale Vernetzung, Technologieunterstützung und neue Werkzeuge zeigen sich in industrienahen Dienstleistungen in vielfältiger Weise. Ansatzpunkte für die Gestaltung der Arbeit können dabei in unterschiedlichen Beschreibungsdimensionen von Arbeit liegen. Schlund (2015) definiert den Ge- Abb. 1: 2. Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 123 staltungsraum mit folgenden Dimensionen: Arbeitsaufgabe, Arbeitstätigkeit, Arbeitsmittel/-schnittstellen, Arbeitsraum/-platz, Arbeitsumgebung, Arbeitsorganisation, Qualifizierung, Beschäftigungsform und Führung. Digitalisierung verändert laut einer Studie zu Industrie 4.0 (Spath 2013) die Arbeitsaufgaben auch für industrienahe Dienstleistungen z.B. hinsichtlich einer größeren Individualisierung von Produkten und Dienstleistungen sowie einer zunehmenden Variantenvielfalt. Kundenindividuelle Lösungen müssen gemeinsam mit dem Kunden erarbeitet werden und die Anforderungen z.B. an die zeitliche Flexibilität der Mitarbeiter steigen (vgl. Spath 2013). Dadurch verändern sich auch die Belastungs- und Beanspruchungsquellen in Dienstleistungstätigkeiten, die Hacker wie folgt beschreibt: „Die verschiedenen Facetten zeitlicher Flexibilisierung als Fragmentierung und Entgrenzung der wöchentlichen Arbeitszeit und der Lebensarbeitszeit können als indirekte Belastungen eine Desynchronisierung von Lebenslaufrhythmen mit negativen Folgen für die Partnerschaft und Familie sowie für die Bestätigung im gesellschaftlichen Umfeld von Gemeinde, Verein oder politische Mitwirkung in Gemeindevertretungen oder Parteien durch fehlende regelmäßige Freizeit haben.“ (Hacker 2009, S. 214) Der Zuschnitt der Arbeitstätigkeiten kann sich ebenfalls durch Digitalisierung verändern, wenn traditionelle Anteile der Tätigkeit durch Technologieeinsatz wegfallen und andere, evtl. mit einer noch stärkeren Betonung der Kundenkommunikation und -entwicklung, dazukommen. Veränderungen der Arbeitsmittel finden sich durch den verbreiteten Einsatz von mobilem Internet und mobiler Endgeräte, die z.B. in der Remote-Wartung eingesetzt werden. Dazu gehören ebenfalls eine zunehmende Vernetzung, neue Formen der Datenanalyse oder „smart machines“ (Gartner 2014), die als Arbeitsmittel und als Arbeitsschnittstellen zum Einsatz kommen. Eine weitere Veränderung betrifft die Arbeitsumgebung durch steigende örtliche Flexibilität bzw. Mobilität von Arbeit. Mögliche Mobilitätsbelastungen und -beanspruchungen entstehen nach Hacker (2009) durch verlängerte Arbeitswege oder auch durch die Beeinträchtigung der Pflege von persönlichen Bindungen durch eingeschränkte gemeinsame Zeiten an einem Ort. In den Dimensionen Qualifizierung und Führung zeigen sich weitere mögliche Veränderungen. So bieten etwa Lern- und Assistenzsysteme im Arbeitsprozess eine technologische Echtzeitunterstützung durch Augmented-Reality-Systeme, die Beschäftigte in industrienahen Dienstleistungen unterstützen, aber auch eine neue Art der Lernorganisation beinhalten. Fragen der Führung von virtuellen und verteilten Teams stellen sich insbesondere bei Serviceeinsätzen beim Kunden. Diese Veränderungen benötigen eine Anreicherung der Dienstleistungsarbeit um Anforderungen des Selbstmanagements und der Selbstmotivierung. Dies erfordert aufseiten der Beschäftigten ein stärkeres un- 124 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz ternehmerisches Handeln und kann auch zu Widersprüchen zwischen z.B. Leistungsauflagen des Arbeitgebers und der „Autonomie im Sinne des Überlassens – bzw. genauer des Im-Stich-Lassens“ (Hacker 2009, S. 215) vonseiten des Arbeitgebers führen. Hier stellen sich große Herausforderungen für die Dimensionen Qualifizierung und Führung. Ein zweiter Ansatzpunkt für die produktive und gesundheitsförderliche Gestaltung von Dienstleistungsarbeit ist die Betrachtung des Leistungserstellungsprozesses mit den zugrunde liegenden internen, externen und interaktiven Ressourcen. Diese sind nach Ganz et al. (2013, S. 8) unter Aspekten der Wirtschaftlichkeit, Zweckdienlichkeit sowie der Sicherheit, Zumutbarkeit und der Zufriedenheit für Mitarbeiter und Kunden aufeinander abzustimmen und zu optimieren. Bei der produktiven Gestaltung von Dienstleistungstätigkeiten können Handlungsansätze in drei unterschiedlichen Komponenten der Dienstleistungstätigkeit ansetzen: Einer selbstkontrollierten autonomen Komponente, einer interaktiven, relationalen Komponente sowie einer den Kunden steuernden, auf seine Vorleistung hin orientierten heteronomen Komponente (vgl. Bornewasser 2014, S. 53). Die autonomen Komponenten der Dienstleistungsarbeit lassen sich z.B. durch Prozessoptimierung, einen verbesserten Technikeinsatz oder Standardisierung gestalten. Sie beinhalten die Tätigkeitskomponenten, die der Anbieter unabhängig vom Kunden z.B. im Backoffice bearbeitet. Die relationalen Anteile, also die Komponenten, die im Kontakt mit dem Kunden stattfinden, können über eine Professionalisierung der Interaktion und Kommunikation gestaltet werden. Gestaltungspotenziale liegen außerdem in der Einwirkung auf den Kunden im Sinne einer Steuerung und Beeinflussung des Kundenverhaltens in den sogenannten heteronomen Komponenten des Leistungserstellungsprozesses. Sie betreffen die Koordination, Steuerung und Kontrolle des Kunden (vgl. Ganz et al. 2013, S. 10). Tätigkeitsfelder industrienaher Dienstleistungen Im Folgenden stellen wir drei typische Tätigkeitsfelder industrienaher Dienstleistungen anhand ihrer spezifischen Ausprägungen und Anforderungen bezüglich der Dienstleistungstypologie vor. Wir gehen dann auf die möglichen Veränderungen durch Digitalisierung in diesen Tätigkeitsfeldern in Bezug auf die Gestaltungsdimensionen der jeweiligen Arbeit ein. Diese beinhalten zum einen arbeitswissenschaftliche Dimensionen der Arbeit sowie zum zweiten produktivitätsorientierte Prozesskomponenten. Ziel ist es, die Herausforderung der Arbeit industrienaher Dienstleistungen für bestimmte Dienstleistungstypen und in dienstleistungsspezifischen Gestaltungsfeldern zu skizzieren. 3. Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 125 Tätigkeitsfeld Planungs- und Prozesssteuerung im Anlagenbau Die Aufgaben eines Prozesssteuerers z.B. im Großanlagenbau umfassen häufig einen komplexen unternehmensbezogenen Dienstleistungsprozess mit sehr spezifischen, kundenindividuellen Planungslösungen, wobei der Haupteinsatzfaktor der Leistungserstellung in menschlicher Arbeitsleistung liegt. Im Mittelpunkt des Planungsprozesses stehen in erster Linie immaterielle Objekte, d.h. Informationen und Planungsleistungen, die für den Kunden erbracht werden. Es handelt sich um ein Bündel aus unterschiedlichen Teilleistungen, die z.B. bei der Planung von Großprojekten in Unternehmen über mehrere Monate an unterschiedlichen Orten (beim Anbieter, beim Kunden und getrennt) erbracht werden. Eine Schwierigkeit dieses Dienstleistungstyps liegt in der physischen Nichtgreifbarkeit der Arbeitsinhalte, also dass z.B. bei Planungsleistungen die Qualität des Informationsinputs und -outputs schwer prüfbar ist, sodass auf Qualität vertraut werden muss. Während es z.B. bei der Planung von Anlagen in der Regel wenig Sinn macht, die einzelnen Arbeitsschritte vorzuschreiben, ist es umso wichtiger, dafür zu sorgen, dass die Qualität der Arbeitsergebnisse einem bestimmten Standard entspricht. Auch wenn Prozesssteuerer in der Regel gerne bereit sind, selbst die Verantwortung für die Qualität ihrer Arbeit zu übernehmen, benötigen sie deshalb zumindest eine Richtschnur, an der sie sich orientieren können (vgl. Hermann 2004). Dazu kommt, dass vorgelagerte Prozesse oft nicht greifbar sind, örtliche Entfernungen zwischen den unterschiedlichen Akteuren bestehen, Planungen z.B. von unterschiedlichen Abteilungen, Firmen, Freiberuflern durchgeführt werden und daher ein engmaschiges Controlling fehlt und damit teilweise die Übersicht über den jeweiligen Planungsstand. Der Kunde hat in diesem Dienstleistungsprozess eine aktive Rolle: Er ist Akteur und die Kooperation und Kommunikation mit dem Kunden ist ein entscheidendes Leistungsmerkmal dieses Dienstleitungstyps, daher ist auch die Kontaktintensität mit dem Kunden hoch. Kundenspezifische Lösungen und eine starke Dynamik des Prozesses (z.B. wechselnde Teams, Zielkonflikte) verhindern eine Standardisierung bzw. können zu kontraproduktiven Standardisierungseffekten führen. Jeder Planungsprozess in diesem Dienstleistungstyp ist ein komplexer Einzelfall, daher sind die Möglichkeiten zur Standardisierung des Gesamtprozesses gering. Die oftmals vielen unterschiedlichen Akteure und Kompetenzbereiche in Zusammenhang mit vielen unterschiedlichen im Einsatz befindlichen Systemen erzielen eine hohe Wissensintensität, die entsprechendes Expertenwissen des Prozesssteuerers und damit ein hohes Qualifikationsniveau bzw. Hochschulstudium erfordert. Eine Übersicht über die Zuordnung der einzelnen Merkmale findet sich in Abbildung 2. 3.1 126 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Dienstleistungstypologisierung für die Tätigkeit eines Prozesssteuerers Herausforderungen von Digitalisierung auf die Dienstleistungsarbeit Die Tätigkeit eines Prozesssteuerers im beschriebenen Dienstleistungstyp ist bereits heute in vielen Bereichen durch Digitalisierung geprägt. Die Zusammenarbeit von unterschiedlichsten Akteuren und Gewerken sowie die Bearbeitung von Aufgaben an unterschiedlichen Orten wird unterstützt durch Prozessplanungstools und Kollaborationstools. Das Arbeiten von überall und zu jeder Zeit ist für die Prozesssteuerer durch unterstützende Kommunikationsmittel und mobile Geräte möglich. Seit Anfang der 90er Jahre haben sich z.B. insbesondere im Anlagenbau vermehrt virtuelle Planungsmethoden, wie zum Beispiel das Building Information Modeling BIM, durchgesetzt, in denen neben geometrischen Daten auch Ressourcen (Baustoffe, Maschinen oder Personal) sowie Termine und Prozesse zusammengeführt werden. Hierbei liegt der Fokus der technologischen Unterstützung insbesondere auf ganzheitlichen Betrachtungen, um somit für einen verbesserten Informationsaustausch auf Grundlage einer einheitlichen Datenbasis zu sorgen. Diese Veränderungen führen auch zu der Notwendigkeit einer gesteigerten IT-Kompetenz im Umgang mit den unterschiedlichen Systemen. Abb. 2: Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 127 Herausforderungen für die produktive Gestaltung der Dienstleistungserbringung Die Herausforderungen einer produktiven Gestaltung des Dienstleistungstyps eines Prozesssteuerers liegen zum einen in der optimalen Gestaltung der autonomen Komponenten der Dienstleistung. Dies beinhaltet die Gestaltung der eigenen Prozesse und die Unterstützung der Prozesssteuerer durch geeignete Planungssysteme im Sinne von sich verändernden Arbeitsmitteln. Hier sind technologische Ansätze zu nennen, die eine Kombination von klassischen Methoden des Projektmanagements mit sogenannten Agilen Methoden vorsehen. Mithilfe dieser Unterstützung kann es gelingen, einen Prozess zu entwickeln, der toleranter mit Änderungen umgehen kann. Insbesondere in den frühen Planungs- und Engineeringphasen von Entwicklungsprojekten gibt es hierfür ein hohes Optimierungspotenzial (vgl. Schnalzer et al. 2013, S. 25). Die relationalen Leistungsanteile der Arbeitsaufgaben eines Prozesssteuerers sind in diesem Dienstleistungstyp durch hohe Interaktion mit dem Kunden gekennzeichnet, somit liegen die sozialen Anforderungen an Kooperation und Kommunikation auf sehr hohem Niveau. Daher können Ansätze zur Professionalisierung von Interaktion und Kommunikation im gemeinsamen Erstellungsprozess mit internen und externen Kunden ein hohes Produktivitätspotenzial beinhalten. Hierzu gehören die Gestaltung von Informations- und Kommunikationsprozessen ebenso wie die wechselseitige Wissensintegration und Koordination von Abläufen. Wichtige Gestaltungsdimensionen der Arbeit sind bei diesem Dienstleistungstyp die Arbeitsaufgabe und die Arbeitsorganisation. Insbesondere Ansätze zur Einwirkung auf den Kunden sowie die von ihm einzubringenden Leistungsanteile im Sinne einer Steuerung und Beeinflussung des Kundenverhaltens (heteronome Komponente) scheinen zur Steigerung der Produktivität bei diesem Dienstleistungstyp geeignet. Prozesssteuerer müssen z.B. eine permanente Veränderung des Auftrags durch Kundeneinwirkungen steuern, und es kommt oftmals zu häufig wechselnden Anforderungen. Dabei sind Änderungen zwar ein konstitutiver Bestandteil des Leistungsprozesses, aber sie sind für die Akteure schwer zu durchdringen und ihre Auswirkungen zeigen sich erst später im Gesamtprozess. Hier können in besonderem Maße Arbeitsmittel zur Visualisierung des Gesamtprozesses eingesetzt werden, um ein Verständnis für Auswirkungen von fehlenden Informationen oder späten Änderungen bei den Kunden zu entwickeln. Tätigkeitsfeld IT-Servicetechniker Die Dienstleistungstätigkeiten eines IT-Servicetechnikers umfassen in erster Linie Baukastendienstleistungen im Bereich Installation, Wartung und Re- 3.2 128 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz paratur beim Kunden. Die Haupteinsatzfaktoren liegen dabei in der menschlichen Arbeitsleistung mithilfe des Einsatzes von Informationssystemen zur Identifikation von Problemen der Systeme und zur entsprechenden Lösungsfindung. Das Hauptobjekt der Dienstleistung sind materielle Objekte wie Server oder Drucker, aber auch immaterielle Objekte wie Software und Systeme. Bei der Leistungserbringung handelt es sich überwiegend um unternehmensbezogene Einzelleistungen wie akute Serviceleistungen, aber auch Leistungsbündel wie z.B. die Planung und Gestaltung von IT-Systemen beim Kunden. Die Erbringungsdauer einzelner Aufträge umfasst einen eher kurzen Zeitraum von wenigen Stunden, die z.T. in den Serviceverträgen als Serviceziele geregelt sind. Besonders herausfordernd für diesen Dienstleistungstyp des Servicetechnikers sind der Erbringungsort der Dienstleistungen beim Kunden und eine damit einhergehend hohe Kontaktintensität. Hier zeigt sich ein Kernmerkmal von Dienstleistungen: der interdependent aufeinander bezogene Leistungserstellungsprozess von Anbieter und Abnehmer der Dienstleistung. Die Effizienz der Dienstleistungserbringung ist hier wesentlich beeinflusst durch die Kommuni- Dienstleistungstypologisierung für die Tätigkeit eines Servicetechnikers Abb. 3: Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 129 kation und die Koordination der Interaktion mit dem Kunden. Die Zufriedenheit des Kunden mit dem Leistungserstellungsprozess wird insbesondere durch das Auftreten des Servicetechnikers vor Ort beeinflusst sowie durch die Zuschreibung von Kompetenz für die Serviceleistungen, den Umgang mit kritischen Kundenreaktionen und die Einbeziehung des Kunden als Koproduzent in den Serviceprozess, wo dies aufgrund der Problemstellung notwendig ist. Die Rolle des Kunden ist dabei in vielen Fällen die eines Beobachters oder Zuschauers, ändert sich aber z.T., wenn Informationen von oder Verhaltensänderungen aufseiten des Kunden notwendig werden. Dies kann z.B. der Fall sein, wenn eine Reparatur durch einen Bedienfehler des Kunden erforderlich ist. In diesem Fall muss der Servicetechniker die Einsicht des Kunden bewirken, um weitere Bedienfehler zu vermeiden und eine einseitige Ursachenzuschreibung für Fehler z.B. im Druckbild auszugleichen. Die Variantenvielfalt der bei diesem Dienstleistungstyp durchzuführenden Servicetätigkeiten ist umfangreich, aber in den wiederkehrenden Themenbereichen nicht allzu breit. Die Komplexität der Leistungen reicht von einfachen Routineaufgaben bis zu z.T. komplexen Diagnosen und Reparaturen, die von Facharbeitern auf mittlerem Qualifikationsniveau durchgeführt werden. In Abbildung 3 findet sich die Einordnung der Merkmale. Herausforderungen von Digitalisierung auf die Dienstleistungsarbeit Bei dem Dienstleistungstyp des Servicetechnikers handelt es sich bezogen auf die Arbeitsorganisation und Arbeitsmittel um eine bereits in großem Umfang digitalisierte Leistung: Die Auftragsentgegennahme erfolgt über ein Ticketingsystem, das über Call Center gesteuert wird. Informationen über die Art und Historie der Störung, über vorherige Kundenkontakte und die notwendigen Ersatzteile liegen dem Servicetechniker digital vor. Bei der Reparatur oder Installation vor Ort kann er auf digitale Diagnosesoftware und Datenbanken zugreifen. Auch der Remote-Zugriff zur Reparatur oder Inbetriebnahme von Produkten zählt zum Aufgabenspektrum. Bislang nicht genutzt werden Arbeitsmittel wie digitale Informationssysteme zum Informationsaustausch in Echtzeit über z.B. Datenbrillen oder Augmented-Reality-Anwendungen. Diese Möglichkeit wird zukünftig im Zuge der Digitalisierung der Arbeitsmittel mit großer Wahrscheinlichkeit Einzug in die Tätigkeiten der Servicetechniker halten und bedarf dabei einer genauen Betrachtung der Folgen für Mitarbeiter und Kunden z.B. durch wachsendes Kontrollpotenzial vonseiten der Vorgesetzten. 130 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Herausforderungen für die produktive Gestaltung der Dienstleistungserbringung Die Herausforderungen einer produktiven Gestaltung der Arbeit beim Dienstleistungstyp des IT-Servicetechnikers liegen zum einen in der optimalen Gestaltung der autonomen Komponenten der Dienstleistung. Diese beinhalten die Gestaltung der Arbeitsorganisation mit eigenen Produkten und Prozessen und die Unterstützung der Techniker durch geeignete Informationssysteme. In dieser Komponente liegen Potenziale der Digitalisierung, die im Fall der Servicetechniker bereits stark ausgeschöpft sind. Eine zweite Herausforderung liegt in der Gestaltung der integrativen Bestandteile des Dienstleistungsprozesses. Diese beinhalten zum einen die Dimension der Qualifikation von relationalen Anteilen mit dem Schwerpunkt der Interaktion und Kommunikation mit dem Kunden bei der Leistungserstellung. Hier können z.B. Lern- und Vernetzungsplattformen oder Lern-Assistenzsysteme ansetzen, die konkrete Lernaufgaben zur Stärkung der sozialen Kompetenzen der Servicemitarbeiter beinhalten (vgl. Bienzeisler et al. 2014). Zum anderen können diese die Möglichkeit der Vernetzung und des Austausches für die Techniker bieten, um gegenseitig voneinander zu lernen, Erfahrungen auszutauschen und neue Lösungsmöglichkeiten für kritische Kundensituationen zu erproben. Im Sinne von adaptiven Lernsystemen können Assistenzsysteme den Wissensstand der Servicetechniker analysieren und ihnen je nach Situation individuelle Lernaufgaben und Unterstützungsfunktionen anbieten. Digitalisierung findet in diesem Bereich demnach einerseits durch veränderte Arbeitsmittel statt, wie mobile Geräte, auf der anderen Seite wandelt sich die Tätigkeit durch veränderte Qualifizierungskonzepte unterstützt durch Social Media, Edutainment und Augmented-Reality-Lernwelten. Eine dritte Möglichkeit zur Steigerung der Produktivität des Dienstleistungsprozesses liegt in der Gestaltung der heteronomen Anteile, die die Koordination, Steuerung und Kontrolle des Kunden beinhalten. Die Herausforderung liegt hier darin, den Kunden dahingehend zu steuern, dass er notwendige Informationen in den jeweiligen Prozessschritten adäquat zur Verfügung stellt und so als Koproduzent den Dienstleistungsprozess unterstützt. Die Führung des Kunden durch die Prozessschritte ist zu einem großen Teil bereits über digitalisierte Informationssysteme realisiert. Insbesondere im direkten Kundenkontakt besteht aber die Herausforderung, den Kunden über Prozessschritte und Systemvariablen informieren und ihn qualifizieren zu müssen, damit dieser optimal den Serviceprozess unterstützen kann. Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 131 Tätigkeitsfeld Applikationsspezialisten von medizinischen Großgeräten Die Aufgaben eines Applikationsspezialisten bestehen beispielsweise in der technischen Einführung eines Kunden in die Bedienung von medizinischen Großgeräten wie Computertomographen oder Röntgengeräten. Die Schulung der Kunden findet an den Geräten in den Kliniken oder Großpraxen der Kunden statt. Bei der Kundenschulung handelt es sich um eine Standarddienstleistung, die der Hersteller beim Kauf eines Gerätes anbietet. In erster Linie setzt der Applikationsspezialist dabei seine menschliche Arbeitsleistung ein, indem er die Geräte vor Ort einrichtet und dem Kunden die Funktionalitäten erläutert. Der Umfang dieses Dienstleistungstyps entspricht einer unternehmensbezogenen Einzelleistung. Die Erbringungsdauer liegt zwischen mehreren Tagen, in denen der Applikationsspezialist z.B. beim Kunden vor Ort ist, bis hin zu mehreren Monaten, in denen der Spezialist für Rückfragen zur Verfügung steht, Remote-Einstellungen vornehmen kann oder in weitere Schulungen vor Ort einbezogen werden kann. In erster Linie findet dieser Dienstleistungstyp beim Kunden statt, kann aber auch durch die Fernbearbeitung von unterschiedlichen Orten aus durchgeführt werden. Je nach Kundenprofil wird dem medizinischen Personal eine spezifische Schulung in den relevanten Funktionalitäten angeboten, diese kann je nach Kunde variieren, die Zahl der Gerätevarianten ist aber eher niedrig. Die Kontaktintensität ist hoch, da mit unterschiedlichem medizinischem Personal über mehrere Tage zusammengearbeitet wird. Zum Teil finden die Schulungen auch in Untersuchungssettings mit Patienten statt, in denen die Geräte bereits für bildgebende Verfahren genutzt werden. In diesen Situationen ist die Interaktion besonders herausfordernd, da mit mehreren Personen unter Zeitdruck und z.T. sterilen Bedingungen komplexe Bedienvorgänge geschult werden müssen. Die Komplexität und der äußere Druck dieses Dienstleistungstyps wirken sich hier sowohl auf Kunden- und Patientenseite als auch auf der Seite der Applikationsspezialisten aus. Hierin liegt eine besondere Herausforderung in der Interaktion im Kundenkontakt und es werden besondere Fähigkeiten im Umgang mit kritischen Kundensituationen erforderlich. Die Komplexität der Fachinhalte liegt im mittleren Bereich und wird von Fachexperten auf mittlerem bis hohem Qualifikationsniveau ausgeübt. Herausforderungen von Digitalisierung auf die Dienstleistungsarbeit Bei der Kundenschulung handelt es sich um einen Dienstleistungstyp, der bislang weitestgehend in Präsenzveranstaltungen durchgeführt wird und dessen digitale Anteile eher gering sind. Die medizinischen Großgeräte arbeiten softwaregestützt und bearbeiten große Datenmengen, die Bedienung und Steuerung 3.3 132 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz der Geräte erfolgt überwiegend über Eingabegeräte wie Tastatur, Maus und Joysticks. Die Remote-Unterstützung des Kunden erfolgt online und in Echtzeit, nimmt aber bislang einen eher kleineren Anteil an den Tätigkeiten des Applikationsspezialisten ein. Die Auswirkungen einer zunehmenden Digitalisierung lassen folgende Ver- änderungen der Arbeitsaufgaben vermuten: Die zunehmende Vernetzung von medizinischen Geräten und die zunehmende Sammlung und Verarbeitung von diagnostischen Daten wird die Anwendung der Großgeräte in den Kliniken und Praxen verändern. Durch die Speicherung und Auswertung von großen Datenmengen werden sich für die medizinischen Experten neue Auswertungs- und Diagnosemöglichkeiten ergeben, die aber immer auch vor dem Hintergrund von datenschutzrechtlichen Grenzen und Bedenken zu sehen sind. Dies wir sicherlich auch zu einer Verstärkung des Remote-Trainings und der Einweisung und Schulung der Geräte führen. Auch die vorhandene Arbeitsumgebung mit einer räumlich großen Verteilung von wenigen Großgeräten über weite geografische Gebiete wird immer mehr zu einer Verlagerung der Präsenzschulungen zu vir- Dienstleistungstypologisierung für die Tätigkeit eines Applikationsspezialisten Abb. 4: Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 133 tuellen Schulungen führen. Die hohen Kosten für Personal vor Ort und die notwendigen kontinuierlichen Re-Schulungsmaßnahmen zur Aufrechterhaltung der Zertifizierung der Applikationsspezialisten werden diesen Trend stützen. Auch die Kommunikation der Mitarbeiter mit Ihren Kunden wird vermehrt mit technologischen Kommunikationsmitteln wie Social Media und Online-Kommunikation stattfinden. Dabei könnten einerseits Tutorials als Schulungsmedien genutzt werden, andererseits auch Unterstützung in Echtzeit über Datenbrillen, die die Applikationsspezialisten über aktuelle Untersuchungsverläufe informieren und mit deren Hilfe diese das medizinische Personal online schulen können. Das medienvermittelte gemeinsame Bedienen von Geräten oder die gemeinsame Lösungssuche über Datenbrillen ist dabei besser geeignet, das Erfahrungswissen der Applikationsspezialisten und den Transfer des Gelernten für die Anwender zu leisten, als vorgefertigte Tutorials, die nicht auf die spezifische Problemstellung eingehen können. Herausforderungen für die produktive Gestaltung der Dienstleistungserbringung Die Herausforderungen einer produktiven Gestaltung der Arbeit von Applikationsspezialisten liegen zum Ersten in der optimalen Gestaltung der autonomen Komponenten der Dienstleistung. Dies beinhaltet eine nutzerfreundliche Gestaltung der Arbeitsmittel, in diesem Fall der medizinischen Großgeräte, die den Kunden eine intuitive Bedienung der Geräte ermöglicht und darüber hinaus Hilfefunktionen, Online-Tutorials oder nutzerfreundliche Schulungsmaterialien zur Verfügung stellt. Eine zweite Möglichkeit zur Steigerung der Produktivität des Dienstleistungsprozesses liegt in der Gestaltung der heteronomen Anteile, die die Koordination, Steuerung und Kontrolle des Kunden beinhalten. Die arbeitsorganisatorische Herausforderung liegt darin, den Kunden dahingehend zu steuern, dass er notwendige Informationen in den jeweiligen Prozessschritten adäquat zur Verfügung stellt und so als Koproduzent den Dienstleistungsprozess unterstützt. Im Falle der Kundenschulung könnte ein Schwerpunkt auf der Individualisierung von Schulungskonzepten je nach Vorerfahrung und Qualifikation der Schulungsteilnehmer liegen. Dafür müssten die Teilnehmer Informationen über ihre Vorerfahrungen oder Lerngewohnheiten teilen und könnten dann ein individuelles Training mit hoher Lerneffektivität absolvieren. Dieses könnte insbesondere über elektronische Lernmedien und adaptive Lernsysteme realisiert werden. 134 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Zusammenfassung und Ausblick Beim Vergleich der drei Dienstleistungstypen in den beschriebenen Tätigkeitsfeldern lassen sich Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Hinblick auf die erwarteten Veränderungen durch Digitalisierung feststellen sowie die daraus resultierenden Gestaltungsnotwendigkeiten ableiten. Durch hohe Freiheitsgrade bei dem Dienstleistungstyp des Prozesssteuerers im Großanlagenbau (Abschnitt 3.1) ergeben sich hohe zeitliche und örtliche Flexibilitätsanforderungen. Einerseits haben Prozesssteuerer einen hohen Handlungsspielraum, andererseits eine hohe Belastung mit eventuellen Fehlbeanspruchungsfolgen. Die hohe Komplexität der Arbeitsinhalte impliziert eine hohe Lernförderlichkeit und intrinsische Motivation, birgt aber auf der anderen Seite auch das Risiko hoher Arbeitsüberlastungswirkungen. Durch diese Komplexität und Wissensintensität der Dienstleistungsarbeit können Technologien hier zwar unterstützen und die Planung optimieren, sie werden aber keinesfalls zu einer Vollautomatisierung der Planungsprozesse führen. Hier stellen die Koordinations- und Kommunikationsanteile der Tätigkeit des Prozesssteuerers einen entscheidenden Bestandteil der Arbeit dar. Es erscheint aber notwendig, genau zu betrachten, wo die Potenziale der Digitalisierung liegen, wo Tätigkeitsanteile vielleicht Automatisierungspotenzial haben und wie die Balance zwischen Lernförderlichkeit der Arbeitsinhalte und Technologieunterstützung gestaltet werden kann. Eher hohe Freiheitsgrade beinhaltet auch die Tätigkeit des Applikationsspezialisten (Abschnitt 3.3), der beim Kunden vor Ort den Ablauf und die Auswahl der Arbeitsinhalte ohne direkte Überprüfung durch eine Führungskraft autonom gestalten kann. Im Unterschied zu den Prozesssteuerern handelt es sich bei dieser Tätigkeit ebenso wie bei den IT-Servicetechnikern aber um eine weniger komplexe Arbeit, die nicht so sehr Problemlösekompetenz als vielmehr Aufgabenkompetenz von den Beschäftigten verlangt. Technologische Unterstützung der Kunden bei der Einarbeitung in neue Geräte oder der Remote-Zugriff von zentralen Supportstellen könnte hier zu einer weitestgehenden Automatisierung bzw. Verdrängung der Tätigkeiten eines Applikationsspezialisten führen. Grenzen hierfür könnten schwer medial vermittelbare Kompetenzen wie haptische oder olfaktorische Eindrücke, motorische Bewegungsabläufe oder Raumeindrücke insbesondere bei der Bedienung von Großgeräten darstellen. Wie bei der Dienstleistungsarbeit des IT-Servicetechnikers liegt eine Herausforderung der Arbeitsgestaltung darin, deren erfolgskritische Anteile im Bereich der Kundenbindung sowie Kunden- und Produktentwicklung als Erweiterung des Kompetenzprofils der Applikationsspezialisten zu gestalten. Heute bestehende Freiheitsgrade der Applikationsspezialisten könnten in diesem Szenario durch Dokumentation und Datenspeicherung verloren gehen. Für 4. Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 135 Unternehmen besteht daher eine zweite Herausforderung, die Tätigkeiten mit den Möglichkeiten der Digitalisierung so zu gestalten, dass produktive Arbeitssysteme entstehen, die die Folgen von z.B. Datenspeicherung auch für die Beschäftigten mitbeachten (vgl. die Beiträge von Windelband und Dworschak sowie Hornung und Hofmann in diesem Band). Im Vergleich zu den anderen beiden Tätigkeitsfeldern haben IT-Servicetechniker in dem beschriebenen Beispiel (Abschnitt 3.2) eher weniger Autonomie in der Tätigkeitsplanung und -durchführung, da deren Einsatzpläne von zentraler Stelle aus organisiert und getaktet werden. Hier ist das Potenzial der Produktivitätssteigerung in der Erweiterung der autonomen Anteile der Arbeit durch Digitalisierung der Einsatzplanung, intelligente Diagnosesysteme und Remote-Installationen oder Reparaturen besonders groß. In der Einsatzplanung könnten neue, digital-basierte Systeme der Selbstorganisation eingesetzt werden. In diesem Szenario bekommt der Servicetechniker beispielsweise eine Kundenanfrage auf sein Handy, das über eine App seinen Tag/seine Woche organisiert. Es wird vermutet, dass in diesem Tätigkeitsfeld viele Arbeitsanteile durch Digitalisierung automatisiert werden oder zukünftig nicht mehr beim Kunden vor Ort erbracht werden. Der heutige Vorteil der IT-Servicetechniker, direkt beim Kunden zu arbeiten und dort Erfahrungswissen und Informationen über Kundenwünsche und Produktentwicklungsideen zu sammeln, ist jedoch nicht zu unterschätzen. Die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung wird essenziell durch die Arbeit der Servicetechniker vor Ort beeinflusst. Das bedeutet, dass sich das Anforderungsprofil der IT-Servicetechniker ähnlich wie der Applikationsspezialisten stärker hin zu vertrieblich ausgerichteten Arbeitsinhalten wie Produktentwicklung mit dem Kunden und Kundenbindung entwickeln wird. Die Ausgestaltung der zukünftigen Arbeitssysteme nach Kriterien des technisch Möglichen und arbeitswissenschaftlich gut Gestalteten ist auch hier eine zentrale Herausforderung. Welche Herausforderungen an Mitarbeiter in industrienahen Dienstleistungen und weiterer Forschungsbedarf ergeben sich durch die Digitalisierung der Arbeit? Die Treiber der Veränderung von Dienstleistungsarbeit führt Bauer (2015) auf drei Bereiche zurück: Erstens auf Veränderungen der Menschen und der Gesellschaft, in der Dienstleistungsarbeit erbracht wird. Themen sind dabei eine erhöhte Individualisierung durch neue Werte und Lebensstile, die Alterung der Gesellschaft im Zuge des demographischen Wandels, die Entwicklung eines neuen Gesundheitsbewusstseins mit Blick auf physische und psychische Gesundheit sowie einer wachsenden sozialen und kulturellen Vielfalt der Beschäftigten mit den damit einhergehenden Chancen und Konfliktpotenzialen. Der 136 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz zweite Treiber sind neue Technologien, die zu einschneidenden Umbrüchen in einer zunehmend digitalen und vernetzten Welt führen. Der dritte Treiber von Veränderung beinhaltet die sich verändernden Geschäftsmodelle, die insbesondere im Dienstleistungsbereich durch digitale Infrastrukturen neue Wertschöpfungsnetzwerke schaffen. Dazu gehören die Trends der Kundenzentrierung und Anbietervielfalt sowie die Entwicklung individualisierter Leistungsbündel im jeweiligen Kontext über den gesamten Produktlebenszyklus, überall und jederzeit. Führt man sich nochmals die Beschreibungsdimensionen von Arbeit und den daraus entstehenden Gestaltungsraum vor Augen, wird deutlich, dass eine zentrale Herausforderung der Digitalisierung für industrienahe Dienstleistungen sich durch die Technologisierung der Arbeitsmittel und -schnittstellen und damit dem zweiten Treiber der Transformation stellt. Die Vernetzung des gesamten Bearbeitungsprozesses und die Nutzung von mobilen Endgeräten werden schon heute beim Dienstleistungstyp des Servicetechnikers genutzt und halten auch in den anderen beiden beschriebenen Anwendungsfeldern Einzug. Hier liegt das Potenzial zur Produktivitätssteigerung in der Optimierung der autonomen Komponenten der Dienstleistungstätigkeit. Geeignete Maßnahmen liegen hier insbesondere in der Qualifizierung und im Personalmanagement. Neue Technologien müssen bedient und beherrscht werden und Lernprozesse finden im Arbeitsprozess unterstützend statt. Hier zeigen sich sehr ähnliche Herausforderungen der Digitalisierung wie in sich verändernden produzierenden Tätigkeiten im Arbeitsumfeld der Industrie 4.0. In der Studie „Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0“ stellen Spath et al. (2013) die Ergebnisse einer Unternehmensbefragung vor, in der die zukünftigen Qualifikationen in der Produktion bewertet wurden. Die Bereitschaft zum lebenslangen Lernen, stärkeres interdisziplinäres Denken und Handeln, höhere IT-Kompetenz, die Fähigkeit zum permanenten Austausch mit Maschinen und vernetzten Systemen sowie eine aktivere Beteiligung an Problemlösungs- und Optimierungsprozessen wurden von den befragten Unternehmen am höchsten bewertet. Während in dieser Studie für das Anwendungsfeld Industrie 4.0 eigenverantwortliches Handeln und der Aufbau sozialer Kompetenz auf den letzten Plätzen landen, erwarten wir hier einen großen Unterschied zu den exemplarisch aufgezeigten Dienstleistungstypen. Die verteilte Arbeitsumgebung mit hohen Anforderungen an zeitliche und örtliche Flexibilität erfordern im Gegensatz zu einer räumlich stark strukturierten Arbeitsumgebung in einer Produktionshalle ausgeprägte Kompetenzen in Eigenverantwortlichkeit und Selbstorganisation. Besonders deutlich zeigt sich dies an den hohen Autonomiegraden in den Dienstleistungstypen des Prozesssteuerers und des Applikationsspezialisten. Hohe Kompetenzanforderungen in den Bereichen Kommunikation und Koordination spielen durch die Einbindung des Kunden in allen drei Dienstleis- Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 137 tungstypen eine große Rolle, insbesondere aber im hoch kontaktintensiven Tätigkeitsbereich des Prozesssteuerers. Eine Steigerung der Produktivität dieser relationalen Komponenten des Dienstleistungserstellungsprozesses ist hier durch eine technologische Unterstützung der Kommunikation und einer Professionalisierung der Interaktion zu erzielen. Durch Qualifizierung kann hier mit optimierter Kommunikation, Wissensintegration und Affektsteuerung Einfluss auf das Kundenverhalten genommen werden (vgl. Ganz et al. 2013, S. 14). Die Qualifizierung von Dienstleistungsarbeit verändert sich aber nicht nur durch neue Lerninhalte und Kompetenzen, die von den Beschäftigten erworben werden müssen. Eine zweite Gestaltungsdimension liegt in den didaktischen Methoden der Qualifizierung, die in vernetzten Lern- und Assistenzsystemen eingesetzt werden. Eine reine Fremdsteuerung der Beschäftigten durch Einblenden von einzelnen Arbeitsschritten z.B. über Datenbrillen kann dabei nicht Gestaltungsziel der Systeme sein. Wenn echte Lernerfahrungen und Erweiterungen der kognitiven Modelle über vernetzte Systeme, aber auch über z.B. kritische Kundenreaktionen erzielt werden sollen, liegt eine große Herausforderung in der lernförderlichen Gestaltung, einer Nutzung von Erfahrungswissen und der adaptiven, individuellen Anpassung der Lernsysteme an den jeweiligen Lerner. Technische Möglichkeiten müssen hier in didaktisch sinnvolle Lernkonzepte integriert werden, um lernförderliche und produktive Tätigkeiten zu gestalten (siehe auch den Beitrag von Stich et al. in diesem Band). Eine weitere Herausforderung, die an den beschriebenen Beispielen deutlich wird, ist die Veränderung oder Erweiterung der Arbeitsaufgaben und Zuschnitte der Tätigkeiten für industrienahe Dienstleistungen. Höhere Automatisierung von Arbeitsaufgaben wie Ferndiagnosen, Remote-Reparaturen oder Remote-Trainings in den beschriebenen Beispielen werden dazu führen, dass die Arbeitstätigkeiten insbesondere der Dienstleistungstypen des Servicetechnikers und Applikationsspezialisten zum Teil entfallen oder nur noch überwachende Teilaufgaben erhalten bleiben. Aus Sicht der Produktivitätssteigerung sind hier Produktivitätsgewinne durch die Ausdehnung der autonomen Komponenten und der optimierten Steuerung der heteronomen Komponenten auf Kundenseite möglich. Auf der anderen Seite gilt es bei der Gestaltung, das große Erfahrungswissen und die Kundennähe der Dienstleister, die für viele Unternehmen entscheidend sind, zu erhalten. Daher liegt eine Herausforderung darin, den Zuschnitt der sich verändernden Tätigkeiten so zu gestalten, dass weiterhin relationale Anteile im direkten Kundenkontakt erhalten bleiben und die Dienstleister diese Erfahrungen aktiv für die Verbesserung von Arbeitsabläufen und Geschäftsmodellen einsetzen. Die Gestaltung der Arbeitsorganisation ist insbesondere in dem komplexen, wissensintensiven Dienstleistungstyp des Prozesssteuerers von Bedeutung. Eine Gestaltung der Arbeit mit dem Wechsel der Belastung zwischen primär 138 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz wissensintensiven Tätigkeiten und Sekundärtätigkeiten zur Regeneration im Arbeitsprozess stellt in diesem Kontext eine relevante Forschungsfrage dar. Dazu gehört ebenfalls die Berücksichtigung der hohen Anforderungen an Selbstorganisation und den Umgang mit teilweise widersprüchlichen Zielen. Dies impliziert ein erweitertes Autonomieverständnis auf organisationaler Ebene im Sinne erlebter Verhandlungsautonomie (vgl. Hüttges/Moldaschl 2009). Die Autoren konnten nachweisen, „dass neben arbeitsplatzbezogenen Tätigkeitsspielräumen eine arbeitsplatzübergreifende organisationale Dimension von Kontrolle für die Prädiktion von Gesundheit und Innovation bei hochqualifizierter Wissensarbeit Relevanz besitzt.“ (Ebd., S. 2) Für das Tätigkeitsfeld des Prozesssteuerers bedeutet dies, auch Einfluss auf die Kontextbedingungen seiner Arbeit zu erhalten. Diese umfassen z.B. eine höhere Zeitsouveränität, aber auch die Planung von Ressourcen und Terminen. Unmittelbare Auswirkungen könnte hier die Kooperation mit Vertriebsmitarbeitern beinhalten, indem das Erfahrungswissen der Prozesssteuerer in die Zeit- und Budgetplanung von Leistungsbeschreibungen einfließen könnte. Insbesondere bei den hier beschriebenen, zukünftig stärker in entgrenzten Systemen anzutreffenden Dienstleistungstypen liegt eine große Herausforderung in der Führung von Mitarbeitern und Teams. Wichtige Forschungsthemen sind dabei zum einen unterschiedliche Belastungen und Beanspruchungen durch Mobilität und Anforderungen der Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben über den Lebenslauf hinweg. Es bedarf der Entwicklung von adäquaten Karrieremodellen für Dienstleister im direkten Kundenkontakt (z.B. Fachkarrieren und Expertenkarrieren), die über die Erwerbsbiografie hinweg sich ver- ändernde Ziele und Bedarfe der Mitarbeiter berücksichtigen. Dazu gehört z.B. die Veränderung des Rollenverständnisses von Außendienstmitarbeitern, beginnend als mobiler und unabhängiger Berufseinsteiger hin zu einem örtlich gebundenen Familienvater mit mehrjähriger Berufserfahrung. Die Chancen einer Produktivitätssteigerung liegen hier in der adäquaten Gestaltung des Personalmanagements bezüglich der autonomen Komponenten im Dienstleistungserstellungsprozess. Darüber hinaus kann die Transformation der Arbeit in dieser Komponente auch durch neue Wertschöpfungsnetzwerke vorangetrieben werden. Diese kann zu einer neue Arbeitsteilung zwischen den Akteuren mit Tätigkeitsanteilen führen, die teilweise outgesourct werden, und Arbeitsanteilen, die durch eine stärkere Kundensteuerung durch den Kunden übernommen werden. Betrachtet man den Gestaltungsraum der beschriebenen Dienstleistungstypen, zeigt sich besonderer Handlungsbedarf in den Dimensionen Arbeitsaufgabe, Arbeitstätigkeit, Arbeitsmittel, Arbeitsorganisation, Qualifikation und Führung. Die Arbeitsumgebung, aber auch die Beschäftigungsform beinhalten Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 139 ebenfalls einschneidende Veränderungen durch Digitalisierung, die im Rahmen dieses Artikels nicht behandelt wurden, die aber ebenfalls unter Forschungsgesichtspunkten zukünftig betrachtet werden müssen. Literatur Backhaus, K./Frohs, M./Weddeling, M. 2007: Produktbegleitende Dienstleistungen zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Ein Beitrag zum Forschungsprojekt „ServPay – Zahlungsbereitschaft für Geschäftsmodelle produktbegleitender Dienstleistungen“. Münster Bauer, W. 2015: Working smarter. Menschen. Räume. Technologien. Vortrag Zukunftsforum 2015. Stuttgart Bienzeisler, B./Hermann, S./Schnalzer, K./Mann, M./Holstein, T. 2014: Service Excellence Network – ein spielbasiertes Netzwerk zum Austausch von Erfahrungswissen und zum Management kritischer Kundensituationen im technischen Service. In: Service Today, Jg. 28 (2014), H. 4, S. 118–119 BMBF – Bundesministerium für Bildung und Forschung 2015: Bekanntmachung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung von Richtlinien zur Förderung von Maßnahmen für den Forschungsschwerpunkt „Arbeit in der digitalisierten Welt“ im Rahmen des FuE-Programms „Zukunft der Arbeit“ als Teil des Dachprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“. Berlin Bornewasser, M. 2014: Dienstleistungsarbeit: Autonome, relationale und heteronome Komponenten der Arbeit vom Anbieter für den Kunden. In: Bornewasser, M./Kriegesmann, B./Zülch, J. (Hg.): Dienstleistungen im Gesundheitssektor. Wiesbaden, S. 29–57 Burger, T./Schnalzer, K. 2012: Innovation in Industrial Services. In: Burger, T./Lorenz, R./ Meiren, T./Neus, A./Schnalzer, K./Schulteß, P./Schultz, C. (Hg.): Methods in Service Innovation. Current Trends and Future Perspectives. Stuttgart, S. 33–42 Fähnrich, K.-P./Meiren, T./Barth, T./Hertweck, A./Baumeister, M./Demuß, L./Gaiser, B./ Zerr, K. 1999: Service Engineering. Stuttgart Ganz, W./Tombeil, A.-S./Bornewasser, M./Theis, P. 2013: Produktivität von Dienstleistungsarbeit. Stuttgart Gartner 2014: The Top 10 Strategic Technology Trends for 2015. Stamford Hacker, W. 2009: Arbeitsgegenstand Mensch: Psychologie dialogisch-interaktiver Erwerbsarbeit. Ein Lehrbuch. Lengerich Hermann, S. 2004: Produktive Wissensarbeit. In: Hermann, S. (Hg.): Ressourcen strategisch nutzen: Wissen als Basis für den Dienstleistungserfolg. Stuttgart, S. 207–229 Hüttges, A./Moldaschl, M. 2009: Innovation und Gesundheit bei flexibilisierter Wissensarbeit – un- überwindbarer Widerspruch oder eine Frage der Verhandlungsautonomie? In: Wirtschaftspsychologie, Jg. 11 (2009), H. 4, S. 74–76 Jaschinski, C. 1998: Qualitätsorientiertes Redesign von Dienstleistungen. Aachen Schlund, S. 2015: Industrie 4.0 – Produktionsarbeit der Zukunft. Vortrag am 19. Februar 2015, Stuttgart 140 Kathrin Schnalzer, Walter Ganz Schnalzer, K./Gahle, A.-K./Bienzeisler, B./Theis, P./Winter, P. 2013: Komplexe Entwicklungsprojekte effektiver managen. Stuttgart Spath, D./Ganschar, O./Gerlach, S./Hämmerle, M./Krause, T./Schlund, S. (Hg.) 2013: Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Stuttgart VDMA – Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V. 2001: Produktbezogene Dienstleistungen im Maschinen- und Anlagenbau. Frankfurt/M. VDMA – Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V. 2011: Maschinenbau in Zahl und Bild. Frankfurt/M. Herausforderungen der Arbeit industrienaher Dienstleistungen 141 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt Einleitung Im 21. Jahrhundert sind digitale Medien allgegenwärtig. Unter dem Schlagwort digitalisierte Welt werden unter anderem die Art, der Umfang sowie die Auswirkungen der zunehmenden Digitalisierung in verschiedenen Gesellschaftsbereichen und aus unterschiedlichen Perspektiven diskutiert. Zur Beantwortung dieser Fragen und durch die jeweils eingenommene Perspektive geprägt, werfen unterschiedliche Autoren und Forscher dabei voneinander abweichende Thesen auf. Mit der Einführung digitaler Medien in die Industrie ist auch von einer Ver- änderung von Arbeitsprozessen auszugehen. Dies kann bspw. mit dezentral organisierten Produktions- und Prozessstrukturen einhergehen. Diese Veränderungen implizieren sich wandelnde Aufgaben und neue Anforderungen an die Beschäftigten. Sicher scheint bisher nur, dass die Arbeit der Zukunft nicht ohne den Menschen stattfinden wird. Anforderungen an die Kompetenzen wie Kreativität, Flexibilität und Entscheidungskompetenz werden in den kommenden Jahren zunehmen (vgl. Shook/Knickrehm 2017, S. 17). Um die gewünschten Ziele industrieller Digitalisierung zu erreichen, müssen die Fähigkeiten zum Umgang mit neuen Arbeits- und Produktionssystemen geschult und trainiert werden. Hinzu kommt die Notwendigkeit, die Fülle an verfügbaren Informationen für die beteiligten Mitarbeiter durch eine entsprechende Aufbereitung nutzbar zu machen. Der erfolgreiche Einsatz und Umgang mit digitalen Medien in der Industrie erfordert zum einen selbst Lehr- und Lernprozesse und wirkt sich zum anderen auf die Gestaltung ebensolcher Prozesse aus. Durch die technologische Unterstützung können Lernen und Wertschöpfung immer leichter auch gleichzeitig stattfinden. Eine zentrale Voraussetzung dafür ist die Integration lernunterstützender Systeme in den Arbeitsprozess. Für diejenigen Beschäftigten, die heute maßgeblich mit einfachen und repetitiven Tätigkeiten betraut sind, wird die Qualifizierung zu einem zentralen Faktor (vgl. Bonin et al 2015). Darüber hinaus wird es auch für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen kommen. Gleichzeitig ist in diesem Zusammenhang eine zunehmende Informatisierung der Arbeit zu erwarten. Hiermit ist der soziale Prozess der bewussten, sys- 1. tematischen Erzeugung und Nutzung von Informationen gemeint, der lange vor dem Prozess der Digitalisierung begann. Das Ziel der Informatisierung besteht in der Vergegenständlichung geistiger Prozesse, um Informationen vom konkreten Subjekt unabhängig nutzen zu können (Boes 2005, S. 214 f.). Die Digitalisierung ist wiederum als ein zweistufiger Prozess der Verbreitung digitaler Informations- und Kommunikationstechnik zu verstehen. Während in der ersten Phase die Ausstattung mit digitalen Arbeitsmitteln im Zentrum stand, ist die zweite Phase durch eine fortschreitende inner- und überbetriebliche Vernetzung charakterisiert. Dies hat zu gravierenden Veränderungen in den Unternehmen und der Arbeitswelt geführt (Boes et al. 2014, S. 8ff.). Da bereits heute etwa bei der Hälfte aller Arbeitsplätze in Deutschland Computer zum Einsatz kommen, ist die digitale Arbeit zum dominierenden Typus der heutigen Erwerbstätigkeit geworden. Auch weiterhin wird für einen immer größer werdenden Anteil der Beschäftigten Arbeit zu digital vernetzter Arbeit, wohingegen sich ein rückläufiger Trend manueller Tätigkeiten in der Produktion abzeichnet (Hirsch-Kreinsen 2014, S. 18; Schlund et al. 2014, S. 6). Angesichts dieser Herausforderungen für Unternehmen stellt das arbeitsbezogene Lernen eine Möglichkeit dar, Menschen für die Arbeit in der digitalen Arbeitswelt zu befähigen und beinhaltet gleichzeitig das Potenzial, humane Ressourcen auf Unternehmensseite effektiver und effizienter einzusetzen. In dem vorliegenden Beitrag wird zunächst auf die generellen Veränderungen eingegangen, die für die Arbeitswelt im Zuge der Digitalisierung zu erwarten sind und erste Prognosen zu Auswirkungen auf die Beschäftigtenzahlen und Verschiebungen der Kompetenzbedarfe werden vorgestellt. Im Folgenden wir basierend auf dem BMBF Verbundprojekt ELIAS das Lernen im Prozess der Arbeit als zentraler Lösungsansatz definiert, um die übergeordneten Ziele Beschäftigungsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen. Dementsprechend wird eine Systematik vorgestellt anhand der Unternehmen ihre Rahmenbedingungen und Voraussetzungen für das Lernen im Prozess der Arbeit beurteilen können sowie ein Überblick über mögliche technologiegestützte und klassische arbeitsorientierte Lösungen für das Lernen im Prozess der Arbeit gegeben. Abschließend werden die konkreten Veränderungen der Aufgaben und Kompetenzanforderungen für ausgewählte Beschäftigtengruppen bei den vier Industriepartnern des ELIAS Projektes erörtert und die gewählten Lösungsansätze zum Lernen im Prozess der Arbeit vorgestellt. Zuletzt wird aufbauend auf den Erkenntnissen und Erfahrungen aus den Anwendungsfällen ein Fazit gezogen. 144 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Digitalisierung in der Arbeitswelt Im Vergleich zu bereits heute stark durch Digitalisierung geprägten Branchen kann für die deutschen Leitindustrien wie dem Maschinen- und Anlagenbau noch ein deutlicher Nachholbedarf beim Einsatz digitaler Technologien konstatiert werden (Kagermann et al. 2014, S. 17). Dies bedeutet auch, dass Veränderungen, wie sie bereits in Branchen wie Medien und Handel zu deutlichen Marktverschiebungen und Änderungen der Branchenstruktur geführt haben, in absehbarer Zeit auch für diese Industrien zu erwarten sind (Kagermann et al. 2014, S. 17 f.; Schuh/Fabry 2014, S. 51). Die Bedeutung der Digitalisierung für die deutsche Wirtschaft wird ebenfalls von einer Studie von BITKOM und Fraunhofer IAO belegt, in der das jährliche Wachstum durch den Einsatz von Industrie-4.0-Konzepten auf ca. 2,2 Prozent geschätzt wird (Bauer et al. 2014, S. 36). Die Situation trifft in ähnlicher Weise auch auf den technischen Service zu, wie die Service-Studie 2016 des KVD und des FIR an der RWTH Aachen bestätigt (Optehostert et al. 2016). Die Digitalisierung dieser Leitbranchen muss so gestaltet werden, dass Chancen und Wachstumspotenziale genutzt werden und gleichzeitig den Herausforderungen, wie der Gestaltung der Arbeit an der Schnittstelle von Mensch und Technik, der Entwicklung neuer Wertschöpfungsmodelle sowie dem steigenden Schutzbedarf von Infrastrukturen und darauf aufbauender Systeme, begegnet wird. Im Zentrum der zukünftigen Wertschöpfungsmodelle stehen cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) (BMBF 2014, S. 2). Diese ermöglichen die individuelle Bereitstellung von benötigten Daten und Informationen. Gleichzeitig entstehen neue Möglichkeiten der interaktiven Kommunikation zwischen Montagegütern bzw. Werkstücken und Produktionsmaschinen, aber auch zwischen Menschen oder zwischen Menschen und Systemen, unterstützt durch den Einsatz mobiler Endgeräte. Dadurch kommt es zu einer quantitativen und qualitativen Ausdehnung der Mensch-Maschine-Interaktion (MMI), die von zentraler Bedeutung für den Erfolg der Digitalisierung ist. Ten Hompel beschreibt in diesem Zusammenhang die Einbindung des Menschen in die Produktion der Industrie 4.0 über sogenannte Smart-Devices (vgl. Spath et al. 2013, S. 47). Darunter sind kabellose, mobile, vernetzte und sensorgestützte elektronische Geräte wie Smartphones, Tablets und Datenbrillen zu verstehen. Zudem können durch den Einsatz neuer Informations- und Kommunikationstechnologien Entscheidungsprozesse besser unterstützt werden. Riesige Datenmengen, auch als Big Data bezeichnet, die bisher in unstrukturierter Form vorlagen, können so nutzbar gemacht werden. In einer weiteren Studie des Fraunhofer IAO wird zudem auf die Produktivitätspotenziale der Digitalisierung in Bezug auf die Dokumentations- und Qualifizierungsprozesse verwiesen (Bienzeisler et al. 2014, S. 25). Um diese 2. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 145 Potenziale zu realisieren, bedarf es integrierter Lösungen, welche die verfügbaren Informationen zusammenführen, filtern und den Beschäftigten kontextsensitiv in Bezug auf Aufgabe und Person zur Verfügung stellen. Hierfür rücken visuelle Assistenzsysteme in den Fokus, die mobil, lokations- und echtzeitbasiert sind sowie die Fähigkeit besitzen, sich dem jeweiligen Umfeld und Nutzer anzupassen. Die zukünftige Bedeutung der digitalen Unterstützung wurde auch in zwei Studien des FIR an der RWTH Aachen zum Thema Dienstleistungen in der Industrie bestätigt. Dortige Serviceanbieter messen mobilen Kommunikationsformen und/oder technischen Assistenzsystemen eine enorme Bedeutung für die Zukunft bei (Schuh et al. 2013, 2014). Erste Tests zeigten, dass ungelernte wie auch erfahrene Arbeitskräfte neue Aufgaben mit visueller Unterstützung über bspw. Head-Mounted-Displays (HMD) schneller erledigen konnten (Grass 2014; Hartbrich 2014). Dieses vielversprechende Ergebnis ist jedoch nicht ohne Weiteres in die industrielle Realität übertragbar. Zwar existiert eine Vielzahl an funktionsfähigen Technologien, die für Lernprozesse genutzt werden könnten, jedoch fehlt es an didaktischen und methodischen Ansätzen, um verfügbare Technologien sinnvoll in den Arbeitsprozess einzubinden. Deswegen etablieren sich die genannten Technologien und Assistenzsysteme in der Praxis oftmals als aufgabenbezogene Einzellösungen. Die technologischen Entwicklungen der letzten Jahre haben dazu geführt, dass in der Produktion und bei der Dienstleistungserstellung Arbeitsprozesse immer komplexer werden und in immer größerem Umfang computergestützt und netzbasiert stattfinden. Da sich Innovationszyklen fortlaufend verkürzen, Wissen und Können schneller obsolet werden und daher permanent angepasst und erweitert werden müssen, ergeben sich für Beschäftigte und Unternehmen eine Reihe von Herausforderungen, die auch mit wesentlichen Veränderungen des beruflichen Lernens einhergehen. Das durch eine Ausbildung erworbene Wissen wird für eine immer kürzere Dauer ausreichen (Schat 2011, S. 147ff.). Insgesamt wird derzeit davon ausgegangen, dass das mit der Berufsausbildung erworbene Wissen nur noch für einen Zeitraum von zehn Jahren im Berufsleben hinreichend aktuell ist. Da klassische Qualifizierungsmaßnahmen dies nur bedingt auffangen können, wird eine wesentlich stärkere Arbeitsorientierung der Qualifizierung für die digitalisierte Welt zum entscheidenden Erfolgsfaktor (Becker 2014, S. 17; Kagermann et al. 2013, S. 60 f.; Spath et al. 2013, S. 126). Deswegen benötigen die Mitarbeiter ein Bewusstsein dafür, dass erlernte Qualifikationen und angeeignetes Wissen unter der Bereitschaft lebenslang zu lernen ständig weiterentwickelt werden müssen, um gültig zu bleiben und profitabel zu sein (vgl. acatech 2016). Nicht zuletzt ist hierbei auch zu bedenken, dass sich mit der Digitalisierung auch eine historische Chance bietet, um dies zu realisieren (vgl. Senderek et al. 2015). Denn einerseits stehen Arbeits- und Produktionssysteme ohnehin vor einem drastischen Wandel und andererseits bieten 146 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek digitale Medien ganz neue Möglichkeiten der Informationsversorgung und somit auch des arbeitsbezogenen Lernens. Anforderungen an die Fähigkeiten und Kompetenzen Derzeitige Prognosen hinsichtlich der Auswirkungen digitaler Systeme auf die Arbeitswelt in Industrie 4.0 und Smart Service Welt divergieren deutlich. Als gemeinsamer Nenner können enorme Veränderungen im Hinblick auf die Qualität der Arbeit, die Qualifikationserfordernisse, die Formen der Arbeitsorganisation und die Zusammenarbeit von Mensch und Technik ausgemacht werden (Botthof 2014, S. 4). Eine der wesentlichen Veränderungen ist die notwenige Neu- und Umverteilung der Arbeit zwischen Menschen und technischen Systemen wie Computern (Brynjolfsson/McAfee 2014, S. 15 f.). Einfache, repetitive Tätigkeiten, die einen geringeren Qualifizierungsgrad erfordern, können verstärkt durch Automatisierung ersetzt werden (Frey/Osborne 2013, S. 1). Während für hochqualifizierte Mitarbeiter eher eine Unterstützungsfunktion durch neue Technologien vorhergesehen wird, müssen gering qualifizierte Mitarbeiter für Tätigkeiten befähigt werden, die mehr kreative und soziale Kompetenzen erfordern (Frey/Osborne 2013, S. 45). Denn nur so wird sich das von Frey und Osborne für die US-amerikanische Wirtschaft entworfene Szenario, in dem ca. 47 Prozent der Beschäftigten in den kommenden 15 Jahren um ihre Beschäftigung fürchten müssen, verhindern lassen (Frey/Osborne 2013, S. 38). Inwiefern diese Ergebnisse auf Deutschland zu übertragen sind, bleibt aufgrund der großen strukturellen Unterschiede wie der unterschiedlichen sektoralen Verteilung von Dienstleistung und Produktion fraglich. Allerdings gelangt eine in der Wirtschaftswoche veröffentlichte Prognose zu einer ähnlichen Einschätzung. Der Studie zufolge wird innerhalb von 20 Jahren eine Vielzahl von Berufen mit einem hohen Anteil an Routinetätigkeiten durch Computer oder Roboter ersetzt werden können (Tutt 2015). Der Arbeitswissenschaftler Bonin geht in dem Zusammenhang davon aus, dass sich eher die Aufgabenbereiche von Berufen wandeln werden, während die Berufe selbst nicht wegfallen (vgl. Bonin et al. 2015, S. 19ff.). Dabei ist allerdings von einer deutlichen Verlagerung der Kompetenzbedarfe auszugehen (Hirsch-Kreinsen 2014, S. 38; Rüßmann et al. 2015, S. 8). Gleichzeitig werden Industrie 4.0 und Smart Service Welt auch ganz neue Kompetenzbedarfe schaffen. Bereits heute nehmen die Berufe, in denen überwiegend Informationen verarbeitet sowie hauptsächlich informationstechnische Arbeitsmittel genutzt werden, immer stärker zu. Wie die Informatisierung der Arbeitswelt allerdings zu gestalten ist, reicht von technikzentrierten Szenarien, in denen ein Verlust von Kontroll- und Steuerungsmöglichkeiten für die meis- 3. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 147 ten Beschäftigten befürchtet wird, bis hin zu humanzentrierten Szenarien, in denen der Mensch dank intelligenter Assistenzsysteme sich als kompetent Handelnder und (Mit-)Entscheider einbringt (Botthof 2014, S. 4; Kärcher 2014, S. 20). Im Rahmen des erstgenannten Szenarios wäre davon auszugehen, dass der Mensch nur die aufwändig zu automatisierenden Aufgaben übernehmen wird. Hierbei würde die Zielsetzung verfolgt, so viele Entscheidungen und Aufgaben wie wirtschaftlich sinnvoll in die Systeme zu verlagern. Dies wiederum hätte zur Folge, dass aufgrund eines fehlenden Systemverständnisses die sogenannten „ironies of automation“ drohen (Bainbridge 1983). Denn Fehler und Störungen bei hochautomatisierten Systemen können aufgrund des hohen Komplexitätsgrades bei von dem Bedienungspersonal nur noch bedingt bewältigt werden. Um diesen Zustand zu vermeiden, müssen dem Bedienpersonal fachliche Kompetenzen vermittelt werden, die das Systemverständnis fördern und zum sachgerechten Umgang mit dem System qualifizieren. Für das zweite Szenario, in dem der Mensch durch technische Unterstützung als kompetent Handelnder und (Mit-)Entscheider in den Mittelpunkt rückt, stellt sich diese Problematik in dieser Form nicht. Hierbei würden allerdings soziale und persönliche Kompetenzen an Bedeutung gewinnen, um die Entscheidungsfähigkeiten der Beschäftigten zu stärken. Darüber hinaus erfordert der Umgang mit entsprechenden Assistenzsystemen auch ein Systemverständnis in Bezug auf den Abstraktionsgrad und die Funktionsweise. Somit kommt der Gestaltung der Assistenzsysteme eine zentrale Rolle zu, um einerseits die Informationen zu bündeln, die benötigt werden, und die Mensch-Maschine-Schnittstellen so zu gestalten, dass sie von den Beschäftigten auch akzeptiert werden. Die bereits erwähnte Servicestudie 2016 kommt unter anderem zu dem Schluss, dass technologische und organisationale Veränderungen zunehmend die Selbstorganisationsfähigkeit der Mitarbeiter voraussetzen. Diese Kompetenz geht mit gestiegenen Anforderungen an die Kommunikationsfähigkeit der Mitarbeiter einher. Die Studie zeigt, dass eine Entwicklung in Hinblick auf das zweite Szenario, in dem der Mensch als kompetent Handelnder und (Mit-)Entscheider betrachtet wird, zumindest für den technischen Service als wahrscheinlich erachtet werden kann (Optehostert et al. 2016, S. 5). Unabhängig von dem zu erwartenden Szenario gehen Wissenschaftler und Experten aus der Praxis davon aus, dass Industrie 4.0 und die Smart Service Welt andere, wenn nicht sogar zusätzliche Kompetenzen erfordern. Denn einerseits wird die Steuerung der entstehenden Systeme ausgeprägte planerische und kreative Fähigkeiten erfordern und anderseits macht der Wandel auch eine hohe adaptive und gestalterische Kompetenz notwendig. So wird der industrielle Wandel sich nur umsetzen lassen, wenn die entsprechende Innovationsfähigkeit 148 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek und damit auch die Fähigkeit zu lernen in den Unternehmen gegeben ist. Dies wird in einer Vielzahl von Publikationen bestätigt, die übereinstimmend die Bedeutung des Lernens für die Beherrschung der mit der Industrie 4.0 einhergehenden Herausforderungen betonen (Deuse et al. 2014, S. 45; Kärcher 2014, S. 20). Eine umfassende Studie des Fraunhofer IAO konnte bei ca. 80Prozent der befragten Unternehmen einen zusätzlichen Qualifizierungsbedarf aufgrund der steigenden Flexibilitätsanforderungen feststellen (Spath et al. 2013, S. 86 f.) und 60 Prozent sahen zudem die Notwendigkeit einer systematischen Kompetenzentwicklung für die Gestaltung der Industrie 4.0 (Spath et al. 2013, S. 124 f.). Die Autoren der acatech Kompetenzentwicklungsstudie 2016 sehen zukünftige Qualifizierungsbedarfe auf Unternehmens- und Mitarbeiterseite in drei Bereichen: Fachkenntnisse (Anwendung und Beherrschung digitaler Technologien), prozess- und kundenorientierte Kompetenzen (Verständnis für Zusammenhänge in Wertschöpfungsnetzwerken und Koordination von Kundenbeziehungen) sowie infrastruktur- und organisationsorientierte Kompetenzen (Umgang mit technischen Komponenten im Unternehmen und Soft Skills) (vgl. acatech 2016, S. 12). Somit wird der Erwerb der erforderlichen Fähigkeiten und Kompetenzen zu einer der zentralen Fragestellungen, um den industriellen Wandel erfolgreich zu gestalten. Eine der wesentlichen Chancen wird dabei das Lernen im Prozess der Arbeit (LiPA) sein. Herausforderungen einer lernförderlichen digitalisierten Arbeitswelt LiPA bietet die Möglichkeit, der Komplexität und der Neuartigkeit der im Zuge der Digitalisierung entstehenden Arbeitssysteme zu begegnen. Gleichzeitig kann die Digitalisierung aber auch durch heute verfügbare oder in Entwicklung befindliche technologiegestützte Lernformen sowie die Anbindung von Lernapplikationen an die Steuerungssoftware LiPA ermöglichen oder unterstützen. Um allerdings das Lernen in den Prozess der Arbeit besser integrieren zu können, müssen einige Herausforderungen bewältigt werden. Es gilt, die notwendigen neuen Qualifikationen schnell aufzubauen, neue Arbeitsfelder und -situationen flexibel zu vermitteln sowie die notwendige Individualität und Benutzerfreundlichkeit in der Kompetenzentwicklung sicherzustellen (Reinhart et al. 2013, S. 87). Zugleich müssen neue interaktive und nutzerindividuelle Formen des Lernens entwickelt sowie eine Kombination von unterschiedlichen Formen des individuellen und des organisationalen Lernens berücksichtigt werden, die den kognitiven Fähigkeiten der Menschen gerecht werden und bisher nicht genutzte Potenziale erschließen. Darüber hinaus müssen entsprechende Gestaltungsansätze gewählt werden, die dazu geeignet sind, den entstehenden Herausforderungen der digitalisierten Arbeitswelt im Hin- 4. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 149 blick auf die Qualifizierung durch lernförderliche, sozial durchlässige Arbeitsorganisationskonzepte zu begegnen (Kagermann et al. 2012, S. 36). Dementsprechend kommt der lernförderlichen Gestaltung von Arbeitssystemen eine besondere Rolle zu, denn LiPA wird nur in solchen Arbeitssystemen stattfinden können, bei denen das arbeitsorientierte Lernen planerisch und gestalterisch berücksichtigt wurde (Richter 2005, S. 170; Schaper 2000, S. 31). Hierbei besteht allerdings ein Defizit, denn lernförderliche Bedingungen lassen sich zwar zielgerichtet analysieren und methodengestützt planen, aber die tatsächlichen Auswirkungen der Schaffung von Lernförderlichkeit bzw. des arbeitsorientierten Lernens können erst im Nachhinein gemessen und bewertet werden (Bigalk 2006, S. 38ff.; Mühlbradt 2014, S. 27). In einer historischen Betrachtung der Arbeitsgestaltung in Deutschland wird deutlich, dass lernintensive Organisationen heutzutage maßgeblich durch zwei voneinander zu unterscheidende Konzepte geprägt wurden. So sind zum einen die Konzepte des discretionary Learning zu nennen, die in Deutschland insbesondere aus den Forschungsprogrammen Humanisierung des Arbeitslebens (HdA) in den 70er bis 90er Jahren und dem BMBF-Programm Lernkultur Kompetenzentwicklung ab der Jahrtausendwende hervorgegangen sind (Hartmann 2014, S. 7). Zum anderen ist auf organisationale Lernkonzepte zu verweisen, die in der Praxis insbesondere im Kontext des Lean Managements entstanden sind (McCarthy/Rich 2004; Ohno 2009; Rother/Kinkel 2013; Womack 2011). Eine erste Übertragung dieser Ansätze auf die Anforderungen in der digitalisierten Arbeitswelt sowie erste Erkenntnisse darüber, inwiefern die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien arbeitsbezogene Lernformen unterstützen können, konnte in dem vom BMBF geförderten Verbundprojekt ELIAS (Engineering und Mainstreaming lernförderlicher Arbeitssysteme für die Industrie 4.0) erreicht werden. Zielsetzung des Projektes war es, ein Konzept zur lernförderlichen Gestaltung von Arbeitssystemen zu entwickeln. Einen Überblick über das Konzept gibt Abbildung 1. In diesem Projekt wurde die Lernförderlichkeit als explizites Gestaltungskriterium von Arbeits- und Produktionssystemen in Produktion und Dienstleistung definiert und ein entsprechendes universales Gestaltungskonzept formuliert. Im Rahmen des Gestaltungskonzeptes wurde eine Vorgehensweise zur Beschreibung, Bewertung und Planung von Lernförderlichkeit entlang der verschiedenen Phasen, Teilsysteme und Disziplinen erarbeitet. Darüber hinaus wurden zwei Arbeits- und Produktionssysteme von Unternehmen aus den Sektoren Produktion und Dienstleistung betrachtet. Ferner wurde ein Katalog für technologiegestützte und arbeitsorientierte Lernformen entwickelt, der in Abhängigkeit von den jeweiligen Voraussetzungen, Einsatzszenarien und Qualifizierungsbedarfen geeignete Lernformen beschreibt. Dieser Katalog bildete die 150 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Grundlage des späteren Planungstools und wird im Folgenden zusammenfassend erläutert. Gleichzeitig wurde in ELIAS die konzeptuale Lücke zwischen Kompetenzentwicklung und Produktivitätsmanagement aufgegriffen, da bisher die wenigsten Konzepte auf die Interdependenzen beider Themenfelder eingegangen sind. Somit konnte erstmals ein Ansatz entwickelt werden, der die Lernförderlichkeit als Gestaltungselement bei der Arbeitssystemgestaltung berücksichtigt. In diesem Kontext ist auch zu bedenken, dass die Gestaltung von Arbeitssystemen für die digitalisierte Arbeitswelt der Zusammenarbeit von unterschiedlichen Akteuren innerhalb und außerhalb eines Unternehmens bedarf: Anbieter und Experten von physischen Systemen (Fabrikplanung, Maschinen, Anlagen, Visual-Management), Cybersystemen (Signalgebung, Internetanwendungen, mobile Dienste) und sozialen Systemen (Produktionskonzepte, Arbeitsorganisation, Entgelt, Führung und Kompetenzerwerb) (vgl. Mühlbradt 2014; Mühlbradt et al. 2016; Mühlbradt et al. 2015; Senderek 2016 b; Senderek 2016 c). Der ELIAS-Ansatz und die zugrunde liegenden Prinzipien, Methoden und Werkzeuge im Überblick 1 © FIR ELIAS Ansatz: Lernförderlichkeit von industriellen Arbeitssystemen Prinzipien Industrie 4.0 als cyberphysikalisch-soziale Systeme Lernförderlichkeit für Wettbewerbs- und Beschäftigungsfähigkeit Lernförderlichkeit als Engineering-Aufgabe Lernförderlichkeit als Mainstreaming-Aufgabe Methoden Interdisziplinärer und gestaltungsorientierter Ansatz Lernfabrik mit Arbeitssystemen und Demonstratoren Integration von Arbeitsgestaltung und Kompetenzentwicklung Werkzeuge ELIAS-Planungstool für Arbeitssysteme Baustein-Kataloge für ELIAS Methoden und Technologien Einsatz von Simulations- und Szenario- Techniken Gesellschaft Politik Wirtschaft Technologie Ramp-Up Umsetzung Gestaltung Einführung Planung Entwicklung Organisation ELIAS Prinzipien Werkzeuge Methoden Eigene Darstellung in Anlehnung an Senderek 2013 Abb. 1: Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 151 Lernlösungen für industrielle Arbeitssysteme Bei der Gestaltung betrieblicher Lernlösungen und der Auswahl geeigneter arbeitsorientierter Lernkonzepte sowie entsprechender unterstützender Technologien sind die jeweiligen in einem Unternehmen vorherrschenden Rahmenbedingungen zu untersuchen. Diese umfassen die Arbeitsaufgaben und den damit verbundenen Lerngehalt von Arbeitstätigkeiten, die technologisch-mediale Infrastruktur sowie die Lernkultur und den Lerntyp eines Unternehmens. Erst die dezidierte Analyse dieser Rahmenbedingungen ermöglicht eine sinnvolle Auswahl von arbeitsintegrierten Lernlösungen für Produktionssysteme von Unternehmen. Dabei werden technologiegestützte und arbeitsorientierte Lernformen zusammengeführt und mit einem didaktischen Konzept hinterlegt, sodass eine lernförderliche Arbeitsgestaltung ermöglicht werden kann. Einen Überblick über die vorgestellte Systematik gibt Abbildung 2. Systematik für arbeitsintegrierte Lernlösungen © ELIAS 2 Rahmenkonzept für Lernlösungen technologiegestützte Lernformen arbeitsorientierte Lernformen Smart Learning arbeitsintegriertes Lernen in der Industrie 4.0 Lernkultur und Lerntyp technologisch mediale Infrastruktur didaktisches und methodisches Konzept Arbeitsaufgaben / Lerngehalt Eigene Darstellung in Anlehnung an Senderek et al. 2015 Die tatsächlich zu bewältigenden Arbeitsaufgaben und der damit verbundene Lerngehalt von Arbeitstätigkeiten sind die zentralen Rahmenbedingungen für die Gestaltung von arbeitsorientierten Lernkonzepten und entsprechenden unterstützenden Technologien. In der Regel finden Lernprozesse durch die Auseinandersetzung mit den Arbeitsanforderungen, die Bearbeitung von Arbeits- 5. Abb. 2: 152 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek aufgaben und die Analyse von Ergebnissen statt. Dadurch werden zudem neue Erfahrungen und Einsichten gewonnen. Als Arbeitstätigkeit einer Person wird die Summe der dominierenden, häufigsten Arbeitsaufgaben bezeichnet. Der Lerngehalt dieser Arbeitsaufgaben wird nicht durch deren Umfang bestimmt, sondern durch deren Art und Inhalt (Mühlbradt 2014, S. 8). Grundlage für die Bestimmung des Lerngehaltes ist eine Aufgabenanalyse. Hierbei kann der Klassifizierungsansatz für Arbeitstätigkeiten, der auf eine Arbeit von Perrow (Perrow 1967) zurückgeht und von Liker und Meier (Liker/Meier 2007) weiterentwickelt wurde, verwendet werden. Dieser Ansatz unterscheidet Arbeitstätigkeiten nach ihren Anforderungen entlang der Dimensionen Aufgabenvielfalt und Analysierbarkeit der Aufgabe (Liker/Meier 2007, S. 117). Unter der Aufgabenvielfalt ist dabei die Anzahl verschiedener Aufgaben in der Tätigkeit zu verstehen und die Analysierbarkeit wird als Zerlegbarkeit der Aufgaben in standardisierte Schritte definiert. Durch das Hinzufügen der Abstufungsgrade „niedrig“ und „hoch“ entsteht eine Vierfeldermatrix mit generischen Aufgabenarten. So ist Routinearbeit durch eine geringe Aufgabenvielfalt und eine hohe Analysierbarkeit gekennzeichnet. Dementsprechend ist eine hohe Standardisierung möglich und Mitarbeiter können zu deren Bewältigung mittels strukturierter aufgabenspezifischer Schulungen qualifiziert werden. Technische Facharbeit wird mit einer hohen Aufgabenvielfalt und einer hohen Analysierbarkeit beschrieben. Hier wird von einer moderaten bis hohen Standardisierung ausgegangen. Anfallende Aufgaben können durch aufgabenspezifische Schulungen sowie begleitende Mentoren bewältigt werden. Handwerkliche Arbeit umfasst eine geringe Aufgabenvielfalt mit einer geringen Analysierbarkeit der Aufgaben. Daher ist lediglich eine moderate Standardisierung möglich und Qualifizierung basiert auf profundem Erfahrungswissen sowie einer formalen Lehrausbildung. Abschließend fasst Nicht- Routine-Arbeit diejenigen Tätigkeiten zusammen, die durch eine hohe Aufgabenvielfalt sowie eine geringe Analysierbarkeit der Aufgaben gekennzeichnet sind. So sind diese lediglich geringfügig standardisierbar und notwendige Qualifizierungen erfordern eine professionelle Ausbildung inklusive langjähriger Mentoring-Programme. Durch diese Klassifizierung wird deutlich, dass unterschiedliche Arbeitstätigkeiten deutlich unterschiedliche Lernkonzepte erfordern. Daher müssen Arbeitstätigkeiten zunächst bezüglich ihres Lerngehaltes analysiert und bewertet werden. An dieser Stelle ist anzumerken, dass der Lerngehalt von Arbeitstätigkeiten dadurch erhöht werden kann, dass bspw. verstärkt hierarchisch-sequentiell vollständige Tätigkeiten geschaffen werden oder auch teilautonome (selbstregulierende) Gruppenarbeit stattfindet. Ebenfalls von Bedeutung ist beim Einsatz von technologiegestützten Lernformen in Unternehmen die technisch-mediale Infrastruktur. Entscheidend für eine erfolgreiche Integration von technologiegestützten Lernformen ist die in- Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 153 stallierte Basis der vorhandenen Hard- und Software, da das arbeitsorientierte Lernen in Zukunft immer stärker auf die Verfügbarkeit von Daten aus den bestehenden Systemen, wie MES, ERP etc., angewiesen sein wird. Allerdings bietet die im Zuge der Digitalisierung zu erwartende Umgestaltung der Produktionsanlagen auch die Möglichkeit zur vereinfachten Integration von Lernlösungen. So können kontextsensitive Benutzerschnittstellen sowie integrierte intelligente Assistenzsysteme die Auswahl und Aufbereitung von Lerninhalten unterstützen (Gorecky et al. 2014, S. 531ff.). Somit wird die Einführung von Industrie-4.0-Konzepten in der Produktion auch mit neuen Freiheitsgraden bei der Gestaltung von Lernlösungen einhergehen. Hierbei wird von Bedeutung sein, dass neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Personalentwicklern, Arbeitssystemgestaltern und im Besonderen Softwareingenieuren in Form multidisziplinärer Teams entwickelt werden. Die Lernkultur eines Unternehmens definiert die Bedeutung, die das Lernen im Unternehmen einnimmt (Sonntag/Stegmaier 2005, S. 23). Sie steht dabei in enger Beziehung zu der vorherrschenden Aufgaben- und Unternehmenskultur. Eine ausgeprägte Lernkultur impliziert, dass die Mitarbeiter eines Unternehmens unabhängig von der Vorbildung und dem Lebensalter selbstorganisiert lernen können. Dabei ist das Lernen sowohl auf individueller wie auch organisationaler Ebene ein Leitmotiv. Dem Lernen sowie der Entwicklung der Humanressourcen werden in diesem Zusammenhang im Unternehmen eine höhere Bedeutung als der fehlerfreien Ausübung der Tätigkeit beigemessen. Der Aspekt, aus Fehlern lernen zu können, steht demnach im Vordergrund. In einem solchen lernförderlichen Szenario ist das Lernen fest in den Unternehmenszielen verankert. Dies geht damit einher, dass Lernbereitschaft und -fähigkeit auch als zentrale Bewertungsgrößen bei der Personalbeurteilung miteinbezogen werden. Somit stellt im Rahmen einer ausgeprägten Lernkultur die Lernförderlichkeit ein zentrales Kriterium der Arbeits- und Organisationsgestaltung dar (von Rosenstiel 2001, S. 30). Weiterhin hat die Lernkultur auch einen starken Einfluss auf die Organisationskultur, denn das Lernen impliziert auch die Veränderung von Normen, Werten und Wissensbeständen (Wagner et al. 2001, S. 27). Lorenz und Valeyre (2005) haben eine Typologie von Organisationsformen und der damit einhergehenden Lernintensität anhand einer umfassenden europäischen Studie definiert. Ihnen zufolge geht eine lernförderliche Arbeitsorganisation mit einem höheren Innovationsgrad des jeweiligen Unternehmens einher. Weitere großangelegte Studien konnten dies ebenfalls bestätigen (Arundel et al. 2007; Lundvall 2013). Lorenz und Valeyre (2005) unterscheiden mit traditional, taylorist, discretionary learning sowie lean production vier grundlegende Typen der Arbeitsorganisation bei Unternehmen. Unter traditional werden Unternehmen zusammengefasst, deren Arbeitsorganisation von eher informeller und wenig strukturierter Form ist. Ebenso wie die traditional Unterneh- 154 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek men erwies sich die tayloristische Arbeitsorganisation, die eine geringe Komplexität sowie geringe Eigenständigkeit der Arbeitsaufgaben aufweist, als weniger lernförderlich. Das heißt, dass die Unternehmen beider Gruppen im Vergleich einen geringeren Innovationsgrad erreichten. Erwartungsgemäß zeigte sich für die Gruppe der discretionary learning-Unternehmen ein deutlich höherer Innovationsgrad und damit auch eine stärkere Lernintensität. Somit konnte belegt werden, dass die Arbeitsorganisation nach Gesichtspunkten der autonomen Gruppenarbeit mit einer ausgeprägten Selbstständigkeit und einer hohen Aufgabenkomplexität lernförderlicher ist. Allerdings bleibt an dieser Stelle zu hinterfragen, wie viele Unternehmen ihre Arbeitsorganisation tatsächlich so gestalten. Lay (2006, S. 37) stellte fest, dass bspw. der Einsatz teilautonomer Gruppenarbeit nur eine sehr begrenzte Reichweite erreicht (2006, S. 37). So agiert zumindest in der Produktion der größte Teil der Unternehmen eher nach dem Prinzip der lean production. Für diese Gruppe zeigte sich ebenfalls, dass eine höhere Lernintensität beobachtet werden konnte. So scheint es, dass im Gegensatz zum discretionary learning Typ eher organisational ausgerichtetes Lernen, wie kontinuierliche Verbesserungsprozesse, einen ähnlich hohen Effekt auf den Innovationsgrad und damit die Lernintensität zu haben scheinen (Lorenz/Valeyre 2005). Allerdings ist anzumerken, dass viele der hiesigen Unternehmen eher die lean production-Prinzipien anwenden als die organisationalen Lernkonzepte (Dombrowski/Mielke 2013, S. 572). Zusammenfassend kann konstatiert werden, dass sowohl die Lernkultur als auch der Lerntyp eines Unternehmens den Handlungsspielraum für die Auswahl von technologiegestützten und arbeitsorientierten Lernmethoden einschränken, da nicht jedes Lernszenario für jeden Unternehmenstyp geeignet ist. Bei der Erarbeitung einer individuellen und passgenauen Lernlösung sind ebenfalls die existierenden Lernformen und -methoden zu hinterfragen, die im Unternehmen bereits eingesetzt werden. Es gilt zu überprüfen, ob die im Unternehmen etablierten Lösungen tatsächlich mit der zukünftigen Ausrichtung des Unternehmens zusammenpassen oder ggf. aktualisiert, erweitert oder gar durch gänzlich neue Lernszenarien ersetzt werden sollten. In der heutigen Zeit sind digitale Technologien im gesellschaftlichen und auch beruflichen Umfeld allgegenwärtig. Auch technologiegestützte Lernformen sind mittlerweile nicht mehr aus dem Unternehmensalltag wegzudenken. Waren noch vor wenigen Jahren nur einfache Lernsettings in Form der Abfrage von erlerntem Wissen denkbar, eröffneten sich mit der technologischen Weiterentwicklung von Hard- und Software sowie dem Internet eine Vielzahl neuer Lernformen. Die bekanntesten technologiegestützten Lernformen sind das Computer- Based-Training (CBT) und das Web-Based-Training (WBT), bei denen es sich um meist in sich abgeschlossene und methodisch-didaktisch aufbereitete Ler- Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 155 neinheiten handelt, die entweder offline oder im Internet zur Verfügung gestellt werden. Werden diese in Kombination mit Präsenztreffen eingesetzt, spricht man von Blended Learning. Da sich seit Mitte der 1990er Jahre mobile Technologien und mobile Endgeräte fortlaufend weiterentwickelt haben, sind eine Reihe von mobilen und ubiquitären Lernszenarien entstanden, bei denen die Mobilität des Lernenden mittels entsprechend erforderlicher technologischer Unterstützung im Vordergrund stehen (Krauss-Hoffmann et al. 2007, S. 14). Darüber hinaus sind bereits heutzutage Konzepte wie immersive Lernumgebungen realisierbar. Gelernt wird hierbei in virtuellen Welten, die Umgebungen, Geschehen oder Prozesse der Wirklichkeit digital möglichst realitätsnah unter Einbindung mehrerer Sinneskanäle nachbilden (Burdea/Coiffet 2003, S. 1-3). Je detailgetreuer dies gelingt, umso intensiver und realistischer empfindet der Nutzer das Szenario und die Grenzen zwischen der realen und virtuellen Welt werden weniger deutlich wahrgenommen oder verschwinden sogar (Katicic 2012, S. 1). Bei der Betrachtung technologiegestützter Lernformen hat sich gezeigt, dass zentrale Elemente für ein erfolgreiches Lernen mit solchen Medien die Skalierbarkeit der Lösungen, das unmittelbare Lernfeedback, die Kollaboration mit anderen Lernenden sowie die kontextsensitive Gestaltung in Bezug auf Nutzer und zu erlernende Inhalte sind (Böhler et al. 2013, S. 489ff.). Arbeitsorientierte Lernformen bezeichnen die Lernformen, die eine räumlich-organisatorische Nähe zum Arbeitsplatz und eine inhaltlich-didaktische Nähe zur Arbeitstätigkeit aufweisen. Dabei können individuelle und organisationale Lernformen unterschieden werden. Einen Überblick darüber vermittelt Tabelle 1. Konzepte arbeitsorientierter Lernformen individuelles Lernen Lehr- und Lernkonzepte • Job-Instruction-Method • analytische Arbeitsunterweisung (Skills Analysis Training) • Kombinierte Unterweisung • Leittext-Methode • Arbeits- und Lernaufgaben • Projektarbeit Förderkonzepte • Coaching • Mentoring (Patenschaft) • Hospitation • inner- und zwischenbetriebliche Unterweisung Arbeits- und Lernstationen • Lernstation (Lerncenter, Lerninsel, Methodenraum) • Pilot-Arbeitssystem Qualifizierende Arbeitsgestaltung • Cardboard-Engineering • Workshop „Wunsch-Arbeitsplatz“ Teamorientierte Konzepte • Lernpartnerschaft (Lerntandem) • kollegiale Beratung • Lernstatt • realitätsnahes Planspiel Tab. 1: 156 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek organisationales Lernen • KVP-Teams • TPM-Teams • KATA • aufgabenbezogener Wissensspeicher • Communities of practice • Unternehmenswiki • Action-Learning Eigene Darstellung in Anlehnung an Senderek et al. 2015 Beim individuellen Lernen steht das Lernen einer oder mehrerer Personen einzeln, in Gruppen oder in Teams im Mittelpunkt und umfasst die Gruppen Lehrund Lernkonzepte, Förderkonzepte, Arbeits- und Lernstationen, qualifizierende Arbeitsgestaltung sowie teamorientierte Konzepte. Die Arbeitsunterweisung gehört bspw. zu den traditionellen Lehr- und Lernkonzepten. Hierbei werden Wissen und Fähigkeiten systematisch durch Personen weitergegeben, die die entsprechende Arbeitsaufgabe bereits beherrschen. Das Coaching spielt im Bereich der Förderkonzepte eine zentrale Rolle und zielt auf die kurzfristige fachliche und persönliche Weiterentwicklung des unterwiesenen Mitarbeiters ab. Organisationales Lernen bezeichnet Prozesse, die die Wissensbasis in einer Organisation verändern, zur Verbesserung der organisationalen Problemlösungs- und Handlungskompetenz beitragen sowie auf die Schaffung eines gemeinsamen Bezugsrahmens hinwirken (Probst et al. 2010, S. 23). Organisationen verfügen demnach über eine eigene Wissensbasis, die dem organisationalen Gedächtnis oder dem in einer Organisation gespeicherten Wissen gleichzusetzen ist (Bell et al. 2002, S. 74; Zboralski 2007, S. 121 f.). Insbesondere im Kontext des Lean Managements sind Lernformen entstanden, die unmittelbar auf das organisationale Lernen abzielen. Beispiel hierfür sind Teams, die sich regelmäßig mit der Optimierung betrieblicher Abläufe und Prozesse auseinandersetzen (KVP-Teams). Nicht jede Lernform ist immer und überall einsetzbar. Für die effektive und effiziente Gestaltung eines Lernszenarios ist eine umfassende arbeitsorientierte Methodik und Didaktik erforderlich, die den Kontext, also das Individuum und die Aufgabe, die Lernkultur und den Lerntyp des Unternehmens sowie die jeweils vorhandene technisch-mediale Infrastruktur berücksichtigt. Die stetig voranschreitende Digitalisierung der Arbeitswelt wird zukünftig verstärkt auf die konkrete Gestaltung von Lernen in Organisationen einwirken. Wie bereits erwähnt sind hierbei verschiedene Szenarien denkbar. So wird z. B. die Entscheidung zwischen technikzentrierten und humanzentrierten Ansätzen auch in enger Beziehung zu der in Unternehmen vorherrschenden Lernkulturen und dem Lerntyp stehen. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 157 Erkenntnisse aus der Praxis Neben den im vorangegangen Abschnitt dargestellten allgemeinen Rahmenbedingungen können in Bezug auf den industriellen Wandel durch Digitalisierung weitere Faktoren identifiziert werden, die entscheidend für eine lernförderliche Arbeitssystemgestaltung sind. So ist für produzierende Unternehmen der Automatisierungsgrad von Tätigkeiten eine der zentralen Einflussgrößen. Für Dienstleistungsunternehmen nimmt der Informatisierungsgrad diese Rolle ein. Dies konnte in dem bereits erwähnten Verbundprojekt ELIAS anhand der Anwendungsfälle der vier beteiligten Praxispartner Xervon GmbH, FEV GmbH, Hella KGaA Hueck & Co. und Zwiesel Kristallglas AG belegt werden. Es folgt eine kurze Zusammenfassung der vier Anwendungsfälle aus diesem Verbundprojekt (Senderek 2016 a, 2016 b). Hierbei werden exemplarisch die bei den Partnern zu beobachtenden Veränderungen in Bezug auf die Kompetenzanforderungen an die Mitarbeiter der im Projekt betrachteten Abteilungen sowie einige der Lösungsansätze der verschiedenen Partner beschrieben. Die Xervon Instandhaltung GmbH ist einer der führenden deutschen Anbieter von technischen Dienstleistungen im Bereich der Instandhaltung von Industrieanlagen. Das Unternehmen ist durch eine dezentrale Organisation mit flacher Hierarchie gekennzeichnet. Die Führungsebenen, ausgehend von der Geschäftsleitung, sind innerhalb des Unternehmens nicht einheitlich. Ein Regionalleiter kann verschiedene Bereiche des Leistungsspektrums in einer Region betreuen und ihm unterstehen, je nach Größe der Region, eine unterschiedliche Anzahl an Standortleitern. Dabei ist er in die Abwicklung einzelner Projekte nur bedingt involviert. Die Standortleiter tragen häufig die Projektverantwortung, von der Akquise bis zur Rechnungsstellung, wobei sich aufgrund der unterschiedlichen Größe der Standorte die Tätigkeitsprofile zum Teil erheblich unterscheiden. In Abhängigkeit von der Standortgröße übernehmen auch Bauleiter/Vorarbeiter die Projektverantwortung. Aufgrund der Verschiedenartigkeit und Komplexität der Aufträge können verantwortliche Standortleiter durch marginale Fehler in der Auftragsbearbeitung das Ergebnis des gesamten Unternehmens deutlich negativ beeinflussen. Daher ist von entscheidender Bedeutung, dass Mitarbeiter in diesen Positionen über unternehmerische sowie betriebswirtschaftliche Kompetenz verfügen. Abbildung 4 zeigt die Veränderungen in den Aufgaben und Kompetenzanforderungen, welche sich bei der Xervon GmbH für die Standort- und Projektleiter sowie operativen Führungskräfte (Teamleiter und Schichtleiter) ergeben haben. Die Aufträge der Xervon GmbH verlaufen immer häufiger gewerkeübergreifend, das Aufgabenfeld wächst und die Aufgaben werden immer komplexer. Dementsprechend erfahren beide Funktionsträger eine Erweiterung ihrer Befugnisse und Kompetenzen, Fähigkeiten zur Optimierung und Problemlö- 6. 158 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek sung gewinnen an Bedeutung. Zu erwähnen ist außerdem, dass sowohl Standort- und Projektleiter als auch operative Führungskräfte weniger monotone Tätigkeiten (bspw. händischen Datenabgleich) ausführen müssen. Deutlich sind auch die steigenden Anforderungen in den Bereichen Kooperation und Kommunikation, was sich mit der hohen Kundenintegration im Bereich industrieller Dienstleistungen und der intensiven Zusammenarbeit verschiedenster Gewerke erklären lässt. Umfangreiche IT-Kompetenzen werden heute schon von den Standort- und Projektleitern zur Bewältigung ihrer Aufgaben vorausgesetzt, während dies auch bei den operativen Führungskräften weiterhin zunimmt. Im Rahmen des ELIAS-Projektes befasste sich die Xervon GmbH mit der Implementierung und Bewertung arbeitsbezogener Kompetenzentwicklung für Standort- und Projektleiter und operative Führungskräfte in Form der sogenannten Gürtelschulung, einem Weiterbildungsangebot der internen Personalentwicklung. Das Ziel der Gürtelschulung, besonders auch vor dem Hintergrund der demografischen Entwicklung bei der Xervon GmbH, ist die Sicherung und der Ausbau von praxis- und ergebnisrelevanten operativen Managementkompetenzen im Tagesgeschäft in allen Xervon-Gewerken. Ein hoher Grad der Arbeitsbezogenheit wurde durch ein dezidiertes Migrationskonzept er- Veränderungen der Aufgaben und Kompetenzanforderungen bei der Xervon Instandhaltung GmbH -2 -1 0 1 2 Bedarf ProblemlösungMonotone AufgabenKomplexe AufgabenPlanenKontrolleLernen, informellLernen, formellSelbstbestimmungOptimierungKooperationKommunikationInterdisziplinarität IT-Kenntnisse BedienerSchichtleiterProzessleiter Eigene Darstellung Abb. 4: Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 159 reicht, indem klassische bestehende Schulungselemente auf die konkreten betrieblichen Bedürfnisse angepasst wurden, und mit Maßnahmen wie konkreten Umsetzungszielen flankiert, die die Schulungsteilnehmer selbst wählen und halbjährlich und jährlich noch einmal vonseiten der Personalentwicklung abgefragt werden. Des Weiteren wurde für die Bewertung der Kompetenzentwicklungsmaßnahmen ein Konzept aufbauend auf der Systematik von Kirkpatrick und Kirkpatrick (2006) entwickelt und umgesetzt. Die FEV GmbH ist mit rund 4.000 Beschäftigten weltweit einer der größten Dienstleister in der Entwicklung und Konstruktion von Antrieben für den Automotive-Sektor. Im Rahmen des Verbundprojektes ELIAS beteiligte sich die Abteilung Softwareentwicklung, die für Applikation elektronischer Steuergeräte an automobilen Antriebssträngen entsprechende Lösungen entwickelt. Der Ausgangpunkt war, dass elektronische Steuergeräte in der Automobilindustrie immer komplexer werden und deren Applikation deswegen zusätzlicher technischer Unterstützung bedarf. Die zentrale Fragestellung innerhalb des betrachteten Anwendungsfalls war, wie eben solche softwarebasierten Applikationswerkzeuge zur Erfassung, Kalibrierung und Diagnose von Messdaten zu gestalten sind, damit sie nicht nur selbsterklärend, sondern auch lernförderlich für den Nutzer sind. Durch die fortlaufende Weiterentwicklung elektronischer Steuergeräte und die wachsende Komplexität von Steuergerätefunktionen, besteht bei den beschäftigten Applikateuren kontinuierlicher Weiterbildungsbedarf. Darüber hinaus baut die FEV GmbH ihren Personalbestand in den vergangenen Jahren stetig aus, um sowohl den komplexeren gesetzlichen Anforderungen als auch immer individuelleren Kundenbedürfnissen gerecht werden zu können. Vor diesem Hintergrund gewinnen Aspekte des effektiven und effizienten Transfers von Wissen zusätzlich an Bedeutung. Abbildung 5 zeigt die Veränderungen in den Aufgaben und Kompetenzanforderungen, welche sich bei der FEV GmbH für die Applikateure und Gesamtprojektleiter ergeben haben. Durch die Erweiterung des Leistungsangebots aus den eingangs beschriebenen Gründen kommen auf die Mitarbeiter bei der Applikations ständig neue und komplexere Aufgaben zu. Hierzu zählt bspw. die Koordination internationaler Projekte. Dies führt auch zu höheren Kompetenzanforderungen in den Bereichen Kommunikation und Kooperation bei den Teil- und Gesamtprojektleitern. Gleichzeitig gewinnen formelles und informelles Lernen sowie der Erwerb interkultureller Kompetenzen zunehmend an Bedeutung. Eine Erweiterung der Führungsaufgaben ist für keine der betrachteten Positionen vorgesehen. Innerhalb des ELIAS-Projektes entwickelte die FEV ein lernförderlich gestaltetes kognitives Assistenzsystem zur Applikation von Fahrzeugantrieben. Durch die entwickelte Softwarelösung können neue Mitarbeiter schneller zur 160 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Datenanalyse und Kalibrierung befähigt werden. Langjährigen Mitarbeitern erleichtert das Tool den Umgang mit der vorhandenen Software. Das auf Erfahrungswissen aufbauende Softwaretool bildet Prozesseschritte visuell ab und erlaubt eine Workflow-basierte Führung durch Aufgaben. Indem Routineprozesse standardisiert und automatisiert wurden, können diese Tätigkeiten zukünftig auch von weniger erfahrenen Mitarbeitern bewältigt und vor allem erlernt werden. Die Hella KGaA Hueck & Co. ist ein international tätiger Konzern, der sich auf innovative Lichtsysteme und Fahrzeugelektronik spezialisierter hat. Innerhalb des Konzerns zeichnen sich zwei Entwicklungsverläufe ab. Zum einen verzeichnet das Unternehmen vor dem Hintergrund wachsender Anlagenkomplexität und der Automatisierung von Fertigungs- und Montageabläufen und Produktionssteuerungen einen gesteigerten Bedarf an qualifizierten technischen Fachkräften. Zum anderen spiegelt sich der demografische Wandel in der Unternehmensstruktur in einem Anstieg des Durchschnittsalters der Beschäftigten in den deutschen Produktionsstandorten wieder. Im Rahmen des Projektes ELIAS wurden Arbeitssysteme der Fahrpedalgeberproduktion und SMD-Fertigung des Konzerns betrachtet. Diese zeichnen sich bereits heute durch einen hohen Automatisierungsgrad sowie eine hohe Produktionskomplexität aus. Um die verwendeten Betriebsmittel und Produkti- Veränderungen der Aufgaben und Kompetenzanforderungen bei der FEV GmbH -2 -1 0 1 2 Bedarf ProblemlösungMonotone AufgabenKomplexe AufgabenPlanenKontrolleLernen, informellLernen, formellSelbstbestimmungOptimierungKooperationKommunikationInterdisziplinaritätIT-Kenntnisse Technische FachkraftFachkraft Technik "high Level"starker Anstieg (+2)Anstieg (+1) gleichbleibend (0)Rückgang (-1) starker Rückgang (-2) Eigene Darstellung Abb. 5: Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 161 onsprozesse besser zu beherrschen und den technischen Service zu entlasten, wurden innerhalb des Projektes die technischen Fachkräfte in den Kompetenzen Flexibilität, Systemverständnis und Entscheidungsfähigkeit gefördert. Abbildung 6 zeigt die Veränderungen in den Aufgaben und Kompetenzanforderungen, welche sich bei der Hella für die Fachkräfte Technik und die neu geschaffene Position Fachkraft Technik „high-level“ ergeben haben. Veränderungen der Aufgaben und Kompetenzanforderungen bei der Hella KGaA Hueck & Co. -2 -1 0 1 2 Bedarf ProblemlösungMonotone AufgabenKomplexe AufgabenPlanenKontrolleLernen, informellLernen, formellSelbstbestimmungOptimierungKooperationKommunikationInterdisziplinaritätIT-Kenntnisse ApplikateurGesamtprojektleiterstarker Anstieg (+2)Anstieg (+1) gleichbleibend (0)Rückgang (-1) starker Rückgang (-2) Eigene Darstellung Zunächst erfolgte eine Gesamtbewertung auf der Grundlage von tatsächlichen Personalbedarfen und Prozessabläufen sowie Informationsbedarfen und -flüssen. Durch die erhobenen Daten konnte eine Technologiematrix erstellt werden, die die bestehenden Bedarfe und vorhandenen Kompetenzen veranschaulicht. Sie bildet dabei ab, welche Kompetenzen an welchen Produktionslinien erforderlich sind. Auf diese Weise konnten bisher nicht berücksichtigte Qualifizierungsbedarfe aufgedeckt und durch systematische Maßnahmen gefördert werden. Dies sind bspw. Unterweisungen, sukzessive Einarbeitungen von Mitarbeitern und Erweiterungen des Aufgabenspektrums von technischen Mitarbeitern. Das entwickelte Qualifizierungskonzept ermöglicht es, Technikfachkräfte zu sogenannten „High-Level-Fachkräften Technik“ auszubilden. Diese zeichnen sich durch die Bedienung eines erweiterten Aufgabenspektrums aus. Ein positiver Effekt des Qualifizierungskonzeptes ist, dass die High-Level-Fach- Abb. 6: 162 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek kräfte sowie die Fachkräfte Technik flexibler an verschiedenen Produktionslinien eingesetzt und Entstörungsaufgaben selbstständig übernehmen können. Auf diese Weise konnten bei der Hella KGaA personalbedingte Stillstandzeiten reduziert werden. Die Zwiesel Kristallglas AG ist ein mittelständisches Unternehmen im Bereich der Wirtschaftsglasindustrie. Sie gilt als weltweit führender Anbieter von hochwertigen Kelch- und Trinkgläsern. Die Industrie, die aus handwerklichen Strukturen entstand, ist heute vollautomatisiert. Die Produktionsprozesse basieren auf Erfahrungswissen mit geringen Toleranzgrenzen, unternehmenseigenen Weiterentwicklungen und unterliegen schwer kontrollierbaren Einflussgrößen und Abhängigkeiten. Die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeiter in Produktion und Instandhaltung liegt bei mehreren Jahren, unter anderem, weil die Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten sich mit dem Rückgang der Tischglasproduktion in Deutschland reduziert haben. Aufgrund des demografischen Alterungseffekts in der Belegschaft, aber auch der Region, droht die Gefahr des Wissensverlustes. Aus Perspektive der Zwiesel Kristallglas wurde im ELIAS-Verbundprojekt die Zielsetzung formuliert, die Produktionsprozesse in der Glasherstellung durch die Integration und Aggregation von Daten und Informationen in der Produktion sowohl transparenter als auch auf dem Shop-floor verfügbar zu machen. Es sollte auf der Produktionsebene eine höhere Effizienz und eine Reduzierung der Ausschussquote erreicht und zusätzlich die Anlaufkurve verkürzt werden. Durch die Zusammenführung und Auswertung der unterschiedlichen Datenquellen sollten dann im folgenden Schritt die Mitarbeiter die bisher maßgeblich erfahrungsbasierten Prozessoptimierungen leichter erreichen. Da für die Glasproduktion kaum entsprechende Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten existieren, bestand ein weiteres Ziel darin, ein Konzept für die Kompetenzentwicklung zu erarbeiten, dass den interpersonalen Wissensaustausch unterstützt und die notwendigen Qualifikationen und Fähigkeiten zur kontinuierlichen Prozessverbesserung schafft. Abbildung 7 zeigt die Veränderungen in den Aufgaben und Kompetenzanforderungen, welche sich bei der Zwiesel Kristallglas für die Bediener, Schichtleiter und Prozessleiter ergeben haben. Hierbei kann beobachtet werden, dass sich die Anforderungen an die unterschiedlichen Funktionsträger sich deutlich verändern werden. Die Fähigkeit, unabsehbare Probleme lösen zu können, und interdisziplinäres Wissen, das über die Kenntnisse im eigenen Tätigkeitsbereich hinausgeht, wird bei allen aufgelisteten Funktionsträgern an Relevanz gewinnen. Ähnlich wie bei den vorgenannten Anwendungsfällen kann auch bei der Zwiesel Kristallglas ein deutlicher Anstieg in Bezug auf die Aufgabenkomplexität und Kompetenzen im Bereich Kommunikation und Kooperation beobachtet werden. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 163 Im Rahmen des ELIAS-Projektes wurde daraufhin ein Fehler-Ursachen- Maßnahmenkatalog entwickelt. Neben einer Visualisierung des Fehlers, erfolgt eine Definition und Visualisierung der Fehlerbehebung sowie möglicher Folgefehler. Die Glasprüfung erfolgte normalerweise am Ende des Herstellungsprozesses, was eine konkrete Fehlerrückverfolgung bisher erschwerte. Hierfür wurde ein Konzept einer programmiertechnischen Glasverfolgung erarbeitet und schrittweise umgesetzt. In Kombination mit dem Erfassen und Visualisieren relevanter Prozesswerte an den Anlagen, werden potenzielle Fehlerquellen durch den Maschinenführer schneller erkannt und behoben. Zudem hat die Zwiesel Kristallglas ein Firmenwiki implementiert. Ziel ist es, Lernhilfen für Maschinenführer auf dem Shop-floor anzubieten und das Prozesswissen zu sichern. Um das Wiki mit fachspezifischem Wissen zu füllen, sollen ausgewählte Schichtschlosser gezielt ihr Wissen an die Auszubildenden der Fachrichtung Verfahrensmechanik auf dem Shop-floor weitergeben. Das transferierte Wissen wird mittels einem digitalem Lerntagebuch festgehalten werden, welches von den Auszubildenden erarbeitet wird. Zur Förderung des systematischen und professionellen Lernens am Arbeitsplatz ist allerdings auch eine entsprechende Sensibilisierung der Führungskräfte notwendig. Dementsprechend wurden Führungskräfte für ihre Rolle als Lerncoach geschult. Das Ziel ist die Mitarbeiter systematisch beim Lernen in der Arbeit zu unterstützen und Innovationsbereit- Veränderungen der Aufgaben und Kompetenzanforderungen bei der Zwiesel Kristallglas AG. -2 -1 0 1 2 Bedarf ProblemlösungMonotone AufgabenKomplexe AufgabenPlanenKontrolleLernen, informellLernen, formellSelbstbestimmungOptimierungKooperationKommunikationInterdisziplinaritätIT-Kenntnisse Standort-/Projektleiteroperative Führungskräftestarker Anstieg (+2)Anstieg (+1) gleichbleibend (0)Rückgang (-1) starker Rückgang (-2) Eigene Darstellung Abb. 7: 164 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek schaft zu fördern. Insbesondere geht es um die Vermittlung von Methoden zum Wissenstransfer sowie zur Verbesserung der Kommunikation auf dem Shopfloor. Die vier Anwendungsfälle zeigen mögliche Reaktionen auf eine durch Digitalisierung erhöhte Komplexität auf. In allen vier Fällen wird deutlich, dass die Kompetenzanforderungen für alle Mitarbeiter ansteigen und insbesondere Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit sehr stark an Bedeutung gewinnen. Die Bedeutung kontinuierlichen Lernens, ob formell oder informell, steigt ebenfalls deutlich bei allen Unternehmen. Die gefundenen Lösungen, um die Kompetenzentwicklungsbedarfe zu erfüllen sind sehr unterschiedlich und reflektieren die unterschiedlichen Rahmenbedingungen des jeweiligen Unternehmens. Übergreifend kann festgestellt werden, dass digitale Werkzeuge zum Einsatz kommen, die der Assistenz bei der Aufgabendurchführung dienen und sowohl das individuelle, als auch das organisationale Lernen adressieren. Gleichzeitig verändert sich die Arbeitsorganisation, da Tätigkeitsinhalte verlagert werden und neue Stellenprofile entstehen. Mit den Personalentwicklungsmaßnahmen gehen auch neue Qualifizierungsprozesse und Personaleinsatzkonzepte einher. Zentral bei allen Lösungen der Anwendungsfälle ist eine ganzheitliche und integrierte Betrachtung von Mensch, Technik und Organisation (MTO). Die Entwicklung digitaler Werkzeuge im Unternehmen findet mit Beteiligung verschiedener Akteure aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen und in Form einer agilen und iterativen Entwicklung statt. Anscheinend sind die digitalen Unterstützungswerkzeuge häufig eher auf den jeweiligen Bedarf abgestimmte Eigenentwicklungen und lassen sich nicht als fertige Lösungen einkaufen. So werden diese häufig intern, mit Bezug zu Tätigkeitsinhalten und betrieblichem Wissen von interdisziplinären Teams mit Kompetenzen in Konzeption, Arbeitsanalyse und Beteiligungsmanagement entwickelt. Bisweilen müssen diese Kompetenzen auch im Entwicklungsprozess aufgrund fehlender Vorerfahrungen erst aufgebaut werden. Dieser Kompetenzaufbau sowie das organisationale Lernen finden meist in arbeitsnaher und arbeitsintegrierter Form statt. Das kann auf der einen Seite das individuelle Lernen in Form von bspw. Coaching und Job-Rotation sein oder auf der anderen Seite das organisationale Lernen durch die Integration entsprechender Funktionalitäten in die digitalen Werkzeuge und in die Arbeitsprozesse. Bei den betrachteten produzierenden Unternehmen finden sich in den Arbeitssystemen immer weniger direkte menschliche Produktionstätigkeiten, dafür aber wesentlich komplexere indirekte Tätigkeiten wie Produktionssteuerung, Controlling und Instandhaltung. Da diese Tätigkeiten allerdings mit einem steigenden Automatisierungsgrad auch an Komplexität gewinnen, steigt der Bedarf, dazuzulernen ebenfalls an. Zurzeit zeichnet sich die fehlende Inte- Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 165 gration von Daten als ein zentrales Hemmnis für das Lernen im Prozess der Arbeit (LiPA) ab. Die Problematik der nicht oder unzureichend verfügbaren Echtzeitdaten ist in der Prozessindustrie sogar von noch höherer Bedeutung. Hier fehlen zudem häufig noch die mathematischen Modelle, mit denen eine Auswertung der vorhandenen Daten möglich wird. Eine Zusammenführung der unterschiedlichen Steuerungsdaten und deren Auswertung sowie die Verfügbarmachung über entsprechende mobile Endgeräte ist eine der Voraussetzungen für das Lernen auf dem Shop-floor. Erst darauf aufbauend können Systeme wie kognitive Produktionsassistenz oder auch bereits bestehende Lösungen wie interne Wissenscommunities oder Fehlerdatenbanken effektiv genutzt werden, um die Informationsversorgung und das Lernen der Mitarbeiter zu verbessern. Dabei wird allerdings auch die Gestaltung solcher Unterstützungssysteme entscheidend sein, denn ähnlich wie unterschiedliche Perspektiven für die Gestaltung der Industrie 4.0 existieren, können Assistenzsysteme entscheidungsunterstützend oder eher anleitend gestaltet werden. Die Form der Gestaltung von Assistenzsystemen wird somit auch zu einem prägenden Faktor der Arbeitssystem- und Arbeitsgestaltung. Mit steigendem Automatisierungsgrad scheint auch der Bedarf an einer Mitarbeiterflexibilisierung zuzunehmen. So wird bei einem der beteiligten Projektpartner bspw. die Zuordnung von technischen Fachkräften zu bestimmten Produktionslinien aufgehoben und ein Mitarbeiterpool gebildet, der für die Instandhaltungs- und Wartungsaufgaben innerhalb eines Werkes verantwortlich ist. Dabei wird die Zielsetzung verfolgt, das Expertenwissen der einzelnen Techniker für bestimmte Linien durch klassische Mentoringkonzepte zu übertragen. Auch Ansätze, die auf das organisationale Lernen abzielen, sind hierbei geeignet wie das sogenannte Kata-Coaching, ein Konzept der kontinuierlichen Verbesserung, und des Coaching, das aus dem Toyota-Produktionssystem hervorgegangen ist (Rother/Kinkel 2013). Es hat den Anschein, dass ein Zusammenführen der bisher meist getrennt betrachteten individuellen und organisationalen Lernformen sinnvoll ist, um passgenaue unternehmensindividuelle Lernszenarien konfigurieren zu können. Welche dieser beiden Gruppen im konkreten Anwendungsfall eher geeignet sind, steht einerseits in engem Bezug zum Lerntyp und der Lernkultur des jeweiligen Unternehmens, aber andererseits auch zur vorhandenen technisch-medialen Infrastruktur sowie zu den zu verrichtenden Arbeitsaufgaben. Einen wesentlichen Vorteil haben produzierende Unternehmen im Gegensatz zu dienstleistenden Unternehmen in Bezug auf die Möglichkeiten, den Beitrag der lernförderlichen Arbeitssystemgestaltung zu quantifizieren. Denn häufig existieren bereits umfassende Kennzahlensysteme, wobei die Overall Equipment Effectiveness (OEE) häufig die zentrale Kennzahl darstellt. So kann die Implementierung von Lernformen neben ihren Auswirkungen auf sogenannte 166 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Soft-Factors wie Zufriedenheit oder Well-Being der Mitarbeiter unmittelbar in ihrem Einfluss auf die Produktivität gemessen werden. Grundsätzlich kann für Dienstleister festgestellt werden, dass die Freiheitsgrade bei der Gestaltung von Arbeitssystemen stärker eingeschränkt sind als für produzierende Unternehmen. Denn häufig sind sie und insbesondere technische Dienstleister darauf angewiesen, im Arbeitssystem des jeweiligen Kunden zu agieren. Des Weiteren hat sich für dienstleistende Unternehmen der Informatisierungsgrad als eine der zentralen Einflussgrößen im Projekt ELIAS erwiesen, was ebenfalls anhand der beteiligten Praxispartner belegt werden konnte und im Folgenden dargestellt wird. Während für klassische technische Dienstleistungen Fragen der mobilen und ubiquitären Verfügbarkeit von Expertenwissen im Vordergrund stehen, sind für eher software-basierte Dienstleistungen Fragestellungen, wie die kontextsensitive (personen- und aufgabenbezogene) Assistenz gestaltet werden kann, zu beantworten. Für technische Dienstleister wird dabei zu eruieren sein, wie eine Verlagerung von eher seminaristischen Weiterbildungsformen hin zu arbeitsorientiertem Lernen durch technologische Unterstützung erreicht werden kann. So könnte bspw. der Aufbau von wissensbasierten Communities, innerhalb derer Erfahrungen virtuell sowie in regelmäßigen Präsenztreffen ausgetauscht werden können, dabei helfen, die häufig sehr heterogen gewachsenen Strukturen in diesen Unternehmen zu durchbrechen und zu harmonisieren. Im Bereich der Softwareentwicklung wird die kontextsensitive Assistenz stärker in den Vordergrund rücken. Hierbei sind natürlich auch rechtliche Einschränkungen zu berücksichtigen, denn eine kontextsensitive Gestaltung setzt voraus, dass der individuelle Kontext des einzelnen Mitarbeiters, wenn auch abstrahiert, im System vorliegt. Hierbei gilt es zu klären, inwieweit personenbezogene Kompetenzprofile genutzt werden können (siehe hierzu den Beitrag von Hornung/Hofmann in diesem Band). Ein weiterer Schwerpunkt des Softwareengineerings liegt in der visualisierten Darstellung der Arbeitsprozesse. So müssen Prozesse, die nicht mehr sichtbar für Bediener und Nutzer ablaufen, ähnlich wie bei grafischen Oberflächen heutiger Computerbetriebssysteme, visualisiert werden. Fazit Es ist sicher, dass der industrielle Wandel im Zuge die Digitalisierung das Lernen und Arbeiten in den kommenden Jahren deutlich verändern wird. Hierbei werden eine Reihe von Gestaltungsfragen zu klären sein. Unstrittig ist dabei, dass das Lernen der Beschäftigten eine zentrale Rolle spielen wird. Einerseits, um die Folgen der sich reduzierenden Beschäftigungsmöglichkeiten für gerin- 7. Arbeiten und Lernen in der digitalisierten Welt 167 ger Qualifizierte abzumildern, und andererseits, um die Beschäftigten zu befähigen und den Wandel bewältigen zu können. Angesichts der für eine immer kürzere Dauer ausreichenden Ausbildungen werden Weiterbildung und das lebenslange Lernen immer wichtiger. Hierbei wird insbesondere das arbeitsbezogene Lernen ein probates Mittel sein. Dementsprechend gilt es, auf die jeweiligen Unternehmensbedürfnisse abgestimmte arbeitsnahe Lernlösungen zu entwickeln. Somit müssen bestehende und neue technologiegestützte Lernlösungen analysiert werden und in Bezug auf Ihre Passung zu unterschiedlichen Unternehmenssettings bewertet werden. In den vorangegangenen Betrachtungen wurde ebenfalls deutlich, dass nicht zwingend neue Lernformen benötigt werden, sondern auch klassische arbeitsorientierte Lernformen für die Bewältigung des industriellen Wandels eingesetzt werden können. In diesem Zusammenhang wird es auch eine Frage sein inwiefern sich die Lerntypen und Lernkulturen verändern lassen und wie die eingangs beschriebene relativ geringe Durchdringung von arbeitsbezogenen Lernkonzepten verbessert werden kann. Um eine lernförderliche Arbeitssystemgestaltung zu erreichen, bedarf es somit des Willens, des Einsatzes und der Kooperation der Verantwortlichen und Entscheider bei der Arbeitssystemgestaltung. Darüber hinaus werden die weitere Entwicklung und Gestaltung der Digitalisierung und damit die Unternehmensstrategien in Bezug auf Automatisierung und Informatisierung einen wesentlichen Einfluss auf die Optionen der lernförderlichen Arbeitssystemgestaltung haben. Zentrale Fragestellungen, die es darüber hinaus für eine breitenwirksamere Implementierung arbeitsnahen Lernens zu klären gilt, sind rechtlicher und auch tarifpolitischer Art. So wird in absehbarer Zeit festzulegen sein, wie bspw. Kompetenzprofile datenschutzrechtlich konform gespeichert werden können oder wie das durch arbeitsnahe Qualifizierung erworbene Wissen in Zukunft entgolten werden kann. Literatur acatech (Hg.) 2016: Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 – Erste Ergebnisse und Schlussfolgerungen. München Arundel, A./Lorenz, E./Lundvall, B.-Å./Valeyre, A. 2007: How Europe's economies learn: a comparison of work organization and innovation mode for the EU-15. In: Industrial and Corporate Change, Vol. 16 (2007), Issue 6, S. 1175–1210 Bainbridge, L. 1983: Ironies of automation. In: Automatica, Vol. 19 (1983), No. 6, S. 775-779 Bauer, W./Schlund, S./Marrenbach, D./Ganschar, O. 2014: Industrie 4.0 – Volkswirtschaftsliches Potenzial für Deutschland. 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Berlin, S. 27–38 Wagner, D./ Seisreiner, A./Surrey, H. 2001: Typologie von Lernkulturen in Unternehmen. QUEMreport, H. 73. Berlin Womack, J. P. 2011: Gemba Walks. Cambridge Zboralski, K. 2007: Wissensmanagement durch Communities of Practice: Eine empirische Untersuchung von Wissensnetzwerken. Wiesbaden 172 Volker Stich, Gerhard Gudergan, Roman Senderek Teil II: Herausforderungen und Alternativen der Arbeitsgestaltung Daniela Ahrens, Georg Spöttl Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften Einleitung Nachdem der amerikanische Soziologe Daniel Bell vor rund 40 Jahren die nachindustrielle Gesellschaft verkündete, erleben wir gegenwärtig eine erneute Hinwendung zur industriellen Arbeit unter dem Stichwort Industrie 4.0, das zu einem neuen Leitbegriff im Kontext „Zukunft der Arbeitswelt“ avanciert. Der im 20. Jahrhundert proklamierte Strukturwandel zur Dienstleistungsgesellschaft wird von der Industrie wieder eingeholt. Der seit den 1990er Jahren relativ stabil bleibende Anteil von rund 25 Prozent der Industrie an der Bruttowertschöpfung in Deutschland (vgl. Bauernhansl 2014, S. 7) ist für Michael Schumann Grund genug, weiterhin von einer Industriegesellschaft zu sprechen (vgl. Schumann 2013, S. 9). Die industrielle Produktion sowie die „industriebasierte Dienstleistung“ (ebd., S. 8) sind nicht nur aus wirtschaftspolitischer Sicht von Bedeutung, sondern stehen auch sinnbildlich für neue Formen der Arbeitsorganisation im Zuge fortschreitender Automatisierung und Digitalisierung. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gründete 2011 den Arbeitskreis Industrie 4.0. Zentrale Akteure waren zu Beginn die Verbände BIT- KOM, VDMA und der Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie (ZVEI) (plattform-i40.de). Mit Beginn des Jahres 2015 erfolgte eine Umgestaltung der Plattform zugunsten einer stärkeren Einbeziehung der Gewerkschaften (IG Metall) und der Wissenschaft (Fraunhofer Gesellschaft). Die Erweiterung der Plattform signalisiert, dass das Thema Industrie 4.0 als gesellschaftliches Phänomen zu begreifen ist und keine reine Verbändeplattform darstellt. Auch das Weißbuch des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales (BMAS 2017) weist darauf hin, dass durch die fortschreitende Digitalisierung nicht nur die industriellen Wertschöpfungsprozesse betroffen sind, sondern strukturelle Umbrüche auch im Bildungs- und Sozialsystem zu erwarten sind. Zur Ausgestaltung des Wandels hat das Bundesforschungsministerium Anfang 2016 die Förderprogrammlinie „Zukunft der Arbeit“ initiiert. Bislang hat die Bundesregierung für Forschungsarbeiten für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 rund 470 Millionen Euro bewilligt und eingeplant (bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html) mit den vier Forschungsschwerpunkten: Mittelstand, Standards und IT-Architekturen, IT-Sicherheit und Qualifikation. 1. Im Vergleich zu den vorangegangenen industriellen Revolutionen wird mit Industrie 4.0 insbesondere von Wirtschafts- und Technikverbänden die vierte industrielle Revolution bereits vorab postuliert, obgleich die technologische Entwicklung und Durchdringung in die Arbeitswelt sich insbesondere in mittelständischen Unternehmen noch in den Anfängen befindet. Die Diskussion um Industrie 4.0 pendelt zwischen der Frage „Alter Wein in neuen Schläuchen?“ (Jasperneite 2012), der Vermutung eines IT-Hypes (vgl. VDMA 2013) und der Ankündigung einer vierten industriellen Revolution. Kennzeichnend für Industrie 4.0 ist „die technische Integration von cyber-physischen Systemen (CPS) in die Produktion und die Logistik sowie die Anwendung des Internets der Dinge und Dienste in industriellen Prozessen – einschließlich der sich daraus ergebenden Konsequenzen für die Wertschöpfung, die Geschäftsmodelle sowie die nachgelagerten Dienstleistungen und die Arbeitsorganisation.“ (Promotorengruppe 2013, S. 18) Diese technologische Entwicklung ist weniger als revolutionäres, sondern als längerfristiges, industriepolitisches Projekt zu verstehen, welches das Ziel verfolgt, Produktionsprozesse flexibel zu gestalten und auf individuelle Kundenwünsche und kleinste Losgrößen ohne zeitaufwändige Umrüstzeiten unmittelbar reagieren zu können. Anspruch der CPS-Vernetzung ist es, auf Veränderungen in der Wertschöpfungskette oder dem Marktumfeld in Echtzeit zu reagieren. Der Arbeitskreis Industrie 4.0 benennt folgende vier zentrale Charakteristika: horizontale Integration über Wertschöpfungsnetzwerke, digitale Durchgängigkeit des Engineerings über die gesamte Wertschöpfungskette, vertikale Integration sowie vernetzte Produktionssysteme (ebd., S. 57). Zudem wird das Ziel einer zentralen Steuerung, so wie noch bei der Implementierung der rechnerintegrierten Produktion (CIM) in den 1980er und 1990er Jahren verfolgt, zugunsten dezentraler Steuerungskonzepte aufgegeben. Dieser Perspektivwechsel bleibt nicht ohne Wirkungen auf die Fachkräfte. Die Rolle der menschlichen Arbeitskraft wird sich mittels Industrie 4.0 verändern. In welche Richtung das gehen wird, ist noch ungewiss. Auffällig ist, dass, im Vergleich zur Debatte um Computer Integrated Manufacturing (CIM), in der Diskussion um Industrie 4.0 Fragen der Aus- und Weiterbildung, der Arbeitsgestaltung sowie die Frage des Zusammenspiels zwischen technischer und sozialer Intelligenz explizit gemacht werden (vgl. Acatech 2013; Hartmann 2014). „Die Smart Factory enthält Gelegenheitsstrukturen für eine neue Arbeitskultur, die sich an den Interessen der Beschäftigten orientiert. (...) Über die Qualität der Arbeit entscheiden nicht die Technik oder technische Sachzwänge, sondern Wissenschaftler und Manager, welche die Smart Factory modellieren und umsetzen. Gefragt ist in diesem Zusammenhang eine sozio-technische Gestaltungsperspektive, in der Ar- 176 Daniela Ahrens, Georg Spöttl beitsorganisation, Weiterbildungsaktivitäten sowie Technik- und Software-Architekturen in enger wechselseitiger Abstimmung, aus einem Guss mit dem Fokus darauf entwickelt werden, intelligente, kooperative, selbstorganisierte Interaktionen zwischen den Beschäftigten und/oder den technischen Operationssystemen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu ermöglichen.“ (Kagermann/Wahlster 2013, S. 57) Signalisiert wird damit ein Gestaltungspotenzial trotz oder gerade aufgrund zunehmender Automatisierung und Vernetzung. Unser Beitrag knüpft hier an und fragt nach den sich wandelnden Aufgabenstrukturen und den damit verbundenen Implikationen für Qualifizierungsnotwendigkeiten sowie den Risiken einer Dequalifizierung durch Industrie 4.0. Ziel des Beitrags ist es, die bislang getrennt geführten Diskurse zu Industrie 4.0 und damit verbundene technologische und arbeitsorganisatorische Veränderungen auf der einen Seite und zum Wandel der Qualifizierungsnotwendigkeiten beruflich ausgebildeter Personen auf der anderen Seite zu verknüpfen. Leitend ist die Frage, wie sich Qualifikationsanforderungen und -notwendigkeiten durch Industrie 4.0 verändern, und welche Herausforderungen sich dadurch für die berufliche Bildung stellen. Angesprochen sind hier alle handwerklichen und industriellen metall- und elektrotechnischen Ausbildungsberufe (bspw. Mechatroniker/in, Anlagenmechaniker/in, Industriemechaniker/in, Elektroniker/in für Betriebstechnik u.a.) sowie die IT-Berufe mit in der Summe rund 300.000 Auszubildenden pro Jahr im Bundesgebiet. Entwicklungsetappen der Industrie aus qualifikatorischer Sicht Der Wandel der Produktionsarbeit durch technologische Entwicklungen manifestiert sich im Anschluss an Hirsch-Kreinsen (2014, S. 13) auf drei Ebenen: erstens auf der Ebene der Mensch-Maschine-Interaktion, zweitens auf der Ebene der Aufgabenstrukturen und drittens auf der Ebene der Arbeitsorganisation. Hinsichtlich des jeweils für die einzelnen Ebenen erforderlichen Qualifikationsbedarfs lassen sich im Zeitraum von 1950 bis heute vier Paradigmen nennen. (1) 1950 bis 1980: die funktionale, auf Komponenten fokussierte Qualifizierung In diesem Zeitraum standen bei Qualifizierungsprozessen die Auseinandersetzung mit der Funktion, den technischen Komponenten von Anlagen sowie deren Einsatzmöglichkeiten im Mittelpunkt. Es ging in erster Linie um ein theoretisches Verständnis der technischen Abläufe. Hieraus wurde der Schluss gezogen, dass es für Fachkräfte auch möglich sei, erforderliche Serviceaufgaben 2. Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 177 und Reparaturen an den Aggregaten wahrzunehmen, wenn sie über ausreichende Kenntnisse und technisches Funktionswissen verfügen. Korrespondierend dazu dominierte die Fertigkeitsvermittlung als sogenannte Grundbildung. Abgebildet wurde dies durch die Benennung von Inhalten in den Ausbildungsordnungen und Rahmenlehrplänen der produktionsrelevanten Berufe. Aufgrund der schnell voranschreitenden Einführung vor allem der NC- und CNC-Technik (Numerical Control, Computerized Numerical Control) wurden für die berufliche Bildung staatlich finanzierte Modellversuche initiiert, die sich jedoch in erster Linie mit Fragen der Qualifizierung von Lehrkräften und der Ausstattung der berufsbildenden Schulen beschäftigten. Denkbare Konsequenzen auf ordnungspolitischer Ebene für Berufsbilder und Curricula wurden in dieser Phase zwar diskutiert, aber Neuordnungsverfahren wurden nicht eingeleitet. (2) 1980 bis 1995: die auf die Computertechnologien fokussierte Qualifizierung (C-Technologien) Bereits in den 1960er bis 1970er Jahren deutete sich ein Wandel bei den Fertigungsprozessen an, der darin resultierte, dass die sogenannten C-Technologien (computergestützte Technologien) Eingang in die Produktion fanden. An erster Stelle waren damit neue Werkzeugmaschinen mit NC- und später CNC-Steuerungen gemeint, an zweiter Stelle softwaregestützte Konstruktionsansätze wie CAD (Computer Aided Design) und an dritter Stelle ein technologisches Produktionsmanagement wie CAM (Computer Aided Manufacturing). In unterschiedlichen Ausprägungen verbreiteten sich diese Ansätze sehr bald in der Industrie. Durch die Einführung dieser Techniken konnte die Produktion flexibler gestaltet werden (vgl. Schumann 2013). Diese Entwicklungsetappe führte zu einer Neuordnung der gewerblich-technischen Berufe in den Jahren 1987 bis 1989. Berufsbilder, Ausbildungsordnungen und Rahmenlehrpläne (Ordnungsmittel) wurden durch die Sozialpartner neu gestaltet. Die C-Technologien und der ganzheitliche Ansatz, der sich kurz mit „Planen, ausführen und kontrollieren“ umschreiben lässt, wurden in die Ordnungsmittel implementiert und als Grundlage für die Entwicklung von Handlungskompetenz verstanden. Die Qualifizierungsprozesse in der beruflichen Erstausbildung wurden auf diese neuen Anforderungen hin ausgerichtet. Überlagert wurden die Entwicklungen von dem arbeitsorganisatorischen Anspruch, die verschiedenen C-Technologien in der Produktion miteinander zu vernetzen. Dabei stand die technisch-funktionale Vernetzung im Mittelpunkt, die als eines ihrer Ziele die menschenleere Fabrik verfolgte. Als Schlüsselbegriff stand für diese Entwicklung Computer Integrated Manufacturing (CIM). Während einzelne C-Technologien wie CNC, CAD und CAM verstärkt Einzug in die Produktionsstätten hielten, blieb der Vernet- 178 Daniela Ahrens, Georg Spöttl zungsanspruch aus. Für die berufliche Bildung und die dortigen Berufsbilder zeichnete sich in gewisser Weise eine Stabilisierungsphase ab, weil die Antworten, die durch die Neuordnungsverfahren von 1987 bis 1989 gegeben wurden, als ausreichend verstanden wurden. (3) 1995 bis 2010: die auf IT- und Qualitätsanforderungen ausgerichtete Qualifizierung Die auf die traditionellen und computergesteuerten Anlagen ausgerichteten Entwicklungsschwerpunkte in den vorangegangenen zwei Etappen etablierten sich in den 1980er und 1990er Jahren. Sie bekamen mit dem Anspruch auf Effizienzsteigerung in der Produktion einschließlich eines erhöhten Qualitätsanspruches mehr oder weniger Verstärkung durch sehr weitgehende Qualitätsmanagementkonzepte. Diese waren erheblich von der Idee der schlanken Produktion beeinflusst. Mithilfe verschiedener Qualitätsmanagementkonzepte wurde die Produktion einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen in den 1990er Jahren und Anfang des 21. Jahrhunderts spürbar optimiert. Die Folge war, dass mit immer weniger Menschen immer mehr produziert werden konnte und die Produktqualität deutlich verbessert wurde. Verstärkt wurde dieser Effekt durch eine weiterentwickelte informationstechnische Vernetzung der Produktionsabläufe (Informatisierung der Produktion). Diese Entwicklungen führten in mehreren Schüben zu neuen Ordnungsverfahren durch die Sozialpartner. Initiiert wurden abermals Neuordnungsverfahren für die Metall- und Elektroberufe, die darin mündeten, dass die Prozesskompetenz als charakteristisches Merkmal in allen neu geordneten Berufen verankert wurde und die Bezugsgröße für die Vermittlung der Handlungskompetenz in der Ausbildung bilden sollte. Diese Leitidee fungiert bis heute als Modell bei der Neuordnung von Berufsbildern. Die von der Kultusministerkonferenz gestalteten Rahmenlehrpläne für berufliche Schulen wurden bereits ab 1996 (KMK 1996) nach einem neuen Prinzip gestaltet, den sogenannten Lernfeldern. Damit wurde die traditionelle Ausrichtung nach Fachdisziplinen aufgegeben, um die Arbeitsprozesse besser in den Lehrplänen abbilden zu können. Der Grundgedanke dieses weitreichenden Schrittes war, Abstand zu nehmen von Lehrplänen, die sich an Fachstrukturen orientieren, weil in der Arbeitswelt die systematisch organisierten Fachstrukturen in Auflösung begriffen waren und Arbeitsprozesse an deren Stelle traten. Mittels der Lernfelder sollte es möglich werden, die mit den Qualitätsmanagementkonzepten verbundenen prozessbezogenen Anforderungen in den Unterricht beruflicher Schulen zu integrieren. Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 179 (4) 2010 bis heute: virtuelle Vernetzung und Konsequenzen für die Qualifizierung Gegenwärtig erleben wir aufgrund der Entwicklungen in der Mikroelektronik und Sensortechnologie eine neue Qualität in der Vernetzung. Wegbereitend hierfür sind cyber-physische Systeme (CPS). CPS können über Sensorik unmittelbar physikalische Daten erfassen und durch Aktorik auf physikalische Vorgänge wirken. Die erfassten Daten können ausgewertet sowie gespeichert werden und aktiv bzw. reaktiv mit der realen sowie digitalen Welt interagieren. Die Verständigung der CPS untereinander sowie in verteilten Netzen erfolgt über digitale Kommunikationseinrichtungen, deren verfügbare Daten bzw. Dienste prinzipiell weltweit nutzbar sind. Die zu produzierenden Gegenstände werden somit „intelligent“. Die Auswirkungen auf die Qualifizierung von Fachkräften auf den unterschiedlichsten Hierarchieebenen angesichts der Intensivierung softwaregesteuerter Produktion bewegen sich im Spannungsfeld von Dequalifizierung und Aufwertung. Zudem zeigen erste Studien, dass sich neben den Inhalten auch die Methoden der Ausbildung aufgrund einer stärkeren Digitalisierung von Lerninhalten ändern werden (vgl. Pfeiffer 2016). Die gestiegene Bedeutung der Informatik wird von den Autoren Spöttl und Windelband als Signal dafür interpretiert, das „Denken von der Software her“ (vgl. Spöttl/Windelband 2016) zu fördern. Auffallend ist, dass zwei Positionen diskutiert werden: Die eine argumentiert für die Nach- und Weiterqualifizierung von Facharbeitern, damit sie als Partner auch bei veränderten technologischen und arbeitsorganisatorischen Strukturen agieren können. Die andere Diskussionsrichtung versucht, der selbstständigen Steuerung durch Maschinen vorrangige Priorität einzuräumen, um auf das Know-how der Facharbeiter verzichten zu können (vgl. Brynjolfsson/McAfee 2014). Anhand von drei Szenarien lässt sich die Spannbreite zwischen der Anreicherung von Tätigkeiten und der Dequalifizierung veranschaulichen. Implementierung von Industrie 4.0 und Wirkungen in Anwendungsfeldern Entwicklungsszenarien für Mensch und Maschine „Die Industrie 4.0 nimmt in den Fabriken Fahrt auf. Der Handlungsbedarf wird konkreter.“ (Ciupek/Hartbrich 2015, S. 1). Es findet ein kontinuierliches Herantasten der Industrie an eine digitale Zukunft statt. In der Debatte um Industrie 4.0 lassen sich drei Szenarien hinsichtlich des Zusammenspiels zwischen Auto- 3. 3.1 180 Daniela Ahrens, Georg Spöttl matisierung und Aufgabenprofile unterscheiden (vgl. Buhr 2015; Windelband/ Spöttl 2012, S. 217): – Werkzeugszenario: Entwicklung von Expertensystemen mit Werkzeugcharakter für qualifizierte Fachkräfte. Die Gestaltung der Technologien eröffnet Fachkräften verschiedene Möglichkeiten, Aufgaben auf der Shop-floor- Ebene wahrzunehmen; – Automatisierungsszenario: Einschränkungen des Gestaltungsspielraums für Fachkräfte und Entwertung deren Qualifikationen durch das Vordringen intelligenter, sich selbst steuernder Technologien bei Anlagen und Maschinen, Produktion und Logistik; – Hybridszenario: Die Entwicklung von neuen Interaktions- und Kooperationsformen bei Steuerungs- und Kontrollaufgaben führt zu neuen Anforderungen an die Fachkräfte, da Menschen und Maschinen zusammenarbeiten. Die Art und Qualität der Anforderungen wird in letzter Konsequenz von den Zuschnitten der Arbeitsorganisation bestimmt. Wenn die zukünftige Entwicklung in Richtung Werkzeugszenario geht und der Mensch (Facharbeiter) eine Mitgestaltungsmöglichkeit erhält, wird Industrie 4.0 als „Assistenzsystem“ betrieblich eingebettet. Die fachliche Kompetenz der Beschäftigten wird in diesem Szenario durch die Gestaltung der Technologien gestärkt und Qualifikationen auf Fachkräfteniveau erfahren eine Aufwertung. Die Kompetenzanforderungen setzen voraus, dass die notwendigen Kompetenzen zur Bewältigung der Arbeitsprozesse arbeitsprozessintegriert und/oder durch passende Fort- und Weiterbildung erworben werden können. Facharbeiter und Technologie würden sich hier gegenseitig kontrollieren und beeinflussen, jedoch würde der Mensch immer noch die Entscheidungsgewalt behalten. Der Facharbeiter wäre hier der „Lenker und Denker“ im System (vgl. Windelband 2014, S. 156). Beim Automatisierungsszenario kann hingegen davon ausgegangen werden, dass mittels der Vernetzung und intelligenten Selbststeuerung der Produktion die Fachkräfte durch eine intelligente Produktion gelenkt werden. Sie werden kaum mit Informationen versorgt. Ihnen obliegt die Übernahme von Restfunktionen in Form einfacher Tätigkeiten. Als Maschinenbediener sind Angelernte gefragt; wenn die Intelligenz der Anlagen hingegen versagt, Probleme auftreten und nicht vorhersehbare Reparaturen oder Instandhaltung notwendig werden, dann sind hoch qualifizierte Fachkräfte erforderlich. Angesprochen sind hier beispielsweise Experten für Visual Control, die Kamera-, Laser- und Sensortechnik sowie Roboterinstandsetzung beherrschen. Für diese Fälle ist ein Expertenwissen notwendig, das heute bereits Gegenstand in verschiedenen Berufsbildern der Metall- und Elektrotechnik ist (z.B. beim Mechatroniker/in). Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 181 Diese Entwicklungsrichtung hat jedoch deutliche Grenzen, weil nicht alle Unwägbarkeiten vorhersehbar sind. Anzunehmen ist folgende Entwicklung: „Während einfache Tätigkeiten durch die Rationalisierungs- und Automatisierungspotenziale wegfallen werden, werden gleichzeitig höhere Anforderungen an die menschliche Arbeit durch eine Ausweitung und Spezialisierung der Aufgaben gestellt.“ (Botthof et al. 2009, S. 13) Eine der zentralen Fragen ist dabei, mit welchen Qualifikationsprofilen die höheren Anforderungen zu bewältigen sind, ob und in welchem Maße es zu Verschiebungen zwischen beruflichen und akademischen Qualifikationswegen kommt. Im Hybridszenario wird der Dualismus zwischen Mensch und Technik zugunsten neuer Kooperationsformen aufgebrochen (vgl. Buhr 2015). Die Interaktion findet zwischen humaner und maschineller Intelligenz statt, wobei sich die Akteure in ihren grundsätzlichen Verhaltensweisen erheblich voneinander unterscheiden. Der im Diskurs um Industrie 4.0 formulierte Aspekt der verbesserten Flexibilitätsorganisation und Work-Life-Balance (Promotorengruppe 2013, S. 20) knüpft hier durch das interaktive Zusammenspiel zwischen Mensch und Technik an. Das Hybridszenario unterstreicht, dass die Einführung vernetzter technischer Systeme keineswegs automatisch der Logik technischwissenschaftlicher Rationalität folgen muss. Durch die neuen Möglichkeiten der cyber-physischen Systeme wird es möglich, Prozessdaten zu erfassen und zu visualisieren, um so dem Menschen Einblick in die Systemkomplexität zu verschaffen. Ähnlich formuliert auch Kagermann (2014) die Chancen der intelligenten Produktion. Danach ermöglicht Industrie 4.0 eine „bessere Qualität an Arbeit“ (ebd., S. 608), da sich einerseits Arbeitszeiten und -räume flexibilisieren und individualisieren lassen und somit eine bessere Work-Life-Balance möglich werde. Andererseits führe die intelligente Produktion – so Kagermanns Prognose – dazu, dass Mitarbeiter immer weniger als Maschinenbediener eingesetzt werden, „sondern mehr in der Rolle des Erfahrungsträgers, Entscheiders und Koordinators, um die richtige Balance zwischen Effizienz und Flexibilität auszuloten“ (ebd.). Sollte dieses Szenario zum Tragen kommen, dann stellt sich die Frage, wie die Personen „oberhalb“ des Maschinenbedieners zu qualifizieren sind, was das für Wirkungen auf Berufsprofile hat und wie sich das Verhältnis von beruflicher und hochschulischer Bildung verschiebt. Mit den Szenarien gehen sehr unterschiedliche Ausprägungen der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine einher. Während im Automatisierungsszenario physisch belastende ebenso wie intelligente Arbeit (Steuerungs- und Kontrollaufgaben ebenso wie predictive maintenance) von den Maschinen übernommen werden, ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle im Werkzeugszenario von der jeweiligen Expertise des Beschäftigten und den Arbeitsorganisati- 182 Daniela Ahrens, Georg Spöttl onsformen abhängig. Die Maschine assistiert und der Beschäftigte übernimmt die Gestaltungshoheit. Im Hybridszenario kommt es zu einer Ausdifferenzierung der Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie zu einer lernenden Mensch- Maschine-Interaktion. Welches der drei Szenarien dominieren wird oder ob letztlich ein Querschnitt der verschiedenen Möglichkeiten zum Tragen kommt, hängt maßgeblich davon ab, wie in den Unternehmen die CPS-Technologien anschlussfähig gemacht werden und inwieweit im Umsetzungsprozess die Arbeitsorganisation als sozio-technisches System verstanden wird. Die Entscheidungen fallen jedoch letztlich in den Unternehmen und hängen sehr stark von den dort vorhandenen Gestaltungskompetenzen und -möglichkeiten ab. Über welche Expertise Fachkräfte deshalb verfügen müssen, hängt von den jeweiligen einzelbetrieblichen Entwicklungspfaden ab und ist bisher in letzter Konsequenz kaum überzeugend zu beantworten. Das „Internet der Dinge“ in der Logistik 4.0 Es gibt verschiedene Bereiche, die für einen Einsatz von Teilgebieten von Industrie 4.0 sinnvoll scheinen. Das „Internet der Dinge“ ist solch ein Anwendungsfall. Im Folgenden wird ein Überblick über wirtschaftlich besonders relevante Anwendungsgebiete in der Logistik und in der industriellen Produktion gegeben. Abschließend wird verdeutlicht, warum ein Einsatz solcher Technologien langfristig zu erwarten ist. „Angesichts von Outsourcing und der Verlagerung von Tätigkeiten an Zulieferer, verteilter Fertigungsprozesse an unterschiedlichen Standorten, Verringerung von Lagerbeständen durch just in time Produktion etc. kommt einer ausgefeilten und effizienten Logistik eine Schlüsselrolle in modernen Industriestaaten zu.“ (Botthof et al. 2009, S. 12) Um im Bereich des Waren- und Gütertransports dieser Schlüsselrolle gerecht zu werden, bietet die Einführung von Technologien wie das Internet der Dinge zahlreiche Optimierungspotenziale. So lässt sich eine höhere Dynamik der logistischen Prozesse erzielen, während die Waren- und Informationsflüsse gleichzeitig sicherer und schneller werden. Zu den Zielen, die durch den Einsatz von RFID oder gar des Internets der Dinge in der Logistik verfolgt werden, können folgende gezählt werden: – „Tracking & Tracing“ – die örtliche und zeitliche Verfolgung des Warenstroms und der Warenträger, – Beobachtung der durchlaufenden Zustände oder Verfahrensweisen, – Unterstützung bei der Klärung von Haftungs- bzw. Rechtsfragen, 3.2 Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 183 – Automatisierung der Prozesssteuerung, von Warenkontrollen und Informationsflüssen (vgl. ebd.). Um wettbewerbsfähig zu bleiben, erweitern immer mehr Logistik-Dienstleister ihr Aufgabenspektrum zugunsten eines Services rund um Waren-, Daten- und Informationsflüsse (Kontrakt-Logistik). Um auf diese Weise sowohl produktions- als auch kundennahe Schritte in der Wertschöpfungskette übernehmen zu können, bietet sich das Internet der Dinge als Werkzeug an (vgl. Windelband/ Spöttl 2012). Im Bereich des Supply-Chain Managements können durch den Einsatz der Internet-der-Dinge-Technologien die Materialbewegungen und die Verfügbarkeiten automatisch ermittelt und analysiert werden. Zudem können Gegenstände durch den Einsatz von „Smart Labeln“ in Kombination mit unterschiedlicher Sensorik ein „digitales Produktgedächtnis“ (englisch „Semantic Product Memory“ oder „Semprom“) erhalten und eigenständige Informationen aus der Umgebung sammeln, speichern und auf Abruf preisgeben. Hierdurch wird es nicht nur möglich, eine lückenlose Rückverfolgung zu realisieren und Informationen zum Warenzustand, Frischegrad, Lagertemperatur, Lagerort etc. zu sammeln, zu speichern und jederzeit per Funk auszulesen, sondern auch Dienstleistungsangebote zu verbessern (vgl. Brand et al. 2009, S. 106 f.). Mit dem Einsatz des Internets der Dinge in der industriellen Produktion werden verschiedene Anwendungsfelder adressiert. Zeller et al. (2010) nennen dazu: – Überwachung von Anlagen durch intelligente und miteinander kommunizierende Maschinen, – Überwachung der Produktion durch Informationsspeicherung am Produkt, – intelligente Materialbeschaffung über automatisierte Kanban-Systeme, – selbstorganisierende Produktion in der digitalen Fabrik. Eine der wichtigen Fragen ist, welche Konsequenzen diese technologischen Anwendungsfelder für die Qualifizierung der Mitarbeiter haben werden. Qualifizierungsansprüche und Industrie 4.0 Qualifizierungsnotwendigkeiten Kärcher (2014, S. 20) stellt fest, dass „der Mensch (...) ein integraler und unverzichtbarer Bestandteil der Produktionswelt der Zukunft [bleibt], denn er ist der flexibelste und intelligenteste Teil der heu- 4. 4.1 184 Daniela Ahrens, Georg Spöttl tigen und auch künftigen Fabrik. Mit der Industrie 4.0 wandern Mensch und Technik noch enger zusammen.“ Solche normativen Aussagen sind bei der Diskussion um Industrie 4.0 häufig anzutreffen. Sie klären jedoch nicht, wie das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine näher ausgestaltet werden soll (vgl. dazu die oben formulierten Szenarien). Positiv ist, dass eine deutliche Abkehr von einer menschenleeren Fabrik signalisiert wird. Denn auch ein hohes Automatisierungsniveau geht der Debatte zufolge nicht mit der Annahme einer menschenleeren Fabrik einher. Im Gegenteil: Zum einen sind unterschiedliche Automatisierungsgrade je nach betriebsstrukturellen Gegebenheiten und Flexibilitätsnotwendigkeiten wahrscheinlich, zum anderen hat sich bereits bei vorangegangenen Automatisierungsprozessen gezeigt, dass die Beschäftigten mit sich wandelnden Aufgabeninhalten konfrontiert werden, bei einem gleichzeitigen Abbau einfacher manueller Tätigkeiten (vgl. Kurz 2013). Als inkrementeller Prozess knüpft das Konzept Industrie 4.0 an bereits vorhandene Steuerungsarchitekturen an, die in den letzten Jahrzehnten im Rahmen von CIM entwickelt wurden. Die Wahrscheinlichkeit allerdings, dass es in Zukunft einzelne Produktionsprozesse geben wird, die weitgehend ohne ein menschliches Eingreifen funktionieren werden, ist sehr groß. Ob sich diese auf einzelne Bereiche mit einer hohen Standardisierung begrenzen werden (vgl. Hirsch-Kreinsen 2013, S. 2), ist eine bisher offene Frage. Die Verbreitung des Internet der Dinge (vgl. Abicht/Spöttl 2012) zeigt, dass die Einführung von Industrie 4.0 zum einen maßgeblich von bereits vorhandenen Produktionstechnologien und zum anderen von den jeweiligen Arbeitsorganisationsformen abhängig ist. Derzeit wird davon ausgegangen, dass für Arbeiten, die Expertenwissen voraussetzen, das Automatisierungsszenario eher unwahrscheinlich ist. Rollenverteilung zwischen Mensch und Maschine in der industriellen Produktion Die Digitalisierung der Arbeitswelt in den letzten Jahren zeigt, dass sich die Rolle der Mitarbeiter in der industriellen Produktion weiter verändert. Die Zunahme des Automatisierungsniveaus hat zur Folge, dass vor allem einfache Routineaufgaben sowie körperlich anstrengende oder hochpräzise Aufgaben – beispielsweise Qualitätskontrollen durch Lasertechnologie – von Maschinen übernommen werden. Weyer begreift die Rolle des Individuums in der Automationsarbeit als ambivalent, da direkte, manuelle Eingriffe des Menschen und somit schwere körperliche Belastungen weitgehend eliminiert werden, die Anforderungen in Bezug auf planerische und überwachende Tätigkeiten jedoch steigen (vgl. Weyer 2005). 4.2 Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 185 Die Automatisierung von Produktionsprozessen führt zu Arbeitsprozessen, die zunehmend komplizierter, komplexer und qualitativ anspruchsvoller werden. Der Einsatz computergestützter Maschinen macht aus einst teils simplen Vorgängen ein hochkomplexes System, welches Beschäftigte mitunter nicht einmal mehr vollständig überblicken oder gar verstehen. Diese anspruchsvollen hochautomatisierten Prozesse sowie deren Intransparenz erschweren die mentale Repräsentation des Gesamtgeschehens, welche für eine rechtzeitige Identifikation von Störfällen notwendig ist. Die Schwachstellen hochautomatisierter Systeme werden vor allem darin gesehen, im Vertrauen auf den technischen Fortschritt zu ignorieren, dass mit der Informatisierung technischer Systeme neben Effizienzvorteilen auch bisher nicht bekannte Belastungen und Risiken verbunden sind. In Untersuchungen zum Internet der Dinge ist deutlich geworden, dass besonders die „Bildung eines inneren Bildes“ vielen Mitarbeitern schwerfällt. Eine verstärkte Automatisierung der Produktionsprozesse und deren virtuelle Steuerung dürften diesen Sachverhalt verstärken. Das regelrechte „Einlullen durch den Computer“ (Fenzl et al. 2010, S. 22) führt dazu, dass dem Mitarbeiter jegliches Situationsbewusstsein abhandenkommt. Gerade die bei intelligenten Fertigungsprozessen in den Prozess integrierte Fertigungssteuerung führt dazu, dass traditionelle Kontrollaufgaben entfallen und immer mehr Entscheidungen an die Maschinen übertragen werden. Damit sind auch Risiken verbunden: „Die fortschreitende Verwissenschaftlichung und Technisierung aller gesellschaftlichen Bereiche beinhaltet die Gefahr, dass wir – so paradox es klingen mag – zunehmend die Kontrolle über die Prozesse verlieren, weil wir immer mehr Entscheidungen an hochautomatisierte, intelligente Systeme delegieren.“ (Weyer 2005, S. 2) Dabei gewinnen die bereits vor über 30 Jahren formulierten „Ironies of Automation“ (Bainbridge 1983) an Aktualität. Kennzeichnend für die Automatisierungsdilemmata ist, dass bei zunehmender Prozessautomatisierung die Aufgaben der Beschäftigten in erster Linie in der Überwachung und Steuerung liegen, die konkreten Prozessschritte intransparent bleiben und die „funktionale und informationelle Distanz“ (Hirsch-Kreinsen 2014, S. 14) zunimmt. Die Ironie besteht nun darin, dass bei Störungen der Mensch eingreifen muss, obgleich er immer weniger konkret im Bilde ist (vgl. Hartmann 2014). Dazu kommt, dass Störungen in der Regel anspruchsvolle und nicht alltägliche Aufgaben stellen, sodass dem Menschen immer weniger Gelegenheit eröffnet wird, konkrete Erfahrungen zu sammeln. 186 Daniela Ahrens, Georg Spöttl Verlust von Expertise und Erfahrungswissen? Die Annahme, dass Fachkräfte in vielen Fällen nicht länger aktiver Bestandteil des Produktionsgeschehens sind und in eine distanzierte Kontrollposition verdrängt werden, hat zur Folge, dass die Mitarbeiter an Expertise und Erfahrung im Produktionsprozess verlieren und komplexere Produktionsprozesse nicht mehr beherrschen. Die Gefahr hierbei ist, dass sie sich auf funktionierende automatische Prozesse verlassen und an Wissen und Erfahrung zur Bewältigung der Prozesse verlieren (vgl. Fleisch et al. 2005, S. 33). Aufgrund der Komplexität der hochtechnisierten Systeme sowie der Fülle von Einflussfaktoren, die weder in ihrer Art noch in ihrer Wirkung hinreichend fassbar sind, gewinnt neben dem fundierten theoretischen Fachwissen und einem planmäßig systematischen, sogenannten objektivierenden Arbeitshandeln das erfahrungsgeleitete Handeln an Bedeutung (vgl. Bauer et al. 2002, S. 277; der Beitrag von Pfeiffer/ Suphan in diesem Band). Die Potenziale von Industrie 4.0 lassen vermuten, dass unser bisheriges Verständnis von Erfahrungswissen als ein körpergebundenes, haptisches und intuitives Wissen dahingehend zu hinterfragen ist, inwieweit durch fortschreitende Vernetzung und Automatisierung ein Erfahrungswissen an Relevanz gewinnt, das sowohl ein „Gespür für die Maschine“ als auch ein „Gespür für die Vernetzungsstrukturen“ bedingt. Als ausgewählte charakteristische Merkmale für subjektivierendes, erfahrungsgeleitetes Arbeitshandeln können nach Bauer et al. (Bauer et al. 2002, S. 278 f.) folgende benannt werden: – Eine sinnliche Wahrnehmung von Informationen, die weder technisch vorgegeben noch exakt definierbar oder messbar sind. – Die Bildung eines „inneren Bildes“ von Anlagen. Hier werden beispielsweise Eigenschaften von Anlagen, bestimmte Produktionsereignisse, aber auch Gerüche oder Geräusche aufgenommen und im Gedächtnis behalten. Es wird eine Sache der Gestaltung der sozio-technischen Systeme sein, ob allein objektivierende und zweckrationale Ausrichtungen zum Tragen kommen oder auch subjektivierendes, erfahrungsgeleitetes Handeln eine Chance hat. Nach bisherigen Erkenntnissen wird es eher als Voraussetzung für ein funktionierendes hybrides System aus Mensch und Maschine in der industriellen Produktion gesehen, dass sowohl objektivierendes, das heißt planmäßiges und systematisches, als auch subjektivierendes, das heißt erfahrungsgeleitetes Arbeitshandeln notwendig sind. Für eine kompetente Anlagenführung wird es nicht ohne Qualifikationsprofile gehen, welche eine Kombination von theoretischem Wissen und praktischer Erfahrung garantieren. Ein solches Qualifikationsprofil ist letzten Endes Voraussetzung für ein improvisatorisch-experimentelles Ar- 4.3 Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 187 beitshandeln in nicht zu vermeidenden Störfällen und für einen effizienten Anlagenbetrieb. Anforderungen an die Qualifikation von Fachkräften Die Entwicklungsrichtungen für die Gestaltung von Arbeit sind noch ungeklärt (vgl. Ciupek/Hartbrich 2015, S. 1). Dabei reicht es beispielsweise nicht, nur festzustellen, dass Industrie 4.0 nicht allein von IT-Technik dominiert ist, sondern es geht um die Gestaltung und Nutzung hochautomatisierter Anlagen (vgl. Ciupek 2015, S. 11). Deshalb kommt es darauf an, die Auswirkungen auf die Arbeitsorganisation, die Verteilung von Arbeitsaufgaben und Arbeitsinhalte in der industriellen Produktion genauer zu untersuchen. Fünf Parameter lassen sich dazu aus den bisherigen Ausführungen generieren: – durchgehende Vernetzung und Informationstransparenz, – steigende Automatisierung von Produktionssystemen, – Selbststeuerung und Entscheidungsfindung von Objekten, – digitale Kommunikation und interaktive Managementfunktionen, – Flexibilisierung des Mitarbeitereinsatzes. Weiland (2013, S. 56 ff.), der als einer der wenigen bisher den Qualifikationsbedarf auf der Grundlage genannter fünf Parameter empirisch erhoben hat, fasst seine Ergebnisse in Tabelle 1 zusammen. Bei der Erhebung wurde quantitativ vorgegangen. Die Darstellung der Erhebungsergebnisse unterscheidet fünf Kompetenzbereiche bzw. -klassen. Letztere werden in der linken Spalte in Kompetenzklassen eingeteilt. Das hat zur Folge, dass spezifische Herausforderungen bei den Ausführungen nicht zum Tragen kommen, sondern der Qualifikationsbedarf auf einer Überblicksebene diskutiert wird. Beispielsweise ist bei den fachlich-methodischen Kompetenzen von ingenieurwissenschaftlichen oder interdisziplinären (Fach-)Kenntnissen die Rede. Derartige Feststellungen reichen für die Planung von Konzepten zur Kompetenzentwicklung nicht aus, weil sie zu allgemein gehalten sind und offen bleibt, welcher Domänenbezug relevant ist. Viele andere Aussagen in Tabelle 1 wie erhöhte Flexibilität, kreative Fähigkeiten, Assoziationsfähigkeit und andere gewinnen im Kontext von Industrie 4.0 zwar stark an Bedeutung, sind jedoch als überfachliche Kompetenzen nicht allein typisch für Industrie 4.0 und deshalb in der beruflichen Bildung bereits seit den 1990er Jahren Gegenstand von Curricula und Ausbildung. Bei Industrie 4.0 kommt es stärker als in der Vergangenheit auf das Arbeiten in heterogenen Teams an, die fachlichen Grenzen zwischen Maschienenbau, Elektrotechnik, Informatik und Informationstechnik verschwimmen zusehends (vgl. bayme vbm 2016). Das erfordert eine Intensivierung der Entwicklung der dafür rele- 4.4 188 Daniela Ahrens, Georg Spöttl Qualifikationsbedarf bei Einführung von Industrie 4.0 Kompetenzklasse Anforderungen an direkte Mitarbeiter Anforderungen an indirekte Mitarbeiter Fachlich-methodische Kompetenzen – Grundlegende informationstechnische Kenntnisse – Generelles Verständnis für Maschinen-interaktionen – Erhöhtes Präzisionsvermögen hinsicht-lich taktiler und sensorischer Fähigkeiten – Weitgehendes Verständnis von Social Media-Funktionalitäten – Allgemeine interdisziplinäre Fachkenntnisse – Allgemeine interdisziplinäre Methoden-kenntnisse – Weitgehende informationstechnische Kenntnisse – Weitgehende ingenieurwissenschaftliche Kenntnisse – Weitgehende Kenntnisse in der Automa-tisierungstechnik – Grundlegende statistische Kenntnisse (Datenanalyse/-interpretation) – Weitgehendes Verständnis von Social Media-Funktionalitäten Sozial-kommunikative Kompetenzen – Kooperationsbereitschaft – Erhöhte Kommunikationsfreude – Partnerschaftliches Denken – Teamfähigkeit – Vertrauenswürdigkeit – Weitgehende Kundenorientierung – Erweiterte Aufgeschlossenheit bzw. Zusammenarbeitsbereitschaft mit Maschinen – Kooperationsbereitschaft – Erhöhte Kommunikationsfreude – Partnerschaftliches Denken – Teamfähigkeit – Verhandlungsfähigkeit – Vertrauenswürdigkeit – Weitgehende Kundenorientierung Personale Kompetenzen – Stetige und kurzfristige Lernbereitschaft – Erhöhte Stressresistenz – Zuverlässigkeit – Eigenverantwortung – Stetige und kurzfristige Lernbereitschaft – Erhöhte Stressresistenz – Zuverlässigkeit – Eigenverantwortung Aktivitäts- und umsetzungsorientierte Kompetenzen – Erhöhte Flexibilität bzgl. Tätigkeit – Erhöhte Flexibilität bzgl. Arbeitszeit – Kreative Fähigkeiten – Assoziationsfähigkeit – Ganzheitliche Sichtweise – Grundsätzliche Leistungsorientierung – Weitgehende Entscheidungsfreude – Grundsätzliche Mobilität – Erhöhte Flexibilität bzgl. Tätigkeit – Erhöhte Flexibilität bzgl. Arbeitszeit – Kreative Fähigkeiten – Assoziationsfähigkeit – Ganzheitliche Sichtweise – Leistungsorientierung – Weitgehende Entscheidungsfreude – Grundsätzliche Mobilität Kognitive Kompetenzen – Erhöhte Reaktionsfähigkeiten Erhöhte Reaktionsfähigkeiten Schlussfolgerndes Denken Weitgehendes technisches Verständnis Quelle: Weiland 2013, S. 72 Tab. 1: Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 189 vanten Kompetenzen. Tabelle 1 gibt trotz der genannten Einschränkungen einen wichtigen Überblick über alle im Zusammenhang von Industrie 4.0 relevanten Qualifikationen und der dazugehörigen Kompetenzdimensionen wie – Teamfähigkeit, – Zuverlässigkeit, – Mobilität, – Präzisionsvermögen, – Verhandlungsfähigkeit, – Lernbereitschaft, – Kooperationsbereitschaft. Diese sind bereits fester Bestandteil von Metall- und Elektroberufen seit den Neuordnungen von 2003 und 2004. Andere wie beispielsweise – generelles Verständnis für Maschineninteraktionen, – allgemeine interdisziplinäre Methodenkenntnisse, – grundlegende Kenntnisse in der Datenanalyse und -interpretation, können als charakteristisch für Industrie 4.0 eingestuft werden. Mittels qualitativer empirischer Erhebungen zum Internet der Dinge konnten Windelband und Spöttl nachstehende Aufgaben identifizieren, die Beschäftigte auf der mittleren Qualifiizierungsebene beherrschen müssen, um die Prozessstabilität sicherzustellen (vgl. Windelband/Spöttl 2012): – Zusammenarbeit mit Ingenieuren und anderen Experten zur Software- und Produktkonzipierung und -entwicklung, – Analyse der Arbeitsprozesse, – Softwareanpassung/-programmierung für die betriebsspezifischen Anforderungen, – Kommunikation sichern zu anderen Bereichen, wie Disposition und Abrechnung, – Installation von Software und zusätzlichen Diensten; Vernetzung mit anderen IT-Systemen, – Implementierung des Systems im Arbeitsprozess (Montage, Installation, Anpassung und Einweisung der Mitarbeiter), – Pflege, Wartung und Optimierung der Systeme (Telematikanwendung, RFID-Ausleser), – Datenmanagement (Störmeldungen erfassen) und – Steuerung, Stabilisierung und Optimierung logistischer Abläufe. Hinweise für ein geeignetes Qualifizierungsniveau, das in einem Berufsbild verankert werden müsste, lassen sich aufgrund der fachübergreifenden Ausrichtung nur eingeschränkt ableiten. Informationen über die Veränderung von Be- 190 Daniela Ahrens, Georg Spöttl rufsbildern sind erst möglich, wenn berufsspezifische Untersuchungen vorliegen. Die vorläufigen Erkenntnisse zur Qualifikationsentwicklung lassen noch keine grundsätzlichen Schlussfolgerungen zum Qualifikationsbedarf zu. Zusammenfassung Generell werden sich im Zusammenhang mit Industrie 4.0 alle Beschäftigten der mittleren Qualifikationsstufe höheren Komplexitäts-, Abstraktions- und Problemlösungsanforderungen stellen müssen, da das Zusammenspiel und die Vernetzung technischer Systeme in der Arbeitswelt zunehmen werden. Besonders für die geringqualifizierten Beschäftigten werden Qualifizierungsprozesse notwendig, denn sie haben immer weniger Eingriffsmöglichkeiten in den Arbeitsprozess und müssen vorgegebene Arbeitsschritte häufig nur noch abarbeiten. Um den mit der Digitalisierung einhergehenden Wandel beschäftigungspolitisch und sozial verträglich zu gestalten, ist es dringend erforderlich, auf der mittleren Qualifizierungsebene zu untersuchen, wie sich das Aufgabenspektrum verändert. Dazu muss aber bekannt sein, auf welche Inhalte es ankommt. Bislang fehlen allerdings empirische Befunde dazu, wie sich Aufgaben- und Kompetenzprofile verändern, wenn Produktionsprozesse verstärkt elektronisch und mit cyber-physischen Systemen dezentral gesteuert und eng vernetzt erfolgen und intelligente Werkstücke ihren Weg selbstständig organisieren. Um die Aufgabenveränderungen zu erschließen, bietet es sich an, grundlegende arbeitsund berufswissenschaftliche Studien zu initiieren, die sich mit der Entwicklung und Veränderung der Arbeitsprozesse auseinandersetzen, um davon ausgehend Rückschlüsse auf die Notwendigkeiten einer Aus- und Weiterbildung und die Ausgestaltung von Berufsbildern zu ziehen. Ob gestalterische und planerische Aufgaben mit Möglichkeiten, in Prozessabläufe einzugreifen, der mittleren Beschäftigungsebenen vorbehalten bleiben oder aber angesichts der Systemkomplexität auf Ingenieursebene erfolgt, ist davon abhängig, inwieweit die Implementierung vernetzter Technologien als ein sozialer und arbeitsorganisatorischer Gestaltungsprozess verstanden wird, der auf die Expertise der Facharbeiter angewiesen ist. Erfolgt die Entwicklung und Steuerung der Prozessabläufe im Sinne des Werkzeugszenarios, dann ist es möglich, dass die technischen Potenzialitäten nicht vollkommen ausgeschöpft werden. Das Gegenteil wäre der Fall, wenn die maschinelle Intelligenz so weit entwickelt sein sollte, dass sie die Entscheidungen selbst trifft. Einen anderen Stellenwert hat die Implementierung entsprechend dem Hybridszenario. Hier werden auf allen Qualifizierungsebenen neue Formen der Zusammenarbeit von 5. Industrie 4.0 und Herausforderungen für die Qualifizierung von Fachkräften 191 Mensch und Technik mit erheblichen Flexibilitätsspielräumen, aber auch -notwendigkeiten für die Beschäftigten möglich. Literatur Abicht, L./Spöttl, G. (Hg.) 2012: Qualifikationsentwicklungen durch das Internet der Dinge – Trends in Logistik, Industrie und „Smart House“. Bielefeld Acatech 2013: Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. Frankfurt/M. Bainbridge, L. 1983: Ironies of Automation. In: Automatica, Vol. 19 (1983), No. 6, S. 775–779 Bauer, H. G./Böhle, F./Munz, C./Pfeiffer, S./Woicke, P. 2002: Hightech-Gespür – Erfahrungsgeleitetes Arbeiten und Lernen in hochtechnisierten Arbeitsbereichen. Bielefeld Bauernhansl, T. 2013: Forschen für agile IT-Infrastrukturen. In: VDMA Nachrichten, Ausgabe März (2013), S. 30–31 Bauernhansl, T. 2014: Die Vierte Industrielle Revolution – Der Weg in ein wertschaffendes Produktionsparadigma. 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Maschinen und Anlagen über geeignete Planungs- und Steuerungssysteme eigenständig Informationen austauschen sowie autonom agieren und reagieren können (vgl. Kagermann et al. 2013; Wahlster 2011). Der Begriff des sozio-technischen Arbeitssystems geht zurück auf die Arbeiten des Londoner Tavistock Institute of Human Relations. Gegenstand der Arbeiten waren die sozialen, psychischen und ökonomischen Folgen einer im englischen Bergwerk neu eingeführten Kohleabbaumethode (longwall method). Im Allgemeinen beschreiben sozio-technische Systeme das Zusammenwirken von Mensch und Betriebsmittel zur Erfüllung einer Arbeitsaufgabe (vgl. Trist/ Bamforth 1951; Ulich 2011). In der Vergangenheit konnten unterschiedliche Ausrichtungen bei der Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme beobachtet werden. Diese waren entweder organisations-, technik- oder humanzentriert. Die humanzentrierte Ausrichtung ergab sich vornehmlich als logische Konsequenz aus der zuvor stark tayloristisch geprägten Arbeitsgestaltung (scientific management) und der daraus resultierenden Unzufriedenheit der Arbeitnehmer. Zentrale Aspekte des Ansatzes waren daher die menschengerechte Anwendung neuer Technologien und die Umsetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Erfahrungen zur menschengerechten Gestaltung der Arbeitsbedingungen (z.B. teilautonome Gruppenarbeit) sowie zum Schutz der Gesundheit. Im Gegensatz dazu waren beim stark technikzentrierten Ansatz Computer Integrated Manufacturing (CIM) der 1980er Jahre die vollständige Vernetzung und ganzheitliche Betrachtung der Prozesse, ausgehend von der Produktentwicklung bis hin zur Qualitätskontrolle, im Fokus (vgl. Scheer 1994). Mit diesem Ansatz sollten 1. eine deutliche Steigerung der Produktivität sowie eine Informationsbündelung mittels einer durchgängigen Datenbasis erreicht werden. Kritiker postulierten in diesem Zusammenhang das Bild einer menschenleeren Fabrik als Konsequenz rationalisierungsbedingter Arbeitsplatzverluste (vgl. Bauernhansl 2013, S. 573). Weder eine humanzentrierte noch eine durch Automatisierungsvorhaben charakterisierte, technikzentrierte Ausrichtung sozio-technischer Arbeitssysteme konnte sich rückblickend durchsetzen. So wurde die teilautonome Gruppenarbeit den Erwartungen hinsichtlich der geforderten Produktivität häufig nicht gerecht. Hohe Automatisierungsgrade im Rahmen der technikzentrierten Gestaltung führten hingegen verstärkt zu investitionsintensiven, vergleichsweise unflexiblen Arbeitssystemen, die nur bei hohen Stückzahlen und geringer Produktvarianz wirtschaftlich betrieben werden konnten. In den vergangenen Jahren wurden unter der Bezeichnung „Lean Management“ bzw. „schlanke Produktion“ unterschiedlichste Methoden entwickelt, die Unternehmen bei der Reduzierung von Verschwendung (z.B. hohe Bestände, lange Durchlaufzeiten) unterstützen sollen. Zentrale Voraussetzung für deren Anwendung ist ein Umfeld, das sich durch eine geringe Variabilität auszeichnet (Wiegand et al. 2014, S. 35). Dies ist jedoch in heutigen Produktionssystemen nur selten der Fall. Die hohe Kundenorientierung führt i.d.R. zu starken Schwankungen des Typ-Mengen-Mixes und sinkenden Produktionsvolumina je Variante. Die daraus resultierende Herstellung individueller Produkte in geringen Losgrößen und zugleich hoher Qualität bedingt zudem eine Zunahme der Komplexität von Arbeitsprozessen. Folglich werden hochflexible Produktionsprozesse benötigt, um die individuellen Kundenaufträge in kleinen Serien effizient zu erfüllen. Obwohl Variabilität aus produktionstechnischer Sicht i.d.R. als unerwünschter Faktor wahrgenommen wird, ist diese bezogen auf die wirtschaftliche Situation eines Unternehmens oftmals ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. So ermöglichen bspw. individualisierte Produkte und eine flexible Produktions- und Lieferterminplanung die Akquirierung zusätzlicher Aufträge. Aus diesem Grund ist die Berücksichtigung der beschriebenen wertschöpfenden Variabilität bei der Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme ein wesentliches Erfolgskriterium. Die ursprünglichen Ansätze der schlanken Produktion werden diesen Anforderungen oftmals nicht gerecht und sind daher entsprechend zu adaptieren. Eine Grundlage hierfür bildet die durch Industrie 4.0 angestrebte Integration der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) der CPS in sozio-technische Arbeitssysteme. Ziel der daraus resultierenden sog. cyber-physischen Produktionssysteme (CPPS) ist eine durchgängige Verfahrenskette über den gesamten Produktlebenszyklus, um nachhaltig die Flexibilität und Effizienz der industriellen Produktion zu steigern. So sollen durch die Einführung von CPPS Möglichkeiten geschaffen werden, trotz dynamischer Rahmenbedingungen eine kundenindividuelle, reaktionsschnelle und umweltfreundliche industri- 196 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach elle Produktion unter Nutzung örtlich verteilter und teils stark heterogener Produktionsressourcen zu realisieren (vgl. Kagermann et al. 2013). Aus der beschriebenen informationstechnischen Vernetzung resultiert eine zunehmende Verfügbarkeit unterschiedlichster Daten und Informationen. Durch den gezielten Einsatz digitaler, datenbasierter Analysemethoden (z.B. Data Mining) können bisher nicht bekannte Informationen und unentdecktes Wissen aus den bestehenden Datenbeständen extrahiert werden. Diese sind zukünftig mit den Methoden der schlanken Produktion zu kombinieren, sodass trotz dynamischer Rahmenbedingungen kundenindividuelle, reaktionsschnelle und qualitätsorientierte Unternehmensprozesse realisiert werden können (Eickelmann et al. 2015, S. 1; Kagermann et al. 2013). Im Gegensatz zu CIM sollen dabei neben der Nutzung der neuen Möglichkeiten der IKT vor allem auch strukturelle Veränderungen in der operativen Gestaltung von Arbeitssystemen vollzogen werden und der Mensch mit seinen individuellen Fähig- und Fertigkeiten Berücksichtigung finden. (vgl. Jentsch et al. 2013, S. 678ff). Dabei wird eine systemische Gesamtbetrachtung der Faktoren Mensch, Technik und Organisation (MTO) bei der Entwicklung und Implementierung von Arbeitssystemen angestrebt (vgl. Deuse et al. 2015, S. 99-109; Ulich 2011). So rücken im Kontext einer evolvierenden Industrie 4.0 nicht nur der Einsatz neuer, smarter Technologien und Analysemethoden, sondern ebenso neue dezentrale Führungs- und Steuerungsformen sowie neue kollaborative Formen der Arbeitsgestaltung und -organisation durch technische Assistenzsysteme in den Fokus. Die gelungene Verknüpfung der technischen Entwicklungen mit dem praktischen Erfahrungswissen der Mitarbeiter ist dabei eine bedeutende Unternehmensressource. Maschinelle Informationsverarbeitung und Wissensentdeckung Die ursprüngliche Vision der Industrie 4.0 adressiert die vollständige Vernetzung und Individualisierung von Produkten einschließlich der zu deren Herstellung erforderlichen industriellen Wertströme. Die dabei in Arbeitssystemen entstehende Komplexität und Variabilität soll durch autonom und selbststeuernd organisierte Produktionsressourcen und durch den Einsatz von IKT beherrschbar bleiben und neue Ansätze, u.a. zur Steigerung von Produktivität und Qualität, eröffnen. In produzierenden Unternehmen nimmt die Menge produktionstechnischer Daten durch den zunehmenden Einsatz von IKT entlang des industriellen Wertstroms stetig zu. Schätzungen zufolge wurden bereits 2013 ca. 90 Prozent aller Produktionsprozesse durch IKT unterstützt (Kagermann et al. 2013, S. 17). Es ist zu erwarten, dass sich diese Entwicklung durch die Einfüh- 2. Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 197 rung von CPPS nahtlos fortsetzt und weiter verstärkt (Deuse et al. 2014 a, S. 373). Die umfassende digitale Speicherung der an unterschiedlichen Stellen im Arbeitssystem anfallenden Informationen führt häufig zu großen, vielfältigen Datenmengen, die zusätzlich durch eine hohe Geschwindigkeit und hohe Varianz gekennzeichnet sind (Big Data). Die entstehende Intransparenz und Komplexität dieser Datenmengen ist durch den Menschen kaum mehr beherrschbar, geschweige denn effektiv nutzbar. Aus diesem Grund werden vermehrt überwachte und unüberwachte Lernverfahren des Data Mining zur intelligenten, modellbasierten und prädiktiven Analyse eingesetzt. Durch die Anwendung statistischer Methoden (z.B. Klassifikation, Clusteranalyse) besteht die Möglichkeit, Muster in (un-)strukturierten Datenbeständen zu identifizieren und Wissen bzw. bisher verborgene Zusammenhänge zu extrahieren und zu visualisieren. Auf diese Weise können datenbasierte Prognosemodelle entwickelt und als Basis für eine rechnergestützte Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Auswirkungen genutzt werden (Eickelmann et al. 2015, S. 1ff.; Hastie et al. 2001; Fayyad et al. 1996, S. 37ff.). Industrielle Daten entstehen in heterogenen Systemlandschaften und werden daher in unterschiedlichen Datenformaten vorgehalten. Für die Extraktion von Informationen und Zusammenhängen ist ein geeignetes Vorgehensmodell, angepasst an den industriellen Kontext, zu wählen (engl. Knowledge Discovery in Industrial Databases, KDID). Die Anwendung von KDID ermöglicht die Durchführung von Wissensentdeckungsprozessen zur ganzheitlichen Identifikation von Informationen und Mustern sowie die Einbettung der gewonnenen Erkenntnisse in das Produktions- und Planungsumfeld (Lieber et al. 2013 b, S. 388-398). Das KDID-Prozessmodell ist eine Erweiterung der klassischen Prozessmodelle „Cross Industry Standard Process for Data Mining“ (CRISP- DM) und „Knowledge Discovery in Databases“ (KDD). Von besonderer Bedeutung ist dabei nicht allein die Datenerfassung, sondern vielmehr die Auswahl der Datenquellen und die Vorverarbeitung der Daten. Letztere ist stark abhängig von der gewählten Datenquelle (Wiegand et al. 2016). Maschinelle Lernverfahren stellen in produzierenden Unternehmen ein erhebliches Potenzial zur Produkt- bzw. Prozessoptimierung dar. So lassen sich z.B. im Qualitätsmanagement Klassifikationsverfahren einsetzen, um Qualitätsprobleme im laufenden Produktionsprozess anhand von ausgewerteten, kritischen Prozessparametern vorherzusagen und automatisch auszuregeln (Morik et al. 2010, S. 106). In dem dargestellten Fallbeispiel (Abbildung 1) werden in einem Warmwalzwerk verschiedene Prozessparameter (z.B. Temperatur, Umformkräfte) durch geeignete Sensorik erfasst und hinsichtlich signifikanter Ausprägungen überwacht. Ziel dessen ist die Identifikation kritischer Prozessmuster zur frühzeitigen Prognose von Produktfehlern, sodass bereits während des 198 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach Walzprozesses Steuerungsentscheidungen abgeleitet werden können. In Abhängigkeit des prognostizierten Qualitätsniveaus wird entweder ein frühzeitiger Abbruch der Bearbeitung, eine Weiterbearbeitung unter Anpassung der Prozessparameter oder eine Neuzuordnung des Produkts zu einem anderem Kundenauftrag vorgenommen (Eickelmann et al. 2015). Auswertung umfangreicher Echtzeitdaten zur qualitätssichernden Analyse und Steuerung des Warmwalzprozesses Quelle: vgl. Lieber et al. 2013 a In Zukunft ist zu erwarten, dass rechnergestützte Analysemethoden in soziotechnischen Arbeitssystemen verbreitet Einsatz finden werden. Das auf diese Weise entdeckte Wissen wird sich in der Folge zunehmend zu einer bedeutenden Unternehmensressource entwickeln (Deuse et al. 2014 b, S. 33). Maschinell gewonnene Erkenntnisse werden zunehmend als Entscheidungs- und Planungsgrundlage genutzt, reichern menschliche Arbeit an und tragen somit entscheidend zur Produktivität und Effizienz sozio-technischer Arbeitssysteme bei. Gleichzeitig ist zu erwarten, dass die maschinelle Wissensentdeckung verstärkt dazu genutzt wird, autonom agierende Steuerungs- und Regelkreise zu etablieren, welche Entscheidungsprozesse autark, ohne Beteiligung des Menschen, ausführen können. Hieraus ergeben sich neue, bisher ungeklärte Fragestellungen hinsichtlich der Verantwortung des Menschen, u.a. für Prozessabweichungen und für die Qualität des Arbeitsergebnisses. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass maschinelle Lernverfahren lediglich Aussagen im Rahmen einer bestimmten statistischen Genauigkeit zulassen. Dies bedeutet konkret, dass ggf. zufällige Zusammenhänge als signifikante Abb. 1: Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 199 Muster identifiziert oder auch tatsächlich bestehende Strukturen in den Datenbeständen u.U. nicht erkannt werden (Eickelmann et al. 2015, Pötter et al. 2014, S. 170). Genannte Verfahren entdecken i.d.R. mathematische Zusammenhänge im Sinne von Korrelationen. Diese sind jedoch lediglich als notwendiges und nicht als hinreichendes Kriterium für kausale Zusammenhänge zu verstehen (Kuckartz et al. 2013, S. 223). Aus diesem Grund ist eine regelmäßige inhaltliche Verifikation der Ergebnisse durch Domänenexperten zwingend erforderlich. Der Mensch sollte demnach auch zukünftig Ergebnisse interpretieren, kontrollieren und korrigieren, sodass die finale Entscheidungsgewalt weiterhin beim Menschen liegt. Die Implementierung autarker, selbststeuernder Systeme ist fallspezifisch zu entscheiden und hinsichtlich der jeweiligen potenziellen Auswirkungen kritisch zu prüfen. Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die Verfügbarkeit aktueller, anlagenbezogener Daten für den Menschen in sozio-technischen Arbeitssystemen in Zukunft eine bedeutende Informationsgrundlage darstellen wird, um eine hohe Verfügbarkeit der Anlagen und eine schnelle Reaktion auf Störungen in einem Umfeld mit hoher technischer Autonomie und Selbstorganisation sicherzustellen. In diesem Kontext ermöglichen maschinelle Lernverfahren eine detaillierte und echtzeitnahe Auswertung betrieblicher Daten, anhand dessen die steigende Variabilität in Produktionsprozessen quantifiziert und beherrschbar gemacht werden kann. Aus diesem Grund sind die etablierten Methoden der schlanken Produktion mit maschinellen Lernverfahren zu kombinieren, um sozio-technische Arbeitssysteme mit einer hohen Variabilität effizient zu gestalten. Während zur Überwachung und Steuerung komplexer Arbeitssysteme eine zunehmende Substitution des Menschen zu erwarten ist, bietet Industrie 4.0 auch neue Möglichkeiten, den Menschen gezielt zu unterstützen. So ergeben sich z.B. durch eine Vernetzung von Produktionsressourcen Möglichkeiten zur Pflege digitaler Anlagenabbilder und Systemzustände, um eine möglichst hohe Aktualität anlagenbezogener Daten sicherzustellen und komplexe Arbeitssysteme, z.B. im Bereich der Wartung und Instandhaltung, für den Menschen zugänglich und transparent zu halten (vgl. Barthelmey 2014). Darüber hinaus bietet der Einsatz von technischen Assistenzsystemen die Möglichkeit einer gezielten, individualisierten Unterstützung des Menschen. Technische Assistenzsysteme Zukünftige Arbeitssysteme sind als hochinteraktive, sozio-technische Systeme zu verstehen. Die zunehmenden technischen Entwicklungen bedingen eine dynamische Art der Arbeitsteilung zwischen den Systemelementen Mensch und 3. 200 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach Technik, was mit einem veränderten Rollenverständnis der menschlichen Arbeit einhergeht. In Abhängigkeit vom Grad der Automatisierung und der vorhandenen Entscheidungsfreiheit des Menschen wird zwischen einem Automatisierungs- und einem Werkzeugszenario unterschieden (Windelband/Spöttl 2012, S. 205-219). Kennzeichnend für das Automatisierungsszenario ist ein höchstmöglicher Grad der Automatisierung in Form sich selbststeuernder, dezentraler Produktionsressourcen. Dabei ist die Mehrheit der Beschäftigten lediglich für ausführende Tätigkeiten verantwortlich, während CPPS die Kontrolle und Steuerung der Produktionsabläufe übernehmen. Somit besteht die Gefahr, dass lediglich solche Arbeitsaufgaben beim Menschen verbleiben, bei denen eine Automatisierung wirtschaftlich nicht sinnvoll umzusetzen ist. Der Mensch schließt in diesen Fällen verbleibende Lücken der Automatisierung (Bainbridge 1983, S. 775-779). Gleichzeitig sind für die Installation und Behebung ungeplanter Störungen in CPPS weiterhin hochqualifizierte Spezialisten erforderlich (Schlund/Gerlach 2013, S. 22-26; Spath et al. 2013, S. 100). Im Werkzeugszenario wird die Automatisierung als Werkzeug, d.h. als Mittel zur Unterstützung des Menschen, angesehen. Vernetzte Systeme fungieren als Initiator für menschliche Handlungen und liefern relevante Informationen zur Entscheidungsunterstützung. Im Zuge dessen verschiebt sich der Aufgabenfokus des Menschen von rein ausführenden Tätigkeiten hin zu Aufgaben der kontextabhängigen, situativen Steuerung sowie Überwachung und Regulierung der intelligent vernetzten Produktionsressourcen (Schlund/Gerlach 2013, S. 22-26; Dombrowski et al. 2014, S. 137-138). Der Mensch ist hierbei Augmented Operator bzw. Träger von Entscheidungs- und Optimierungsprozessen (Kagermann et al. 2013, S. 2). Wie bereits erläutert, führt die hohe Kundenorientierung zu starken Schwankungen des Typ-Mengen-Mixes und folglich zu erhöhten Flexibilitätsanforderungen in der industriellen Produktion. Das Erfahrungswissen und die kognitiven Fähigkeiten des Menschen im Bereich der Problemlösung sind daher auch zukünftig von besonderer Bedeutung. Diese Entwicklung kann bestmöglich durch das Werkzeugszenario aufgefangen werden, eine eindeutige Tendenz ist in der betrieblichen Praxis indes nicht erkennbar. Neben autonom agierenden Produktionsressourcen werden neue Formen der kollaborativen Produktionsarbeit durch die zunehmende Nutzung multimodaler Assistenzsysteme entstehen. Erwartet werden u.a. Konzepte für Tätigkeits- und Aufgabenstrukturen, welche die Akzeptanz sowie die Leistungs- und Entwicklungsfähigkeit der arbeitenden Menschen berücksichtigen (Plattform Industrie 4.0 2014, S. 15). Aus arbeitswissenschaftlicher Sicht ergeben sich diesbezüglich neue Ansätze, den Herausforderungen der immer weiter zunehmenden Kundenorientierung und Digitalisierung sowie der demografischen Entwicklung und der damit einherge- Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 201 henden inter- und intrapersonelle Streuung sensorischer, motorischer und kognitiver Fähigkeiten zu begegnen. Eine Möglichkeit hierfür ist die gezielte sensorische, kognitive Unterstützung der Mitarbeiter durch geeignete Assistenzsysteme. Assistenzsysteme sind gesteuerte technische Einrichtungen, die den Nutzer bei der Ausführung seiner jeweiligen Arbeitsaufgabe unterstützen. Es existieren unterschiedlichste Einsatzmöglichkeiten. Dies umfasst z.B. den Einsatz von (Leichtbau-)Robotern zur Übernahme physisch belastender, monotoner Tätigkeiten oder die Nutzung von Sensoren sowie Informations- und Kommunikationstechnologien für das Prozessmonitoring. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz sog. Smart Devices (z.B. Smart Glasses, Smart Phones, Tablets). Wesentliche Spezifika dieser sind die Mobilität, die mögliche Vernetzung mit weiteren Technologien, die Ausstattung mit verschiedenen Sensoren und die individuelle Konfigurierbarkeit. Zentrale Merkmale der Geräte sind die mediale Konvergenz und die Allgegenwärtigkeit. Die mediale Konvergenz umfasst die Verknüpfung von Medien und Funktionalitäten in einem Gerät. Mit Allgegenwärtigkeit ist die ständige räumliche und zeitliche Verfügbarkeit (Ubiquitos Computing) gemeint (Walspuski 2014, S. 99-114). Smart Devices können zur Beschleunigung von Informationsprozessen, zur Effizienzsteigerung und zur Realisierung flexibler Arbeitszeiten eingesetzt werden. Im Produktionsumfeld werden Smart Devices ferner zur kontextsensitiven, individuellen und bedarfsgerechten Bereitstellung von allgemeinen (z.B. Sicherheitshinweisen) sowie spezifischen Informationen (z.B. Arbeitsaufgaben, -abläufe) genutzt (Abbildung 2). Dies führt sowohl zu einer erhöhten menschlichen Perzeption als auch zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in stark variierenden Arbeitssituationen und -prozessen. (Senderek/Geisler 2015) Darüber hinaus werden vermehrt (Leichtbau-)Roboter zur bedarfsgerechten Unterstützung des Menschen eingesetzt. Das Zusammenwirken von Mensch und Roboter ist bereits seit einigen Jahren Bestandteil zahlreicher Forschungsvorhaben und findet zunehmend Einsatz in der betrieblichen Praxis. Jene kollaborativen Arbeitssysteme ermöglichen die Kombination der spezifischen Stärken des Menschen, wie Lernfähigkeit, Entscheidungsmöglichkeit und Flexibilität, mit denen des Roboters, wie Ausdauer, Kraft und Präzision (Busch 2016, S. 13; Heinze et al. 2017). Bedingt durch neue technische Möglichkeiten und Fortschritte in der entwicklungsbegleitenden Normung (z.B. DIN EN ISO 10218; Positionspapier des VDMA) erfährt diese Entwicklung eine neue Dynamik. Ein Beispiel ist der zunehmende Einsatz sensitiver Leichtbauroboter. Als industrielle Serviceroboter können diese den Menschen gezielt von einem festen Linientakt entkoppeln und spezifische Teilaufgaben autonom übernehmen, wenn bestimmte Leistungseinschränkungen des Mitarbeiters eine manuelle Ausführung nicht zulassen. Bei der Umsetzung hybrider Arbeitssysteme steht 202 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach nicht nur die Entwicklung von Sicherheitstechnik zur Gewährleistung der Arbeitssicherheit im laufenden Betrieb, sondern auch die virtuelle Planung, Gestaltung und Erprobung des Betriebs im Fokus. Die vollständige virtuelle Abbildung des sozio-technischen Arbeitssystems ermöglicht, ausgehend von der Produktkonstruktion und mittels einer durchgängigen Verfahrenskette, eine frühzeitige, digitale Planung und Abstimmung der erforderlichen Roboterbahnen und der menschlichen Tätigkeit (Abbildung 3). Digitale Planung und Umsetzung der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) mittels Leichtbauroboter Quelle: Heinze et al. 2017 Abb. 3: Einsatz von Smart Devices zur kontextsensitiven Arbeitsunterstützung Quelle: Weisner et al. 2016; Günthner et al. 2014 Abb. 2: Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 203 Zusätzlich zur Verbesserung der ergonomischen Bedingungen können robotische Assistenten zukünftig eingesetzt werden, um die individuelle Leistungsfähigkeit des Mitarbeiters von den spezifischen Leistungsanforderungen des Arbeitssystems zu lösen. Auf diese Weise lassen sich personenindividuell altersund alternsgerechte Arbeitsbedingungen realisieren. Für die Aufnahme der menschlichen Bewegungen zur digitalen Planung der MRK werden vermehrt Motion-Tracking-Systeme eingesetzt. Unter Motion-Tracking werden hierbei die Aufzeichnung von Bewegungen eines Objekts sowie die Digitalisierung dieser in Positions- und Orientierungsdaten verstanden. Mittels Sensoren wird eine Menge von Punkten erfasst, die die beweglichen Segmente des Untersuchungsobjekts repräsentieren. Dies sind i.d.R. Drehpunkte bzw. Verbindungen zwischen einzelnen starren Segmenten. Basierend auf diesen Bewegungsdaten kann eine reale Bewegung auf Skelettmodelle bzw. digitale Menschmodelle übertragen werden (Menache 2011) (Abbildung 4). Aufnahme menschlicher Bewegungsdaten mittels Motion‑Tracking und Nutzung in der Simulation Quelle: Heinze et al. 2015 Auf diese Weise individualisiert gestaltete Arbeitssysteme können in Zukunft dazu eingesetzt werden, die steigenden demografischen Herausforderungen durch die Umsetzung hochflexibler, hybrider Montagesysteme mit einer fähigkeitsorientierten und situationsabhängigen Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter zu lösen. Es ist zu erwarten, dass mit der Reduzierung der Belastung, indem monotone Tätigkeiten durch autonom agierende Aktorik übernommen werden, eine steigende Einbindung des Menschen in die Steuerungs- und Regelungsprozesse des jeweiligen Arbeitssystems einhergeht. Die skizzierte Bereitstellung kontextsensitiver Informationen ermöglicht ferner die Durchführung wechselnder Arbeitsaufgaben des Einzelnen und den Wegfall monotoner Routineaufgaben. Das Tätigkeitsfeld des Menschen verändert sich letztlich von rein operativen Tätigkeiten hin zu problemlösenden, überwachenden und steuernden Aufgaben, welche u.a. ein höheres Maß an Problemlösungs-, Methoden- Abb. 4: 204 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach und Systemkompetenz erfordern. Eine mögliche Konsequenz ist die steigende Verantwortung und Einflussnahme des Menschen auf den einzelnen Produktionsprozess und das Arbeitssystem. Die kontinuierliche Weiterbildung und Kompetenzentwicklung des Menschen ist daher von zentraler Bedeutung. Kompetenzanforderungen und -entwicklung Die beschriebenen Entwicklungen prägen die moderne Arbeitswelt vieler Unternehmen und stellen sie vor große Herausforderungen. Der Manufuture Report „A Vision for 2020“ hebt die ursächlichen Entwicklungstendenzen hervor: Der Wandel von einer ressourcen- zu einer wissensbasierten Produktion und von Linearität zu Komplexität. Vor dem Hintergrund eines sich ständig wandelnden industriellen Umfelds rücken die Kompetenzen der Menschen und deren gezielte Förderung zunehmend in den Betrachtungsfokus. Für die Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme sind hierbei vornehmlich die Methoden-, System-, und Problemlösungskompetenz von hoher Bedeutung (Deuse et al. 2015; Richter/Deuse 2011, S. 9; Kuhlang/Sihn 2012, S. 11; ifaa 2010, S. 13). Die Methodenkompetenz beinhaltet die Auswahl, Anwendung und Weiterentwicklung der vielfältigen Methoden der Arbeitssystemanalyse und -gestaltung. Inhärenter Bestandteil der Methodenkompetenz ist ein Verständnis übergeordneter Gestaltungsprinzipien, wie Standardisierung, Fluss oder Verbrauchssteuerung. Die Prinzipien und Methoden sind darauf ausgelegt, Arbeitssysteme in Richtung eines Ideals zu entwickeln. Der Ideal-Zustand wird durch einen kontinuierlichen Einzelstückfluss im Kundentakt, 100 Prozent Wertschöpfung, Null-Fehler und keinerlei negative Beeinträchtigung der Mitarbeiter beschrieben (Rother 2009, S. 59). Da CPPS die gleichen Ziele hinsichtlich Qualität, Liefertreue, Kosten und Flexibilität anstreben, besitzen die bisherigen Gestaltungsprinzipien auch weiterhin Gültigkeit. Standardisierte Prozesse, Schnittstellen und Abläufe sind z.B. Voraussetzung, um Prozesse von Computern steuern und um komplexe Arbeitssysteme vom Menschen überwachen zu lassen. Auch eine Verbrauchssteuerung sorgt für beherrschbare und dimensionierbare Bestände und ein kontinuierlicher Fluss ermöglicht kurze Durchlaufzeiten. Der Einsatz von IKT bietet jedoch die Chance, neue Methoden und Werkzeuge zur Umsetzung der Prinzipien zu entwickeln und einzusetzen. So bleibt zwar der Bedarf an Methodenkompetenz im Hinblick auf ein tiefgreifendes Verständnis der Gestaltungsprinzipien erhalten, gemäß der dargestellten hohen Bedeutung der maschinellen Wissensentdeckung sind etablierte Methoden der schlanken Produktion jedoch u.a. mit statistischen Methoden und maschinellen Lernverfahren zu kombinieren. Dies bedeutet zusammenfassend, dass sich die zu beherrschenden Methoden und Werkzeuge durch die zunehmende Verfügbarkeit 4. Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 205 produktionsrelevanter Daten wandeln werden. Hierdurch steigen ferner die Anforderungen an einen verantwortungsvollen und zielgerichteten Umgang mit Daten. Die Systemkompetenz umfasst ein ganzheitliches und systemisches Verständnis für die Produktionsweise industrieller Produkte in Wertschöpfungsketten. Dies ermöglicht es, effektive und effiziente Systeme zu gestalten sowie einzelne Subsysteme zugunsten des Gesamtsystems zu verbessern und aufeinander abzustimmen. Die Systemkompetenz beschreibt somit die Fähigkeit, den Gesamtwertstrom sowie die einzelnen Prozesse entlang der Wertschöpfungskette nachzuvollziehen. Die Einführung autonom gesteuerter und zunehmend komplexerer Arbeitssysteme stellt ein erhebliches Risiko dar, das Verständnis über die Wirkzusammenhänge zu verlieren und damit zu einem „loss of situation awareness“ (Cummings/Bruni 2009, S. 442) zu führen. Aktuelle industrielle Beispiele über den Einsatz flexibler, sich selbst steuernder Fertigungsmodule bestätigen diese Gefahr, da Durchlaufzeiten und Systemverfügbarkeiten weit hinter den Erwartungen bleiben und Ursachen und Wirkzusammenhänge i.S. einer Blackbox unklar bleiben. Dies spricht für den Bedarf an o.g. Methodenkompetenz im Hinblick auf die Berücksichtigung der Gestaltungsprinzipien, wie einen gerichteten Materialfluss in eindeutigen Kunden-Lieferantenbeziehungen. Gleichzeitig verdeutlicht es, dass fehlendes Systemverständnis in Problemfällen vor allem bei den Systembetreibern zu fehlender Handlungskompetenz führt. Zwar bieten neue Kommunikationsformen die Möglichkeit, eine Diagnose vor Ort durchzuführen und die Problembehebung gemeinsam mit einem Experten via Datenbrillen u.Ä. zu lösen, dennoch sollte i.S. eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses und der damit verbundenen Reflexion des Ist-Zustands im Hinblick auf den Ideal-Zustand ein Systemverständnis bei den verantwortlichen Betreibern verankert werden. Aufgrund zunehmender Komplexität werden die Anforderungen an die Systemkompetenz deutlich steigen. Dies liegt u.a. daran, dass die Systemgrenzen auf die gesamte Verfahrenskette, d.h. von der individuellen Produktkonfiguration durch den Kunden bis in die Werkstatt und auf die einzelnen Zulieferer auszuweiten sind. Die Problemlösungskompetenz beinhaltet das kontinuierliche Identifizieren von Problemen, die Ursachenanalyse sowie das damit verbundene strukturierte Lösen einzelner Probleme durch wissenschaftliches Experimentieren nach der PDCA-Systematik (Plan-Do-Check-Act) (vgl. Shewhart/Deming 1939; Shewhart 1980; Deming 1986). Die Bedeutung von PDCA als Problemlösungsmethode wird auch in Arbeitssystemen der Industrie 4.0 eine Rolle spielen. Insbesondere wenn das Systemverständnis fehlt und neu aufgebaut werden muss, sind entdeckende Experimente unverzichtbar, da durch diese Wirkzusammenhänge erschlossen werden können. PDCA ist somit eine vielversprechende Me- 206 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach thode, welche die von Böhle (2013) identifizierte intuitive und subjektivierende Arbeitsweise bei Problemen an komplexen Anlagen gewissermaßen routiniert. Durch die zunehmend digitalisierte Arbeitswelt sind jedoch zwei erforderliche Veränderungen zu erwarten: Zum einen bieten neue Technologien der Datenaufnahme, -speicherung und -auswertung die Chance, PDCA stärker datenbasiert und mithilfe virtueller Abbildungen und Simulationen schneller durchzuführen. Statistische Verfahren, Materialflusssimulationen aber auch digitale Menschmodelle gewinnen in diesem Zusammenhang an Bedeutung. Zum anderen ist davon auszugehen, dass die zunehmend komplexeren Wirkbeziehungen und korrelierenden Variablen multivariate Experimente anstelle der Ein-Faktor- Versuche des klassischen PDCA fordern. Bezugnehmend auf die Kompetenzentwicklung kann zwischen zwei Konzepten differenziert werden: das Learning-off-the-job und das Learning-on-thejob (Holtbrügge 2013; Mavrikios et al. 2011, S. 473-785). Learning-off-the-job umfasst von der Arbeitsumgebung losgelöste Trainings wie Planspiele, Aktivitäten in Lernfabriken oder auch Vorträge und Workshops. Im Gegensatz dazu verschmelzen beim Learning-on-the-job, das auf dem Ansatz des erfahrungsbasierten Lernens nach Kolb (1984) basiert, die Arbeits- und Lernumgebung. Hierunter sind Maßnahmen wie das Coaching oder das Lernen während der Ausführung wertschöpfender Prozesse zusammengefasst (Holtbrügge 2013). Synonym wird das Learning-on-the-job auch als Lernen im Prozess der Arbeit (LiPA) oder als arbeitsorientiertes Lernen bezeichnet. Im Kontext einer evolvierenden Industrie 4.0 ist davon auszugehen, dass die Kompetenzentwicklung zunehmend on-the-job stattfindet. Dies bietet vor allem im Bereich des Anlernens Vorteile. So kann dieses während der Produktion erfolgen und der Transferaufwand entfällt. Zudem kann beim Anlernen durch eine Interaktion mit dem Lernmedium auf den individuellen Lernfortschritt und auf die Lernkurve des Einzelnen eingegangen werden. Arbeitsinhalte können z.B. in Hochlaufphasen individuell erweitert werden, um damit bei Sicherstellung der Qualität und Prozessstabilität den Mitarbeitern gleichzeitig die Vorteile der Aufgabenerweiterung zu ermöglichen. Trotz der umfangreichen Potenziale des Learning-on-the- Job, ist ein wesentlicher Nachteil die ggf. erforderliche zeitweise Unterbrechung des Wertschöpfungsprozesses und die Bindung unterschiedlichster Ressourcen. Aus diesem Grund haben sich sowohl in der universitären Aus- und Weiterbildung als auch für den Wissensaufbau und die Qualifizierung industrieller Mitarbeiter auf Shop-floor-Ebene sog. Lernfabriken etabliert (Abele/Cachay 2012, S. 88-93; Tietze et al. 2013, S. 246-251) (Abbildung 5). Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 207 Erfahrungsbasiertes Lernen in wandlungsfähigen Montagesystemen im Industrial Engineering Training Centre des Instituts für Produktionssysteme in Dortmund Quelle: Institut für Produktionssysteme, Dortmund Ein wesentliches Merkmal genannter Lernumgebungen ist die Abbildung realer Produkte, Prozesse und Ressourcen, die durch die Lernenden einfach und direkt handhabbar bzw. beeinflussbar sind. Hierzu werden die entsprechenden Ziele handlungsorientiert definiert, sodass die Lernenden bewusst experimentieren können und eine direkte Rückmeldung bzgl. möglicher Konsequenzen erfahren. Ziel jener partizipativen Lehr-/Lernumgebungen ist die Initiierung produktionstechnischer, selbst gesteuerter Lernprozesse, sodass durch eigenes Erleben und Handeln Kompetenzen nachhaltig entwickelt werden (Tisch et al. 2014, S. 20-24). Dabei bedingt die konkrete Abbildung der Produktionsprozesse einen hohen Immersionsgrad der Lernenden, wodurch schlussendlich der Transfer in den (späteren) beruflichen Alltag erleichtert wird (Steffen/Deuse 2014, S. 708-712). Das erfahrungsbasierte Lernen ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die zukünftige Qualifizierung und Kompetenzentwicklung. Die bestehenden Trainingszentren und Lernfabriken sind daher kontinuierlich an die technischen Entwicklungen anzupassen. Für die zukünftige Qualifizierung und Kompetenzentwicklung gilt es, frühzeitig einen verantwortungsbewussten und zielgerichteten Umgang mit neuen Technologien zu vermitteln. Abb. 5: 208 Jochen Deuse, Kirsten Weisner, Felix Busch, Marlies Achenbach Fazit Das zentrale Ziel bei der Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 muss es sein, die Faktoren Mensch, Technik und Organisation komplementär aufeinander abzustimmen. Die dargestellten Entwicklungsrichtungen zeigen, dass die zukünftige Rolle des Menschen in der Industrie 4.0 derzeit noch gänzlich offen ist. Von besonderem Forschungsinteresse ist hier die zukünftige Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Technik und die darauf basierende Ausgestaltung der Mensch-Technik-Interaktion. Für die Optimierung von Produktionsprozessen ist das Wissen und das Verständnis über produkt- und prozessspezifische Abhängigkeiten und ihre Einflussmerkmale ein zentraler Erfolgsfaktor. Dies beinhaltet u.a. die Analyse und Interpretation belastbarer Daten und Informationen zur prädiktiven Entscheidungs- und Planungsunterstützung. Es ist daher unerlässlich, Methoden der schlanken Produktion um beschriebene Verfahren der maschinellen Wissensentdeckung anzureichern, um langfristig erfolgreich zu bleiben. Die finale Entscheidungsgewalt sollte zukünftig jedoch weiterhin beim Menschen liegen. Dieser muss daher befähigt werden, Ergebnisse der besagten Verfahren und Methoden interpretieren, kontrollieren und korrigieren zu können. Andernfalls besteht das Risiko, dass der Mensch lediglich als „Anhängsel“ datenbasierter, technischer Systeme agiert. Darüber hinaus kann die steigende Dynamisierung und Komplexität der Prozesse zu einem fehlenden ganzheitlichen Systemverständnis führen und folglich in einer kognitiven Überforderung des Menschen resultieren. Ein weiteres potenzielles Risiko ist die erhöhte Transparenz der menschlichen Arbeit durch eine kontinuierliche Erfassung und Analyse von prozessbezogenen Daten. In diesem Zusammenhang sind einzuhaltende Rechtsbestimmungen im Umgang mit personenbezogenen Daten zu beachten. Abschließend sei auf die Gefahr einer Entfremdung der Arbeit hingewiesen. Je nach Aufbereitung der zur Verfügung gestellten Daten und dem gebotenen Entscheidungsspielraum kann der Mensch Entscheidungen entweder selbst treffen oder den „Entscheidungen und Anweisungen“ eines technischen Systems folgen. Konkret bedeutet dies, dass sich das Aufgabenspektrum des Menschen in Industrie 4.0 zwar vergrößern kann, seine Tätigkeiten jedoch z.T. detailliert vorgegeben sein werden, was u.a. einen Verlust von Zeitsouveränität und Handlungsspielräumen nach sich zieht. Aus diesem Grund ist der kognitiven Ergonomie und Softwareergonomie eine erhebliche Bedeutung beizumessen, um die Akzeptanz technischer Assistenzsysteme sicherzustellen. Ein weiterer zu berücksichtigender Gestaltungsaspekt sozio-technischer Arbeitssysteme ist die durch die demografische Entwicklung zunehmende schwankende Leistungsdisposition. Aus organisatorischer Sicht erfordert die 5. Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 209 Berücksichtigung des individuellen Unterstützungsbedarfs sowie der Erhalt bzw. die Förderung der Gesundheit der Beschäftigten neue Konzepte der Arbeitsgestaltung und -organisation. In der Vergangenheit wurden hierzu drei zentrale Prinzipien der Arbeitsgestaltung entwickelt: flexible Arbeitsgestaltung, differenzielle Arbeitsgestaltung und dynamische Arbeitsgestaltung. Dabei umfassen die differenzielle und dynamische Arbeitsgestaltung das Angebot verschiedener Arbeitsstrukturen, zwischen denen die Beschäftigten (selbstständig) wählen können. Somit stellen sowohl die differenzielle als auch die dynamische Arbeitsgestaltung eine Abkehr vom oftmals postulierten „one best way“ der Arbeitsgestaltung dar (Ulich 2016). Vor dem Hintergrund der beschriebenen Entwicklungen gewinnen genannte Gestaltungsansätze zunehmend an Bedeutung. Die Entwicklung und Implementierung individualisierter technischer Assistenzsysteme sowie die fähigkeitsbasierte Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine unterstützen diese Entwicklung in hohem Maße. Zusammenfassend ist festzuhalten, dass zur Bewältigung aktueller Herausforderungen und zur Sicherung der Reaktions- und Wettbewerbsfähigkeit der Einsatz menschlicher Arbeitskraft für produzierende Unternehmen von zentraler Bedeutung und auch für eine stark technikgetriebene Industrie 4.0 weiterhin unverzichtbar ist. Industrie 4.0 ist demnach als ein sozio-technisches System zu verstehen, in dem bewährte arbeitswissenschaftliche Grundprinzipien zur Gestaltung ausführbarer, erträglicher, zumutbarer und zufriedenstellender Arbeit ihre Gültigkeit behalten. Ein wesentliches Ziel muss hierbei die Entwicklung integrativer, organisationszentrierter Gestaltungsansätze sein, welche den Menschen ganz bewusst als Entscheider und Erfahrungsträger bei der Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme berücksichtigen. Literatur Abele, E./Cachay, J. 2012: Kompetenzentwicklung durch Lernfabriken – Lehrplan für Shopfloor Mitarbeiter bei proaktiven Verbesserungsprozessen. In wt Werkstattstechnik online, Jg. 102 (2012), H. 3, 88-93 Bainbridge, L. 1983: Ironies of Automation. In: Automatica, Vol. 19 (1983), Issue 6, S. 775-779 Barthelmey, A./Störkle, D./Kuhlenkötter, B./Deuse, J. 2014: Cyber Physical Systems for Life Cycle Continuous Technical Documentation of Manufacturing Facilities. In: Variety Management in Manufacturing – Proceedings of the 47th CIRP Conference on Manufacturing Systems, 17, S. 207-211 Bauernhansl, T. 2013: Industrie 4.0: Nur ein Medienhype oder die schöne neue Produktionswelt? 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(Hg.): Berufs- und wirtschaftspädagogische Analysen - aktuelle Forschungen zur beruflichen Bildung. Opladen u.a.O., S. 205-219 Gestaltung sozio-technischer Arbeitssysteme für Industrie 4.0 213 Gudela Grote Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in Industrie 4.0 Einleitung Die menschenlose Fabrik wurde schon in den 1980er Jahren propagiert, sie erlebt nun unter dem neuen Etikett Industrie 4.0 eine Wiedergeburt. Das „Internet der Dinge“ (Fleisch/Mattern 2005) schafft Voraussetzungen für die inner- und zwischenbetriebliche Vernetzung hochautomatisierter Produktionsprozesse, wodurch Koordination erleichert und Effizienz gesteigert werden soll. Neben enormen technischen Herausforderungen stellt sich wie schon bei allen früheren Automatisierungswellen die Frage nach der Rolle des Menschen in den zu gestaltenden Systemen. Wiederum besteht die Befürchtung, dass dieser Frage zu wenig Aufmerksamkeit gewidmet wird und aus der Perspektive der Beschäftigten wie auch der Unternehmen suboptimale Arbeitsprozesse resultieren werden. Im Folgenden wird eine auf dem Konzept des Managements von Unsicherheit basierende Gestaltungsperspektive vorgestellt, die es ermöglicht, der arbeitswissenschaftlichen Forschung in der Systemgestaltung mehr Gehör zu verschaffen. Darauf aufbauend werden die Methode KOMPASS, die das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in sozio-technischen Systemen zum Ziel hat, und ihre Weiterentwicklung in einer Reihe von Instrumenten für den Kontext des Internets der Dinge beschrieben. Abschließend werden einige grundlegende Fragen zukünftiger Systemgestaltung angesprochen, insbesondere die wachsenden Unsicherheiten im Gestaltungprozess selbst und die Grenzen der Kontrollierbarkeit technischer Systeme. Management von Unsicherheit als Basis der Systemgestaltung Die Malaise der Arbeitswissenschaft wird international breit diskutiert (z.B. Dul et al. 2012; Wilson/Carayon 2014). Das vorhandene Wissen zu menschengerechter Systemgestaltung ist bei den relevanten Entscheidungsträgern wenig bekannt und zudem schwer zugänglich, praktisch wie inhaltlich. Um diese Situation zu verbessern, werden bessere Kommunikation und Vernetzung mit Praktikern sowie höhere Qualitätsstandards in Forschung, Ausbildung und An- 1. 2. wendung als wichtig angesehen (Dul et al. 2012). Im vorliegenden Beitrag wird zusätzlich vorgeschlagen, dass menschengerechte Systemgestaltung nur dann wirklich eine Chance hat, wenn sie als strategische Aufgabe bei Technikentwicklern und -anwendern verstanden wird (Grote 2014). Bei Konsumgütern gelingt dies einfacher, da Kunden direkt auf die Produktgestaltung reagieren. Aber auch bei Investitionsgütern kann die strategische Relevanz deutlich gemacht werden, bisher ist das am ehesten in Hochrisikobereichen wie Luftfahrt oder Kernenergie gelungen. Um menschengerechte Systemgestaltung in der Unternehmensstrategie nachhaltig zu verankern, muss es gelingen, einen gemeinsamen Bezugsrahmen für strategische und gestalterische Entscheidungen herzustellen. Das Konzept des Managements von Unsicherheit kann als ein solcher Bezugsrahmen dienen, da die damit verknüpfte Grundfrage, wie eine angemessene Balance zwischen Stabilität und Flexibilität aller Arbeitsprozesse im Unternehmen zu erreichen ist, strategisch wie operativ höchst relevant ist (Grote 2009 a, 2014). Der Umgang mit Unsicherheit ist ein Kernproblem von Arbeitsorganisationen (vgl. z.B. Perrow 1967, 1984; Thompson 1967). Als offene und komplexe Systeme sind sie mit einer Vielzahl interner und externer Störungen und Unwägbarkeiten konfrontiert, die die Erreichung der Systemziele behindern können. Komplexität im Sinne vieler interdependenter Wirkfaktoren ist eine wesentliche Ursache von Unsicherheit, da die Durchschaubarkeit und Vorhersehbarkeit von Prozessen reduziert wird, vorhandene Informationen oftmals mehrdeutig sind und im allgemeinsten Sinne meist nicht alle Information zu Verfügung steht, die für die Erfüllung einer Aufgabe nötig wäre (Daft/Lengel 1984; Galbraith 1973; Weick 1979). Sehr vereinfacht können zwei Arten des Umgangs mit Unsicherheit in Organisationen unterschieden werden (Grote 1997, 2009 a): die Minimierung und die Bewältigung. Wesentliche Unterschiede zwischen diesen beiden Herangehensweisen beziehen sich auf die Art der Planungsprozesse, auf die gewählten Koordinationsmechanismen für die Kopplung zwischen Planung und Umsetzung und für die operative Zusammenarbeit sowie auf den Umgang mit Störungen. Der Versuch der Minimierung von Unsicherheit – besonders ausgeprägt in risikoreichen Arbeitssystemen – setzt komplexe, zentrale Planungssysteme und eine Reduktion operativer Handlungsspielräume durch Reglementierung und Automatisierung voraus, um einerseits Unsicherheit „wegzuplanen“ und andererseits eine hohe Kopplung zwischen zentraler Planung und dezentraler Umsetzung zu erreichen. Koordination erfolgt vor allem via Standardisierung und Programme sowie persönliche Weisungen. Mit der Strategie der Bewältigung von Unsicherheit wird vom Mythos der zentralen Kontrollierbarkeit komplexer Systeme Abschied genommen, wodurch gleichzeitig ein konstruktiveres Umgehen mit der Begrenztheit der Planung und Steuerung und eine gezielte Förde- 216 Gudela Grote rung dezentraler Autonomie möglich werden. Planung wird als Ressource für situatives Handeln verstanden (Suchman 1987) und damit die Kopplung zwischen Planung und Umsetzung durch eine Anpassung der Planung an die Erfordernisse der Umsetzung erreicht, anstatt die Umsetzung der Planung unterzuordnen. Koordination erfolgt vor allem über gegenseitige Absprachen lateral vernetzter Akteure und über geteilte Normen und Werte. Störungen werden nicht unhinterfragt als Zeichen schlechter Planung und mangelnder Effizienz gedeutet, sondern – zumindest auch – als mögliche Chance für individuelles und kollektives Lernen verstanden. Schon in früheren organisationswissenschaftlichen Studien (siehe z.B. den Übersichtsartikel von Wall et al. 2002) wurde aufgezeigt, dass die Minimierung von Unsicherheit am ehesten dann erfolgreich ist, wenn die Organisation insgesamt mit wenigen Unsicherheiten konfrontiert ist, also in einer stabilen Umwelt Routineprozesse sicherzustellen hat. Wenn ein höheres Ausmaß an Unsicherheit, z.B. bei innovativen Arbeitsprozessen in dynamischen Umwelten, vorliegt, dann führt nur die Bewältigung von Unsicherheiten zum Erfolg. Letztlich geht es in Organisationen allerdings nicht um ein Entweder-Oder, sondern darum, die richtige Mischung zwischen Reduktion und Bewältigung von Unsicherheit zu finden, damit eine angemessene Balance zwischen Stabilität und Flexibilität erreicht werden kann (siehe Abbildung 1). Weick (1976) hat diese Gleichzeitigkeit von Stabilität und Flexibilität als lose Kopplung bezeichnet, in der Innovationsforschung wird manchmal auch von „Semistrukturen“ (Brown/Eisenhardt 1997) oder von „beidhändigen“ (ambidextrous) Organisationen (Benner/ Tushman 2003) gesprochen. Selbst grundsätzlich auf Stabilität ausgerichtete Organisationen, wie z.B. ein Kernkraftwerk, benötigen ein gewisses Maß an Flexibilität, um diese Stabilität durch Resilienz gegenüber Störungen zu gewährleisten. Umgekehrt sind hoch innovative und sehr flexible Organisationen Die Balance von Stabilität und Flexibilität in OrganisationenAbb. 1: Die Balance von Stabilitä u d Flexibilität in Organisationen Quelle: Grote 2012   Quelle: Grote 2012 bb. 1: Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 217 wie beispielsweise Google auch auf stabilisierende Mechanismen wie Projektmanagementwerkzeuge oder Produktvorgaben angewiesen, um die Unsicherheit in bewältigbaren Grenzen zu halten. Stabilität kann also durch Flexibilität gefördert werden und umgekehrt Flexibilität durch Stabilität (Farjoun 2010). Um eine angemessene Balance zwischen Stabilität und Flexibilität herzustellen, müssen die verschiedenen Handlungsoptionen der Reduktion, Beibehaltung und Erhöhung von Unsicherheit abgewogen werden (Grote 2015). Jede Option ist mit anderen Zielsetzungen und Maßnahmen verbunden, beruht aber auch auf anderen konzeptionellen Ansätzen und Grundannahmen. Diese gemeinsam zu reflektieren ist ein wesentlicher erster Schritt, um die verschiedenen Optionen sinnvoll bewerten und einsetzen zu können. In Kontexten, in denen die Sicherheit für Mensch und Umwelt im Vordergrund steht, erscheint oftmals die Reduktion von Unsicherheit als der einzig gangbare Weg. Es wird angenommen, dass auch sehr komplexe Systeme durch zentrale Steuerungsmechanismen wie Standardisierung und Automation kontrollierbar sind und deshalb größtmögliche Stabilität nicht nur wünschbar, sondern auch erreichbar ist. Die Notwendigkeit für Flexibilität durch Beibehalten und Bewältigen von Unsicherheit ist in neuerer Zeit beispielsweise in der breit geführten Debatte zu organisationaler Resilienz betont worden (z.B. Weick/Sutcliffe 2001; Hollnagel et al. 2006). Die zentrale Kontrollierbarkeit von Systemen wird in diesen Ansätzen infrage gestellt und es wird aufgezeigt, wie Kontrolle durch operative Handlungsspielräume lokaler Akteure erreicht werden kann. Wenn es schließlich um die Erhöhung von Unsicherheit als möglicher Option geht, so finden sich Diskussion dazu eher im Bereich der Geschäftsrisiken, z.B. bei Maßnahmen zur Innovationsförderung oder in der Finanzindustrie. Im Einklang mit Grundsätzen aus der Komplexitätstheorie (z.B. Anderson 1999) wird angenommen, dass Kontrolle in selbstorganisierenden Prozessen beinhaltet, Handlungsoptionen zu maximieren, und Maßnahmen wie kontrolliertes Experimentieren hierzu dienlich sein können (Brown/Eisenhardt 1997). Entscheidungen zwischen diesen Optionen finden in Unternehmen fortlaufend statt, mal weiterreichend wie bei der Wahl neuer Geschäftsfelder, mal alltäglicher wie bei der Formulierung eines Arbeitsauftrags an ein Projektteam. Wenn es gelingt, die Gestaltung neuer Produktionssyteme in den Gesamtkontext einer angemessenen Balance von Stabilität und Flexibilität für bestimmte Arbeitsprozesse zu stellen, können strategische mit operativen Fragestellungen bestmöglich verbunden und die Bereitschaft für den Einbezug arbeitswissenschaftlichen Wissens wesentlich gesteigert werden (Grote 2014). 218 Gudela Grote Kontrolle in automatisierten Systemen als zentrales Gestaltungskriterium Wenn erreicht worden ist, dass arbeitswissenschaftliche Erkenntnisse bei der Systemgestaltung Gehör finden, muss als Erstes deutlich gemacht werden, dass jedes automatisierte System ein sozio-technisches System ist, unabhängig vom Grad der Automatisierung. Auch die menschenlose Fabrik, die führerlose U- Bahn und der automatisierte Zahlungsverkehr werden in letzter Instanz von Menschen für Menschen entwickelt und betrieben. Generell sind deshalb technische Systeme niemals isoliert zu betrachten, sondern immer als Teil eines sozio-technischen Systems, zu dem auch die das technische System betreibenden Menschen und die formalen und informellen Strukturen und Abläufe, in denen sie arbeiten, gehören. Um allen für das Funktionieren eines sozio-technischen Systems relevanten Zusammenhängen Rechnung zu tragen, ist es zudem sinnvoll, auch solche Organisationen und Organisationseinheiten in die Systembetrachtung miteinzubeziehen, die für die Systementwicklung, für Wartung und Unterhalt wie auch für die reglementarische Randbedingungen von Entwicklung und Betrieb der operativen Systeme zuständig sind. Diese sehr weite Systemabgrenzung ist besonders dann nützlich, wenn es um Fragen der Verantwortungsverteilung im System geht. Es besteht allgemeine Einigkeit in der Arbeitswissenschaft (vgl. Grote et al. 2014), dass die Grenzen der Automatisierung neben technischer Machbarkeit und sozialer Akzeptanz vor allem durch die Notwendigkeit bestimmt sind, dass Menschen die Systemziele bestimmen und für ihr Erreichen sowie für alle dabei entstehenden positiven wie negativen Folgen verantwortlich sind. Die Beeinflussbarkeit des technischen Systems und damit die Kontrolle über das technische System werden als wesentliche Voraussetzung für die Verantwortungs- übernahme angesehen. Stellvertretend für viele Gestaltungsmethoden, die dem Postulat der Kontrollierbarkeit technischer Systeme durch den Menschen verpflichtet sind (vgl. z.B. Boy 1998; Hollnagel/Woods 2005; Timpe et al. 2002), wird die Methode KOMPASS (Komplementäre Analyse und Gestaltung von Produktionsaufgaben in sozio-technischen Systemen) vorgestellt. KOMPASS (Grote et al. 1999, 2000; Wäfler et al. 1999, 2003) wurde entwickelt, um eine prospektive und ganzheitliche Gestaltung von Mensch-Maschine-Systemen auf der Grundlage der Komplementarität von Mensch und Technik zu unterstützen. Der komplementäre Ansatz berücksichtigt explizit die Tatsache, dass Mensch und Technik je spezifische Stärken und Schwächen besitzen. Anders als im komparativen Ansatz (vgl. Bailey 1989) werden diese nicht im Sinne eines „entweder Mensch oder Technik“ gegeneinander ausgespielt, sondern durch eine durchgängige Gestaltung der Mensch-Technik-Interaktion zu einer neuen Qualität des Gesamt- 3. Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 219 systems verschmolzen. Dazu wurden für die drei Analyse- und Gestaltungsebenen Mensch, Technik und Organisation Kriterien definiert, die in ihrer Gesamtheit darauf abzielen, das sozio-technische System im Sinne des Unsicherheitsmanagements zu einer lokalen Bewältigung von Varianzen zu befähigen (vgl. Abb. 2). KOMPASS-GestaltungsansatzAbb. 2: KOMPASS-Gestaltu gsansatz Quelle: Grote 2009b   Quelle: Grote 2009 b Auf der Ebene der Technik bzw. spezifischer der Mensch-Technik-Interaktion fordert KOMPASS die Kontrollierbarkeit der Technik durch den Menschen, die im Sinne der drei Elemente von Kontrolle – Durchschaubarkeit, Vorhersehbarkeit und Beeinflussbarkeit – inform von vier Kriterien konkretisiert wird: Prozesstransparenz, dynamische Kopplung, Informations- und Ausführungsautorität und Flexibilität. Auf der Ebene des Menschen bzw. spezifischer der menschlichen Arbeitsaufgabe ist das Kernanliegen die intrinsische Motivation durch Aufgabenorientierung mit den entsprechenden Kriterien menschengerechter Arbeitstätigkeiten (Ulich 1994). Auf Ebene der Organisation bzw. einzelner Arbeitssysteme in der Organisation ist entsprechend dem sozio-technischen Sys- Abb. 2: 220 Gudela Grote temansatz die Selbstregulation in kleinen Regelkreisen mit Kriterien wie Vollständigkeit und Unabhängigkeit der Aufgaben, Polyvalenz, Gruppenautonomie und Grenzregulation durch den Vorgesetzten angestrebt (Susman 1976; Pasmore 1988). Im Unterschied zu manchen anderen Verfahren für die Aufgabenanalyse und -gestaltung ist das Anliegen von KOMPASS, sowohl die kognitive Befähigung des menschlichen Operateurs durch entsprechende Gestaltung des Mensch-Maschine-Systems sicherzustellen als auch seine motivationale Bereitschaft, kognitive Fähigkeiten im Sinne der Systemziele einzusetzen. Dies drückt sich beispielsweise in der Forderung aus, dass Informations- und Ausführungsautorität so aufeinander abzustimmen sind, dass die gewählte Aufteilung der Ausführungsautorität dem Menschen soviel Eingriffsmöglichkeiten gibt, dass er vom technischen System zur Verfügung gestellte oder potenziell abrufbare Information auch tatsächlich nutzen will. Oftmals wird in automatisierten Systemen sehr viel Information bereitgestellt, ohne dem Menschen Funktionen zuzuweisen, die auch eine direkte Nutzung dieser Information nötig machen. Geht dann etwas schief und die nicht zur Kenntnis genommene Information wird hierfür als Ursache identifiziert, wird der Mensch verantwortlich gemacht. Nicht berücksichtigt wird dabei, dass möglicherweise viel zu viel Information vorhanden war (die Probleme durch Alarmüberflutung in der Prozessindustrie werden schon lange diskutiert, vgl. Papadopoulos/McDermid 2001) und dass unter Umständen dem Menschen durch mangelnde Handlungserfordernisse auch kein direkter Anreiz gegeben wurde, die Information kontinuierlich aufzunehmen. Anwendungserfahrungen mit KOMPASS zeigen, dass die Methode sehr gut geeignet ist, um die grundlegende Verantwortungs- und Kontrollproblematik bewusst zu machen und im Hinblick auf verschiedene Optionen des Umgangs mit Unsicherheit kontrovers zu diskutieren. Gleichzeitig ist aber auch zu berücksichtigen, dass Gestaltungsprozesse durch den Einbezug zusätzlicher Gestaltungskriterien und -optionen komplexer und für die Systementwickler weniger gut steuerbar werden. Nach der Darstellung eines Fallbeispiels wird auf diese Problematik näher eingegangen. Fallbeispiel: RFID-gesteuerte Authentifizierung von Medikamenten Das Internet der Dinge hat den Traum von der zentralen Kontrollierbarkeit von Produktionsprozessen vor dem Hintergrund des gängigen Postulats, dass man nur „managen“ kann, was man auch messen kann, wieder aufleben lassen. Die Möglichkeiten der Messung werden als Voraussetzung für die Schaffung von Planbarkeit und damit von Unsicherheitsminimierung gesehen (z.B. Baars et al. 4. Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 221 2009; Bose et al. 2009; Fleisch/Tellkamp 2006; Spiekermann/Pallas 2006). Ob tatsächlich die doppelte – physische und virtuelle – Vernetzung von Prozessen, wie sie unter dem Motto Industrie 4.0 angestrebt wird, mehr Kontrolle ermöglicht, und wenn ja für wen, war Fragestellung eines Projekts zur Authentifizierung von Medikamenten und Luxusgütern. Aufbauend auf KOMPASS wurden mehrere Methoden entwickelt, die bereits in sehr frühen Phasen der Technologieentwicklung – im vorliegenden Fall basierend auf einem Funktionsprototypen – erlauben, potenzielle organisationale Auswirkungen zu erkunden und in den Gestaltungsprozess einfließen zu lassen (Boos et al. 2013). Ein Instrument dient insbesondere der Erfassung von Veränderungen in der Zuteilung von Funktionen und Verantwortung in den Arbeitsprozessen und in den Freiheitsgraden für flexible Anpassung der Prozesse unter Einbezug verschiedener, möglicherweise konfliktärer Perspektiven der unterschiedlichen Akteursgruppen. Ein weiteres Instrument ermöglicht die Bewertung des Arbeitssystems hinsichtlich der Voraussetzungen für die lokale Kontrolle von Schwankungen und Störungen und ein letztes erfasst die Rolle des einzelnen menschlichen Akteurs für die Nutzung dieser Kontrollmöglichkeiten. Die Instrumente wurden in einer exemplarischen Anwendung erprobt, die das Zusammenwirken von Pharmahersteller, Distributeur und Apotheke bei der Sicherung der Echtheit eines Medikaments mithilfe von RFID-Etiketten auf dem Medikament sowie das analoge Szenario bezüglich der Echtheit von Luxusgütern wie beispielsweise Designer-Handtaschen betraf. Basierend auf Interviews mit Technikentwicklern und den verschiedenen zukünftigen Nutzergruppen der Technologie sowie Dokumentenanalysen und Beobachtungen vor Ort wurden zunächst die involvierten Arbeitsprozesse und mögliche Varianten in diesen Arbeitsprozessen als narratives Netzwerk dargestellt (Pentland/Feldman 2007, 2008). Dieser Ansatz ist im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, Arbeitsflüsse zu dokumentieren, besonders geeignet, routinisierte Handlungsabläufe und Abweichungen von diesen Routinen zu erfassen, was Gestaltungsspielräume eröffnet. Das erstellte Netzwerk wurde bezüglich der Verteilung von Kontrollmöglichkeiten und Verantwortung bei verschiedenen Varianten der Arbeitsprozesse mit den Technikentwicklern diskutiert. Dabei wurden verschiedene Komponenten von Verantwortung unterschieden: das Sichtbarmachen von Prozessen und Handlungsmöglichkeiten für verschiedene Akteure, die auftragsgerechte Ausführung von Arbeitsaufträgen und die Haftung für negative Auswirkungen von Arbeitsprozessen und -ergebnissen (Boos et al. 2013). Die Diskussionen mit den Entwicklern zeigten eine Reihe von Gestaltungsoptionen auf, die beispielsweise den Zugang zu Arbeitsprozessinformationen für verschiedene Akteure, die Zuteilung der Echtheitsprüfung zu verschiedenen Akteuren, z.B. Distributeur, Leiter Apotheke und/oder jeder Angestellte der Apo- 222 Gudela Grote theke, und die technische Absicherung der Nachverfolgbarkeit aller Arbeitsprozesse betrafen (Boos/Grote 2012). In einem nächsten Schritt wurden verschiedene Varianten bezüglich der definierten Gestaltungskriterien auf Ebene Arbeitssystem bewertet und schließlich einzelne Anwendungsvarianten in einem Prototypentest bezüglich der De-facto-Kontrollmöglichkeiten der verschiedenen Akteursgruppen evaluiert. Hierbei zeigten sich beispielsweise in den Verteilzentren zusätzliche Abhängigkeiten im Arbeitssystem aufgrund der extern sichergestellten Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der RFID-Technologie sowie Unklarheiten bezüglich der Arbeitsabläufe, wenn eine Fälschung entdeckt wird. Der Prototypentest ergab zudem das ganz grundlegende Problem, dass für die Arbeitenden in den Verteilzentren ungenügend kontrollierbar war, ob ein Produkt durch das RFID-Lesegerät erfasst worden war oder nicht. Die entwickelten Methoden haben in diesem Fallbeispiel eine differenzierte Diskussion von Gestaltungsvarianten hinsichtlich des Umgangs mit Unsicherheit und der sich daraus ergebenden Fragen zur Verteilung von Kontrolle und Verantwortung unterstützt. Die Methoden wurden von den Technikentwicklern positiv aufgenommen, wenn auch kritisiert wurde, dass der Entwicklungsprozess damit nicht erleichtert, sondern aufgrund der systematischen Suche nach Gestaltungsoptionen und des Einbezugs einer Vielzahl neuer, für die Entwickler ungewöhnlicher Kriterien tendenziell eher erschwert wurde. Dies führt zu einem wichtigen Thema, dem Umgang mit Unsicherheiten in der Systemgestaltung selbst, das im folgenden Abschnitt näher beleuchtet wird. Management von Unsicherheit im Prozess der Systemgestaltung selbst Bis hierher lag der Schwerpunkt der Diskussion auf strategischen und operativen Entscheidungsprozessen zum Umgang mit Unsicherheit, bei denen arbeitswissenschaftliches Wissen einen wichtigen Beitrag leisten kann. Im Prozess der Systemgestaltung selbst treten aber auch viele Unsicherheiten auf, nicht zuletzt aufgrund der fundamentalen Unsicherheit in der Beziehung zwischen Technologie und Organisation. Wie Technologie auf Organisation einwirkt, ist weder völlig transparent noch gänzlich vorhersehbar. Technologie ist im allgemeinsten Sinne eine unabhängige Variable der Systemgestaltung, sie ist aber auch eine abhängige Variable, die sich aus Handlungen der Organisation und ihrer Mitglieder im Vorfeld des Technologieeinsatzes wie auch in der Implementierung und Nutzung ergibt. Dies wurde erstmals beindruckend durch die Arbeiten am Tavistock-Institut belegt und hat zur Formulierung des sozio-technischen Systemansatzes geführt (Trist/Bamforth 1951). In diesem Ansatz ist einerseits das Management von Unsicherheit im Gestaltungskriterium der Kontrolle von 5. Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 223 Schwankungen und Störungen an der Quelle verankert (Cherns 1987; Pasmore 1988), andererseits werden auch detaillierte Überlegungen zu Gestaltungsprozessen gemacht, die der Wechselwirkung zwischen Technologie und Organisation im Sinne der gemeinsamen Optimierung Rechnung tragen. In der heutigen arbeits- und organisationswissenschaftlichen Literatur ist der Begriff des sozio-technischen Systems weit verbreitet, wird aber oftmals ohne den ursprünglichen konzeptionellen Hintergrund genutzt. Unsicherheit avancierte zwar schon früh zu einem Kernkonzept in der Organisationslehre (Burns/Stalker 1961; Lawrence/Lorsch 1967; Thompson 1967; Woodward 1965), der Bezug zur Gestaltung von Technologie ging aber weitgehend verloren. Dies liegt darin begründet, dass in den frühen organisationssoziologischen Arbeiten Technologie als die Arbeit, die Menschen in Organisationen machen, definiert wurde (z.B. Comstock/Scott 1977; Perrow 1967). Diese Definition verhindert eine unabhängige Analyse der Auswirkungen verschiedener Varianten der Technikgestaltung auf menschliche Arbeit wie auch die Ableitung von Gestaltungsanforderungen, was beispielsweise Perrow selbst einige Jahre später als Fehler erkannt hat (Perrow 1983). In neuerer Zeit haben vor allem die Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) die Debatte um die Wechselwirkung zwischen Technologie und Organisation erneut entfacht (für einen guten Überblick der konzeptionellen Diskussion siehe Leonardi/Barley 2010). Dem Ansatz des Technologiedeterminismus folgend haben einige Autoren argumentiert, dass IKT „automatisch“ zu Dezentralisierung und Demokratisierung von Entscheidungsprozessen beitragen, da laterale Koordination innerhalb und zwischen Unternehmen und in ganzen Gesellschaftssystemen gefördert wird (z.B. Sproull/Kiesler 1991). In der Formulierung von Clegg et al. (2006, S. 384): „der Füller und die Schreibmaschine haben uns die Bürokratie gebracht; wird uns die Virtualität Demokratie bringen?“. Die empirische Evidenz zeigt, dass IKT tatsächlich demokratisierende Effekte haben können, besonders wenn sie zur Informatisierung statt zur Automatisierung von menschlicher Arbeit im Sinne von Zuboff (1988) eingesetzt werden. Grote und Baitsch (1991) haben auf eine Reihe wichtiger Voraussetzungen hingewiesen, damit diese Effekte entstehen können, wie beispielsweise die Befürwortung dezentraler Entscheidungsprozesse durch die Führungsverantwortlichen und den Arbeitsaufgaben inhärente Kommunikationsund Kooperationserfordernisse. Ihre Perspektive auf die Auswirkungen von IKT stimmt mit dem soziologischen Konzept der adaptiven Strukturation überein, das die Wechselwirkung zwischen der Strukturierung von Arbeitsprozessen durch Technologie und den Freiheitsgraden der Techniknutzer in der Adaptation der Technologie an ihre Bedürfnisse betont. Damit wird die Bedeutung eigenständigen menschlichen Handelns in der Auswahl, Interpretation und Nut- 224 Gudela Grote zung der durch Technologie gegebenen Möglichkeiten hervorgehoben (Boudreau/Robey 2005; DeSanctis/Poole 1994; Orlikowski 1992, 2000). Eine wesentliche Kritik am Ansatz der adaptiven Strukturation ist, dass er keine Hilfestellung für die Systemgestaltung leistet (Dul et al. 2012; Leonardi/ Barley 2010). Stattdessen werden Systemgestalter mit der zusätzlichen Anforderung konfrontiert, die Potenziale einer Technologie und die in der Organisation wirkenden Kräfte für und gegen eine Nutzung dieser Potenziale zu eruieren und in Gestaltungsentscheidungen umzusetzen (Klein/Sorra 1996). Diese Kräfte sind eng verbunden mit Annahmen zum angemessenen Management von Unsicherheit und zur Rolle, die Menschen in immer komplexeren sozio-technischen Systemen übernehmen sollen und können (z.B. Boy/Grote 2011; Hollnagel/Woods 2005; Parasuraman et al. 2000; Woods/Branlat 2010; Young/Stanton 2007). Diese Annahmen müssen expliziert und mit strategischen Überlegungen zum Umgang mit Unsicherheit verknüpft werden. Methoden wie KOMPASS können hier einen wesentlichen Beitrag leisten, auch weil sie den Systemgestaltern helfen, mit der Unsicherheit des Gestaltungsprozesses selbst besser umzugehen. Wenn einmal die Perspektive des Technologiedeterminismus verlassen wird, öffnen sich neue Gestaltungsoptionen, die möglichst nicht im Sinne einer Minimierung von Unsicherheit gerade wieder verworfen, sondern als Chancen für eine optimale, dem Prinzip der Komplementarität verpflichtete Gestaltung des Zusammenwirkens von Mensch und Technik in die Entscheidungsprozesse einbezogen werden sollten. Aus dem Ansatz der adaptiven Strukturation folgt eine weitere Problematik: die Zuteilung von Verantwortung für die Effekte von Technologie. Wenn die Auswirkungen von Technologie weder von den Entwicklern noch den Entscheidungsträgern und Nutzern der Technologie in der Organisation vollumfänglich vorhergesehen und gesteuert werden können, kann Verantwortung nicht eindeutig zugeordnet werden. Im Fallbeispiel wurde dies bereits diskutiert und Methoden skizziert, die eine „kontrollierbare Verantwortungszuweisung“ (Boos et al. 2012) ermöglichen. Ein erster Schritt zu einer Lösung ist in jedem Fall, das Problem offen und mit allen relevanten Personen und Institutionen anzusprechen statt, wie vielfach üblich, grundsätzlich den Technologienutzer als die letztlich verantwortliche Rückfallebene anzunehmen. Abschließende Überlegungen: Grenzen der Kontrollierbarkeit von Technik Programme wie Industrie 4.0 – oder als Beispiel für andere Branchen SESAR und NextGen in der Luftfahrt (Prevot et al. 2012; Weyer 2006) – streben eine immer weitergehende Vernetzung sozio-technischer Systeme an, die zuneh- 6. Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 225 mend Zweifel daran aufkommen lässt, ob die Grundforderung vollumfänglicher menschlicher Kontrolle über technische Systeme weiterhin aufrechterhalten werden kann. In unserem Alltag haben wir schon längst kapituliert und müssen darauf vertrauen, dass Hersteller, Verkäufer und Regulatoren der Technik, mit der wir leben, uns angemessen vor möglichen negativen Auswirkungen schützen. Muss unter Umständen aber auch in Arbeitssystemen mit hoch qualifizierten Akteuren wie Piloten, Kernkraftwerk-Operateuren oder Produktionsingenieuren eine (partielle) Nichtkontrollierbarkeit akzeptiert werden? Auf der rein technischen Seite nimmt diese Akzeptanz die Form von Restrisikoberechnungen an. Auf der menschlichen Seite scheut man sich, diese Nichtkontrollierbarkeit zuzugeben, da man dann in Verantwortungsdilemmata hineingerät. Hauptanliegen von Richtlinien für die Gestaltung partiell nicht kontrollierbarer Technik wäre, den Menschen von seiner Lückenbüßerrolle zu befreien. Ansatzweise passiert dies bereits bei der Entwicklung adaptiver Systeme, bei denen aufgrund von Überlegungen zur maximalen menschlichen Belastbarkeit zeitweise und unbeeinflussbar durch den Menschen die Kontrolle gänzlich zur Technik übergeht, wobei die Frage der Verantwortung für mögliche negative Folgen aber meist ausgeklammert bleibt (z.B. Inagaki 2000; Itoh/Inagaki 2014) und vor allem das Vertrauen in das technische System diskutiert wird (z.B. Moray et al. 2000). Aufbauend auf einem Ansatz, der den Bedingungen für Verantwortungs- übernahme und damit auch für Kontrollierbarkeit gerecht zu werden versucht, sollten die Grenzen der Kontrollierbarkeit möglichst klar definiert werden. In den Bereichen, die für den menschlichen Operateur als nicht kontrollierbar eingestuft werden, ist auch seine Verantwortung abzulehnen. Um sozio-technische Systeme entsprechend solchen Vorgaben gestalten zu können, sollten bestehende Verfahren technischer, menschlicher und organisatorischer Risikoabschätzungen dahingehend erweitert werden, dass nicht beherrschte Risikozonen als solche identifiziert und für Systembetreiber wie auch im operativen Betrieb für die Systemnutzer kenntlich gemacht werden. Soweit möglich sollten auch in diesen Bereichen Heuristiken zur Verfügung gestellt werden, um die Unsicherheiten bewältigen und wieder Kontrolle erlangen zu können. Gleichzeitig würde aber in diesen Bereichen die Verantwortung für das sichere Betreiben des Systems beim Systemhersteller, möglicherweise auch beim Systembetreiber, nicht aber beim menschlichen Operateur liegen. Der Druck, diese Bereiche möglichst klein zu halten und damit die Kontrollierbarkeit durch den menschlichen Operateur zu maximieren, würde dadurch wachsen. Somit würde im Sinne einer paradoxen Intervention auch gelingen, arbeitswissenschaftlichem Gestaltungswissen mehr Gewicht zu geben. Die Offenheit für die Begrenztheit der Kontrollierbarkeit komplexer Systeme könnte eine Chance dafür sein, dass Systemhersteller und 226 Gudela Grote -betreiber, Aufsichtsbehörden und die vor Ort handelnden Menschen sich gegenseitig darin unterstützen, miteinander Verantwortung zu tragen, anstelle sie von einem zum nächsten zu schieben. Literatur Anderson, P. 1999: Complexity theory and organization science. In: Organization Science, Vol. 10 (1999), Issue 3, S. 216–232 Baars, H./Gille, D./Struecker, J. 2009: Evaluation of RFID applications for logistics: a framework for identifying, forecasting and assessing benefits. In: European Journal of Information Systems, Vol. 18 (2000), No. 6, S. 578–591 Bailey, R. W. 1989: Human performance engineering. 2. Auflage, London Benner, M. J./Tushman, M. 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New York Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken 231 Gerrit Hornung, Kai Hofmann Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 Die Rechtsfragen der Industrie 4.0 sind mittlerweile in der juristischen Diskussion angekommen.1 Dabei konzentriert sich die Debatte bislang auf Fragen des Umgangs mit Maschinendaten und den daran evtl. bestehenden Verwertungsrechten (Berberich/Golla 2016; Ensthaler 2016; Hofmann 2015; Hornung/ Hofmann 2017; Roßnagel et al. 2016; Roßnagel 2017; Wiebe 2016; Żdanowiecki 2015; Zech 2015). Der Einsatz von CPS in der produzierenden Industrie lässt jedoch auch die Arbeitswelt „digital“ werden. Damit entstehen komplexe, technisch-soziale Innovationen, die neben den klassischen Instrumenten zum Schutz der Arbeitnehmer – etwa dem Arbeitszeitrecht oder der betrieblichen Mitbestimmung (Däubler 2016; Grimm 2015; Günther/Böglmüller 2015; Hanau 2016; Kohte 2015; Krause 2016; Oetker 2016; Steffan 2015; Uffmann 2016) – vor allem den Beschäftigtendatenschutz vor neue Herausforderungen stellen. Im Folgenden wird zunächst ein einleitender Blick auf das Verhältnis von Recht und Technik geworfen und dann der Frage nachgegangen, welche Herausforderungen sich für die Rechte von Beschäftigten und die betriebliche Informationsordnung von Arbeit in der Industrie 4.0 ergeben. Die Funktion des Rechts in Prozessen der Technikgestaltung Recht und Technik bestimmen in hohem Maße sowohl die individuelle Lebenswirklichkeit des Einzelnen als auch die sozialen Entwicklungsbedingungen der Gesellschaft.2 Sie sind auf unterschiedliche Art und Weise miteinander verbunden und beeinflussen sich gegenseitig in einem Prozess der Wechselwirkung. Der Geltungsanspruch des Rechts in diesem Prozess ist der einer normativen Selbstregulierung der Gesellschaft. Ist eine bestimmte Technologie oder Anwendung rechtswidrig, so darf sie de lege lata nicht verwendet werden; impli- 1. 1 Der Text geht in Teilen auf ein Gutachten für die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (acatech) zurück; siehe auch Hornung/Hofmann 2013. 2 Siehe zu diesem Verhältnis grundlegend Roßnagel 1993, S. 105ff. et passim; die folgende Einleitung basiert überwiegend auf den methodischen Überlegungen in Hornung 2005, S. 87ff., 89ff. ziert ihre Verwendung verfassungswidrige Folgen, so kann daran auch eine Initiative des Parlaments nichts ändern, solange sie nicht in eine Verfassungsänderung mündet. De facto sind die Einwirkungen der Technik auf das Recht jedoch so erheblich, dass man an der Verwirklichung dieses Überlegenheitsanspruchs zweifeln muss. Schnelle Innovationszyklen führen zu einer fortwährenden Anpassungsbedürftigkeit und zu einem chronischen Vollzugsdefizit des jeweils aktuellen Normengefüges. Gerade neue Technologien des Ubiquitous Computing und der Industrie 4.0 sind hierfür ein Beispiel. Um diesem Problem zu begegnen, versuchen neuere Ansätze, das Verhältnis von Recht und Technik dergestalt neu zu bestimmen, dass Recht seine Ziele dann effektiver erreicht, wenn es Technologien integriert und instrumentalisiert. Damit ist aus rechtswissenschaftlicher Sicht eine methodische Verschiebung verbunden. Herkömmlicherweise befasst sich die rechtswissenschaftliche Dogmatik mit der Anwendung konditionaler Rechtssätze auf die Wirklichkeit (Larenz/Canaris 1995, S. 71ff.; Röhl/Röhl 2008, S. 242ff.; Rüthers et al. 2016, Rn. 94ff.). Im Wege der Subsumtion bestimmt der Rechtsanwender, ob der Rechtssatz auf den konkreten Sachverhalt anwendbar ist, das heißt letzterer den Tatbestand erfüllt. Ist dies der Fall, tritt eine bestimmte Rechtsfolge ein. Mithilfe dieser Vorgehensweise ist es möglich, eine bestimmte technische Lösung zu bewerten und eine Aussage darüber zu treffen, ob sie rechtlich zulässig oder unzulässig ist. Diese Bewertung wird jedoch typischerweise erst zu einem Zeitpunkt durchgeführt, an dem eine neue Technologie bereits existiert und deshalb mit erheblichen Widerständen gegen technische Änderungen oder sogar ein Verbot zu rechnen ist. Eine Alternative besteht deshalb darin, Recht und rechtliche Regelungen nicht nur zur konkreten rechtlichen Bewertung einer konkreten Anwendung anhand einer konkreten Rechtsnorm, sondern auch zur zukunftsorientierten Entwicklung technischer Gestaltungsvorschläge zu verwenden (grundlegend Roßnagel 1993, S. 241ff. et passim; ferner Steinmüller 1993, S. 595ff.; Scholz 2003, S. 346ff.). Die von der Projektgruppe verfassungsverträgliche Technikgestaltung (provet) entwickelte Methode KORA (Konkretisierung rechtlicher Anforderungen)3 beginnt beispielsweise mit der Bestimmung der Regelungsziele, die hinter einer oder mehreren Rechtsnormen stehen. Über die Zwischenschritte 3 Die Methode wurde entwickelt in Hammer et al. 1993, S. 43ff.; siehe ferner Pordesch/Roßnagel 1994, S. 84ff.; Pordesch 2003, S. 257ff.; daran anschließende interdisziplinäre Arbeiten zu einer Methode der Technikentwicklung wurden in den letzten Jahren insbesondere im Projekt „Gestaltung technisch-sozialer Vernetzung in situativen ubiquitären Systemen (VENUS)“ durchgeführt, siehe Internet: uni-kassel.de/eecs/iteg/ venus/startseite.html [zuletzt aufgesucht am 05.04.2017] 234 Gerrit Hornung, Kai Hofmann der rechtlichen Kriterien und technischen Gestaltungsziele werden aus diesen Zielen technische Gestaltungsvorschläge abgeleitet. Existieren mehrere mögliche Technikgestaltungen, so lässt sich dergestalt ermitteln, welche von ihnen die Regelungsziele möglichst optimal verwirklicht (zur praktischen Anwendung z.B. Roßnagel 2011). Das Ergebnis dieses Prozesses ist das der Rechtsverträglichkeit oder Rechtsunverträglichkeit, oder – enger – der Verfassungsverträglichkeit oder Verfassungsunverträglichkeit. Im Unterschied zur schlichten Rechtsanwendung ist dabei ein qualitatives Urteil über eine Technologie oder Anwendung möglich. Eine Anwendung kann mit anderen Worten niemals „rechtmäßiger“, wohl aber „rechtsverträglicher“ sein, weil sie ein Regelungsziel besser erfüllt als andere Anwendungen. Diese Form des Umgangs mit Recht ist zukunftsorientiert. Sie sucht auf etwas Einfluss zu nehmen, das bislang noch nicht als rechtmäßig oder rechtswidrig zu beurteilen ist, weil es zum einen noch nicht existiert und zum anderen in seiner Existenz möglicherweise auf neue und veränderte Rechtsnormen treffen wird. Eine derartige Konkretisierung rechtlicher Anforderungen auf den Einsatz von CPS in der produzierenden Industrie kann im Folgenden nicht geleistet werden. Es ist aber möglich, eine Reihe von Rechtsfragen zu identifizieren, denen sich dieser Einsatz wird stellen müssen. CPS und der Arbeitnehmerdatenschutz In der Industrie 4.0 zieht das Internet der Dinge und Dienste in die Produktion ein. Die in der Fabrik der Zukunft eingesetzten eingebetteten Systeme beschränken sich nicht auf die Interaktion mit ihrer Umwelt mittels Aktorik und Sensorik. Die Vernetzung dieser (sodann) cyber-physischen Systeme über das Internet erlaubt vielmehr einen umfassenden Datenaustausch untereinander und mit anderen Systemen. Die Produktionsprozesse werden dann nicht mehr zentral von wenigen Stellen gesteuert, sondern dezentral von sich gegenseitig steuernden, mitunter autonomen Systemen organisiert. „System“ kann dabei jedes technische Artefakt von einem kleinen, mit RFID-Kennung ausgestatteten Bauteil bis hin zu komplexesten Steuerungsanlagen sein. Der Arbeitnehmer findet sich in Zukunft also in einer Umgebung allgegenwärtiger Datenverarbeitung wieder, in der auch die Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten – entweder als „Nebeneffekt“ der Produktionssteuerung oder aber gezielt, um seine Arbeit mit Assistenzsystemen zu effektiveren bzw. zu individualisieren – eine neue Dimension erreicht. Dieser Effekt verschärft sich, wenn CPS infolge der Standardisierung auch über Unternehmensgrenzen hinweg miteinander kommunizieren. Dadurch können dynamische Wertschöp- 2. Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 235 fungsnetzwerke aus verschiedenen Unternehmen entstehen, die es jedem Beteiligten ermöglichen, zu jeder Zeit auf alle darin verfügbaren Informationen zurückzugreifen (acatech/Forschungsunion 2013, S. 17 f., 34ff., 84). In diesem Zukunftsszenario wird der Einsatz von Menschen in bestimmten Arbeitsbereichen zurückgehen, und in der Folge werden weniger Probleme des Arbeitnehmerdatenschutzes auftreten. Für die weiterhin benötigten Mitarbeiter werden diese Probleme jedoch erheblich an Komplexität gewinnen, da diese in viel größerem Maße – wissentlich oder unwissentlich – mit diesen Systemen interagieren (Hansen/Thiel 2012, S. 27). Damit steigt nicht nur die Masse und Aussagekraft der sensiblen Unternehmensdaten, sondern auch die der personenbezogenen Daten über die einzelnen Mitarbeiter. Das gilt vor allem beim Einsatz von Assistenzsystemen (vgl. Hofmann 2016 b; Roßnagel 2007, S. 50 f.; Steidle 2005), wenn diese beispielsweise den Standort des Arbeitnehmers oder seine Vitalfunktionen aufzeichnen oder erfassen, welche Aufgaben er wann, wie schnell und wie zuverlässig erfüllt hat. Dies birgt ein erhebliches Gefahrenpotenzial für die informationelle Selbstbestimmung der Arbeitnehmer, das in den letzten Jahren immer wieder auch im politischen Raum diskutiert worden ist.4 Die erhoffte Entwicklung Deutschlands zum Leitanbieter für Lösungen der Industrie 4.0 wirft zudem die Frage auf, inwiefern die exportierten Systeme mit den Datenschutzvorschriften der Zielmärkte kompatibel sind. Dies wird innerhalb des Geltungsbereichs der Datenschutzrichtlinie (und der ab dem 25. Mai 2018 geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO); z.B. Hofmann 2016 a; Hornung 2012, 2013 a) wegen der erzielten Harmonisierungswirkung typischerweise lösbar sein, kann aber in anderen Märkten einen technischen Adaptionsbedarf erzeugen. Gesetzlicher Schutz personenbezogener Daten Das aus dem allgemeinen Persönlichkeitsrecht (Art. 2 Abs. 1 i.V.m. Art. 1 Abs. 1 GG) abgeleitete Recht auf informationelle Selbstbestimmung schützt den „Einzelnen gegen unbegrenzte Erhebung, Speicherung, Verwendung und Weitergabe seiner persönlichen Daten“ und gewährleistet insofern seine Befugnis „grundsätzlich selbst über die Preisgabe und Verwendung seiner persönlichen Daten zu bestimmen“ (BVerfGE 65, 1, S. 43).5 Einfachgesetzlich umge- 3. 4 Zum Beispiel in den verschiedenen Gesetzesentwürfen der 17. Legislaturperiode, siehe BT- Drucks. 17/4230 v. 15.12.2010 (Bundesregierung), BT-Drucks. 17/69 v. 25.11.2009 (SPD) und BT-Drucks. 17/4853 v. 22.2.2011 (Bündnis 90/Die Grünen). 5 Der europäische Grundrechtsschutz ergibt sich aus Art. 7, 8 GRC bzw. Art. 8 EMRK. 236 Gerrit Hornung, Kai Hofmann setzt wird es unter anderem durch das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG), das auch für private Unternehmen gilt. Nach § 4 Abs. 1 BDSG bedarf jede Erhebung, Verarbeitung oder Nutzung personenbezogener Daten entweder einer gesetzlichen Ermächtigung oder der Einwilligung des Betroffenen. Auch die DSGVO folgt in Art. 6 diesem sog. Verbotsprinzip. Dabei spielt es zunächst keine Rolle, aus welchem Lebensbereich das betreffende Datum stammt. Jeder Umgang mit Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person erfordert eine Rechtfertigung. Erlaubnistatbestände und Mitbestimmung Der maßgebliche allgemeine gesetzliche Erlaubnistatbestand zur Verarbeitung personenbezogener Beschäftigtendaten ist § 32 BDSG. Sie wird durch Abs. 1 S. 1 zugelassen, wenn dies für die Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses „erforderlich“ ist.6 Eine weitergehende Konkretisierung dieses sehr vagen Kriteriums hat der Gesetzgeber – trotz diverser Reformvorstöße (Seifert 2014, Rn. 2) – bisher nicht vorgenommen. Eine Datenverarbeitung, die sich allein auf diesen Erlaubnistatbestand stützt, sieht sich darum erheblicher Rechtsunsicherheit ausgesetzt. Dies wird dadurch verschärft, dass es aufgrund des strukturellen Ungleichgewichts im Arbeitsverhältnis (Kort 2016, S. 556 f.) und der Möglichkeit des Widerrufs nur sehr eingeschränkt möglich ist, auf die Alternative der freiwilligen Einwilligung durch den Betroffenen zurückzugreifen (Dehmel/ Diekmann 2016, S. 143; Gola 2002; Gola et al. 2015 c, Rn. 19; Hofmann 2016 b, S. 14). Die Datenverarbeitung im Arbeitsverhältnis berührt neben dem Datenschutzrecht aber auch das Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG). Danach hat der Arbeitgeber den Betriebsrat zwingend bei der Einführung und Anwendung von technischen Einrichtungen zu beteiligen, die dazu „bestimmt“ sind, das Verhalten oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen. Das Bundesarbeitsgericht (BAG) hat die Norm in seiner ständigen Rechtsprechung so ausgeweitet, dass das Mitbestimmungsrecht bereits greift, wenn die Einrichtung im konkreten Fall zur Leistungs- und/oder Verhaltenskontrolle objektiv geeignet ist, die Überwachung also nur noch vom Willen des Arbeitgebers abhängt (grundlegend BAG, AP Nr. 1 zu § 87 BetrVG 1972 Überwachung; zuletzt BAGE 109, 235ff.). We- 3.1 6 Die besonderen Fragen der Verhinderung und Aufklärung von Straftaten und sonstigen Pflichtverletzungen von Beschäftigten bleiben hier außer Acht. Sie richten sich maßgeblich nach § 32 Abs. 1 Satz 2 BDSG und werfen eine Fülle von Problemen auf, siehe z.B. als Überblick Riesenhuber 2016, Rn. 115ff.; Seifert 2014, Rn. 101ff. Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 237 gen der erläuterten erheblich erweiterten Möglichkeiten der Datenerhebung und Profilbildung durch Systeme der Industrie 4.0 wird dies in sehr vielen Fällen zutreffen. Kommt es diesbezüglich zu keiner Einigung oder unterbleibt die Beteiligung ganz, hat der Betriebsrat (vorbehaltlich einer Ersetzung durch die Einigungsstelle) einen Unterlassungsanspruch gegenüber dem Arbeitgeber (BAGE 109, 235, Rn. 17); von der technischen Einrichtung betroffene Arbeitnehmer dürfen deren Verwendung verweigern (Richardi 2016, Rn. 533). Angesichts dieser faktischen Ausweitung des Mitbestimmungsrechts des Betriebsrats sieht vor allem die Arbeitgeberseite an dieser Stelle Reformbedarf.7 Wenn im Rahmen neuartiger Kollaborationen in der Industrie 4.0 die Beschäftigten über Unternehmensgrenzen hinweg zusammenarbeiten sollen, so stellt sich die Frage der räumlichen Reichweite der Mitbestimmung. Das BAG geht insoweit von einem „funktionalen“ Begriff des Betriebs aus. Weist der Arbeitgeber den Arbeitnehmer z.B. an, in einem Kundenbetrieb tätig zu sein, der nur mittels einer biometrischen Zugangskontrolle betreten werden kann, so ist diese Anweisung nach § 87 Abs. 1 Nr. 1 und Nr. 6 BetrVG mitbestimmungspflichtig, auch wenn es sich rechtlich gar nicht um eine technische Einrichtung des anweisenden Arbeitgebers handelt. Zuständig ist ausschließlich der Betriebsrat des anweisenden Arbeitgebers, nicht der im Betrieb des Kunden (BAGE 109, 235, Rn. 21 f.; dazu Hornung/Steidle 2005). Dasselbe gilt beim Einsatz von CPS in Kundenbetrieben, wenn andere personenbezogene Daten verwendet werden. Die Implementierung von Industrie 4.0-Technologien in einem Betrieb wird demnach in aller Regel durch den Abschluss einer Betriebsvereinbarung nach § 77 BetrVG begleitet werden (Dehmel/Diekmann 2016, S. 143 f.; allgemein für Location Based Services Steidle 2009, S. 170). Eine solche Vereinbarung wirkt nach § 77 Abs. 4 BetrVG unmittelbar und zwingend und stellt darum eine „andere Rechtsvorschrift“ dar, die nach § 4 Abs. 1 BDSG den Arbeitgeber zur Datenverarbeitung berechtigt. Sie bildet einen gegenüber § 32 BDSG eigenständigen Erlaubnistatbestand, durch den von den Bestimmungen des BDSG hinsichtlich einzelner Aspekte – nicht jedoch grundsätzlich – zuungunsten des Arbeitnehmers abgewichen werden kann (BAGE 52, 88, Rn. 44ff.; BAGE 82, 36, Rn. 52; Franzen 2017 b, Rn. 2; Riesenhuber 2016, Rn. 37 f.; a.A. Scholz/ Sokol 2014, Rn. 17; Seifert 2014, Rn. 167; in diese Richtung auch Gola et al. 2015 b, Rn. 10). Die Grenze der Betriebsautonomie bildet die Verpflichtung der Betriebsparteien nach § 75 Abs. 2 BetrVG, die freie Entfaltung der Persönlichkeit der Beschäftigten zu fördern (BAGE 111, 173, Rn. 13; Franzen 2017 b, 7 Diskutiert werden z.B. ein vorläufiges Einführungsrecht des Arbeitgebers (s. Plattform Industrie 4.0 2016, S. 26) oder die Beschränkung des Mitbestimmungstatbestands auf gezielte Leistungsund Verhaltenskontrollen (Schipp 2016, S. 179). 238 Gerrit Hornung, Kai Hofmann Rn. 2; Riesenhuber 2016, Rn. 39). Den Kern der Regelungskompetenz der Betriebsparteien bildet damit die Konkretisierung gesetzlicher Anforderungen. Senkt eine Betriebsvereinbarung dennoch das Schutzniveau an einer Stelle, hat sie dies durch entsprechende Gegenmaßnahmen zu kompensieren (vgl. Seifert 2014, Rn. 167). Die Datenschutzgrundverordnung führt dieses dreiteilige Regelungskonzept fort, ohne es zu konkretisieren oder ihm wesentliche Neuerungen hinzuzufügen. Die Datenverarbeitung kann auch künftig gerechtfertigt werden, wenn der Betroffene darin einwilligt (Art. 6 Abs. 1 lit. a) oder sie zur Durchführung eines Vertrages, dessen Partei die betroffene Person ist, (Art. 6 Abs. 1 lit. b) erforderlich ist. Erwägungsgrund 43 schließt die Gültigkeit der Einwilligung aus, wenn es aufgrund eines „klaren Ungleichgewichts“ zwischen den Parteien „unwahrscheinlich ist, dass die Einwilligung freiwillig gegeben wurde“. Anders als in den Beratungen wird das Arbeitsverhältnis nicht mehr explizit als Beispiel hierfür benannt, sodass abgewartet werden muss, wie die Gerichte den Tatbestand auslegen. Darüber hinaus ist der Bereich des Beschäftigtendatenschutzes gemäß Art. 88 DSGVO umfassend für mitgliedstaatliche Rechtsvorschriften und Kollektivvereinbarungen geöffnet, sodass insbesondere Betriebsvereinbarungen auch künftig einen eigenständigen Erlaubnistatbestand darstellen können. Durch diese Regelungen können die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung konkretisiert – nicht jedoch verschärft oder gelockert (Dehmel/ Diekmann 2016, S. 142; Gola 2012 b, S. 63; Kort 2016, S. 557; Maier/Ossoinig 2017) – werden. Dabei sind gemäß Art. 88 Abs. 2 DSGVO bestimmte Anforderungen zu beachten, die aber – gleichwohl ihre Ausformulierung begrüßenswert ist – keine Neuheiten darstellen und auch bisher schon zu beachten waren. Die ersten Referentenentwürfe zu einem an die Verordnung angepassten Bundesdatenschutzgesetz übernehmen die alte Regelung des § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG denn auch beinahe wortgleich (krit. Kort 2016, S. 556). An den Erlaubnistatbeständen im Beschäftigtendatenschutz wird sich folglich aller Voraussicht nach nichts ändern. Zwecksetzung und Erforderlichkeit Zentraler Maßstab für die Beurteilung der Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung bleibt damit die Erforderlichkeit für die Durchführung des Arbeitsverhältnisses. Erforderlich im Wortsinn ist eine Maßnahme, wenn sie zur Zweckerreichung geeignet ist und kein anderes, gleich wirksames, die Rechte der Betroffenen aber weniger einschränkendes Mittel zur Verfügung steht. Der Rechtsbegriff der Erforderlichkeit wird noch dahingehend erweitert, dass die Intensität des Eingriffs nicht außer Verhältnis zu den Vorteilen der Maßnahme stehen darf 3.2 Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 239 (zu § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG: BAGE 145, S. 278, Rn. 28; Franzen 2017 a, Rn. 6 f.; Thüsing 2009, S. 867; Wybitul 2010, S. 1086 f.; zu § 75 Abs. 2 BetrVG: BAGE 111, 173, Rn. 17ff.). Die Beurteilung der datenschutzrechtlichen Zulässigkeit baut demnach stets auf einem bestimmten Zweck auf. Die gesetzliche Formulierung „Durchführung des Arbeitsverhältnisses“ ist jedoch zu abstrakt, als dass damit belastbare Aussagen getroffen werden könnten (Roßnagel et al. 2006, S. 108). Der Zweck muss daher vom Arbeitgeber konkretisiert werden. Hierfür kann er sich auf seine Berufsfreiheit nach Art. 12 Abs. 1 GG berufen, weshalb ihm – auch gegenüber dem Betriebsrat8 – diesbezüglich ein gewisser Entscheidungsspielraum zuzugestehen ist. Mit der Konkretisierung des Zwecks darf jedoch das Ergebnis der Erforderlichkeitsprüfung nicht gleichsam vorweggenommen werden. Ein tauglicher Zweck ist darum etwa die Organisation der Arbeit oder auch die Überwachung der Arbeitsleistung (BAGE 52, 88, Rn. 50; Richardi 2016, Rn. 482 f., 520; Roßnagel et al. 2006, S. 105), nicht aber der Einsatz eines bestimmten Datenverarbeitungssystems (Erfurth 2009, S. 2917 f.). Bei der Anwendung des Erforderlichkeitsprinzips (künftig „Datenminimierung“, Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO) sind die Interessen beider Seiten, also des Arbeitgebers und der Arbeitnehmer, zu berücksichtigen. Die Datenverarbeitung muss nicht „unverzichtbar“ für die Durchführung des Arbeitsverhältnisses sein (BAGE 53, 226, Rn. 33). Dem Arbeitgeber bzw. den Betriebsparteien steht vielmehr auch hinsichtlich der Organisation seiner betrieblichen Abläufe ein Entscheidungsspielraum zu (BAGE 111, 173, Rn. 18 f.; Erfurth 2009, S. 2919; Gola et al. 2015 a, Rn. 10; Roßnagel et al. 2001, S. 102). Dies kann an einem einfachen Beispiel verdeutlicht werden: Es gehört zur unternehmerischen Freiheit des Arbeitgebers, als Schuldner der Arbeitsleistung diese sowohl in Hinblick auf die Arbeitszeit als auch das Arbeitsergebnis zu kontrollieren. Er kann nicht darauf verwiesen werden, hier das Prinzip Vertrauen anzuwenden (Riesenhuber 2016, Rn. 43; Thüsing 2009, S. 867). Entsprechend bestimmt sich dann die Zulässigkeit der Datenverarbeitung am „Datenbedarf“ für diesen konkreten Zweck. Der Einsatz von Datenverarbeitungsanlagen an sich – sprich ob das jeweilige mit „analogen“ oder „digitalen“ Methoden erreicht werden soll – 8 Der Arbeitgeber hat z.B. als Gläubiger der Arbeitsleistung das Recht, deren Erbringung zu überwachen. Dieses kann ihm auch durch das Mitbestimmungsrecht des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG nicht gänzlich genommen werden (BAGE 52, 88, Rn. 50; Richardi 2016, Rn. 482 f., 520). Zwar ist bereits die Einführung und hierbei auch der Zweck der technischen Überwachungseinrichtung Gegenstand des Mitbestimmungsrechts (Kania 2017, Rn. 58), der Arbeitgeber kann dies aber vor der Einigungsstelle nach § 77 BetrVG und letztlich vor Gericht durchsetzen, wenn die technische Einrichtung datenschutzrechtlich zulässig ist (Richardi 2016, Rn. 521). 240 Gerrit Hornung, Kai Hofmann kann in aller Regel schon durch die größere Wirksamkeit dieser im Vergleich zu hergebrachten Methoden begründet werden (BAGE 51, S. 217, Rn. 37). Für den Datenschutz in der Industrie 4.0 bedeutet dies zweierlei: Erstens kann der Arbeitgeber weitgehend frei darüber entscheiden, welche (gesteigerten) funktionalen Anforderungen er an die Systeme stellt, mit denen er die Arbeit organisiert. Die mit dem Einsatz von CPS und Assistenzsystemen verbundene Datenverarbeitung kann nicht mit dem Argument abgelehnt werden, dass die arbeitsvertraglichen Pflichten – so wie bisher auch – ebenso ohne sie erfüllt werden könnten (a.A. Steidle 2009, S. 170). Was zur Umsetzung dieser funktionalen Anforderungen erforderlich ist, muss hingegen zweitens nach einem strengen Erforderlichkeitsmaßstab beurteilt werden. Dabei sind sowohl die mit dem Einsatz des Systems verbundene Effizienzsteigerung (BAGE 53, 226, Rn. 37; Erfurth 2009, S. 2919; Gola 2012, S. 310; Gola et al. 2016, Rn. 1254; Riesenhuber 2016, Rn. 141, Rn. 141; Roßnagel et al. 2006, S. 105; a.A. für die Ortung von Mitarbeitern wohl Seifert 2014, Rn. 82 f.) als auch die Umsetzbarkeit und die Kosten einer datenschutzfreundlichen Technikgestaltung zu berücksichtigen. Hergebrachte Mittel der Arbeitsorganisation mögen weniger einschneidend sein, sind aber auch weniger wirksam. Das entbindet den Arbeitgeber aber auch in der Industrie 4.0 nicht von der Pflicht, die Datenverarbeitung oder besser noch die Datenverarbeitungssysteme möglichst datenschutzfreundlich zu gestalten (s. dazu Abschn. 4). Hierfür muss nicht immer auf die Datenverarbeitung selbst verzichtet werden. Eine Maßnahme wirkt u.a. schon dann weniger belastend, wenn sie für den Betroffenen erkennbar, also nicht verdeckt stattfindet. Auch die mit einer Maßnahme potenziell verbundenen Konsequenzen einer Maßnahme und sowie deren institutionelle Kontrolle fallen ins Gewicht. So kann es sich positiv auswirken, wenn arbeitsrechtliche Maßnahmen (Kündigung, Versetzung) ausgeschlossen sind oder die personenbezogene Datenauswertung nur mit Zustimmung des Betriebsrats erfolgen darf (LAG Hamm v. 16.10.2015 – 17 Sa 1222/15, ZD 2016, S. 384-389). Im Übrigen ist für die Gestaltung der Datenverarbeitung auch der Aufwand für den Arbeitgeber in Rechnung zu stellen. Die Anschaffung einer fertigen Industrielösung ist darum im Sinne der Erforderlichkeit ein wirksameres Mittel als die Neuentwicklung oder dem Umfang nach vergleichbare Anpassung existierender Systeme. Angemessenheit und Zweckbindung Nicht jede – auch im Wortsinn erforderliche – Effizienzsteigerung kann jedoch die mit ihr verbundenen Risiken für die informationelle Selbstbestimmung rechtfertigen. Die genaue Grenzziehung zwischen noch und nicht mehr verhält- 3.3 Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 241 nismäßiger Datenverarbeitung ist das Kernproblem des Arbeitnehmerdatenschutzrechts und in dieser Frage gleichbedeutend mit dem Inhalt und den Grenzen des Weisungsrechts des Arbeitgebers bzw. der Regelungsautonomie der Betriebsparteien. Sie kann letztlich nur im Einzelfall und durch Abwägung der widerstreitenden Grundrechtsposition der Beteiligten getroffen werden (Erfurth 2009, S. 2918). Einige Leitlinien lassen sich jedoch festlegen. Die Verarbeitung von Arbeitnehmerdaten muss im Bereich des § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG stets transparent erfolgen. So dürfen Daten gemäß § 4 Abs. 2 BDSG nur erhoben werden, wenn der Betroffene daran mitwirkt oder – sofern dies nicht möglich oder unverhältnismäßig aufwendig ist – gemäß § 33 Abs. 1 BDSG über die Speicherung selbst, die Art der Daten und die Zweckbestimmung der Verarbeitung benachrichtigt wird. Ist dies unterblieben, müssen die Daten gelöscht werden (Dix 2014, Rn. 43; a.A. Gola et al. 2016, Rn. 1454). Dies gilt besonders für – nicht notwendigerweise auf Verhaltenskontrolle ausgelegte – Überwachung, welche auch im Einzelfall erkennbar sein muss.9 Sie muss also insbesondere in Assistenzsystemen leicht wahrnehmbar kenntlich gemacht werden. In der Datenschutzgrundverordnung wird der Vorrang der Mitwirkung des Betroffenen aufgegeben. Dafür werden die Informationspflichten in Art. 14 DSGVO präzisiert und ausgebaut. Die Ortung von Arbeitnehmern darf keine besonders geschützten Lebensbereiche erfassen (z.B. Pausen-, Sanitär- oder private Räume), und – auch im Arbeitsbereich – nur in Ausnahmefällen permanent erfolgen (Dehmel/Diekmann 2016, S. 144; Gola 2007, S. 1142; 2012, S. 310; Gola et al. 2016, Rn. 1260; Roßnagel et al. 2006, S. 107 f.). Eine umfassende Datenverarbeitung bedarf überdies ausreichender Schutzmaßnahmen gegen den Missbrauch der Daten (vgl. Roßnagel et al. 2006, S. 108). Da die Erforderlichkeit sich immer nur auf einen bestimmten Zweck bezieht, besteht überdies ein enger Zusammenhang mit dem datenschutzrechtlichen Zweckbindungsgrundsatz (künftig Art. 5 Abs. 1 lit. b DSGVO). Die erhobenen Daten dürfen grundsätzlich nur für den spezifischen – ggf. vom Arbeitgeber konkretisierten (Däubler 2015, S. 186; Thüsing 2009, S. 869) – Zweck verwendet werden, zu dem sie erhoben wurden. Eine zweckändernde Verwendung ist nicht per se ausgeschlossen, bedarf aber eines eigenen Erlaubnistatbestandes (statt vieler Wolff 2016, Rn. 13; z.B. § 32 Abs. 1 Satz 2 BDSG).10 Assistenzsysteme dienen der Unterstützung des jeweiligen Mitarbeiters bei seiner 9 Dies ergibt sich schon daraus, dass selbst bei der Missbrauchsbekämpfung die verdeckte (Video-)Überwachung nur ultima ratio ist (BAGE 105, 356, Rn. 28). Für die Organisation von Arbeitsprozessen muss dieses Mittel also ganz ausscheiden. 10 Die Datenschutz-Grundverordnung regelt in Art. 6 Abs. 4 komplexe Vorgaben für die Zweck- änderung, die neue Probleme aufwerfen. 242 Gerrit Hornung, Kai Hofmann Tätigkeit oder der Optimierung des Personaleinsatzes. Die hieraus zulässigerweise gewonnenen Daten dürfen – Transparenz vorausgesetzt – zur Analyse eines etwaigen Qualifizierungsbedarfs und darauf aufbauende Schulungsmaßnahmen verwendet werden (vgl. BAGE 120, 146, Rn. 39 f.), nicht jedoch für allgemeine Leistungskontrollen (Franzen 2017 a, Rn. 18; vgl. zu Telefondaten Gola 1999, S. 327; Gola et al. 2016, Rn. 1292; Oberwetter 2008, S. 611; Wellhöner 2009, S. 2313). Einbeziehung Dritter Das Erforderlichkeitsprinzip gilt nicht nur für die interne Datenverarbeitung und Systemgestaltung. Auch die – nach § 4 Abs. 1 BDSG nicht minder rechtfertigungsbedürftige – Übermittlung an Dritte richtet sich nach diesem Grundsatz. Dies wird insbesondere in unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken der Industrie 4.0 relevant, wenn sich unter den darin ausgetauschten Daten auch solche mit Personenbezug befinden. Auch hinsichtlich der Übermittlung gilt, dass die damit verbundenen Effizienzgewinne die Datenübermittlung grundsätzlich rechtfertigen können. Dazu muss jedoch sichergestellt sein, dass die Datenverarbeitung beim Dritten die intern bestehenden Zweckbegrenzungen nicht überschreitet (Roßnagel et al. 2006, S. 115). Um dies unter den Bedingungen des automatisierten Datenaustausches zu gewährleisten, muss die Berechtigung jedes potenziellen Empfängers für jede Datenkategorie einzeln im Vorhinein festgelegt sowie dessen Vertrauenswürdigkeit geprüft werden. Ein Netzwerk darf also insbesondere nicht nach dem Prinzip aufgebaut sein, dass jeder Beteiligte zu jeder Zeit auf alle personenbezogenen Daten zugreifen kann. Dies setzt insbesondere Leitbildern wie der „transparenten Supply Chain“ (z.B. New 2010) Grenzen. Die notwendige Vertrauenswürdigkeit könnte durch von unabhängigen Dritten nach entsprechender Prüfung vergebene Datenschutzsiegel nachgewiesen werden (Hofmann 2016 a). Für die besonders enge Zusammenarbeit zweier Unternehmen hält das Datenschutzrecht das Instrument der Auftragsdatenverarbeitung bereit. Unter den Vorgaben des § 11 BDSG (künftig Art. 24 ff. DSGVO, dazu Kort 2016, S. 557), welche insbesondere Kontrollpflichten des Auftraggebers enthalten, kann mit diesem Instrument eine ausgelagerte Datenverarbeitung zu den gleichen Bedingungen wie die interne betrieben werden. Die Datenweitergabe selbst ist dann nicht mehr rechtfertigungsbedürftig (zum BDSG: Spoerr 2016, Rn. 4ff.; zur DSVO Schmidt/Freund 2017, S. 16; Schmitz/Dall’Armi 2016 a, S. 428ff.). In der Industrie 4.0 wird dies besonders für komplexe Dienstleistungen relevant, die erst durch die Fähigkeit der CPS zur Vernetzung ermöglicht werden. Ein Maschinenbauer etwa kann zusätzlich zum Verkauf der eigentlichen Maschine anbieten, deren Zustand stetig zu überwachen, um dem Kunden basierend auf 3.4 Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 243 diesen Daten eine flexible, zustandsbasierte Wartung zu ermöglichen (Roßnagel et al. 2016). Ein anderes Beispiel bildet die Fernwartung, die in der Industrie 4.0 zu Cloud-basierten Lösungen weiterentwickelt werden wird (Kagermann et al. 2013, S. 69). Die Herausforderung wird darin bestehen, rechtskonforme Vertragsmodelle zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Industrie 4.0 genügen. Dies wird sich besonders im Hinblick auf die Kontrollpflichten des Auftraggebers problematisch gestalten.11 Besonders problematisch sind dabei Fallkonstellationen mit internationalem Bezug. So war eine Auftragsdatenverarbeitung durch ein beauftragtes Unternehmen außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums nach deutschem Recht bisher ausgeschlossen (§ 3 Abs. 8 BDSG). Die Datenschutz-Grundverordnung enthält kein solch grundsätzliches Verbot (Müthlein 2016, S. 83; Schmitz/Dall’Armi 2016 a, S. 430 f.), sondern unterwirft die Auftragsdatenverarbeitung im Ausland denselben (zusätzlichen) Anforderungen wie die Übermittlung in Drittländer (Schmidt/Freund 2017, S. 16). Diese ist prinzipiell verboten, wenn das Datenschutzniveau im Empfängerland nicht „angemessen“ ist, das heißt wesentlich unter dem europäischen Niveau liegt. Dies gilt auch für Unternehmen desselben Konzerns (Kort 2016, S. 558). In diesen Fällen muss sich die Praxis mit verschiedenen, relativ komplizierten Instrumenten (z.B. sog. Standardvertragsklauseln und im Konzernverbund sog. Binding Corporate Rules) behelfen (Forst 2012; Götz 2013; Lejeune 2013; Schmitz/Dall’Armi 2016 b). In weltweit vernetzten Wertschöpfungsketten der Industrie 4.0 kann dies zu empfindlichen Einschränkungen führen. Die Datenschutzgrundverordnung ändert diesen Mechanismus nicht grundlegend (s. Art. 44 ff. DSGV), fügt ihm aber weitere Instrumente zur Legitimation von Datentransfers in Drittstaaten hinzu (z.B. die Zertifizierung von Übermittler und Empfänger, Hornung/ Hartl 2014, S. 223; Spindler 2016, S. 409 f.). Datenschutz durch Technik Die wirksamste (vgl. Bizer 1999, S. 36 f.; Simitis 2014, Rn. 118) Methode, die dargestellten datenschutzrechtlichen Anforderungen durchzusetzen, ist, sie in die technischen Systeme zu implementieren. Dieser als Datenschutz durch Technik, Privacy by Design, Privacy Enhancing Technologies und in anderen Terminologien propagierte und in § 9 BDSG bzw. Art. 25 DSGVO auch aus- 4. 11 Insoweit ergeben sich Parallelen zum Cloud Computing, siehe AG Rechtsrahmen 2012, S. 12ff.; Hornung/Sädtler 2012, S. 643; Sädtler 2013, S. 258. Die Datenschutzgrundverordnung schlägt an dieser Stelle den Einsatz von Datenschutzsiegeln vor, siehe Borges 2014, S. 168; Hofmann 2016 a. 244 Gerrit Hornung, Kai Hofmann drücklich normierte Ansatz hat den immanenten Vorteil, dass nicht mühsam im Einzelfall verboten werden muss, was technisch nicht möglich ist (Roßnagel 2003, Rn. 47). Richtmaß der technischen Entwicklung soll dabei vor allem das Prinzip der Datenvermeidung und -sparsamkeit (§ 3 a S. 1 BDSG) bzw. das Erforderlichkeitsprinzip sein (nunmehr Datenminimierung, Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO, letzteres hebt Art. 25 Abs. 1 DSGVO besonders hervor). Der bisherige § 3 a BDSG ging als systembezogene Gestaltungs- und Präferenzregel über das Erforderlichkeitsprinzip hinaus (dazu Dix 2003, Rn. 22ff.; Roßnagel et al. 2001, S. 101 f.; Scholz 2014, Rn. 30ff.; Skistims et al. 2012, S. 35 f.); ob diese besondere Dimension auch unter der Datenschutz-Grundverordnung wirksam gemacht werden kann, bleibt abzuwarten (s. Hornung 2013 b). Die Pflicht zum Einsatz datenschutzfreundlicher Technik wird sich auch in der Industrie 4.0 wesentlich an dem mit dem Einsatz verbundenen Aufwand und den Kosten orientieren (siehe oben 3.2). Ein entscheidender Faktor ist damit die Marktsituation hinsichtlich entsprechender Lösungen. Ein Instrument, diese zu verbessern, stellt die Zertifizierung von datenschutzkonformen Produkten dar, für die der deutsche Gesetzgeber allerdings bisher nicht die notwendigen Rahmenbedingungen geschaffen hat (Feik/Lewinski 2014). Die Datenschutzgrundverordnung hat die Diskussion jedoch zuletzt belebt (Borges 2014; Hornung/Hartl 2014; Spindler 2016). Art. 42, 43 DSGVO enthalten nunmehr neue, detaillierte Regelungen. Typische Maßnahmen des technischen Datenschutzes Die genauen Maßnahmen variieren mit den Einsatzszenarien, folgen aber einigen Grundmustern. Grundlage ist stets eine genaue Benennung und Analyse des Zwecks der Datenverarbeitung und der tatsächlichen Gegebenheiten. Hiervon ausgehend können typische Maßnahmen identifiziert und angewendet werden. Der Gesetzgeber hebt in § 3 a S. 2 BDSG die (anfängliche oder nachträgliche; Dix 2003, Rn. 34) Anonymisierung und die Pseudonymisierung hervor. So wird der Personenbezug vermieden bzw. beseitigt oder für einen Teil der verarbeitenden Stelle verschleiert (zu elaborierten Methoden eines solchen elektronischen Identitätsmanagements s. z.B. Camenisch et al. 2011; Rannenberg et al. 2015). In vielen Fällen wird es aus funktionalen Gründen beispielsweise nicht erforderlich sein zu wissen, welcher von mehreren Arbeitnehmern gehandelt hat, solange sichergestellt ist, dass eine konkrete Berechtigung oder Fähigkeit vorliegt. Weiter kann die Datenverarbeitung von vornherein begrenzt werden, indem etwa die Datenkategorien und die Anlässe für die Datenerhebung eingegrenzt werden. Wo dies nicht möglich ist, kann man evtl. auf die Speicherung ganz verzichten oder ihre Dauer durch automatische Löschroutinen beschränken. 4.1 Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 245 Weiterhin sind der Kreis der zugriffsberechtigten Personen und ihre jeweiligen Befugnisse auf ein notwendiges Minimum zu beschränken. Technisch ist dies mit Mitteln der Zugriffskontrolle durchzusetzen – einer Maßnahme, die nach Nr. 3 der Anlage zu § 9 BDSG auch aus Gründen der Datensicherheit geboten ist. Damit wird sichergestellt, dass die zur Nutzung eines Datenverarbeitungssystems Berechtigten nicht etwa das ganze System und alle darin gespeicherten Daten nutzen, sondern vielmehr ausschließlich auf jene Datenmenge zugreifen können, die ihrer auf die einzelnen Daten bezogenen Berechtigung entspricht (statt vieler Ernestus 2014, Rn. 100 f.; konkret für Ortungsdaten Gola 2012, S. 310). Die Zweckbindung der Datenverarbeitung kann schließlich durch Maßnahmen wie die nach Zwecken getrennte Speicherung und die Verwendung unterschiedlicher, zweckbezogener Pseudonyme sichergestellt werden. Wo dies nicht möglich ist, empfiehlt es sich, sog. Sticky Policies zu verwenden, also den Kontext der Daten und die sich daraus ableitenden Zugriffs- und Bearbeitungsrechte maschinenlesbar mit dem jeweiligen Datensatz zu verbinden (Dix 2003, Rn. 45 f.; Hansen/Thiel 2012, S. 30; Kühling 2007, S. 163). Der Einsatz von CPS in der Industrie 4.0 bringt hier zwar neue Herausforderungen mit sich, bietet aber auch neue Chancen, da die Datenflüsse im Unternehmen ohnehin neu gestaltet werden und die genannten Anforderungen dabei berücksichtigt werden können. Anwendungsbeispiel und Grenzen Bei überschaubaren Zwecken kann eine datenschutzfreundliche Gestaltung durch eine Reduzierung der Datenverarbeitung an sich erreicht werden (vgl. Roßnagel 2007, S. 120ff.). Dieses Vorgehen soll anhand eines Systems verdeutlicht werden, in welchem eine defekte Maschine in der Lage sein soll, selbsttätig eine Reparatur bei demjenigen Arbeitnehmer anzufordern, der sich in kürzester Distanz zum Einsatzort aufhält. Alle hierzu infrage kommenden Mitarbeiter müssen dazu grundsätzlich auf dem Betriebsgelände geortet werden können. Es ist jedoch nicht erforderlich, diese Ortung permanent durchzuführen. Das System muss den Aufenthaltsort nur im Zeitpunkt einer Reparaturanfrage kennen.12 Soweit dies technisch möglich ist, genügt es also, die Ortung in diesem Moment in Echtzeit vorzunehmen. Des Weiteren ist es häufig nicht erforderlich, die Position der Mitarbeiter überhaupt personenbezogen zu speichern (Gola 2012, 4.2 12 Vergleichbare Fragestellungen ergeben sich auch in anderen Bereichen integrierter Vernetzung, etwa bei Notrufsystemen (eCall) in vernetzten Automobilen, die ebenfalls nur im Bedarfsfall eine Ortung durchführen müssen. 246 Gerrit Hornung, Kai Hofmann S. 310); eine weitere Auswertung kann anonymisiert erfolgen. Das System kann folglich durch die Anwendung verschiedener Maßnahmen so betrieben werden, dass keine Bewegungsprofile der Mitarbeiter entstehen (vgl. ULD 2010, 5.6.1). Als Herausforderung für datensparsames Privacy by Design erweisen sich demgegenüber Systeme, die darauf ausgelegt sind, Daten nicht für einen eng definierten Zweck zu erheben, sondern vielmehr in einer „Vorratsdatenspeicherung“ sämtliche verfügbaren Daten sammeln, um daraus bei Bedarf – ggf. auch kontextvorhersagend – neue Informationen zu generieren (Roßnagel 2007, S. 138ff.; Skistims et al. 2012, S. 33 f.). Je umfangreicher derartige Big-Data- Technologien in die Industrie 4.0 Einzug halten, desto weniger lassen sich Mechanismen ohne Funktionsverlust einsetzen, die die Prinzipien von Datenvermeidung und Datensparsamkeit verfolgen. Ob diesem Phänomen mit konsequenter Anonymisierung und Pseudonymisierung adäquat begegnet werden kann (Skistims et al. 2012, S. 35; vgl. auch Richter 2012, S. 577), ist bislang unklar. Hinzu kommt die Unsicherheit darüber, ob unter den Bedingungen von Big Data die Möglichkeiten der Re-Individualisierung nicht so umfangreich werden, dass verantwortliche Stellen de facto immer davon ausgehen müssen, in ihren Datenbeständen zumindest auch personenbeziehbare Daten vorzufinden. Datenschutz durch Organisation Neben technischen verlangten das BDSG auch organisatorische Maßnahmen zur Absicherung der Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben. Der Gesetzgeber setzt hier vor allem auf innerbetriebliche Kontrolle durch den betrieblichen Datenschutzbeauftragten, der von privaten Unternehmen nach § 4 f Abs. 1 BDSG zwingend bestellt werden muss, wenn in der Regel mindestens zehn Personen ständig mit der automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten beschäftigt sind. Diese Vorgabe ist in der Datenschutz-Grundverordnung nicht enthalten, die Öffnungsklausel des Art. 37 Abs. 4 DSGVO lässt aber nationale Sonderregelungen zu. Der deutsche Gesetzgeber will diese Option nutzen, sodass sich der Schwellwert voraussichtlich nicht ändern wird.13 Die weiteren Fallgruppen der Datenschutzgrundverordnung selbst zielen auf die risikoorientierte Kerntätigkeit des Verantwortlichen. Er muss einen Beauftragten benennen, wenn diese Tätigkeit ihrer Art, ihres Umfangs und/oder ihrer Zwecke eine umfangreiche regelmäßige und systematische Überwachung von betroffenen 5. 13 Art. 1 § 36 Abs. 1 des aktuellen Entwurfs zur Anpassung des deutschen Datenschutzrechts. Datenschutz als Herausforderung der Arbeit in der Industrie 4.0 247 Personen erforderlich macht (Art. 37 Abs. 1 lit. b DSGVO) bzw. umfangreich sensible Daten verwendet (lit. c). Ersteres dürfte bei umfassenden Assistenzsystemen der Industrie 4.0 regelmäßig der Fall sein. Wegen des beibehaltenen Schwellwerts wird dies aber praktisch nicht relevant sein. Ein Schwerpunkt der Tätigkeit des betrieblichen Datenschutzbeauftragten ist, die ordnungsgemäße Anwendung der Datenverarbeitungsprogramme zu überwachen. Hierfür ist er gemäß Art. 38 Abs. 1 DS-GVO frühzeitig, d.h. bereits in der Planungsphase hinzuziehen, sodass seine Expertise in der Systemgestaltung berücksichtigt werden kann. In der Industrie 4.0 wird dem Datenschutzbeauftragten ein Aufgaben- und Bedeutungszuwachs zukommen. Die wesentlichen Herausforderungen liegen dabei nicht nur in der Überwachung der in Umfang und Komplexität gestiegenen internen Datenverarbeitung, sondern auch in der Vernetzung mit den Datenschutzbeauftragten der in das Wertschöpfungsnetzwerk integrierten Unternehmen (Hornung 2016). Die Verantwortung und die Entscheidungskompetenz für den Datenschutz verbleiben jedoch auch zukünftig bei der Unternehmensleitung. Der Datenschutzbeauftragte hat gemäß Art. 39 Abs. 1 lit. b DS-GVO nur beratende Funktion. Fazit und Ausblick Insgesamt ist der Einsatz von CPS in der Industrie 4.0 ein geradezu prototypisches Beispiel für die Herausforderungen, die technische Innovationen und neue technische Verarbeitungsparadigmen an das Recht herantragen. Das geltende Recht bietet durchaus eine Art Baukasten, mit dessen Werkzeugen die Vorgänger der erläuterten Probleme derzeit in der Praxis bewältigt werden. Die Digitalisierung industrieller Wertschöpfungsprozesse verändert jedoch die Arbeitswelten der Beschäftigten, führt zu erheblich erweiterten Datensammlungen und wirft neuartige Fragen des Informationsflusses über Unternehmensgrenzen hinweg auf. Das Recht muss auf diese Herausforderungen reagieren, wenn es seinen Anspruch einer gestaltenden Gesellschaftsregulierung nicht aufgeben will. Die Herausforderung ist deshalb zweifach: Sie besteht sowohl in der Entwicklung von Kriterien für die rechtsgemäße und rechtsverträgliche Gestaltung der neuen Technologien als auch in der technikadäquaten Fortbildung des Rechts. Es gilt, die erheblichen mit der Industrie 4.0 verbundenen Effizienzsteigerungen zu ermöglichen, ohne die etablierten Instrumente zum Schutz der Persönlichkeitsrechte der Beschäftigten aus dem Blick zu verlieren. Durch eine möglichst genaue Zweckbestimmung der eingesetzten Verfahren, die exakte Analyse der datenschutzrechtlichen Erforderlichkeit und eine konsequent datenschutzfreundliche Systemgestaltung können nicht alle, wohl aber viele Pro- 6. 248 Gerrit Hornung, Kai Hofmann bleme bereits im Ausgangspunkt vermieden werden. Wenn Datenflüsse – insbesondere in unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsketten und -netzwerken – unvermeidlich sind, müssen durch organisatorische Rahmenbedingungen und rechtliche Verwendungsschranken zusätzliche Schutzmechanismen implementiert werden. Der Weg einer abgestimmten Technik- und Rechtsfortbildung ist schließlich nicht nur aus rechtlicher Sicht, sondern auch mit Blick auf die Akzeptanz in den Betrieben und den wirtschaftlichen Erfolg unabdingbar. Gelingt dieser Weg, könnte eine Industrie 4.0, die in rechtskonformer Weise innovative Technologien in die betriebliche Praxis integriert, einen echten Standortvorteil für den Wirtschaftsstandort Deutschland darstellen. Literatur acatech/Forschungsunion 2013: Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. Frankfurt/M. AG Rechtsrahmen „Rechtsrahmen des Cloud Computings“ 2012: Thesenpapier – Datenschutzrechtliche Lösungen für Cloud Computing. 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Es wird betont, dass es eine offene Frage ist, an welchen Szenarien die Gestaltung industrieller Arbeit orientiert sein wird (zusammenfassend dazu Ittermann/Niehaus 2015, S. 41). Nun sind Entscheidungen von Natur aus offen – nicht nur im Fall der Arbeitsgestaltung und nicht nur unter den Bedingungen technischer Innovation. Nichtsdestotrotz und zu Recht weisen (überraschend wenige) Diskussionsbeiträge darauf hin, dass für die empirische Analyse dieser Entscheidungsprozesse wesentlich ist, „welche Bestimmungsgrößen die Entwicklung von Arbeit beeinflussen“ (Hirsch-Kreinsen 2014, S. 425). Diese Bestimmungsgrößen werden, wenn überhaupt – und abgesehen von Szenarien, die in der politischen wie wissenschaftlichen Öffentlichkeit formuliert werden – allein im Anwenderbetrieb gesucht. Zwei überbetriebliche Zusammenhänge, die nach dem Stand von Industrieund Techniksoziologie für Arbeitsgestaltung in hohem Maße relevant sind, werden kaum diskutiert: die Beziehungen zwischen Anwender- und Herstellerbetrieben von Produktionstechnologie sowie die Beziehungen zwischen Betrieben in einer Wertschöpfungskette. In vier Schritten wird hier dafür plädiert, diese beiden Zusammenhänge bei der Analyse von Prozessen der Arbeitsgestaltung in den Blick zu nehmen. Im ersten Schritt werden Bestimmungsgrößen innerhalb des Anwenderbetriebs skizziert, die in früheren industrie- und techniksoziologischen Untersuchungen identifiziert wurden und in der laufenden Debatte zu Industrie 4.0 ansatzweise erwähnt werden. Im zweiten Schritt werden die Beziehungen zwischen Anwender- und Herstellerbetrieben bzw. zwischen Betrieben einer Wertschöpfungskette rekapituliert; diese Bestimmungsgrößen der Arbeitsgestaltung haben in die Industrie-4.0-Soziologie noch nicht systematisch Eingang gefunden. Drittens und abschließend wird argumentiert, dass gerade Technologien, die mit Industrie 4.0 etikettiert sind, Anlass bieten zur Analyse 1. von überbetrieblichen Prozessen der Arbeitsgestaltung. Viertens wird das Fazit gezogen, dass überbetriebliche Beziehungen je nach Beschaffenheit Optionen der Arbeitsgestaltung bieten oder einschränken.1 Optionen und Restriktionen der Arbeitsgestaltung im betrieblichen Kontext Dass Arbeitsgestaltung im Zusammenhang von Industrie 4.0 durch Zukunftsentwürfe zur Arbeitsorganisation bestimmt ist, dazu besteht innerhalb der Industrie-4.0-Soziologie Einvernehmen. Zwei mögliche Entwicklungspfade der Arbeitsorganisation sind in der Diskussion: das „Automationsszenario“ und das „Werkzeugszenario“. Diese – unter anderem Namen durchaus bekannten – Entwürfe geben entgegengesetzte Antworten auf die Frage, wer Produktionssysteme zukünftig installiert, kontrolliert und wartet.2 Im „Automationsszenario“ sind es in erster Linie Hochqualifizierte, die diese Aufgaben übernehmen; Qualifikation und Erfahrung unter dem Hochschulniveau werden in diesem Entwurf vergegenständlicht: „Mit den entsprechend aufbereiteten und ausreichenden Informationen kann ein Mitarbeiter zukünftig viele verschiedene Aufgaben durchführen. Hierfür sollten die technischen Möglichkeiten so angepasst werden, dass der Mensch auch ohne spezielle Ausbildung die gewünschte Aufgabe kompetent durchführen kann.“ (Spath et al. 2013, S. 86) 2. 1 Ich danke Hartmut Hirsch-Kreinsen, Peter Ittermann, Jonathan Niehaus und Eva Walker für ihre Hinweise zu einer ersten Fassung dieses Beitrags. 2 In ähnlicher, aber unterschiedlicher Weise hat Brödner einen „anthropozentrischen“ und einen „technozentrischen Entwicklungspfad“ gegenübergestellt. Die Ähnlichkeit besteht darin, dass entweder diejenigen, die Produktionsarbeit ausführen, über das zur laufenden Produktion notwendige Wissen verfügen (anthropozentrischer Entwicklungspfad bzw. Werkzeugszenario) oder dass in erste Linie diejenigen über dieses Wissen verfügen, die die Arbeit planen, aber nicht ausführen (technozentrischer Entwicklungspfad bzw. Automationsszenario). Der Unterschied besteht darin, dass Brödner nicht nur gegenüberstellt, wer für Eingriffe bei Störungen und für Optimierungen von hochautomatisierten Systemen zuständig ist, sondern dass er zugleich zwei mögliche Antworten auf die Frage gibt, wer technisierte Arbeitsabläufe plant: „Anstatt nahezu alles Wissen und die Arbeitsabläufe so weit wie möglich zu objektivieren und im Rechnersystem zu verkörpern, dient [wenn man dem anthropozentrischen Entwicklungspfad folgt, U.O.] das lokal verteilte Rechnersystem als allgemeines, aktuelles und konsistentes Informationssystem, mit dem vor Ort auch Routineoperationen durchgeführt werden können, das aber Planung und Entscheidung der qualifizierten Arbeit überläßt. Vielmehr soll es die Konstrukteure und Facharbeiter darin unterstützen, ihre eigenen Werkzeuge und Hilfsmittel für die Arbeit zu schaffen.“ (Brödner 1985, S. 151) 258 Ulf Ortmann Im „Werkzeugszenario“ sind es dagegen die Facharbeiter, die diese Aufgaben übernehmen: „Im Vergleich mit dem ‚Automatisierungsszenario‘ bleibt hier auch den Produktionsmitarbeitern zumindest der mittleren Qualifikationsebene ein wesentlich größerer Anteil der Entscheidungen überlassen, womit Prozessoptimierungen, Eingriffe bei Störungen und Problemlösungen und damit vielfältigere, wenn nicht höhere Anforderungen verbunden sind.“ (Windelband/ Dworschak 2015, S. 77 f.) Unabhängig davon, ob Arbeitsgestaltung am einen oder am anderen Szenario orientiert ist: Es ist zu betonen, dass nicht allein Zukunftsentwürfe über Arbeitsorganisation entscheiden. Die hier vertretene These ist, dass betriebliche wie überbetriebliche Gegebenheiten zwar in der programmatischen Industrie-4.0-Soziologie zu kurz kommen; diese Gegebenheiten in Fallstudien aber kaum zu übersehen sein dürften. Um den Zusammenhang zwischen technischer Innovation und Arbeitsgestaltung zu analysieren, wird hier vorgeschlagen, Gegebenheiten auf der betrieblichen wie auf der überbetrieblichen Ebene zu differenzieren. Der Einführungsprozess neuer technischer Systeme kann in zwei Hinsichten Arbeitsgestaltung in die eine oder andere Richtung begünstigen: im Hinblick auf die – im einzelnen Betrieb oder zwischen verschiedenen Betrieben verteilten – Ressourcen und im Hinblick auf die – im einzelnen Betrieb oder zwischen verschiedenen Betriebenen gegebene – Handlungskonstellation. Dass betriebsspezifische Ressourcen für die Einführung technischer Systeme wesentlich sind, darauf haben zum einen Untersuchungen mit sozio-technischem Ansatz hingewiesen. Schon die Ende der 1940er Jahre durchgeführte und für diesen Ansatz wegweisende Studie über die Arbeitsorganisation in einer just mechanisierten Kohlemine belegt eindrucksvoll, dass mit der Einführung eines neuen technischen Systems eine gegebene Arbeitsorganisation aufgebrochen und eine neue Arbeitsorganisation etabliert wurde – die Produktivität im Vergleich zum abgelösten Abbauverfahrens aber zurückgegangen war, weil die Bedingungen unter Tage bestimmte Arbeitsteilungen und Kooperationen erforderten, die mit der neu eingeführten „longwall method of coal getting“ abgeschafft wurden (Trist/Bamforth 1951, S. 20).3 3 Vor dem Hintergrund, dass sozio-technische Analysen ihren Fokus richten auf Wechselwirkungen zwischen produktionstechnischen Systemen sowie Qualifikations- und Kooperationsstrukturen, und die „joint optimization“ dieser Teilsysteme (Sydow 1985, S. 29) vor der Aufgabe steht, die verschiedenen Anforderungen dieser Teilsysteme aufeinander abzustimmen, ist die planungseuphorische Auslegung des sozio-technischen Ansatzes doch erstaunlich: Als ob die Einführung neuer technischer Systeme gleichzeitig neue Qualifikations- und Kooperationsstrukturen notwendig macht, wird dem sozio-technischen Ansatz die Aufgabe zugesprochen, die vierte industrielle Revolution mit auf den Weg zu bringen (Kagermann et al. 2013, S. 27 f.). Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 259 Zum anderen machen die dem „Münchner Betriebsansatz“ zuzurechnenden Studien zur Einführung produktionstechnischer Systeme deutlich, dass „der Zusammenhang von Produktionstechnik, Arbeitsorganisation und Qualifikation“ (Altmann et al. 1978, S. 161) unter spezifischen betrieblichen Bedingungen strukturiert wird. So mag etwa die Forderung, technische Innovation als Gelegenheit zur Weiterqualifizierung zu nutzen, durchaus plausibel sein; allerdings hängen Optionen zur Weiterbildung nicht zuletzt vom jeweiligen betrieblichen Ausbildungssystem ab, in dem eine „erwachsenengerechte Breitenqualifizierung“ (Schulz-Wild 1986, S. 168) zu bewerkstelligen wäre. Auch für Technologien à la Industrie 4.0 ist mit einem „im konkreten Einführungsfall unter Umständen langwierige[n] und aufwendige[n] wechselseitige[n] Abstimmungsprozess zwischen den neuen Systemen einerseits und den bestehenden betrieblichen Bedingungen andererseits“ (Hirsch-Kreinsen/ten Hompel 2015, S. 14) zu rechnen. Aufwendig sind inkrementelle Entwicklungsprozesse von Technik-, Qualifikations- und Kooperationsstrukturen nicht zuletzt, weil Anwenderbetriebe über knappe Ressourcen im Sinne von finanziellen und personellen Mitteln verfügen, um einen auf Arbeits- und Technikgestaltung zugleich bezogenen Implementationsprozess zu planen und umzusetzen. Vor dem Hintergrund „oftmals überforderte[r] betriebliche[r] Ressourcen wie Planungskapazitäten, Know-how und verfügbare[r] Spielräume“ (ebd.) steht zu vermuten, dass die sozio-technische Gestaltung von Industrie-4.0-Systemen nur in seltenen Fällen von revolutionärem Charakter ist. Dass betriebliche Handlungskonstellationen für Innovationsprozesse entscheidend sind, ist ein Befund sozialwissenschaftlicher Analysen zu IT-Einführungsprozessen in Büros wie in Fabriken gleichermaßen. Die in den 1980er Jahren durchgeführten Untersuchungen setzten daran an, dass an Einführungsprozessen Mitarbeiter, Gruppen, Abteilungen und Hierarchieebenen mit sehr unterschiedlichen Perspektiven auf das Geschehen beteiligt und „in ihren Interessen an Besitzständen, Ressourcen, Einkommen, Karriere und Macht und Einfluß“ (Ortmann 1989, S. 3) berührt sind. Vor diesem Hintergrund erschien die betriebliche Einführung elektronischer Datenverarbeitung mitunter als „ein Vielfrontenkrieg zwischen Organisation, Personalabteilung, Betriebsrat, EDV- Abteilung, betroffener Fachabteilungen etc.“ (Weltz 2011, S. 96). Insbesondere die Analysen zur rechnerintegrierten Fertigung lassen vermuten, dass auch die in der Industrie-4.0-Diskussion geknüpfte Verbindung zwischen der Einführung von Produktionstechnologie und der Dezentralisierung von Verantwortlichkeiten – sofern Dezentralisierung von Verantwortlichkeit auf betrieblicher Ebene tatsächlich angestrebt wird – solche Konflikte auslöst: „Sollen Funktionen wie Arbeitsvorbereitung, Fertigungssteuerung, Qualitätskontrolle etc. stärker in das Aufgabenfeld des Werkstattpersonals integriert 260 Ulf Ortmann werden, so tangiert dies (...) Positionen und Interessen der in diesen Abteilungen Beschäftigten.“ (Schulz-Wild 1986, S. 168) Zur Lösung dieser Interessenkonflikte wurden und werden damals wie heute beteiligungsorientierte Verfahren zur „sozialverträglichen Technikgestaltung“ (Alemann et al. 1992) vorgeschlagen. Denn optimistisch interpretiert führen beteiligungsorientierte Prozesse zu einer Arbeitsgestaltung, die zum einen durch Einvernehmen und zum anderen durch ein Werkzeugszenario gekennzeichnet ist; demgegenüber sind – nach dieser Interpretation – weniger partizipative Prozesse tendenziell am Automationsszenario orientiert: „Einführungsprozesse, die auf technologiezentrierte Konzepte hinauslaufen, werden in der Regel ausschließlich vom mittleren technischen Management initiiert und vorangetrieben. Diese Managementgruppe verfolgt positions- und kompetenzbedingt bei der Systemrealisierung die Ziele, die eigenen technischen Vorstellungen zu realisieren und aufwendige Abstimmungsprozesse mit weiteren betrieblichen Bereichen oder dem Betriebsrat zu vermeiden. Einführungsprozesse, die systematisch arbeitsgestalterische Kriterien mit einbeziehen, werden hingegen von einem größeren Kreis von unterschiedlichen Akteuren aus dem Management vorangetrieben.“ (Hirsch-Kreinsen/ten Hompel 2015, S. 15) Auch wenn im Folgenden überbetriebliche Zusammenhänge verhandelt werden: Dass betriebliche Handlungskonstellationen umso mehr für die Gestaltung von Arbeit relevant sind, dafür sprechen nicht zuletzt durchaus ernüchternde Erfahrungen mit beteiligungsorientierter Arbeitsgestaltung. Zum einen setzt ja die optimistische Alternative zwischen Einführungsprojekten, die von einer Partei im Betrieb allein initiiert werden, und solchen, die von unterschiedlichen Akteuren gemeinsam getragen werden, voraus, dass auf Arbeitsgestaltung bezogene Abstimmungsprozesse mit der gemeinsamen Überzeugung enden: Das Werkzeugszenario ist dem Automationsszenario vorzuziehen. Diese Erwartung wurde in der Vergangenheit durchaus enttäuscht.4 Zum anderen führt ein Abstimmungsprozess zwischen beteiligten oder betroffenen Parteien nicht notwendigerweise zu Kompromissen – dass in einem solchen Prozess gerade divergierende Interessen klargestellt werden, ist nicht ausgeschlossen (Ortmann 2016).5 Ob aus beteiligungsorientierten Gestaltungsprozessen gemeinsame Überzeu- 4 Schumann zieht unter diesem Gesichtspunkt eine „kritische Bilanz in eigener Sache“: „Erhöhte Qualifikationen, erweiterte Verhaltensspielräume, größere Selbständigkeit, mehr Verantwortlichkeit kann Profite erhöhen. Aber diese Profitperspektive bleibt das Nadelöhr, durch das jede Gestaltungsmaßnahme durchschlüpfen muss. Dieses Nadelöhr stellt den Zensor dar, der festlegt, was geht und was nicht geht.“ (Schumann 2014, S. 25) 5 Brödner hat bereits deutlich gesehen, dass auch „anthropozentrische“ Produktionskonzepte in ein „Getümmel widerstreitender Interessen“ geraten, wenn es darum geht, die Konzepte in Betrieben umzusetzen: „Mit der notwendigen Rückverlagerung wesentlicher Kompetenzen aus der Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 261 gungen, Kompromisse oder verschärfte Konflikte resultieren, scheint wesentlich davon abzuhängen, wie kooperativ der im jeweiligen Betrieb gegebene Auseinandersetzungsstil zwischen Management, Betriebsrat und weiteren beteiligten Akteuren ist (Weltz 2011, S. 118). Optionen und Restriktionen der Arbeitsgestaltung im überbetrieblichen Kontext Bis hierhin wurde Arbeitsgestaltung aus zwei Perspektiven gesehen. Aus der ersten Perspektive beziehen sich Optionen der Arbeitsgestaltung ausschließlich auf Zukunftsentwürfe: Als ob Entscheidungen zur Arbeitsorganisation erst in Zukunft getroffen werden, stellt die programmatische Industrie-4.0-Soziologie Automations- und Werkzeugszenario gegenüber. Aus der zweiten Perspektive sind Szenarien der Arbeitsorganisation bei der Gestaltung von Industrie 4.0 durchaus von Gewicht; allerdings schränken betriebliche Ressourcen und Handlungskonstellationen Spielräume zur Arbeitsgestaltung maßgeblich ein. An dieser Stelle wird für eine dritte Perspektive geworben: Zukunftsentwürfe wie betriebliche Ressourcen und Handlungskonstellationen sind für die Analyse von Prozessen der Arbeitsgestaltung relevant; allerdings sind überbetriebliche Beziehungen aus zwei Gründen in die Analyse einzubeziehen. Restriktionen wie Optionen der Arbeitsgestaltung können sich zum einen in Beziehungen zwischen Herstellern, Beratern und Anwendern von Produktionstechnologie und zum anderen in Beziehungen zwischen Betrieben entlang einer Wertschöpfungskette ergeben. Beziehungen zwischen Herstellern und Anwendern werden für die Analyse von Arbeitsgestaltung relevant, wenn danach gefragt wird, ob dem anwendenden Betrieb im Verbund mit Produktionstechnologie arbeitsorganisatorische Konzepte geliefert werden. Im Zusammenhang von Analysen zur rechnerintegrierten Fertigung wurde dafür der Begriff der „Integrationspfade“ geprägt: „Entscheidende Differenz der Integrationspfade ist, inwieweit mit den rechnergestützten Techniken zentralistisch-arbeitsteilige Formen der Arbeitsorganisation zumindest nahegelegt, wenn nicht gar erzwungen werden, oder ob den Anwenderbetrieben bei der Gestaltung der Arbeitsorganisation prinzipiell 3. Fertigungsvorbereitung und anderen zentralisierten Dienststellen in die Fertigung wird nicht nur deren betriebspolitisches Gewicht in Frage gestellt. Auch die dort tätigen technischen Angestellten, die größtenteils als verdiente Facharbeiter nach eingespielten Karrieremustern dorthin aufgestiegen sind, um den sich verschlechternden Arbeitsbedingungen in der Fertigung zu entkommen, sind in ihren Positionen bedroht und bilden ein beträchtliches Widerstandspotential.“ (Brödner 1985, S. 165) 262 Ulf Ortmann Wahlmöglichkeiten gegeben sind.“ (Hirsch-Kreinsen 1986, S. 43) Arbeitsorganisatorische Konzepte werden insbesondere in Konstellationen mitgeliefert, in denen die zur Einführung von Produktionssystemen erforderlichen technischen Kompetenzen im Herstellerbetrieb konzentriert sind – und in denen Anwenderbetriebe kaum über die Expertise verfügen, um Produktionstechnologien nach den je eigenen technischen, qualifikatorischen und arbeitsorganisatorischen Maßgaben zu entwickeln (ebd., S. 31). Mit diesen Machtressourcen ausgestattete Herstellerbetriebe orientieren sich bei der Auslegung von Steuerungs- und Bedienelementen ihrer Produktionstechnologien weniger an Vorgaben des jeweiligen Anwenderbetriebs als vielmehr an branchenüblichen Qualifikationsprofilen der zukünftigen Nutzer sowie an der auf Branchenebene verbreiteten „Form von Aufgabenteilung zwischen Werkstatt und technischem Büro“ (Lutz 1986, S. 11). Ein Anwenderbetrieb, der von branchenüblicher sozio-technischer Gestaltung abweicht, müsste seine Ausrüster davon überzeugen, gegen den Branchenstrom zu schwimmen. In überbetrieblichen Handlungskonstellationen der Technikentwicklung und -einführung ist Wissen allerdings nicht notwendigerweise ungleich verteilt. „Innovationsnetzwerke“ zeichnen sich gerade durch Wissen aus, das Herstellerund Anwenderbetriebe innerhalb dieser Netzwerke über produktionstechnische Probleme und Lösungen austauschen – und das außerhalb dieser Netzwerke nicht zirkuliert. Sowohl die Konkurrenten des Herstellerbetriebs als auch die Konkurrenten des Anwenderbetriebs sind von diesen Transferprozessen ausgeschlossen (Asdonk et al. 1991, S. 301). Auch auf der Ebene überbetrieblicher Handlungskonstellationen wäre davon auszugehen, dass Optionen und Restriktionen der Arbeitsgestaltung wesentlich durch den gegebenen Kooperationsstil zwischen Anwender- und Herstellerbetrieb bedingt sind.6 6 Entgegen der für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 zentralen Annahme, dass Automatisierung den Produktionsstandort Deutschland stärkt (vgl. Kagermann et al. 2013), argumentiert Krzywdzinski (2016), dass zumindest in Fabriken der Automobilindustrie zwischen Hochlohn- und Niedriglohnländern kaum ein Technologiegefälle festzustellen – und von zukünftigen Technologieschüben auch nicht zu erwarten – ist, weil Automobilhersteller ihre Zulieferer zur Produktion auf dem jeweils gegebenen Stand der Produktionstechnik verpflichten. Allerdings stellt er fest, dass die Qualifikationsstrukturen in deutschen Fabriken weniger polarisiert sind als in osteuropäischen. Diesen Unterschied führt er – neben den unterschiedlichen Handlungsressourcen deutscher und osteuropäischer Betriebsräte – auf die „Leitwerkfunktion“ deutscher Fabriken zurück: Die Implementierung von Produktionstechnologie wird in der Regel zunächst in deutschen Werken umgesetzt, bevor osteuropäische Standorte mit diesen Technologien ausgestattet werden. Die Leitwerkfunktion ist wiederum in der Kooperation deutscher Fabriken sowohl mit der unternehmenseigenen Produktentwicklung als auch mit Ausrüstern, Dienstleistern und Zulieferern begründet. In dieser für Leitwerke typischen Konstellation werden „in größerer Zahl erfahrene Facharbeiter gebraucht, die mit Ingenieursbereichen kommunizieren und zusammen- Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 263 Jenseits von Anwender-Hersteller-Beziehungen stehen Handlungskonstellationen in Wertschöpfungsketten im Zusammenhang mit überbetrieblichen Prozessen der Arbeitsgestaltung. Ein frühes Beispiel dafür gibt Noble, der zeigt, dass die Lieferkette des amerikanischen Militärs der N/C-Technologie wesentlich zum Durchbruch verholfen hat: Die US Air Force ließ in den 1950er Jahren komplexe Turbinenteile mit NC-Technologie fertigen und verpflichtete ihre Zulieferer zur Anschaffung von NC-Maschinen und -Programmen. Obgleich die Anwenderbetriebe der NC-Technologie nur vor der Wahl standen, NC-Technologie einzuführen oder als Zulieferer der Luftwaffe auszuscheiden, war diese Entscheidung in arbeitsorganisatorischer Hinsicht alles andere als unschuldig: „The N/C tape, in short, is a means of formally circumventing the role of the machinist as the source of the intelligence of production.“ (Noble 1987, S. 111) In diesem Fall sind arbeitsorganisatorische Veränderungen eine Nebenfolge von Abhängigkeitsbeziehungen entlang einer Wertschöpfungskette. Denkbar ist aber auch, dass mächtige Kunden die zwischenbetriebliche Arbeitsteilung und Koordination ihrer Zulieferer zum expliziten Gegenstand „systemischer Rationalisierung“ machen. Dazu wird auf überbetrieblicher Ebene „die organisatorische Neuordnung betrieblicher Funktionen und Abläufe und ihre Integration und Vernetzung auf der Basis neuer IuK-Technologien“ in Angriff genommen (Sauer/Döhl 1994, S. 197). Hier handelt es sich um den Versuch, mittels technischer Vernetzung überbetriebliche Abläufe zentral zu steuern. Einerseits steht zu vermuten, dass – auch wenn Zentralisierung nicht eben Kernelement der Industrie-4.0-Semantik ist – das Interesse mächtiger Kunden, ihre Lieferkette zu steuern, nicht geringer geworden ist; die technischen Möglichkeiten zu „systemischer Rationalisierung“ bestehen jedenfalls mehr denn je. Andererseits dürften diese überbetrieblichen Handlungskonstellationen dadurch gekennzeichnet sein, dass hochspezialisierte Zulieferer ihrerseits über das Potenzial verfügen, Lieferketten – wenn auch nicht zu steuern, so doch – lahmzulegen. Bei der Analyse von Prozessen der Arbeitsgestaltung lassen sich nun auf zwei Ebenen Optionen und Restriktionen rekonstruieren. Erstens wäre auf der betrieblichen Ebene danach zu fragen, welche Strukturen von technischer Ausstattung, von Qualifikation und Erfahrung sowie von Arbeitsteilung und Kooperation im Anwenderbetrieb gegeben sind, und wie organisatorisch-technische Veränderungen vor diesem Hintergrund umgesetzt werden; welche finanarbeiten können.“ (ebd., S. 33) Aus dieser Perspektive sprechen überbetriebliche Netzwerke der Produktionstechnikentwicklung zwar dafür, dass Automatisierung Facharbeit voraussetzt – nicht nur beim Hersteller, sondern auch beim Anwender von Produktionstechnologie. Allerdings ist damit nicht gesagt, dass Produktionsarbeit nach Deutschland „rückverlagert“ wird; im Gegenteil. 264 Ulf Ortmann ziellen und personellen Ressourcen im Anwenderbetrieb bei der Implementation organisatorisch-technischer Innovationen gegeben sind; und welche Handlungskonstellation im Anwenderbetrieb gegeben ist. Zweitens wäre auf der überbetrieblichen Ebene danach zu fragen, ob Produktionstechnologien bestimmte Strukturen von Qualifikation sowie von Arbeitsteilung und Kooperation im Anwenderbetrieb voraussetzen – wenn ja: welche?; wer – abgesehen von Mitarbeitern des Anwenderbetriebs – mit welchen Konzepten, Ressourcen und Restriktionen am Implementationsprozess im jeweiligen Anwenderbetrieb beteiligt ist; und schließlich wer seinen Zulieferern mit welchen Interessen und Durchsetzungschancen Technologien und organisatorische Konzepte verordnet. Es mag sein, dass betriebliche Akteure im Anwenderbetrieb, Technologieanbieter, Organisationsberater und einflussreiche Kunden in Wertschöpfungsketten einen – und nur im Idealfall: denselben – Zukunftsentwurf zur Arbeitsorganisation 4.0 formulieren. Dass dieser aber den Verlauf der Entwicklung und Einführung von Industrie-4.0-Technologien bestimmt, ist unwahrscheinlich. Arbeitsgestaltung von Industrie 4.0 in überbetrieblichen Konstellationen Industrie 4.0 umfasst ein Spektrum von technologischen Entwicklungen: in der Robotik, in der Sensorik, in der Softwareentwicklung etc. Ohne in die Breite zu gehen, sei hier an zwei technischen Elementen der Industrie 4.0 veranschaulicht, dass überbetriebliche Beziehungen für die Gestaltung digitalisierter Arbeit von hoher Relevanz sind: Implementationsprozesse zu betriebswirtschaftlicher Standardsoftware deuten darauf hin, dass insbesondere die Bedingungen externer Beratung den Implementationsprozess im jeweiligen Anwenderbetrieb maßgeblich bestimmen. Implementationsprozesse zur Radiofrequenzidentifikation deuten darauf hin, dass das Interesse an der Einführung technischer Systeme nicht notwendig beim Anwenderbetrieb liegt – sondern dass das „Internet der Dinge“, zumindest der Idee nach, in überbetrieblichen Wertschöfungsketten implementiert wird. Betriebswirtschaftliche Standardsoftware – im Folgenden Pars pro Toto: SAP – ist zunächst auf das Geschehen innerhalb eines Betriebs bezogen. Zum einen bietet SAP die – ohne diese Technologie nicht zu erfüllende – Funktion, den finanziellen Zustand einer Organisation jederzeit zu bewerten. Zum anderen werden nicht nur Werte und Mengen, sondern auch der Stand von Arbeitsabläufen – typischerweise: die Bearbeitung eines Auftrags – in Datenbanken festgehalten. Auf dieser Dokumentation aufbauend werden Arbeitsabläufe in verschiedenen Abteilungen und Standorten einer Organisation modelliert. Dass diese Modellierung nicht primär am tatsächlichen Geschehen im Anwenderbe- 4. Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 265 trieb orientiert ist, dürfte wesentlich durch den für betriebswirtschaftliche Standardsoftware typischen Implementationsprozess bestimmt sein: Die Integration der Software im Anwenderbetrieb geschieht in erster Linie über Workshops mit und Entwürfen von Beratern, die die Software auf die jeweilige Organisation „zuschneiden“. Die Interaktion zwischen Beratern und Mitgliedern des Anwenderbetriebs – die mehr oder weniger Detailwissen über die zu modellierenden Abläufe haben – führt nun dazu, dass zwar die Software möglicherweise mit je besonderen Programmen verknüpft und Schnittstellen mit SAP definiert sowie besondere Bildschirmmasken und SAP-Module entwickelt werden. Nichtsdestotrotz werden im Verlauf der Implementation vor allem Arbeitsabläufe an die Erfordernisse der Software angepasst – und nicht umgekehrt. Dafür spricht zum Ersten, dass die Implementation umso teurer ist, je länger externe Beratungsunternehmen damit beauftragt sind (Mormann 2016, S. 186). Dafür spricht zum Zweiten, dass die Organisationsmitglieder – im Gegensatz zum Berater – Leistungsanforderungen an die Software nur mit Mühe in Worte fassen. Die an der Implementation beteiligten Organisationsmitglieder („Key-User“) haben in dieser Interaktion dann die Aufgabe, die Vorschläge des Beraters anzunehmen oder abzulehnen (ebd., S. 146). Zum Dritten sind die im Beratungsprozess involvierten Key-User nicht diejenigen, die die zu modellierenden Arbeitsabläufe beherrschen. Deutlich wird, „dass diejenigen, die Entscheidungen über die Softwareimplementierung in einem Arbeitsbereich vorbereiten und treffen, gar nicht unbedingt wissen, wie in diesem Bereich tatsächlich gearbeitet wird. Man beschäftigt sich also nicht so sehr mit einem Ist-Zustand, der in einen Soll-Zustand überführt werden soll. Stattdessen operiert man von Vornherein mit einem Soll-Zustand der Organisation bzw. mit der Modellierung und dem Design einer Organisation.“ (ebd., S. 157) Obwohl die Technologie ausdrücklich auf das Geschehen in einem einzelnen Betrieb bezogen ist und obwohl die Technologie im Verlauf eines Beratungsprozesses auf die Belange des Anwenderbetriebs „zugeschnitten“ wird: Im Fall betriebswirtschaftlicher Standardsoftware bestimmen vom Technologiehersteller entworfene Arbeitsabläufe und überbetriebliche Handlungskonstellationen aus Herstellern, Anwendern und Beratern ebenso den Verlauf wie das Ergebnis der Technikeinführung. Dass dieser Gestaltungsprozess wesentlich auf überbetrieblicher Ebene stattfindet, wird erst im Vollzug dieses Prozesses deutlich. Dagegen ist die überbetriebliche Einführung der Technologie im Fall der Radiofrequenzidentifikation (RFID) Programm. Denn mit RFID werden physische Dinge datentechnisch und idealerweise automatisch erfasst. Prinzipiell spricht zwar nichts dagegen, dass diese Daten nur betriebsintern – sozusagen: im Intranet der Dinge – prozessiert werden. Allerdings dürfte das Interesse, 266 Ulf Ortmann über diese Technologie betriebsübergreifende Lieferketten zu kontrollieren, für die Einführung der Technologie wesentlich sein. Eine RFID-Anlage besteht aus drei Elementen: aus einem RFID-Lesegerät, aus einem RFID-Etikett und aus einer Datenbank, in der die identifizierten Objekte verbucht werden. Das Lesegerät sendet elektromagnetische Wellen, die durch eine kleine metallische Spule im reiskorngroßen RFID-Etikett auf je einzigartige Weise moduliert werden. RFID-Etiketten werden deshalb auch Transponder genannt: Sie „antwortsenden“ an das Lesegerät eine jedem physischen Objekt individuelle Adresse. Die Minirechner sind in Personalausweise, Kleidungsstücke und Bücher integriert und machen es möglich, diese Objekte über Funk zu identifizieren und digital zu verbuchen. Dass die auf diesem Wege erhobenen Daten nur einem einzelnen Betrieb zur Verfügung stehen, scheint aus Sicht des jeweiligen Betriebs unerlässlich (Windelband et al. 2010, S. 100). Ob jeder Betrieb sich mit berechtigten Datenschutzbedenken gegenüber jedem Kunden durchsetzen kann, der über das „Internet der Dinge“ für eine transparente Lieferkette sorgt, ist allerdings fraglich.7 So zeigt etwa eine Fallstudie zur Einführung von RFID-Anlagen in einem Logistikbetrieb, dass die Entscheidung für RFID auf einen Auftraggeber, einen Textilkonzern, zurückgeht (Ortmann 2014, S. 71 f.). Der Logistikbetrieb versucht zwar, RFID zum Abbau von Arbeitsplätzen zu nutzen. Letztlich erfüllt das Lager hier aber den Auftrag eines externen Auftraggebers: dessen Lieferkette an einer von mehreren über die Weltkugel verteilten Stellen transparent zu machen. Ziel dieser transparenten Lieferkette ist es, beim Verkauf der Waren laufend und rechtzeitig feststellen zu können, ob ein bestimmter Artikel in einer bestimmten Größe, Form und Farbe neu bestellt werden muss. Durch die automatische Identifikation von Kleidungsstücken – nicht nur im Einzelhandel, sondern entlang der gesamten Lieferkette – erhofft sich der Textilkonzern eine höhere „Bestandsqualität“ und eine zweistellige Umsatzsteigerung: Je mehr Artikel auf der Verkaufsfläche in der passenden Form, Farbe und Größe verfügbar sind, desto mehr Artikel können verkauft werden. Der Logistikbetrieb hat hier den Auftrag, dafür zu sorgen, dass über ein RFID-Gate am Warenausgang des Lagers laufend an den Textilkonzern gemeldet wird, welcher Artikel das Lager verlässt – in welcher Form, Farbe, Größe und Anzahl. Auf den ersten Blick ist der Auftragnehmer bei der Einführung der Technologie nicht sonderlich erfolgreich: RFID führt nicht zum glatten Vollzug automatischer Identifikation. Vielmehr lassen sich über einen Zeitraum von 18 Monaten verschiedene Konstellationen beobachten, die man zwar als „Testphasen“ bezeichnen könnte, weil die RFID-Anlage noch nicht perfekt funktioniert – in 7 Icks et al. weisen darauf hin, dass vier von zehn Betrieben von Geschäftspartnern, mit denen sie datentechnisch vernetzt sind, zur Vernetzung aufgefordert werden (vgl. Icks et al. 2017, S. 30). Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 267 denen aber nicht nur die Anlage getestet, sondern auch der Betrieb mit jeweils eingeschränkten Funktionen der technischen Anlage aufrechterhalten wird. Die Leistung des Abteilungsleiters, des Projektmanagers und der übrigen Beteiligten besteht damit darin, über diese 18 Monate hinweg und mehr oder weniger mithilfe von RFID den Standort von Artikeln verbucht zu haben, ohne dass die Anlage je im vollen Umfang funktioniert hätte – und ohne, dass der Logistikbetrieb selbst die Einführung von automatischer Identifikation initiiert hätte. Fazit: Überbetriebliche Beziehungen als Bestimmungsgröße von Arbeitsgestaltung In zwei Hinsichten ist die mit SAP und RFID verbundene Arbeitsgestaltung nun für extrem leistungsfähige und vernetzte Technologien à la Industrie 4.0 charakteristisch. Zum einen sind es nicht nur betriebliche Ressourcen, die Gestaltungsspielräume abstecken. Vielmehr finden Implementationsprozesse in Netzwerken aus Hersteller- und Anwenderbetrieben sowie Beratungsunternehmen statt. Zum anderen sind es nicht nur Interessen innerhalb eines Anwenderbetriebs, die die Richtung bestimmen, die zur Arbeitsgestaltung eingeschlagen wird. Inwiefern Betriebe, in denen Industrie-4.0-Technologien eingeführt werden, über Optionen der Arbeitsgestaltung verfügen, dürfte dann nicht zuletzt davon abhängen, wie kooperativ die Beziehung zwischen Anwender- und Herstellerbetrieben bzw. zwischen Kunden und Lieferanten beschaffen ist. Innovationsnetzwerke, die sich gerade durch exklusiven Wissensaustausch zwischen Abteilungen und Betrieben auszeichnen, bieten die Gelegenheit, technische, personelle und organisatorische Entwicklungen aufeinander abzustimmen. Dagegen ist in Konstellationen, in denen Anwenderbetriebe mehr oder weniger bis ins Detail standardisierte Produktionstechnologie vom Hersteller kaufen, kaum damit zu rechnen, dass sozio-technische Teilsysteme im Anwenderbetrieb aufeinander abgestimmt werden. Ebenso dürften in Wertschöpfungsketten, in denen Lieferanten über ihre technische Ausstattung bestimmen, Optionen der Arbeitsgestaltung vielfältiger sein als in Lieferanten-Kunden-Beziehungen, in denen Lieferanten durch Vorgaben durch den Kunden im Hinblick auf ihre technische Ausrüstung festgelegt sind. Ein einflussreicher Dienstleister- oder Zulieferbetrieb innerhalb einer Wertschöpfungskette vermag möglicherweise, im Interesse am Schutz eigener Daten überbetriebliche Vernetzungsprozesse und damit verbundene Veränderungen von Arbeitsteilung und Kooperation mitzugestalten. Zuliefer- und Dienstleisterbetriebe dagegen, die von Aufträgen eines diktierfreudigen Kunden abhängig sind, dürften wenig Chancen haben, vom Kunden im Interesse an 5. 268 Ulf Ortmann zentraler Kontolle initiierte Prozesse überbetrieblicher Rationalisierung zu beeinflussen; sei es im Hinblick auf technische Ausrüstung, auf Arbeitsorganisation oder auf Qualifikationsstrukturen. Dass Zukunftsentwürfe zur Arbeitsorganisation eine Ressource im jeweiligen Gestaltungsprozess sind, sei damit nicht bestritten. Allerdings sind Szenarien im Vollzug von Arbeits- und Technikgestaltung nur eine Ressource unter vielen. Dass gerade Szenarien die maßgebliche Bestimmungsgröße im Gestaltungsprozess sind, lässt sich dagegen nur dann argumentieren, wenn Entscheidungen zur Arbeitsorganisation 4.0 in die Zukunft gelegt werden – und die gegebenen Bedingungen von Gestaltung ausgeblendet bleiben. Literatur Alemann, U./Schatz, H./Simonis, G./Latniak, E./Liesenfeld, J./Loss, U. 1992: Leitbilder sozialverträglicher Technikgestaltung. Ergebnisbericht des Projektträgers zum NRW-Landesprogramm „Mensch und Technik – Sozialverträgliche Technikgestaltung“. Opladen Altmann, N./Bechtle, G./Lutz, B. 1978: Betrieb – Technik – Arbeit. Elemente einer soziologischen Analytik technisch-organisatorischer Veränderungen. Frankfurt/M. 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Berlin Lutz, B. 1986: Einführung: Qualifikationsentwicklung in der mechanischen Fertigung – zur Fragestellung eines sozialwissenschaftlichen Forschungsprojekts. In: Hirsch-Kreinsen, H./Schultz- Wild, R. (Hg.): Rechnerintegrierte Produktion. Zur Entwicklung von Arbeit und Technik in der Metallindustrie. Frankfurt/M./New York, S. 5–11 Mormann, H. 2016: Das Projekt SAP. Zur Organisationssoziologie betriebswirtschaftlicher Standardsoftware. Bielefeld Noble, D. F. 1987 [1985]: Social Choice in Machine Design: The Case of Automatically Controlled Machine Tools. In: MacKenzie, D./Wajcman, J. (Hg.): The Social Shaping of Technology. How the Refrigerator Got Its Hum. Milton Keynes, S. 109–124 Ortmann, G. 1989: Management und Betriebsrat: Mikropolitik bei der Einführung von EDV-Systemen. In: Ortmann, G./Windeler, A. (Hg.): Umkämpftes Terrain. Managementperspektiven und Betriebsratspolitik bei der Einführung von Computer-Systemen. Opladen, S. 1–22 Ortmann, U. 2014: Arbeiten mit RFID. Zum praktischen Umgang mit unsichtbaren Assistenten. Berlin Ortmann, U. 2016: Sozialverträglichkeit 4.0. Technikfolgenabschätzung im Industriebetrieb. In: Supervision, Jg. 34 (2014), H. 4, S. 15–19 Sauer, D./Döhl, V. 1994: Arbeit an der Kette. Systemische Rationalisierung unternehmensübergreifender Produktion. In: Soziale Welt, Jg. 45 (1994), H. 2, S. 197–215 Schultz-Wild, R. 1986: Entwicklungsbedingungen von Arbeitsstrukturen in der mechanischen Fertigung. In: Hirsch-Kreinsen, H./Schultz-Wild, R. (Hg.): Rechnerintegrierte Produktion. Zur Entwicklung von Arbeit und Technik in der Metallindustrie. Frankfurt/M./New York, S. 143– 173 Schumann, M. 2014: Praxisorientierte Industriesoziologie. Eine kritische Bilanz in eigener Sache. In: Wetzel, D./Hofmann, J./Urban, H.-J. (Hg.): Industriearbeit und Arbeitspolitik. Kooperationsfelder von Wissenschaft und Gewerkschaften. Hamburg, S. 20–31 Spath, D./Ganschar, O./Gerlach, S./Hämmerle, M./Krause, T./Schlund, S. (Hg.) 2013: Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Stuttgart Sydow, J. 1985: Der soziotechnische Ansatz der Arbeits- und Organisationsgestaltung. Darstellung, Kritik, Weiterentwicklung. Frankfurt/M./New York Trist, E. L./Bamforth, K. W. 1951: Some Social and Psychological Consequences of The Longwall Method of Coal-Getting. An Examination of the Psychological Situation and Defences of a Work Group in Relation to the Social Structure and Technological Content of the Work System. In: Human Relations, Vol. 4 (1951), Issue 1, S. 3–38 Weltz, F. 2011: Nachhaltige Innovation. Ein industriesoziologischer Ansatz zum Wandel in Unternehmen. Hg. v. Hans J. Pongratz und Friedrich Weltz. Berlin Windelband, L./Dworschak, B. 2015: Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0. Anwendungsszenarien Instandhaltung und Leichtbaurobotik. In: Hirsch-Kreinsen, H./Ittermann, P./ Niehaus, J. (Hg.): Digitalisierung industrieller Arbeit. Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen. Baden-Baden, S. 71–86 270 Ulf Ortmann Windelband, L./Fenzl, C./Hunecker, F./Riehle, T./Spöttl, G./Städtler, H./Hribernik, K./Tho-ben, K.- D. 2010: Internet der Dinge in der Logistik. Qualifikationsanforderungen durch das Internet der Dinge in der Logistik. Report: Frequenz – Früherkennung von Qualifikationserfordernissen. Bremen Arbeitsgestaltung in überbetrieblichen Konstellationen: eine offene Frage? 271 Teil III: Entwicklungsperspektiven und Gesellschaftspolitik Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Industrie 4.0 und Erfahrung – das unterschätzte Innovations- und Gestaltungspotenzial der Beschäftigten im Maschinen- und Automobilbau Überlegungen zu einer arbeitssoziologisch fundierten Arbeitsmarktforschung – zur Einleitung Industrie 4.0 hat sich zu einem anhaltenden und die Wirklichkeit teils verändernden Diskurs entwickelt (Matuschek 2016; Pfeiffer 2017). Selten hat ein erst in die Zukunft weisendes Thema so schnell eine so breite und vitale gesellschaftliche Debatte in Gang gesetzt. Während dabei einerseits das Diktum beschworen wird, der Mensch werde im Mittelpunkt stehen, stimmen andererseits zahlreiche Studien nachdenklich, die Arbeitsplatzverluste in bislang ungekanntem Ausmaß prognostizieren. Dabei wird vor allem auf die Studie von Frey und Osborne (2017)1 Bezug genommen, die für den US-amerikanischen Arbeitsmarkt 47 Prozent der Beschäftigten ein starkes Risiko der technischen Ersetzbarkeit zuschreibt. Ähnlich dramatische Zahlen finden sich etwa in einer aktuellen Studie von McKinsey (Chui et al. 2016) oder für Deutschland bei Bonin et al. (2015). Diese Studien sehen vor allem den Menschen an der Maschine als stärksten Verlierer der Entwicklung: Frey und Osborne etwa bescheinigen diesen eine technische Ersetzbarkeit von 98 Prozent, Chui et al. gehen von 78 Prozent aus. Für den deutschen Arbeitsmarkt betonen Helmrich et al. (2016) dagegen weniger die quantitativen Verschiebungen als die inhaltlichen auf Tätigkeitsebene. Alle genannten Studien aber nehmen in den Blick, was lange aus dem Bewusstsein (auch der soziologischen Arbeitsforschung) verschwunden zu sein schien: Technik als Mittel zur Rationalisierung menschlicher Arbeit. Und wie schon in vorangegangenen Phasen rasanten technischen Wandels (vgl. Pfeiffer 2010) verbinden sich Prognosen dazu je nach Perspektive entweder mit positiven Vorstellungen einer (endgültigen) Überwindung monotoner oder körperlich belastender zugunsten kreativer Arbeit und damit einer Perspektive der Re- Qualifizierung oder mit der eher negativen Aussicht steigender Erwerbslosigkeit und einer breiten De-Qualifizierung. 1. 1 Die Studie erschien 2013 ursprünglich als breit rezipiertes Working Paper und wurde erst vor Kurzem in einem wissenschaftlichen Journal publiziert (Frey/Osborne 2017). Mit welcher Stoßrichtung die aktuellen Studien auch jeweils argumentieren, auf welcher Datenbasis und mit welchen Technikanwendungen im Blick: Die Bewertung von durch Menschen verrichteter Tätigkeiten als potenziell automatisierbar und/oder algorithmisierbar wird fast durchgängig entlang der Unterscheidung zwischen Routine und Nicht-Routine vorgenommen, wobei Erstere generell als ersetzbar (Substitutionsthese) und Letztere üblicherweise als aufzuwertend begriffen wird (Komplementaritätsthese). Während Routine als sedimentierte, statische und untergeordnete Form von Erfahrung gilt, findet sich auch ein dynamischeres Verständnis von Erfahrung als „Hightech-Gespür“ (Bauer et al. 2006), dem gerade in hochautomatisierten Systemen eine besondere Rolle beigemessen wird. Während die eher quantitativ auf Lohn-, Qualifikations- und Arbeitsmarkteffekte infolge technischen Wandels zielende Forschung Erfahrung mit – tendenziell automatisierbarer – Routine gleichsetzt, erfassen qualitative arbeitssoziologische Studien zu komplexen Mensch-Maschine-Settings Erfahrung als kreative und notwendiger werdende Improvisationsleistung (vgl. Hirsch- Kreinsen 2016). Diese unterschiedlichen Disziplinen (Arbeitsmarktforschung und Arbeitssoziologie) mit ihren ungleichen Forschungsparadigmen (quantitativ und qualitativ) verstehen Erfahrung also diametral unterschiedlich, sind sich aber darin einig, dass sie eine besonders zentrale Rolle bei der Bewertung der Effekte des technischen Wandels für Arbeit einnimmt. Trotz aller disziplinären, methodischen und definitorischen Diskrepanzen scheint es also ein Bindeglied zu geben – und dem wollen wir nachgehen. Unsere Vermutung lautet, dass im systematischen Bezug qualitativer Diagnosen auf der Mikroebene der Mensch-Technik-Interaktion einerseits und quantitativer Arbeitsmarktdaten auf der Makroebene andererseits die Chance auf einen Erkenntniszuwachs zur Erforschung des zukünftigen Wandels von Arbeit liegt, den beide Forschungsrichtungen und Zugriffsebenen alleine nicht generieren können. Unsere Überlegungen münden bewusst nicht in Prognosen, sondern verstehen sich als ein methodischer Schritt und mögliche Basis für eine laufende Berichterstattung, die beobachteten qualitativen Wandel in Betrieben und an Arbeitsplätzen frühzeitig und systematisch auf Massendaten der Arbeits- und Berufsforschung bezieht. Ziel dieses Beitrags ist es, in diese Richtung einen vorsichtigen ersten Schritt zu gehen. Die uns leitenden Fragen lauten: Können die Erkenntnisse qualitativer Fallstudien auf Basis eines dynamischen Erfahrungsverständnisses und die Ergebnisse quantitativer Arbeitsmarktdaten auf der Basis eines statischen Routinebegriffs aufeinander bezogen werden? Und entstehen in dieser gemeinsamen Betrachtung neue Perspektiven auf die Bewertung des Zusammenhangs von Industrie 4.0 und Arbeit – insbesondere im Hinblick auf die Kernbranchen industrieller Arbeit? Wir nähern uns diesem Unterfangen in folgenden Schritten: Im ersten Abschnitt setzen wir uns auseinander mit dem Forschungsstand der Arbeitsmarkt- 276 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan und Berufsforschung zur potenziellen Automatisierbarkeit durch neue Technik. In Abschnitt 2 diskutieren wir die Grenzen der Einordnung anhand der Pole Routine/Nicht-Routine in diesen Studien und kontrastieren dies im dritten Abschnitt mit dem qualitativen Forschungsstand der arbeitssoziologischen Forschung zu Erfahrung. Ausgehend von dieser Auseinandersetzung entwickeln wir in Abschnitt 4 Überlegungen zum AV-Index (Arbeitsvermögen), der statt mit statischer Routine mit einem dynamischen Verständnis von Erfahrung arbeitet. Dieser Index bildet auf der Basis von Indikatoren der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2012 Komplexität, Unwägbarkeiten und den subjektivierenden Umgang damit ab.2 Im fünften Abschnitt stellen wir einige Auswertungen für die Branchen Maschinenbau und Automobil vor, abschließend diskutieren wir im sechsten Abschnitt Erkenntnisse, die sich aus unseren Überlegungen zum arbeitssoziologisch fundierten AV-Index und für die untersuchten Branchen abzeichnen. Wir zielen mit unserem Beitrag explizit nicht auf Prognosen zu quantitativen Arbeitsmarktveränderungen durch Industrie 4.0 ab, denn – wie in Abschnitt 2 ausgeführt – wir halten solche aus unterschiedlichen methodischen und inhaltlichen Gründen auf seriöser Basis für unmöglich und in ihrer Aussagekraft nicht hilfreich. Wir wollen stattdessen – mit den begrenzten Möglichkeiten der vorhandenen quantitativen Datenbasis – zeigen: Versteht man Erfahrung als dynamische Ressource statt als statisches Residuum, dann zeigt sich quer zu Unterscheidungen nach Tätigkeit, Qualifikationsniveau oder Berufsfeld ein breites und weitgehend unterschätztes Spektrum menschlichen Arbeitsvermögens. Da dies in besonderem Maße die Fähigkeit zum Umgang mit Komplexität und Unwägbarkeiten widerspiegelt, ist die zentrale Frage zum Zusammenhang von Erfahrung und Industrie 4.0 nicht: Welche Tätigkeiten werden morgen automatisiert? – sondern: Wie kann dieses besondere Potenzial für die Gestaltung von Industrie 4.0 heute genutzt und anerkannt werden? 2 Anders als in unseren ersten Berechnungen zum AV-Index (Pfeiffer/Suphan 2015 ist der Datenzugriff hier etwas verändert. Die Berechnungen beziehen nun auch Fälle ein mit einem AV-Wert von 0 sowie Beamte und Auszubildende. Statt der an der Casmin-Kassifikation orientierten drei Bildungsniveaus wird nun auch nach beruflichen Aufstiegsfortbildungen differenziert. Diese haben gerade in indudstriellen Kernbranchen eine traditionell hohe Bedeutung. Mit diesen Veränderungen sind die Aussagen vorsichtiger und präziser, zudem ist die Datenbasis erweitert. Die Kernaussagen zum Arbeitsvermögen ändern sich in der Tendenz damit nicht, ebenso wenig die theoretische und qualitativ-empirisch fundierte Herleitung des AV-Index. Industrie 4.0 und Erfahrung 277 Zu den Grenzen des Routine-Ansatzes Aktuell rückt im Kontext der Industrie-4.0-Debatte das lange wenig diskutierte Thema technisch bedingter Rationalisierung neu in den Blick. Die Frage, ob menschliche Arbeit durch die diskutierte Technik ersetzt werde, stellt sich angesichts der erwarteten Dramatik der Entwicklung mit neuer und fast vergessener Vehemenz. Besonders prominent wird ungebrochen die Studie von Frey und Osborne (2017) rezipiert. Frey und Osborne flankieren US-amerikanische Arbeitsmarktdaten mit den Einschätzungen technischer Experten und leiten daraus Aussagen über das Rationalisierungspotenzial digitaler Technik und damit zusammenhängende Arbeitsmarkteffekte ab. Frey und Osborne gehen generell davon aus, dass heute kaum Grenzen der Technisierung bestehen, identifizieren aber engineering bottlenecks – also Tätigkeiten, die eine Automatisierung zumindest erschweren oder zeitlich verzögern: perception and manipulation tasks; creative intelligence tasks und social intelligence tasks (vgl. Frey/Osborne 2017, S. 264). Ausgangspunkt der Betrachtung bei Frey und Osborne ist der tätigkeitsbasierte Ansatz, der gerade für die aktuell diskutierten Fragen entscheidende Vorteile hat: Zum einen erleben wir zunehmend, dass technische Veränderungen am Arbeitsplatz sich nicht mehr nur aus betrieblichen Prozessen und strategischen Investitionsentscheidungen ableiten, sondern auch durch die IT-Nutzungsweisen und Devices, die Beschäftigte aus ihrem lebensweltlichen Kontext in das Unternehmen mitbringen, beeinflusst werden. Zum anderen entscheidet sich letztlich auf der Tätigkeitsebene, wie die Arbeitsteilung zwischen Mensch und Technik konkret aussieht – oder sich durch den Wandel von Technik und Arbeit verschiebt oder neu konturiert. Auch wenn tätigkeitsbezogene Massendatensätze die Differenziertheit und qualitative Aussagekraft anderer Datenquellen wie etwa arbeits- und industriesoziologischer Unternehmensfallstudien oder ethnologischer Arbeitsplatzbeschreibungen fehlt, erlauben sie uns Einschätzungen zum Wandel von Arbeit in der Breite und über Zeitverläufe hinweg. Der Blick dorthin also lohnt, solange die notwendigen Einschränkungen zu den Grenzen der Aussagekraft mitreflektiert werden. So stellen sich mehrere grundsätzliche Probleme im Umgang mit tätigkeitsbezogenen Massendaten immer dann, wenn sie nicht nur zu retrospektiven oder aktuellen Betrachtungen verwendet werden, sondern als Basis für Zukunftsprognosen über die Effekte technischer Entwicklung dienen sollen – und diese Probleme lassen sich auf der Ebene der Daten nicht lösen: Erstens entscheidet im Unternehmenskontext nicht die technische Machbarkeit, welche Technik zum Einsatz kommt; letztlich sind ökonomisch basierte Entscheidungen ausschlaggebend. Zweitens ergeben sich Entscheidungen über 2. 278 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan den Einsatz von Technik auch heute schon oft mehr aus den sachlichen Zusammenhängen und Machtkonstellationen innerhalb von Wertschöpfungsketten denn aus einzelbetrieblichen Strategien. Drittens lernen wir aus den Daten selbst nichts über die Einschätzung, welche Technik potenziell welche Tätigkeiten beeinflussen kann. Diese Einschätzung wird meist aus bisherigen Erfahrungen der Technikentwicklung abgeleitet oder basiert wie bei Frey und Osborne auf Annahmen von Experten der Technikentwicklung, die schon berufsbedingt dazu neigen, das Potenzial ihrer Technikfelder über- und mögliche Probleme in deren praktischer Anwendung zu unterschätzen. Viertens lassen sich bisherige Erfahrungen zur Ersetzbarkeit lebendiger Arbeit in Industrie-4.0-Szenarien nicht linear fortschreiben. Nimmt man die aktuell diskutierten Szenarien ernst, dann ergeben sich nicht nur für Tätigkeiten und/ oder Berufen neue technologische Möglichkeiten der Ersetzung oder inhaltlichen Veränderung menschlicher Arbeit. Dann ginge es nicht (nur) um die Frage, ob eine Fertigungsmitarbeiterin durch einen Schweißroboter ersetzt wird oder die Sachbearbeitungstätigkeit in der Beschaffung verschwindet, weil die Bewertung von Zulieferfirmen durch die intelligente Auswertung von Beschaffungsdaten von einem Algorithmus übernommen wird. Viele Industrie-4.0-Szenarien weisen diskursiv weit über diese Rationalisierungslogiken hinaus. Wo sich Geschäftsmodelle radikal ändern, wo sich Wertschöpfungsketten neu konturieren, wo völlig neue Anbieter und Dienstleistungen entstehen, wo sich bisherige disziplinäre Schneidungen und Arbeitsteilungen entgrenzen und hybride, multidisziplinäre Anforderungsbündel entstehen, dort greifen einfache Ableitungsprognosen zum Zusammenspiel zwischen Mensch und Technik zu kurz. Fünftens wird in der Rezeption der Frey/Osborne-Studie meist übersehen, dass die Qualifikationsstrukturen in den USA und Deutschland nicht so einfach vergleichbar sind. Die „Mitte“ der Beschäftigung ist in Deutschland vielfältiger als irgendwo sonst auf der Welt: So gehen in Deutschland als Folge und Voraussetzung einer der komplexesten Ökonomien der Weltwirtschaft besonders viele Beschäftigungskategorien in ein Produkt ein (vgl. Hidalgo/Hausmann 2009, S. 10573). Auch im EU28-Vergleich zeigt sich Deutschland insofern als Ausnahme, als hier 70 verschiedene Jobs (definiert als Beschäftigung nach ISCO in einer bestimmten Branche nach NACE) zu 50 Prozent der Beschäftigung beitragen (Fernández-Macías/Hurley 2014, S. 87). Diese Besonderheit Deutschlands dürfte sich vor allem mit der Existenz des Dualen Berufsbildungssystems erklären, schließlich ist aktuell eine Mehrheit von fast 67 Prozent aller Beschäftigten in Deutschland dual qualifiziert (Bosch 2014). Neben diesen generellen Einwänden interessiert uns hier aber das Thema Routine. Frey und Osborne (2017) knüpfen an Unterscheidungen an, die fast immer als Ausgangspunkt dienen, wenn es um Einschätzungen zu Effekten Industrie 4.0 und Erfahrung 279 technischen Wandels geht (siehe auch Alda 2013; Antonczyk et al. 2008; Spitz- Oener 2006 und 2007; Tiemann 2014): Schon 2003 fragen Autor et al. auf der Basis von Beschäftigtendaten in den USA, warum die zunehmende Computernutzung zu einem Anstieg höher qualifizierter Beschäftigung führt. Auf der Basis zwischen Nicht-Routine-Tätigkeiten (analytisch oder interaktiv) und Routine-Tätigkeiten (kognitiv oder manuell) unterscheidender Tätigkeitsklassifikationen zeigt die Studie zwei Effekte des Computers: Substitutionseffekt (Routinearbeiten werden ersetzt) und Komplementaritätseffekt (Unterstützung von Kreativität, Flexibilität und komplexer Kommunikation und damit von Nicht- Routine-Tätigkeiten). Frey/Osborne (2016, S. 255) betonen zehn Jahre später die Verschiebung des technologisch Machbaren und verdeutlichen das am Autofahren: eine Tätigkeit, die Autor et al. noch als Beispiel für die Grenze der Automatisierung heranziehen, deren Durchbrechen aktuell aber durch fahrerlose Autos denkbar wird. Ein Problem (nicht nur) bei Frey/Osborne, sondern auch für unseren hier anzudenkenden Index, sind die groben Tätigkeitsbeschreibungen, die sich sowohl im US-amerikanischen O*NET-Datensatz als auch in der deutschen Erwerbstätigenbefragung finden. Der Grund für mitunter nicht nachvollziehbare Zuordnungen liegt aus unserer Sicht in den wenig differenzierten Abfragen. So ist auffällig, dass auf Basis des Frey/Osborne-Index bspw. Maschineneinrichter (machine setters) als hochgradig automatisierbar gelten: „Milling and Planing Machine Setters, Operators, and Tenders, Metal and Plastic“ sind demnach mit einer Wahrscheinlichkeit von 98 Prozent automatisierbar, dicht gefolgt von „Crushing, Grinding, and Polishing Machine Setters, Operators, and Tenders“ mit 97 Prozent. Möglicherweise resultiert dieses Ergebnis aus der Schwierigkeit, dass hier mit Maschineneinrichtern und -bedienern höchst unterschiedliche Tätigkeitsfelder zusammengefasst werden, oder aus der Unterschätzung sachlicher, produktionstechnologischer Notwendigkeiten. Selbst ein sich weitgehend selbstorganisiert steuerndes cyber-physikalisches System wird weiterhin nicht ohne Maschineneinrichter, eventuell aber mit deutlich weniger Bedienern auskommen. Die Problematik beginnt – ganz ähnlich wie in den Tätigkeiten der Erwerbstätigenbefragung – damit, dass in der Praxis die Arbeiten der „Setters“, also der Einrichter, und der „Operators“, also der Bediener, je nach Produktionstechnik in den Anforderungen an Fachkenntnisse und Erfahrungswissen oder dem Grad an Routine höchst unterschiedlich sein können. Hinzu kommen Unterschiede in den Tätigkeitsschneidungen unterschiedlicher Datensätze: So zeigen sich Differenzen zwischen BIBB/BAuA-Tätigkeiten und den Klassifikationen von Spitz-Oener (2007) und Autor et al. (vgl. Alda 2013, S. 24ff.) oder zwischen Antonczyk et al. und Spitz-Oener (vgl. Antonczyk et al. 2008). Keine Klassifikation (auch unsere nicht) kann das Problem lösen, dass die Tätigkeiten zu grob und allgemein sind und daher nicht zu klärende Interpretationsspielräu- 280 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan me eröffnen. So ließen sich bspw. endlos Gründe und Exempel finden, die Tätigkeit „Organisieren, planen und vorbereiten“ als interaktiv oder als analytisch einzuordnen. Uns interessiert aber vor allem die von allen genannten Studien als zentral für die mögliche technische Ersetzbarkeit begriffene Unterscheidung zwischen Routine und Nicht-Routine. Letztlich basieren alle sogenannten task-based approaches auf der Hypothese des routine-based technical change (RBTC) (vgl. Fernández-Macías/Hurley 2014, S. 37) und setzen Routine fast immer mit repetitiver, monotoner Arbeit gleich. Nur selten finden sich darüber hinausgehende Aussagen zum Begriff der Routine. So betont etwa Alda (2013, S. 8) in der Diskussion des Routine-Verständnisses der Klassifikationen von Autor et al. in einer Fußnote: „Der Begriff Routine bezieht sich (...) nicht darauf, dass Menschen bestimmte Arbeiten als eintönig, abwechslungsarm oder Ähnliches beschreiben bzw. empfinden oder an etwas gewöhnt sind. Es geht ausschließlich darum, ob Technologie zur vollständigen Übernahme der Tätigkeit in der Lage ist.“ Eine „gute und praktikable Definition“ von Routine-Tätigkeiten sei „ein nicht triviales Problem“ (ebd., S. 12). Autor et al. meinen damit, dass in Nicht-Routine-Tätigkeiten dem „Erfahrungswissen der Beschäftigten eine höhere Bedeutung zukommt“ (ebd., S. 15). Mit diesem Hinweis aber ist u.E. die grundsätzliche Schwierigkeit nicht gelöst, denn was Erfahrungswissen ist und wo genau es im Arbeitsalltag unterschiedlicher Tätigkeiten Bedeutung hat, lässt sich nicht lediglich aus der Perspektive technischer Experten und deren Vorstellung von Tätigkeiten ableiten. Da die Begrifflichkeit von Routine letztlich in den verschiedenen Studien nicht sauber geklärt ist, changieren die Aussagen dazu – soweit es überhaupt welche gibt – zwischen einer der Tätigkeit zugeordneten Annahme zu deren (Nicht-)Automatisierbarkeit. Man könnte auch sagen: Die Zuordnung von Tätigkeiten zu Routine/Nicht-Routine, die in fast allen hier diskutierten Studien den entscheidenden Schritt darstellt, ist wenig eindeutig und birgt die Gefahr von Zirkelschlüssen (vgl. Dengler et al. 2014, S. 17 und Fernández-Macías/ Hurley 2014, S. 48). Jeder Index – so auch unserer – ist gezwungen, mit groben Annahmen und Zuordnungen zu arbeiten. Uns geht es hier nicht darum, dies grundsätzlich zu kritisieren. Wichtig aber wäre, gerade dann die Grenzen dieses Vorgehens zu reflektieren, wenn – wie es gerade bei den Kategorien von Routine/Nicht-Routine der Fall ist – daraus weitgehende Einschätzungen zur Ersetzung von Arbeit abgeleitet werden. Industrie 4.0 und Erfahrung 281 Jenseits von Routine: die Bedeutung von Erfahrung im Kontext Industrie 4.0 Erfahrung als dynamische Schwester statischer Routine zeigt ihre Bedeutung gerade in komplexen und stark automatisierten sowie digitalisierten Arbeitsumgebungen. Das ist keine neue Erkenntnis in der Arbeits- und Industriesoziologie: Schon Ende der 1980er Jahre wurde die Rolle von Erfahrung und subjektivierendem Arbeitshandeln entdeckt, zunächst beim Übergang von konventionellen auf CNC-gesteuerte Werkzeugmaschinen (vgl. Böhle/Milkau 1988) und bei der Steuerung komplexer Vorgänge in der Prozessindustrie (vgl. Böhle/Rose 1992). Diese Entdeckung wird im Zuge der sogenannten CeA-Ansätze (computergesteuerte erfahrungsgeleitete Arbeit) praktisch in der Technikgestaltung umgesetzt (Schulze 2000) und – ausgehend von einem Modellversuch in der hoch automatisierten Prozessindustrie (vgl. Bauer et al. 2006) – leitend für eine ganze Reihe von Innovationen in der beruflichen Bildung (vgl. Sevsay-Tegethoff 2007). Was ist mit Erfahrung im Konzept des subjektivierenden Arbeitshandelns gemeint? Das Konzept sieht den Menschen mit allen Sinnen bei der Arbeit. Nicht nur Verstand und Logik helfen, in (zeit-)kritischen Situationen die richtige Entscheidung zu treffen, sondern auch Intuition, Bauchgefühl und Emotion. Wir sind nicht nur Kopf, sondern auch Körper. Und der Körper weiß und spürt, bemerkt und ertastet, merkt sich Abläufe. Diese Fähigkeiten bilden sich erst im Laufe der Zeit. Die wichtigsten Charakteristika dieses subjektivierenden Handelns und Wissens sind a) eine ganzheitliche Wahrnehmung, b) exploratives, dialogisches Vorgehen, c) Intuition und Gespür und schließlich d) eine empathische Beziehung (vgl. Böhle et al. 2009). Theoretisches Fachwissen und Routine helfen bei standardisierten Prozessen und gleichbleibenden, wiederkehrenden Anforderungen. Erfahrung aber versetzt uns in die Lage, auch das (noch) Unbekannte zu bewältigen, und erlaubt einen souveränen Umgang mit Unwägbarkeiten. Subjektivierendes Arbeitshandeln versteht Erfahrung nicht als statische Routinensammlung, sondern als eine besondere Art des Umgangs mit Dingen, Menschen und Situationen – es geht weniger um Erfahrung-Haben, sondern um Erfahrung-Machen. Man könnte kritisch einwenden, dass körper- und erfahrungsgebundene Formen des Wissens und Handelns in stofflichen, produktionsnahen Bereichen eine zentrale Rolle spielen – mit zunehmender Digitalisierung der Arbeitsumgebungen aber in ihrer Bedeutung abnehmen. So plausibel das auf den ersten Blick erscheint, fast 20-jährige Forschung zu subjektivierendem Arbeitshandeln und Arbeitsvermögen widerspricht dieser Sichtweise. Gerade in den Arbeitsformen und -tätigkeiten, die üblicherweise als typische Phänomene der Dienstleistungs- und/oder Wissensgesellschaft gesehen und im Kontext Industrie 4.0 aktuell diskutiert werden, spielen Qualitäten eines dynamischen Er- 3. 282 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan fahrungswissens eine besonders große Rolle: bei stark digitalisierter Arbeit wie dem Informationbroking (vgl. Pfeiffer 2017 a) oder im Tele- bzw. eService (vgl. Pfeiffer 2017 b) ebenso wie bei Ingenieur- oder Projektarbeit (vgl. Böhle et al. 2016; Pfeiffer et al. 2014; Porschen 2008). Subjektivierendes Arbeitshandeln und -wissen scheint also auch in der Wissensgesellschaft alles andere als ein Auslaufmodell zu sein. Wie aber lässt sich das erklären? In allen mit der Forschungsperspektive des subjektivierenden Arbeitshandelns bislang untersuchten empirischen Feldern zeigt sich die besondere Bedeutung dieser Handlungs- und Wissensqualitäten vor allem in komplexen und unübersichtlichen Arbeitssituationen. Erfahrung ist eine core competence im Umgang mit Unwägbarkeiten (vgl. Böhle et al. 2004). Gerade in den hoch qualifizierten Tätigkeiten, die so oft als paradigmatisch für die Wissensgesellschaft gesehen werden, ist vollständige Planung und Übersicht immanent unmöglich. Trotzdem muss ständig gehandelt und entschieden werden – auch ohne umfassend klare oder potenziell zu klärende Informationslage. Genau das erfordert aber in besonderem Maße die Fähigkeit zu erfahrungsbasierten Handlungs- und Wissensqualitäten wie Intuition, Gespür, Assoziation und eine ganzheitliche Sinneswahrnehmung. Zudem machen Informatisierungsprozesse in komplexen Arbeitsumwelten diese qualitative Seite lebendiger Arbeit immer bedeutsamer: Das Komplexe muss bewältigt und das Abstrakte immer wieder neu rückgebunden werden an den eigentlichen Kern der Arbeitsaufgabe – seien es stoffliche Arbeitsprozesse, das konkrete Bedürfnis von Kund/inn/en oder Patient/inn/en oder komplexe Umwelten. Gerade dort also, wo abstrakte und wissensbasierte Tätigkeiten eine große Rolle spielen, ist die sinnliche Erfahrung wichtiger denn je – auch und obwohl sie in der eigenen Tätigkeit keine vordergründige Rolle mehr spielen mag. Wir gehen daher davon aus, dass die fortschreitende Digitalisierung Beschäftigten vornehmlich alltägliches Bewältigen von Komplexität, souveränes Umgehen mit Unwägbarkeiten und richtiges Handeln in nicht planbaren Situationen zunehmend und nicht abnehmend abverlangt. Dies aber ist nicht einfach nur ein Phänomen hoch qualifizierter Arbeit, sondern subjektivierendes Arbeitshandeln ist ebenso relevant in hoch automatisierter und informatisierter Produktion oder im Bereich der Montage (vgl. Pfeiffer 2007). Dort liegt die Bedeutung nicht routinierten Handelns nicht nur in der Reaktion auf Störungen und Veränderungen, sondern auch in der Verhinderung von Störungen durch antizipatives Eingreifen. Die vorherrschende Sichtweise von Erfahrung als Störfaktor in standardisierten Prozessen und formalisierten Verfahren prägt als kulturelle Hintergrundfolie unsere Vorstellung (nicht nur) der (industriellen) Arbeit. So beharrlich sich diese in den Köpfen hält, so wenig passt sie zu unseren heutigen Produktionsund Innovationserfordernissen. Im Zuge sich immer dynamischer verändernder Markt- und Umwelterfordernisse ist selbst eine Tätigkeit in standardisierten Industrie 4.0 und Erfahrung 283 und damit scheinbar robusten Abläufen nicht vor Unwägbarkeiten gefeit. Zudem schaffen ausgeklügelte Standardisierungs- und Digitalisierungsprozesse – nicht intendiert, aber unvermeidlich – selbst immer neue Komplexitäten und damit verbunden immanente Imponderabilien. Mit diesen ad hoc und situativ erfolgreich umzugehen, ist eine erfahrungsbasierte Leistung – und in den üblichen Kategorisierungen von Routine/Nicht-Routine gerade nicht abbildbar. Von der Routine zur Erfahrung: der Arbeitsvermögensindex Erfahrung ist also, das war unsere Argumentation bisher, erstens deutlich vielschichtiger als das, was die Zuordnung Routine/Nicht-Routine in der tätigkeitsbasierten Indexbildung umreißt. Und sie wird zweitens gerade auf dem Weg zu Industrie-4.0-Szenarien eine große Rolle spielen. Wir plädieren daher dafür, die stark defizitgetriebene Perspektive auf Routine und deren Automatisierbarkeit um einen ressourcenorientierten Blick auf Erfahrung zu ergänzen. Mit dieser Perspektive wenden wir uns den Daten der BIBB/BAuA-Befragung 2012 zu. Deren Items ermöglichen allerdings nur näherungsweise eine Abbildung der oben skizzierten besonderen und genuin menschlichen Fähigkeiten – nicht zuletzt, weil wir es mit Fähigkeiten und Wissensbeständen zu tun haben, die sich einer Formalisierung und Standardisierung tendenziell entziehen. Trotzdem lassen sich einige Items in der Befragung finden, die mit dem großen Fundus an qualitativer Forschung zum Thema kongruent scheinen, u.E. daher eine solide empirische Fundierung aufweisen und damit eine wertvolle Ergänzung zu den expertenbasierten Ansätzen zu unterstellter technischer Machbarkeit darstellen könnten. Dabei fragen wir nicht: Welche Tätigkeit kann den Polen Routine/Nicht-Routine – nach welchen Kriterien oder auf Basis welcher Annahmen auch immer – zugeordnet werden? Sondern wir suchen nach Anteilen von Nicht-Routine innerhalb von Tätigkeiten. Dabei versuchen wir auf Basis der Konzepte und empirischen Ergebnisse zum subjektivierenden Arbeitshandeln/ Arbeitsvermögen die Vorstellung von Routine als einfache, repetitive Handlung im Sinne eines statischen Erfahrungsschatzes zu überwinden. Bevor wir einen arbeitssoziologisch fundierten Index vorschlagen, möchten wir zweierlei betonen: Erstens handelt es sich um einen ersten Entwurf, wir werden diesen tentativen Zugriff an anderer Stelle weiteren Tests und ggf. auch entsprechenden Anpassungen unterziehen. Zweitens geht es uns in diesem Schritt nicht um eine Prognose möglicher Automatisierungspotenziale angesichts neuer Technik. Unser Ziel besteht darin, die Grenzen solcher Prognosen deutlich zu machen, wenn sie auf einem einseitig reduzierenden Verständnis von Routine basieren. Es geht uns nicht um die Frage: Welche Jobs verlieren wir in der Zukunft durch Industrie 4.0? Sondern: Verfügen wir heute über aus- 4. 284 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan reichende Kompetenzen für die Gestaltung von Industrie 4.0? Mit den nachfolgenden Überlegungen zu unserem arbeitsvermögenbasierten Index wollen wir nicht mehr leisten, als prinzipiell schwer automatisierbare Anteile menschlichen Arbeitshandelns als multidimensionales Zusammenspiel situativ und strukturell komplexer Anforderungsstrukturen und die im Umgang mit ihnen notwendigen Handlungsdimensionen zu veranschaulichen. Einfache Zuordnungen in Routine/ Nicht-Routine negieren diese Komplexität und erschweren daher eine Bewertung dieser genuin menschlichen Fähigkeiten – und damit der Optionen und Grenzen ihrer Automatisierbarkeit. Unser Ansatz nimmt seinen Ausgangspunkt auf der Basis des oben skizzierten Forschungsstands zum Arbeitsvermögen und zum subjektivierenden Arbeitshandeln (siehe Abschnitt 3). Aus dieser Perspektive skizzieren wir erste Überlegungen zu einer Indexbildung auf Basis der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung (vgl. Rohrbach-Schmidt/Hall 2013)3, die u.a. nach ausgeübten Tätigkeiten, beruflichen Anforderungen, physischen und psychischen Arbeitsbedingungen und Veränderungen in den letzten zwei Jahren fragt. Als ersten Vorschlag entwickeln wir daraus anhand einzelner Indikatoren einen AV-Index (Arbeitsvermögen), der sowohl situative und strukturelle Anforderungen durch Komplexität (KOM) und Unwägbarkeit (UW) als auch die Notwendigkeit subjektivierenden Arbeitshandelns im Umgang damit erfasst. Der Gesamtindex wird mithilfe der in Abschnitt 3 vorgestellten arbeitssoziologischen Konzepte normativ gebildet und basiert auf den dazu vorliegenden empirischen Ergebnissen aus rund 20-jähriger Forschung (zur genauen Zuordnung vgl. Tabelle 1 im Anhang). Der Index setzt sich aus drei Teilkomponenten und einem Multiplikator zusammen und wird wie folgt berechnet: 3 Es handelt sich um eine seit 1979 wiederholt durchgeführte Repräsentativbefragung von rund 20.000 Erwerbstätigen in Deutschland zu den Themen Arbeit und Beruf im Wandel und Erwerb und Verwertung beruflicher Qualifikation. Erfasst sind Kernerwerbstätige, die mindestens 15 Jahre alt sind und einer bezahlten Arbeit von mindestens zehn Wochenstunden nachgehen. Wir berechnen den AV-Wert ohne Gewichtungsfaktoren. Industrie 4.0 und Erfahrung 285 Indexkomponente sitKOM „Situatives Umgehen mit Komplexität“: Gemeint ist die Häufigkeit des situativen Problemlösens und Entscheidens, alleine und in Abstimmung mit anderen (F327_01, F327_02 und F327_06). – Indexkomponente sitUW „Situative Unwägbarkeiten“: Es wird viel subjektivierendes Arbeitshandeln benötigt, wenn unter Zeitdruck (F411_01 und _13) mit Unwägbarkeiten (F411_06) umgegangen oder diese vorausschauend verhindert (F411_09) und dabei improvisiert werden muss, weil Informationen, Kenntnisse und/oder Fähigkeiten in diesem Moment nicht ausreichend vorhanden sind (F411_08 und _11 und F700_09), nicht erfolgreiches Handeln aber zu größeren Folgeproblemen führt (F411_11).4 – Indexkomponente strKOM „Strukturelle Komplexitätszunahme“: Wenn es auf den Phänomenebenen Arbeitsmittel, Arbeitsgegenstand, Arbeitsorganisation in den letzten zwei Jahren Veränderungen mit Einfluss auf das direkte Arbeitsumfeld gab (F1001_01 bis _03 = AM, F1001_04 und _05 = AG und F1001_06 = AO) und gleichzeitig der Stress zugenommen hat (F1001_10). Die Stresszunahme kann für eine Arbeitsverdichtung infolge und/oder im Rahmen der – neben dem Alltagsgeschäft – zusätzlichen Anforderungen durch die jeweiligen Veränderungen stehen. Wir interpretieren eine Stresszunahme als Indikator für zusätzliche Anforderungen an das Erfahrungslernen. – Multiplikator „Relevanz von Erfahrungslernen (REL)“: Wenn zur Aus- übung der Tätigkeit eine längere Einarbeitung im Betrieb erforderlich ist (F401), kann dies als eindeutiger Hinweis für die Notwendigkeit subjektivierenden Arbeitshandelns gedeutet werden; gerade komplexe und von Unwägbarkeiten geprägte Arbeitskontexte werden im Tun erlernt und nicht 4 Leider werden in diesem letzten Item in der Aufzählung nur finanzielle Folgen abgefragt, wenngleich an vielen Arbeitsplätzen situativer Handlungsdruck auch entsteht, weil technische Folgen (z.B. Reaktorbrand) oder Folgen für Leib und Leben vermieden werden müssen. 286 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan durch ein Lehrbuch oder eine Betriebsanweisung. REL wird zwischen 0 und 1 normiert und erhält durch die Multiplikation eine zentrale, bedingende Stellung im Index. Ist REL = 0, wäre damit mathematisch gesehen auch keinerlei subjektivierendes Arbeitshandeln vorhanden. Da dies für keine Tätigkeit in Gänze gelten dürfte, ist es als methodische Einschränkung gedacht: Wir gehen im Fall von REL = 0 nicht davon aus, dass keinerlei Erfahrung benötigt wird, sondern dass deren Anteil in einem vergleichsweise geringen Bereich liegt und daher kaum als Grenze für eine potenzielle Automatisierung wirken dürfte. Während einzelne Indikatoren aus Sicht der theoretischen und empirischen Grundlagen zum Arbeitsvermögen nachvollziehbar zugeordnet werden können, liegen in dieser – wie in jeder – Indexbildung grundsätzliche Schwächen in den nutzbaren Daten und der Befragung selbst. Wird bspw. gefragt, wie oft eigenständig schwierige Entscheidungen zu treffen sind, werden Führungskräfte dazu neigen, hier mit einem „häufig“ zu antworten, weil das zum Fremd- und Selbstkonzept der Rolle einer Führungskraft passt. Und zwar selbst dann, wenn das Zustandekommen der einzelnen Entscheidungen im Kontext eines durchgängig entlang von Kennzahlen gesteuerten einzelnen Konzernstandorts nicht immer schwierig sein muss bezogen auf die Tätigkeit des eigentlichen Entscheidens. Möglicherweise aber sind die Konsequenzen der Entscheidung schwierig. Aus der Perspektive des Arbeitsvermögens wäre eine solche Unterscheidung zu Prozess vs. Ergebnis und zum qualitativen Gehalt von „schwierig“ dagegen hoch relevant. Stellen wir uns umgekehrt – wie jüngst bei einem Automobilhersteller beobachtet – einen Facharbeiter vor, der im Karosseriebau acht Produktionsroboter überwacht und im Laufe einer einzigen Schicht bis zu 30-mal an ganz unterschiedlichen Stellen in den Prozess eingreift, um damit Störungen des Gesamtprozesses präventiv zu vermeiden. Aus Sicht des Arbeitsvermögens wären solche Handlungsweisen als Phänomen eines dynamischen Erfahrungsbegriffs hoch relevant und zumindest „manchmal“ auch „schwierig“. Die Wahrscheinlichkeit ist aber hoch, dass dieser Facharbeiter hier anders antworten würde, weil sein Handeln im betrieblichen Kontext weitgehend unbemerkt passiert und weder als „schwierig“ noch als „Entscheidung“ eingeordnet würde. Ähnliche Einschränkungen könnten wir aus der AV-Index- Perspektive zu jedem verwendeten BIBB/BAuA-Item vornehmen. Was bei der Erfassung nicht formalisierbarer Tätigkeiten besonders ins Auge fällt, gilt generell aber für alle Index-Bildungen: Die eingehenden Annahmen sind so vielfältig wie die Begrenzungen bei der Frage, ob einzelne Indikatoren wirklich das abbilden, was im jeweiligen Index im Fokus steht. Trotz dieser Einschränkungen erweist sich der AV-Index entsprechend den zugrunde gelegten Konzepten Industrie 4.0 und Erfahrung 287 und empirischen Fundierungen als multidimensional, d.h., alle Indikatoren korrelieren untereinander signifikant (Spearman-Rho, 1-%-Signifikanzniveau). Arbeitsvermögen nach Qualifikationsniveau und ausgewählten Berufen Im Folgenden diskutieren wir den auf Basis des BIBB/BAuA-Datensatzes 2012 gebildeten AV-Index gegenüber der Fassung in der ersten Auflage (Pfeiffer/ Suphan 2015) und stellen erweiterte Bezüge zum formalen Qualifikationsniveau sowie zu ausgewählten und für das Thema Industrie 4.0 besonders relevanten Branchen und ausgewählten Berufen her. Die zentralen Ergebnisse zum AV-Index sind in Tabelle 2 (siehe Anhang) zusammengetragen. In einem ersten Schritt ist es notwendig, die abgetragenen Häufigkeitsverteilungen des Indexes zu bewerten. Insgesamt kann der AV-Index für 17.479 Fälle berechnet werden. Dieser liegt für 16,88 Prozent der befragten Erwerbstätigen5 bei 0 und für weitere 9,05 Prozent erreicht der AV-Index maximal einen Wert von 0,5. Diese Tätigkeiten scheinen sehr geringe oder mit dem vergleichsweise groben Instrument der Erwerbstätigenbefragung nicht erfassbare Anteile lebendigen Arbeitsvermögens im Umgang mit situativer und/oder struktureller Komplexität und Unwägbarkeiten zu benötigen. Demgegenüber erreichen 47,95 Prozent hohe und weitere 26,11 Prozent sehr hohe Werte. Augenscheinlich folgt die Häufigkeitsverteilung der erfassbaren Indexwerte (AV > 0) einer Normalverteilung: Für einen geringeren Anteil der Befragten weist der AV-Index sehr kleine bzw. sehr große Werte auf, während der Großteil im mittleren Feld liegt (vgl. Histogramm in Abbildung 1). Allerdings liegt der AV-Index- Mittelwert durchschnittlich bei 0,56 und tendiert demnach leicht in Richtung höherer Indexwerte, was auch der Median von 0,62 zeigt. Betrachtet man ausschließlich Fälle mit einem Indexwert AV > 0, verschiebt sich der Mittelwert nochmals in Richtung der Maximalausprägung 1 (øAV = 0,67). Insgesamt weisen die Tätigkeiten von 74 Prozent aller befragten Erwerbstätigen einen AV-Index von über 0,50 auf (siehe Tabelle 2). Die Mehrheit der Beschäftigten in Deutschland hat demnach informelle Fähigkeiten im Umgang mit Unwägbarkeiten und Komplexität entwickelt, kann also situativ handeln, auch wenn nicht alle Informationen für dieses Handeln zur Verfügung stehen. Diese dynamische Fähigkeit, Erfahrungen zu machen und jederzeit in Anschlag zu bringen, wenn komplexe Arbeitssituationen dies erfordern, finden wir also mit einem überdurchschnittlichen AV-Indexwert bei einem Großteil der Erwerbstätigen. Dieser hohe Wert zeigt, dass die übliche Gegenüberstellung von 5. 5 Anders als viele der oben diskutierten Studien verwenden wir dabei bewusst die Daten erwerbstätiger Frauen und Männer. 288 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Routine- und Nicht-Routine-Tätigkeiten zu kurz greift. Trotz aller Einschränkungen, die methodisch bei diesem ersten Versuch einer Messung des schwer Messbaren eingeräumt werden müssen, ist dies ein mehr als beachtenswertes Ergebnis, insbesondere wenn man in Betracht zieht, dass die in der BIBB/ BAuA verwendeten Items schon in der Fragestellung weitgehend dem konventionellen Verständnis von Erfahrung als Routine und von Maschinenarbeit als einfache und repetitive Arbeit verhaftet bleiben. Die Tragweite unseres vorgeschlagenen Indexes zeigt sich besonders bei einer Interpretation in Bezug auf das formale Qualifikationsniveau des höchsten beruflichen Abschlusses. Dabei zeigen sich Unterschiede in den Mittelwerten und der Streuung entlang der vier Qualifikationsstufen (siehe Abbildung 2): Fälle in der niedrigsten Qualifikationsstufe liegen im Mittel bei einem øAV-Indexwert von 0,38, die Mittelwerte bei Fällen mit Berufsausbildung liegen mit øAV = 0,54 und mit einem akademischen Abschluss mit øAV = 0,61 deutlich höher. Betrachtet man nur – wie vor allem in internationalen Vergleichen üblich – diese drei Qualifikationsniveaus, so ergeben sich scheinbar wenig überraschend mit steigendem Qualifikationsniveau auch höhere Anforderungen durch Komplexität und Unwägbarkeiten und damit eine Abnahme an Routinetätigkeiten. Aus diesem Muster jedoch bricht die berufliche Aufstiegsfortbildung aus: Hier findet sich der höchste AV-Index-Wert von 0,64. Gerade in den für Industrie 4.0 besonders relevanten Branchen ist diese aufgeschichtete Beruflichkeit – schließlich setzen Fortbildungen wie Meister/-in oder Techniker/-in üblicherweise nicht nur eine abgeschlossene Berufsausbildung, sondern daran anküpfende weitere berufliche Erfahrung voraus – traditionell von großer Bedeutung. Im unteren Qualifikationsniveau zeigt sich dagegen die breiteste und bis zu Null reichende Streuung. Gleichzeitig erstreckt sich das obere Quartil bis auf einen AV-Index > 0,67. Formal gering Qualifizierte üben also sehr verschiedenartige Tätigkeiten mit deutlich variierenden Anforderungen an eine erfahrungsbasierte Komplexitätsbewältigung aus. Erneut zeigt sich damit, dass die formale Qualifikation allein wenig zur Beurteilung der Routinelastigkeit einer Tätigkeit beiträgt. Die breite Streuung im niedrigen Qualifikationsniveau ist zudem konsistent mit dem Forschungsstand zu sogenannter „einfacher“ Arbeit, die sich bei genauerer Analyse oft deutlich komplexer erweist als auf den ersten Blick erkennbar wird. Das zeigt sich gerade in der Automobilindustrie: Hier haben sich die für Facharbeit typischen Anforderungen durch Gruppenarbeit und Produktionssysteme längst in die scheinbar einfache und repetitive Arbeit ausgedehnt, die damit höchst ambivalenten Handlungsanforderungen ausgesetzt ist (vgl. etwa Abel et al. 2014; Pfeiffer 2007). Die enorme Streuung des AV-Indexes bei nicht formal Qualifizierten dürfte neben diesen inhaltlichen und in den Tätigkeiten selbst liegenden Gründen auch mit der Formulierung der vorliegenden Items in Zusammenhang stehen. Möglicherweise ist das breiter gewordene Industrie 4.0 und Erfahrung 289 Tätigkeitsspektrum Erwerbstätiger ohne formalen Berufsabschluss nicht ausreichend differenziert abgebildet und müsste fallweise interpretiert und bewertet werden. Vertiefend zu den im Beitrag der ersten Auflage dieses Buches vorgestellten AV-Index-Werten zu 15 ausgewählten Berufen (Pfeiffer/ Suphan 2015), betrachten wir hier zentrale Metall- und Elektroberufe sowie IT- und Ingenieurberufe innerhalb der beiden Branchen Maschinenbau (WZ28, N=533) und Automobil (WZ29, N=663; Wirtschaftszweige NACE 2008 in der Variante von 2014). Die Auswahl begründet sich auch hier mit der Relevanz für Industrie 4.0 und im gleichen Maße mit der Bedeutung dieser beiden industriellen Branchen für Beschäftigung und Volkswirtschaft. Der AV-Index-Vergleich der beiden Branchen mit den restlichen Branchen (de) oder Deutschland insgesamt (DE) zeigt, dass diese industriellen Kernbranchen in allen vier Qualifkationsniveaus nicht nur teils deutlich höhere AV-Mittelwerte aufweisen, sondern auch eindeutiger nach oben streuen (vgl. Tabelle 2 und Abbildung 3). Anders als die einleitend zitierten Studien nahelegen, scheinen also gerade stark industriell und – zumindest für den Automobilbereich dürfte dies unstrittig sein – von hohen Automatisierungsgraden geprägte Branchen ihren Beschäftigten ein überdurchschnittliches Maß an Nicht-Routine-Tätigkeiten abzuverlangen. In einem weiteren Schritt betrachten wir den AV-Index in Bezug auf sieben Berufe aus der Klassifikation der Berufe (KldB2010), die inhaltlich für das Thema Industrie 4.0 und/oder quantitativ für die beiden Branchen relevant sind. Ein Zugriff über Berufe innerhalb von Branchen führt relativ schnell zu kleinen Fallzahlen. Deswegen und weil sich die AV-Werte für beide Branchen und über die Qualifikationsniveaus hinweg als vergleichbar zeigen, werden die Berufe nachfolgend für beide Branchen zusammengefasst und im Boxplot (siehe Abbildung 3) wiederum verglichen mit den Werten für Deutschland insgesamt (DE) und für Deutschland ohne diese beiden industriellen Branchen (de). Ausgewählt wurden drei Metall- und Elektro-Berufe (KldB 24–26), sowie ein weiterer aus dem Bereich technische Entwicklung, Konstruktion und Produktionssteuerung (27). Neben diesen für beide Branchen klassischen Berufen werden auch Informatikberufe (43) einbezogen, die im Kontext von Industrie 4.0 eine strategisch höhere Bedeutung erlangen dürften. Schließlich sind die nicht im engeren Sinne technischen Berufe Einkauf, Vertrieb und Handeln (61) sowie Unternehmensführung und -organisation (72) aufgeführt. Sie sind nicht nur heute in beiden Branchen quantitativ relevant, sondern – man denke nur an Beschaffung oder Intralogistik (vgl. Pfeiffer 2016) – zeigen sich in den betrachteten Branchen oft technischer als die kaufmännisch anmutenden Benennungen nahelegen. Schließlich ist davon auszugehen, dass auch diese Berufe stark betroffen sein werden, weisen Industrie 4.0-Lösungen in ihrem Anspruch doch weit über einen engen Produktionsbezug hinaus. 290 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Alle sieben Berufe liegen mit ihren AV-Indexwerten deutlich sowohl über dem theoretischen wie über dem empirischen AV-Mittelwert für alle Beschäftigten. Dabei zeigen – entgegen dem im einleitend skizzierten Forschungsstand gezeichneten Bild – gerade die maschinen- und produktionsnahen Berufe überraschend hohe AV-Mittelwerte (siehe Abbildung 3). So liegen die AV-Werte der Berufe „Metallerzeugung, -bearbeitung und Metallbau“ (øAV=0,61, SD=0,269; NAV=115), „Maschinen- und Fahrzeugtechnik“ (øAV=0,65, SD=0,258; NAV=319) sowie in den Bereichen „Mechatronik, Energie und Elektro“ (øAV=0,73, SD=0,167; NAV=61) und „technische Entwicklung, Konstruktion und Produktionssteuerung“ (øAV=0,70, SD=0,196; NAV=124) nicht nur alle weit überdurchschnittlich, sondern auch ähnlich wie die Berufe der „Informatik und Kommunikationstechnik“ (øAV=0,71, SD=0,182; NAV=34), der „Unternehmensführung und -organisation“ (øAV=0,64, SD=0,237; NAV=163) oder in „Einkauf, Vertrieb und Handel“ (øAV=0,68, SD=0,188; NAV=53). Auch wenn teils die Fallzahlen nur zweistellig sind, wird deutlich: innerhalb der Branchen Automobil und Maschinenbau sind Beschäftigte auch an von Maschinen und Produktion geprägten Arbeitsplätzen stark mit Unwägbarkeiten, Wandel und Komplexität konfrontiert. Das Bild der dumpfen Routinearbeit trifft hier eindeutig nicht zu – die quantitativen Zahlen bestätigen damit den in Kapitel 3 referierten qualitativen Forschungsstand. Demnach sind für den Kern der mit dem Industrie-4.0-Diskurs verknüpften Berufe und Branchen hohe Anforderungen an Komplexität und Unwägbarkeiten sowie subjektivierendes Arbeitshandeln charakteristisch. Ob beruflich oder akademisch qualifiziert: In diesen Bereichen scheinen die Erwerbstätigen in ähnlichem Ausmaß ihr lebendiges Arbeitsvermögen im Umgang mit Komplexität einzubringen – auch heute schon. Die diskursiv oft anzutreffende Abwertung maschinennaher Produktionsarbeit als leicht ersetzbare Routinearbeit oder von gewerblich-technischer Facharbeit ist empirisch für den aktuellen Stand der Digitalisierung nicht zu halten. Statt Prognose zu Automatisierungsfolgen: Erfahrung als Gestaltungskompetenz nutzen Ob wir wirklich am Beginn einer weiteren industriellen Revolution stehen, werden wohl erst Generationen nach uns abschließend entscheiden können. Dass wir in den kommenden Jahren aber zumindest einen sich beschleunigenden Wandel von Arbeit erleben und dabei neue digitalisierte Technik eine Rolle spielen wird – daran scheint es kaum einen Zweifel zu geben. So verständlich es ist, angesichts eines erwarteten dynamischen Wandels nach einfachen Antworten zu suchen: In den bestehenden Massendatensätzen finden sich diese 6. Industrie 4.0 und Erfahrung 291 nicht. Wir haben diskutiert, warum die momentan kursierenden Zahlen zur Automatisierbarkeit menschlicher Arbeit systematisch zu kurz greifen und die weithin rezipierten 47 Prozent angeblich von technologischer Arbeitslosigkeit bedrohten US-amerikanischen Beschäftigten (auf Basis der Studie von Frey/ Osborne 2017) als Prognose und insbesondere in einer Übertragung auf den deutschen Arbeitsmarkt nicht tragen. Wir haben versucht zu zeigen, dass diese und ähnliche Ansätze zur Diagnose der Automatisierbarkeit menschlicher Arbeit auf einem unterkomplexen Verständnis von Routinearbeit basieren und damit in ihrer Aussagekraft höchst begrenzt sind. Unsere These lautete stattdessen – ausgehend von einem rd. 20-jährigen Fundus qualitativer Empirie zur Bedeutung von Erfahrung und basierend auf den beiden empirisch fundierten Konzepten des subjektivierenden Arbeitshandelns (vgl. Böhle et al. 2009) und des lebendigen Arbeitsvermögens (vgl. Pfeiffer 2004) –, dass es nicht um Routine/ Nicht-Routine geht, sondern um die Fähigkeit, mit Unwägbarkeiten und Komplexität umzugehen. Auf dieser Basis haben wir aus den Indikatoren der BIBB/ BAuA-Erwerbstätigenbefragung einen Index entwickelt, der Anforderungsstrukturen durch situative Unwägbarkeiten und strukturelle wie situative Komplexität erfasst. Damit gelingt es – soweit auf Basis der vorliegenden Tätigkeitsitems annäherungsweise möglich –, die aktuellen Anforderungen an informelle Kompetenzen eines dynamischen Erfahrungswissens und -handelns abzubilden. Der AV-Index basiert damit auf einer qualitativen empirischen Grundlage und daran knüpfenden konzeptuell-normativen Ableitungen und ist u.E. fruchtbarer als ausschließlich expertenbasierte Zuordnungen zu angenommener Automatisierbarkeit und/oder unterstellter Routine. Angesichts des Wandels von Arbeit werden Unternehmen in Deutschland ohne Frage mehr und in innovativeren Wegen in die Aus- und vor allem die Weiterbildung investieren müssen. Die Umsetzung von Industie 4.0 aber wird nicht an den Fähigkeiten des Menschen scheitern. Unsere konzeptionellen Überlegungen zu einem AV-Index und unsere hier dargestellten Auswertungen der BIBB/BAuA-Daten von 2012 aber weisen – selbst bei vorsichtiger Interpretation – in eine andere Richtung: Demnach liegen die Lücken nicht beim Menschen. Die Erwerbstätigen in Deutschland sind nicht nur formal solide qualifiziert, sondern bereits heute regelmäßig gefordert, mit situativen Unwägbarkeiten und situativer wie struktureller Komplexität umzugehen, haben das dafür nötige lebendige Arbeitsvermögen nicht nur ausgeprägt, sondern wenden es in ihrem Arbeitsalltag an. Zusammengefasst kommen wir auf Basis unserer ersten hier vorgestellten Auswertungen des AV-Indexes zu folgenden Interpretationen: – 74 Prozent der Erwerbstätigen in Deutschland benötigen lebendiges Arbeitsvermögen im Umgang mit Komplexität und Unwägbarkeiten, in den beiden untersuchten Branchen sind es mit 83 Prozent deutlich mehr. Die 292 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Beschäftigten haben also das dafür nötige Erfahrungswissen entwickelt und bringen es in ihrer Tätigkeit ein. – Formal gering qualifizierte und scheinbar einfache Tätigkeiten sind nicht über einen Kamm zu scheren, sondern streuen sehr stark im AV-Index und damit in Bezug auf den Umgang mit Komplexität sowie im dafür nötigen subjektivierenden Arbeitshandeln. Voreilige Zuordnungen zu vermeintlicher Routine-/Nicht-Routinearbeit greifen daher zu kurz. – In den Branchen, die für die Umsetzung der Szenarien von Industrie 4.0 in erster Linie gefordert sind, finden sich vergleichsweise hohe Werte im AV- Index vor allem auch in der Qualifikationsmitte. Berufe akademischer Ausbildung und solche mit beruflicher Aus- und Weiterbildung mischen sich im Ranking. Beide Ausbildungswege – und nicht nur, wie so oft unterstellt, die akademischen – münden also in Tätigkeiten, in denen im hohen Maße die Fähigkeit zum Umgang mit Komplexität auch heute schon verlangt wird. Während einerseits aktuelle Studien ein Abnehmen der Mitte in der Beschäftigung und eine zunehmende Polarisierung als Folge der Digitalisierung deuten und voraussagen (Collins 2013; Pew 2016), verweisen andere – ebenfalls auf der Basis von Arbeitsmarktdaten auf eine neue Bedeutung der Mitte (Autor 2015) und sogar auf das Entstehen einer neuen, zweiten Mitte (Holzer 2015). Unsere Studie will weder der einen noch der anderen Prognose folgen. Wir gehen erstens davon aus, dass betriebliche Strategien unter anderem (aber nicht nur) auf der Basis von Technologie-Einsatz auch weiterhin darauf abzielen werden, lebendige Arbeit zu ersetzen. Auch im Kontext von Industrie 4.0 wird dies so sein. Wir gehen zweitens davon aus, dass bei bisher vorliegenden Einschätzungen zu technologisch induzierten Rationalisierungspotenzialen die Zuschreibungen von Routine und Nicht-Routine nicht aureichend fundiert sind, weder empirisch noch konzeptionell. Die daraus resultierenden Einschätzungen greifen insbseondere bei der Arbeit mit und an Maschinen zu kurz. Dieses Bild wollten wir mit unserer Arbeit mit einem konzeptionell-empirischem Ansatz und einem Brückenschlag zwischen qualitativer Arbeitssoziologie und quantitativen Beschäftigungsdaten geraderücken. Dabei geht es uns nicht um eine Entwarnung, sondern um die Entwicklung eines analytischen Instrumentariums, mit dem technologisch ermöglichte Zugriffe auf menschliches Arbeitsvermögen ebenso wie deren Grenzen differenzierter sichtbar werden. Je mehr sich die Digitalisierung in Richtung autonomer und lernfähiger Systeme entwickeln wird, desto mehr geraten Facetten menschlichen Arbeitsvermögens in den Blick von Rationalisierungszugriffen, die sich bislang im Umgang mit Komplexität besonders bewährt haben. Aktuell lässt sich seriös nicht abschließend sagen, ob das zukünftig so bleiben wird, ob der Mensch und seine erfahrungsba- Industrie 4.0 und Erfahrung 293 sierten Fähigkeiten in noch komplexeren und vulnerabler werdenden Gesamtsystemen vielleicht sogar an Bedeutung gewinnen – oder ob er angesichts der Entwicklungen im Bereich Deep Learning oder Künstlicher Intelligenz tendenziell in immer mehr Arbeitsbereichen als verzichtbar gelten wird (vgl. NSTC 2016; Pupo 2014). Ob es hier zu dramatischen Verschiebungen kommen wird, werden wir jedoch nur mit empirischen Methoden verstehen können, die sensibel sind für Nicht-Routine-Tätigkeiten. Dazu wollten wir hier einen aktualisierten Beitrag leisten. Wichtiger als Einschätzungen über das Morgen sind Entscheidungen über die Gestaltung des Heute. Wenn heute schon 74 Prozent der Erwerbstätigen in Deutschland befähigt sind, mit Komplexität und Wandel an ihrem Arbeitsplatz souverän und erfolgreich umzugehen, ist auf dieser Seite das Potenzial für grö- ßere Veränderungen längst da. Wer den erfahrungsbasierten Umgang mit Komplexität beherrscht und dies im alltäglichen Arbeitshandeln beweist, wird die durch Industrie 4.0 notwendige formale Weiterqualifizierung und informelle Kompetenzentwicklung ohne Probleme bewältigen können. Unsere Ergebnisse verweisen auf Defizite, die sich nicht auf der Seite des Faktors Mensch finden, sondern in den Unternehmen selbst und in den etablierten Formen der Technikentwicklung und Arbeitsgestaltung. Wenn es etwas gibt, das sich in einer sich zunehmend digitalisierenden Welt nicht einfach kopieren lässt, dann ist es die einmalige Vielfalt der formalen Qualifikation der Erwerbstätigen in Deutschland. Das duale System der beruflichen Aus- und Weiterbildung führt dazu, dass wir anders als in fast allen Ländern der Welt eine vielfältig qualifizierte „Mitte“ haben, eine Mitte, die – wie wir zeigen konnten – in besonderem Maße Komplexität und Wandel an ihrem Arbeitsplatz bewältigen. Dies trägt nicht nur in besonderem Maße zur Innovationsfähigkeit der deutschen Wirtschaft (vgl. Bosch 2016; Pfeiffer 2016) bei, sondern ist ein einmaliges Potenzial für die Gestaltung einer Industrie 4.0, die auch zukünftig noch Innovationsfähigkeit ermöglicht. Die zentrale Frage zum Zusammenhang von Erfahrung und Industrie 4.0 ist also nicht, welche Arbeitstätigkeiten morgen wegfallen könnten. Sondern: Wie kann dieses besondere Potenzial für die Gestaltung von Industrie 4.0 heute genutzt und anerkannt werden? Wie müssen sich unsere immer noch weitgehend starren und ausgeprägt hierarchischen Organisationsformen in den Unternehmen wandeln, damit sich das Potenzial der Beschäftigten in selbstorganisierten Innovationsprozessen über Abteilungs- und Disziplingrenzen hinweg entfalten kann? Wie kann das Erfahrungswissen der Beschäftigten in partizipativen Prozessen der Technikentwicklung Eingang finden? Und wie können schließlich die neu entstehenden Arbeitsplätze in innovativen Prozessen und partizipativen Organisationsformen so gestaltet werden, dass innovationsfähige Arbeitsumgebungen entstehen, in denen Menschen auch zukünftig ausreichend lebendiges Arbeitsvermögen entwickeln, um mit Kom- 294 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan plexität und Unwägbarkeiten auch in einem Industrie-4.0-Setting umzugehen? Und auch zukünftig gebraucht werden, um den ironies of automation zu begegnen: „The more we depend on technology and push it to its limits, the more we need highly-skilled, well-trained, well-practised people to make systems resilient, acting as the last line of defence against the failures that will inevitably occur.“ (Baxter et al. 2012, S. 65, unsere Hervorh.) Literatur Abel, J./Hirsch-Kreinsen, H./Ittermann, P. 2014: Einfacharbeit in der Industrie. Strukturen, Verbreitung und Perspektiven, Berlin Alda, H. 2013: Tätigkeitsschwerpunkte und ihre Auswirkungen auf Erwerbstätige. 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Wird als 0 und 1 codiert. 0 = situative Unwägbarkeit nie oder selten vorkommend, 1 = situatives Unwägbarkeit häufig oder macnhmal vorkommend. F411_0 1 dass Sie unter starkem Termin- oder Leistungsdruck arbeiten müssen? F411_0 6 dass Sie bei der Arbeit gestört oder unterbro-chen werden, z.B. durch Kollegen, schlechtes Material, Maschinenstörungen oder Telefonate? F411_0 8 dass Dinge von Ihnen verlangt werden, die Sie nicht gelernt haben oder die Sie nicht beherrschen? F411_0 9 dass Sie verschiedenartige Arbeiten oder Vorgänge gleichzeitig im Auge behalten müssen? F411_11 dass auch schon ein kleiner Fehler oder eine geringe Unaufmerksamkeit größere finanzielle Verluste zur Folge haben kann? F411_1 3 dass Sie sehr schnell arbeiten müssen? F700_0 9 dass Sie nicht alle notwendigen Informationen erhalten, um Ihre Tätigkeit ordentlich ausfüh-ren zu können? AV-Komponente BIBB-/BAuA-Indikatoren AV-Charakteristik und -Normierung Tabelle 1: 298 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan strKOM Strukturelle Komplexitätszunahme Wurden in den letzten zwei Jahren ... (ja/nein) Gebildet aus arithmetischen Mittelwerten der zugeord-neten Variablen. Wird als 0 und 1 codiert: 0 = keine strukturelle Kom-plexitätszunahme, 1 = strukturelle Komplexitätszunahme. F1001_0 1 neue Fertigungs- oder Verfahrenstechnologien eingeführt? Arbeitsmittel F1001_0 2 neue Computerprogramme eingeführt? (nicht nur neue Versionen?) F1001_0 3 neue Maschinen oder Anlagen eingeführt? F1001_0 4 neue oder deutlich veränderte Produkte oder Werkstoffe eingesetzt? ArbeitsgegenstandF1001_0 5 neue oder deutlich veränderte Dienstleistun-gen erbracht? F1001_0 6 wesentliche Umstrukturierungen oder Umorganisationen vorgenommen (...)? Arbeitsorganisation F1001_1 0 Zunahme von Stress und Arbeitsdruck? (ja/ nein) REL Relevanz Erfahrungs-lernen F401 Zur Ausübung der Tätigkeit ist eine längere Einarbeitung im Betrieb erforderlich. (ja/ nein) Wird aus 0 und normiert. 0 = keine längere Einarbeitung notwendig, 1 = längere Einarbeitung in den Betrieb notwendig. Übersicht zentraler Auswertungsergebnisse zum AV-Index Verteilung DE gesamt NAV=17.479 WZ28 NAV =477 WZ29 NAV =593 AV = 0 16,88% 7,13 % 11,13 % 0 < AV ≤ 0,25 0,35% 0,21 % 0,51 % 0,25 < AV ≤ 0,5 8,70% 10,06 % 4,89 % 0,5 < AV ≤ 0,75 47,95% 44,03 % 39,63 % 0,75 < AV ≤ 1 26,11% 38,57 % 43,84 % Qualifikation ∅ AV SD NAV ∅ AV SD NAV ∅ AV SD NAV Ohne Abschluss 0,38 0,325 1.158 0,40 0,334 17 0,40 0,360 28 Berufsausbildung 0,54 0,289 10.153 0,63 0,236 280 0,62 0,277 345 Berufl. Fortbildung 0,64 0,224 1.477 0,69 0,164 70 0,70 0,234 91 Uni/Hochschule 0,61 0,240 4.686 0,69 0,198 110 0,74 0,169 129 Gesamt 0,56 0,281 17.479 0,65 0,229 477 0,65 0,265 593 Tabelle 2: Industrie 4.0 und Erfahrung 299 Histogramm AV-Index für alle Beschäftigten in Deutschland Eigene Darstellung Boxplot AV-Index nach Qualifikationsniveau für die Branchen Maschinenbau und Automobil Eigene Darstellung Abbildung 1: Abbildung 2: 300 Sabine Pfeiffer, Anne Suphan Boxplot AV-Index für ausgewählte Berufe in den Branchen Maschinenbau und Automobil Eigene Darstellung Abbildung 3: Industrie 4.0 und Erfahrung 301 Thomas Haipeter Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung – auf dem Weg zur Mitbestimmung 4.0? Einleitung Mit der Digitalisierung sind viele Veränderungen von Arbeit verbunden, von neuartigen Interaktionsformen zwischen Mensch und Technik über vernetztes und mobiles Arbeiten bis zu neuen Beschäftigungsformen des Crowdworking. Die Beiträge in diesem Band zeigen: Wohin die Reise für die Arbeit gehen wird, ist derzeit noch ziemlich unklar. Das gilt sowohl für die Arbeitsorganisation als auch für die Arbeitsbedingungen und ihre Regulierung. Die Szenarien reichen von technologie- bis zu humanzentrierten Einführungsformen, von der polarisierten Organisation bis zur integrierten Schwarmorganisation, von neuen Beteiligungs- und Autonomieformen bis zu umfassender Prekarisierung der Beschäftigten. Möglicherweise realisieren sich auch, abhängig von Beschäftigtengruppe, Branche, Betrieb oder Unternehmensbereich, unterschiedliche Szenarien. Chancen und Risiken für die Entwicklung von Arbeit liegen offensichtlich eng beieinander. Positivszenarien der Entwicklung von Arbeit mit Zuwächsen an Qualifikation, Disposition, Autonomie oder Beteiligung werden sich deshalb nicht im Selbstlauf aufgeklärter und rationaler Unternehmensentscheidungen ergeben. Dagegen sprechen sowohl die Erfahrungen mit den aktuellen Entwicklungen von Arbeit unter den Vorzeichen von Globalisierung und Finanzmarktkapitalismus (Haipeter et al. 2015) als auch die Analysen früherer Automatisierungsund Rationalisierungswellen (z.B. Schumann et al. 1994). Aus diesen Erfahrungen haben die Gewerkschaften, und unter ihnen vor allem die IG Metall, gelernt. Mit dem Hype um die Industrie 4.0 haben sie frühzeitig industriepolitische und sozialpartnerschaftliche Initiativen ergriffen, sei es mit dem Bündnis Zukunft der Industrie, der Plattform 4.0 oder bezirklichen Initiativen wie der gemeinsamen Erklärung von IG Metall und Metall NRW und der Zusammenarbeit in der Allianz Wirtschaft und Arbeit 4.0 des Landes NRW. Auf diese Weise gelang es, die Option einer arbeitsorientierten Technologiegestaltung im politischen Diskurs zu verankern und die Botschaft zu senden, dass der technologische und organisatorische Wandel sozialpartnerschaftlich gestaltet werden sollte. 1. Für diese Ziele kommen der Mitbestimmung der Betriebsräte und der Beteiligung der Beschäftigten eine zentrale Rolle zu, zum einen, weil agile Unternehmen die Talente und Kompetenzen ihrer Beschäftigten umfassend nutzen müssen, und zum anderen, weil die Betriebsräte ihrerseits Beteiligungsprozesse vorantreiben und neue Arbeitsbedingungen wie mobiles Arbeiten oder neue Leistungsdaten verbindlich regulieren können (BMAS 2016). Die Ansprüche an eine „Mitbestimmung 4.0“ sind allerdings hoch gesteckt (z.B. Oerder 2016): Die Verbetrieblichung und Vielfalt der Themen der Arbeitsregulierung werden ansteigen; die Betriebsratsgremien müssen die Beschäftigtenstrukturen in den Betrieben besser abbilden; es gilt, ihre Qualifikationen und Kompetenzen weiterzuentwickeln; die Beschäftigten sind als Betroffene und ExpertInnen ihrer Arbeit einzubinden und zu mobilisieren; zugleich sind die Betriebsräte gefordert, die individuelle Partizipation der Beschäftigten am Arbeitsplatz zu stärken und sich zugleich von Co-Managern zu Co-Innovatoren zu wandeln. Doch wie gerüstet sind die Betriebsräte für diese Ansprüche an die Mitbestimmung? An welche Entwicklungen der Mitbestimmungspraxis können sie anknüpfen? Wo besteht Erneuerungsbedarf? Und welche Fallstricke lauern in der schönen neuen Mitbestimmungswelt 4.0 möglicherweise für die Betriebsräte? Eine erschöpfende Antwort auf diese Fragen lässt die aktuelle Befundlage nicht zu. Im vorliegenden Beitrag wird deshalb zunächst der Blick zurück auf Entwicklungslinien der Mitbestimmung und Anknüpfungspunkte für eine Mitbestimmung 4.0 geworfen, bevor dann auf deren Realisierungschancen eingegangen wird. Der Blick zurück: Automatisierung und Co-Management Industrie 4.0 wird von seinen Protagonisten als neue industrielle Revolution und damit als umwälzender Technologieschub gedeutet (Arbeitskreis Industrie 4.0 2012). Inwieweit können Betriebsräte Einfluss auf diese Entwicklung nehmen und die Interessen von Arbeit dabei vertreten? Und inwieweit können sie dabei auf eingeübte Mitbestimmungspraktiken bauen? Erste Hinweise darauf gibt die Automatisierungs- und Rationalisierungsdebatte der Arbeits- und Industriesoziologie. Der Blick auf die Literatur zeigt, dass trotz einer breiten Rationalisierungsdiskussion Befunde zur Mitbestimmungspraxis der Betriebsräte eher übersichtlich sind. Das liegt vor allem am technologischen Determinismus, dem die Disziplin bis in die 1970er Jahre hinein folgte und bei dem sich die Frage einer aktiven Gestaltung der technologischen Entwicklung nicht stellte. Erstmals gefragt nach der Rolle der Betriebsräte wurde in der Studie von Mickler et al. (1976) zur Automatisierung in stoffumwandelnden Branchen. Diese galten we- 2. 304 Thomas Haipeter gen der seinerzeit bereits weit fortgeschrittenen Prozessautomatisierung als Avantgardeindustrien der Automatisierung. Anders als vorige Studien konzipierten die Autoren den technologischen Fortschritt nicht als vorbestimmten Selbstlauf, sondern als Ergebnis wirtschaftlicher, an den erwarteten Auswirkungen auf die Kapitalrentabilität orientierter Entscheidungen der Unternehmensleitungen. Der Abschnitt zum Einfluss der Betriebsräte auf die Arbeitsorganisation an automatisierten Anlagen fiel in der Studie hingegen kurz aus. Denn trotz recht umfassender Information über geplante Veränderungen der Arbeitsorganisation „verfügten die Belegschaftsvertreter jedoch über keinerlei Einfluss auf die für die Arbeitsbedingungen der Beschäftigten so zentralen Aspekte wie Belegschaftsgröße und Form der Arbeitsorganisation“ (ebd., S. 340). Ähnlich lautete das Urteil in der wenige Jahre später erschienenen Untersuchung von Kalmbach et al. (1981) zur Einführung von Industrierobotern in der Automobilindustrie (konkret bei VW). Ziele einer menschengerechten Arbeitsgestaltung sind demnach in der betrieblichen Entscheidungsstruktur nicht berücksichtigt. Die Betriebsräte begrüßten den Einsatz der Robotertechnologien als Beitrag zur Verbesserung der Konkurrenzfähigkeit und als Chance für den Abbau restriktiver Arbeitsbedingungen an den automatisierten Anlagen. Sie versuchten aber nicht, Einfluss auf die Entwicklung zu nehmen: „Aufgrund der anfänglich optimistischen Erwartungen (…) wurden insbesondere die arbeitsrelevanten Fragen des IR-Einsatzes (…) kaum thematisiert“ (ebd., S. 98). Zwar wurden diese Hoffnungenn der Betriebsräte dann kaum erfüllt, ein aktives Gestaltungsinteresse entwickelten sie aber nicht. Kern und Schumann kamen in ihrer Studie zum Ende der Arbeitsteilung (1984) zu einer anderen Bewertung der technologischen Entwicklung. Demnach ging die Automatisierung mit einer Aufwertung und Re-Professionalisierung der Produktionsarbeit einher. Triebkraft der Entwicklung war in ihrer Lesart ein aufgeklärtes Management, das die wirtschaftlichen Vorteile einer arbeitskraftzentrierten Rationalisierung erkannt hat. Die Betriebsräte hingegen blieben in einer passiven Rolle. Sie akzeptierten die Modernisierungspolitik des Managements im Austausch gegen Besitzstandswahrung für die Stammbelegschaften (Automobilindustrie) resp. gegen Verbesserungen bei Arbeitsschutz und Arbeitssicherheit (chemische Industrie). Eine aktive und mehr oder weniger eigenständige Rationalisierungspolitik mit Blick auf Technologie- oder Organisationsfragen gab es demnach nicht. Im Verlauf der 1980er Jahre schälten sich zwei neue Entwicklungen heraus. Die erste Entwicklung war, dass die Technik als zentrales Organisationsthema der Gewerkschaften entdeckt wurde, angetrieben sowohl durch die Debatte um Computer Integrated Manufacturing (CIM) und menschenleere Fabriken als auch durch den Strukturwandel der Beschäftigung und das Organisationsdefizit bei einer wachsenden Zahl der Industrieangestellten. Deshalb hat die IG Metall Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 305 das Aktionsprogramm Arbeit und Technik eingeführt und versucht, Arbeitskreise mit technischen Angestellten zu etablieren und eine eigenständige Technikpolitik zu entwickeln. Das Programm kam allerdings über Ansätze nicht hinaus (Stork 1991) und fiel nach der deutschen Wiedervereinigung anderen Prioritäten zum Opfer. Nur im Maschinenbau fanden sich Beispiele dafür, dass Betriebsräte aktiv und mit eigenen Gestaltungskonzepten arbeitszentrierte Implementationsprozesse des CIM unterstützt haben (Hirsch-Kreinsen et al. 1990); sie sind allerdings Ausnahmen geblieben. Als nachhaltiger erwies sich die zweite Entwicklung, der Strategiewandel der Betriebsräte in der Arbeitsorganisation. Vorreiterbranche dafür war die Automobilproduktion. Hier haben die Betriebsräte der großen Endhersteller in den 1980er Jahren erstmals Ansätze einer Gestaltungspolitik entwickelt, die auf integrierte Organisationskonzepte in den automatisierten Produktionsbereichen und Ausweitung der Qualifizierung setzte. Allerdings umfassten diese Konzepte damals weder die großen Montagebereiche noch forderten die Betriebsräte Ausweitungen der individuellen Partizipation der Beschäftigten; auch fremdelten sie mit Beteiligungsmodellen, weil sie diese als Konkurrenz für die etablierte institutionelle Interessenvertretung betrachten (Schumann et al. 1994). Die Haltung der Interessenvertretungen änderte sich im Verlauf der 1990er Jahre, als das Konzept der Lean Production diskutiert wurde und die IG Metall ein eigenes Konzept der qualifizierten Gruppenarbeit vorlegte. Betriebsräte haben sich dann, freilich in unterschiedlicher Intensität und mit unterschiedlichem Erfolg, für die Einführung innovativer, auf Funktionsintegration und erweiterten Partizipations- und Autonomiespielräumen beruhender Gruppenkonzepte auch in den Montagebereichen eingesetzt. Allerdings wurde der Konflikt zwischen qualifizierter und standardisierter Gruppenarbeit (Springer 1999) spätestens mit der Einführung ganzheitlicher Produktionssysteme zugunsten der standardisierten Variante entschieden (Clarke 2005). Auch kam es nicht zu systematischeren Verknüpfungen direkter und repräsentativer Partizipation; eine grundlegende Neuausrichtung von Interessenvertretungs- als Stellvertreterpolitik ließ sich nicht feststellen. Im Gegenteil, Fragen der Arbeitsorganisation und der Partizipation rückten im Themenblock der Interessenvertretung wieder in den Hintergrund. Die zentralen Herausforderungen der Betriebsräte ab Mitte der 1990er Jahre lauteten Globalisierung und Standortkonkurrenz sowie Restrukturierung und Outsourcing, also ein grundlegender Wandel in der strategischen Orientierung von Unternehmen. Standort- und Beschäftigungssicherung galt den Betriebsräten seitdem als Kernaufgabe (Dörre 2002; für die Automobilindustrie Haipeter 2000). Dabei haben sie neue Gestaltungskonzepte entwickelt, doch richteten sich diese nicht mehr, oder nicht mehr vorrangig auf die Arbeitsorganisation, sondern auf die Frage, wie Produktion, Investitionen und 306 Thomas Haipeter Beschäftigung durch Rationalisierungen oder Innovationen in die eigenen Fabriken gelenkt werden können. Dieses Spannungsfeld von offensiver Arbeitsgestaltung auf der einen und Standort- und Beschäftigungssicherung auf der anderen Seite spiegelt sich auch in der Debatte um den Betriebsrat als Co-Manager wider, ein Begriff, der die Diskussion um Mitbestimmung in den letzten beiden Jahrzehnten stark geprägt hat und der in den Positivszenarien der Mitbestimmung 4.0 wieder aufgenommen wird. Doch taugt das Co-Management als Anknüpfungspunkt für die Mitbestimmung 4.0? Der Begriff tauchte in der sozialwissenschaftlichen Literatur erstmals in der ersten Hälfte der 1990er Jahre auf und war von Beginn an durch zwei konträre Akzentuierungen gekennzeichnet, eine offensive und eine defensive. Die offensive Variante findet sich bei Müller-Jentsch, der an den Gedanken der neuen Managementkonzepte anknüpft und darin Raum für eine offensiv ausgerichtete Mitbestimmung der Betriebsräte in betrieblichen Modernisierungskoalitionen mit dem Management sieht. Im Rahmen ihrer Betriebsrätebefragung im Maschinenbau konkretisierten Müller-Jentsch und Seitz (1998) das Co-Management anhand zweier Merkmale: Die Betriebsräte behandeln demnach erstens neue Themen, darunter vor allem die Arbeitsorganisation, aber auch flexible Arbeitszeiten, Weiterbildung oder Outsourcing und schließen dazu Betriebsvereinbarungen ab. Und zweitens sind sie an der Umsetzung der Vereinbarungen beteiligt und üben Einfluss auf die Gestaltung der Arbeitsorganisation aus. Die Betriebsräte müssen sich dabei auch als „Interessenmanager“ (Müller-Jentsch 1995) bewähren, denn in partizipativen Organisationsformen werden zwangsläufig konkrete und individuelle Beschäftigteninteressen Gegenstand des Interessenvertretungshandelns. Eine stärkere Beteiligung der Beschäftigten an der Interessenformierung und -durchsetzung ist damit aber nicht gemeint; Interessenvertretungen bleiben intermediäre Akteure, die Interessen, Themen und Konzepte unabhängig von den Beschäftigten definieren. In der defensiven Lesart des Co-Managements bei Kotthoff spielen partizipative Managementkonzepte keine größere Rolle; im Gegenteil, als Gestalter der Arbeitsorganisation hinkt der Betriebsrat immer dem Management hinterher (Kotthoff 1995). Zwar sind die Betriebsräte in Steuer- oder Lenkungskreisen für neue Organisationsformen wie die Gruppenarbeit einbezogen; doch sie bleiben nach Kotthoff reaktiv und wirken als „soziale Feuerwehr“ und als Moderatoren von Konflikten. Co-Management bezieht sich aus seiner Sicht vor allem auf die Einbindung in Managemententscheidungen und die Vertretung einer langfristigen und „ökonomistischen“ Perspektive der sozialen Absicherung und vor allem der Beschäftigungssicherung, nicht aber auf erweiterte Mitbestimmung in neuen Handlungsfeldern. (Kotthoff 1994, S. 54). Der Co-Manager (vor allem in der Person der Betriebsratsvorsitzenden) beteiligt zudem Beschäftigte nicht, sondern ist ein intermediärer Akteur, der von Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 307 seiner Autorität lebt, die ihm Unterstützung und Anerkennung der Belegschaft sichert (Kotthoff 1994, S. 257). Mit dem Bedeutungsgewinn der Standort- und Beschäftigungssicherung haben sich auch die defensiven Interpretationen des Co-Managements mehr und mehr durchgesetzt. Kotthoff (1998) selbst sprach bereits Ende der 1990er Jahre von „Zeiten interessenvertretungspolitischer Rückschritte“ für die Betriebsräte, die demnach nun alle Hände voll damit zu tun haben, Standorte und Beschäftigung zu sichern. Rehder (2003) bezieht das Co-Management ausdrücklich auf die Aushandlung betrieblicher Beschäftigungs- und Standortbündnisse, die sich durch den Tausch materieller Konzessionen der Beschäftigten gegen temporäre Beschäftigungssicherungszusagen und andere Gegenleistungen der Unternehmen auszeichnen (Haipeter 2009; Massa-Wirth 2007). Damit aber werden die Handlungsgrundlagen des Co-Managements als Interessenvertretungsmuster prekär. Denn Informations- und Beteiligungsmöglichkeiten der Betriebsräte sind bei der Auslagerung oder der Verlagerung ins Ausland weit schwächer als beim Abbau von Hierarchieebenen oder der Einführung von Gruppenarbeit, auf die noch das offensive Co-Management abzielte, letztlich aber als Zielgröße der Rationalisierung an Bedeutung abnehmen (Behrens/Kädtler 2008). Zudem gehen mit dem Co-Management in Wettbewerbsbündnissen Legitimationsprobleme einher (Rehder 2006). Häufen sich die betrieblichen Bündnisse und werden immer neue materielle Konzessionen gegen temporäre Beschäftigungszusagen getauscht, wächst die Gefahr, dass sich die Beschäftigungssicherung als Legitimationsquelle des Betriebsratshandelns erschöpft. Abgesehen von wenigen Ausnahmen gibt es also bei den Betriebsräten keine Tradition der Technikgestaltung in Rationalisierungsprozessen, auf die sich eine gestaltungsorientierte Mitbestimmung 4.0 stützen könnte. Eigenständige Gestaltungsansätze der Betriebsräte finden sich vor allem mit Blick auf die Arbeitsorganisation, doch wurden in diesem Rahmen die technologischen Bedingungen nicht infrage gestellt. Ein Beispiel dafür ist das Fließband in den Automobilmontagen. Zudem wurde die offensive Variante des Co-Managements zunehmend durch die Herausforderungen der Standort- und Beschäftigungssicherung überlagert und schlug in ein defensives Co-Management um, das gravierende Legitimationsprobleme nach sich zieht. Insbesondere die Intermediarität des Co-Managements erweist sich als zentrales Problem. Der Betriebsrat als offensiver Co-Manager vermag Arbeitskonzepte möglicherweise durchzusetzen, er entwickelt sie aber typischerweise nicht mit den Beschäftigten und verzichtet dabei auf ihr Expertenwissen. Und als Co-Management in der interessenpolitischen Defensive droht der klassischen Stellvertreterpolitik der Legitimationsentzug, weil Konzessionen nur schwer vermittelbar sind. Ein intermediäres Co-Management, das auf die Vermittlung von Interessen statt auf die Einbindung der Beschäftigten in die Inter- 308 Thomas Haipeter essenformierung und das kollektive Interessenhandeln setzt, dürfte daher kaum in der Lage sein, das „Momentum der Arbeitnehmerbeteiligung“ (Oerder 2016) zu ergreifen und in praktische Politik umzusetzen. Ansätze der Erneuerung der Mitbestimmung durch Beteiligung Gerade mit Blick auf die Beteiligung der Beschäftigten haben sich in den letzten Jahren Beispiele für neue Ansätze der Mitbestimmung jenseits des Co-Managements entwickelt, die − wenn nicht in der Breite, so doch in der Spitze − auf eine Neuausrichtung der Interessenvertretungspolitik und auf eine neue Identität der Betriebsräte hindeuten. Hier sollen drei dieser Ansätze kurz vorgestellt werden. Der auch historisch erste Ansatz sind neue Beteiligungsformen bei Tarifabweichungen (zum Folgenden ausführlich Haipeter 2010). Sie zielen darauf ab, das Legitimationsproblem der Interessenvertretungen bei Konzessionen der Standort- und Beschäftigungssicherung – und Tarifabweichungen als weitreichendste Form solcher Konzessionen – zu bearbeiten. Das Legitimationsproblem ist, mehr noch als die Frage der wirtschaftlichen Kompetenz zur Aushandlung solcher Vereinbarungen, das zentrale Problem der Tarifabweichungen für die Betriebsräte. Denn bei den Beschäftigten überwiegt nach unseren Befunden eine kritische Sicht auf Tarifabweichungen. Tarifabweichungen werden von ihnen nicht als Instrument der Beschäftigungssicherung betrachtet, sondern als Instrument der Umverteilung zugunsten der Unternehmen abgelehnt. Beteiligung spielt eine Schlüsselrolle zur Überwindung des Legitimationsproblems. Zur Beteiligung gehört erstens die Information der Beschäftigten durch Flugblätter, schwarze Bretter, aber auch Abteilungsversammlungen und persönliche Gespräche vor Ort. Mit diesen Instrumenten können die Betriebsräte auch ihre eigenen Deutungen der Situation und der Verhandlungen in der Belegschaft verankern. In Fällen konfliktorientierter Verhandlungsstrategien sind zweitens spontane Mobilisierungen in Form kurzer Demonstrationen üblich. In den beobachteten Fällen hat die Mobilisierung einen großen Zuspruch erfahren, und die Betriebsräte konnten somit die Kritik der Beschäftigten an der Tarifabweichung in eine Unterstützung ihrer Verhandlungsposition umlenken, und in den Konflikt mit der Unternehmensleitung kanalisieren. Die Partizipation der Beschäftigten in Tarifabweichungen als dritte Stufe beruht schließlich darauf, die Gewerkschaftsmitglieder im Betrieb in die Entscheidungsprozesse der Verhandlungen einzubeziehen. Hier wurden sie – metaphorisch gesprochen – als Bürger ihres Betriebes gefragt in Form von Abstimmungen über die Aufnahme von Verhandlungen und über die Ergebnisse von Verhandlungen, aber auch in Form von Wahlen zur Zusammensetzung von Tarifkommissionen. Dies ist die Richt- 3. Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 309 schnur einer betriebsnahen Tarifpolitik, die von der IG Metall favorisiert wird. Und es lässt sich feststellen, dass die Partizipation der Mitglieder als „Bürger des Betriebes“ nicht nur von den Betriebsräten als Beitrag zur Legitimationsgewinnung betrachtet wurde, sondern dass sie auch durch Mitgliederzuwächse die gewerkschaftliche Organisationsmacht im Betrieb stärkte, die wiederum die Stellung der Betriebsräte im Betrieb verbesserte. Als entscheidender Punkt erwies sich in allen Fällen die demokratische Legitimation, die der Prozess der Tarifabweichung dadurch gewonnen hat. Der zweite Ansatz ist die Kampagne „Besser statt billiger“ der IG Metall NRW, die Mitte des letzten Jahrzehnts gestartet wurde und bis heute von der Vorstandsverwaltung der Gewerkschaft unter anderen Bezeichnungen weitergeführt wird (zum Folgenden Haipeter et al. 2011). Ziel der Kampagne war die Aktivierung von Betriebsräten. Diese sollten in die Lage versetzt werden, Alternativen zu Kostensenkungs- und Auslagerungsstrategien der Unternehmen zu entwickeln. Auch hier standen, wie bei den Tarifabweichungen, die Aktivitäten der Betriebsräte unter den Vorzeichen von wirtschaftlichen Krisen, Personalabbau, Auslagerungsplanungen oder Verlagerungsdruck. Teilweise mussten die Betriebsräte dazu auch Tarifabweichungen akzeptieren und vereinbaren. Das zentrale Charakteristikum der „Besser statt billiger“-Fälle bestand darin, die Deutungsangebote des Managements, die sich zumeist auf angeblich unabwendbare betriebswirtschaftliche Zwänge stützten, kritisch zu betrachten und schließlich betriebsöffentlich infrage zu stellen. Die Betriebsräte haben sich damit in den Referenzrahmen des Managements, die Logik betriebswirtschaftlicher Argumente, begeben und einen Kampf um die Deutungshoheit über betriebswirtschaftliche Rationalität entfacht. Diese Aktivierung der Betriebsräte erfordert allerdings neue Kompetenzen bei der Bewertung betriebswirtschaftlicher Begründungen und bei der Frage der Entwicklung alternativer Konzepte der Reorganisation oder sogar der Unternehmensstrategie (die freilich in den untersuchten Fällen weit seltener diskutiert wurden als neue Organisationskonzepte). Gerade die Betriebsräte in kleineren Gremien stehen vor dem Problem, dass sie nicht alle beschriebenen Kompetenzen auf sich vereinen können. Eine entscheidende Kompetenz der Betriebsräte bestand deshalb in den Untersuchungsfällen darin, sich neue Ressourcen strategisch zu organisieren. Zentral war dabei die Beratung durch gewerkschaftlich vermittelte Beratungsunternehmen. Diese trugen nicht nur zur Erarbeitung tragfähiger Alternativkonzepte bei, sondern haben auch die Beteiligung der Beschäftigten als Experten ihrer Arbeit an der Ausarbeitung von Alternativen initiiert und organisiert. Dies ist, neben der Problematisierung der Managementstrategien, der entscheidende Unterschied zum Co-Management. Dabei lassen sich – wenn auch nicht immer trennscharf − zwei Untervarianten unterscheiden: die selektive Einbeziehung einzelner Beschäftigter als Experten auf der einen und die Befragung größerer Be- 310 Thomas Haipeter schäftigtengruppen auf der anderen Seite. Auf diese Weise konnte Expertenund Beschäftigtenwissen gesammelt und genutzt werden, das vom Management für seine Konzepte nicht abgerufen wurde und auch nicht hätte abgerufen werden können, selbst wenn das Management dies hätte tun wollen. Es war nämlich jeweils die besondere Vertrauensstellung des Betriebsrates, die ihm den Zugang zum Expertenwissen der Beschäftigten eröffnete. Der dritte Ansatz schließlich sind neue betriebspolitische Initiativen, die Interessenvertretungen für Industrieangestellte mit dem Ziel entwickeln, für Angestellte als Wähler, als Mitglieder, oder auch als aktive Interessenvertreter attraktiver zu werden (siehe zum Folgenden Haipeter et al. 2016). Inzwischen hat der Anteil der Angestellten in den Industriebranchen Metall- und Elektro- sowie chemische Industrie mit dem der Arbeiter gleichgezogen. In den letzten Jahren entwickelten die Gewerkschaften deshalb neue Konzepte der Angestelltenpolitik. Dazu gehören neue Formen der Zielgruppenarbeit wie in der IG BCE oder, wie bei der IG Metall, die Bereitstellung von Ressourcen für gewerkschaftliche Erschließungsprojekte. In den Betrieben werden aber auch unabhängig davon neue Initiativen und Interessenvertretungspraktiken von den Betriebsräten entwickelt. Dabei spielt die Beteiligung der Beschäftigten eine herausragende Rolle. Die Initiativen sind eine Art Laboratorium für unterschiedliche Beteiligungsformen. Die vielfältige Landkarte der Beteiligungsformen lässt sich in vier Muster untergliedern. Das erste Muster betrifft die Steuerung und Gestaltung der Betriebsratsgremien. In vielen Fällen versuchen die Betriebsräte, die Zusammensetzung ihrer Gremien so zu steuern, dass Angestellte besser vertreten werden oder alle Bereiche eines Betriebes im Betriebsrat präsent sind. Auf diese Weise kann sowohl die Legitimation der Gremien gestärkt als auch ihr Kompetenzprofil erweitert werden. Beim zweiten Muster, der strukturierten Einbindung von Beschäftigten als Experten, werden relativ stabile Gruppen oder Beziehungen geschaffen, die an Angestelltenthemen arbeiten oder mit dem Betriebsrat Kontakt halten. Drittens finden sich vielfach punktuelle Einbeziehungen der Beschäftigten als Experten. Hier werden Beschäftigte zu bestimmten, vorher festgelegten Themen befragt, sei es im individuellen Gespräch oder sei es durch einmalige Befragungen, mit deren Hilfe die Relevanz von Problemen aufgezeigt werden sollen. Und schließlich versuchen Betriebsräte in manchen Fällen, die Beteiligung über die gewerkschaftlichen Strukturen zu stärken. Dazu dient der Aufbau oder die Aktivierung von Vertrauensleutestrukturen. So wurden in einem Betrieb jeweils eng zusammenarbeitende Arbeitskreise der Angestellten und der AT-Beschäftigten eingerichtet und durch regelmäßige Berichte des Betriebsratsvorsitzenden oder Diskussionen mit dem Arbeitsdirektor aufgewertet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Betriebsräte auf der Grundlage dieser vielfältigen Beteiligungsvarianten eine neue Form von Inter- Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 311 essenvertretungshandeln entwickelt haben. In unserer Beschäftigtenbefragung, die wir in mehreren Untersuchungsbetrieben durchgeführt haben, gibt mehr als ein Viertel der Angestellten an, bereits einmal vom Betriebsrat als Experte seiner Arbeit konsultiert worden zu sein. Aus unseren Beschäftigteninterviews wissen wir, dass die Angestellten es sehr zu schätzen wissen, wenn sie vom Betriebsrat als Experten angesprochen werden. Betriebsräte gewinnen dadurch also nicht nur an Expertise, sondern auch an Legitimation. Mitbestimmung und Innovation Die Beispiele der Erneuerung der Interessenvertretung durch Beteiligung könnten wichtige Anknüpfungspunkte bilden für eine moderne Interessenvertretung in der digitalen Arbeitswelt, weil sich die Betriebsräte durch Beteiligung der Beschäftigten als Experten strategische Kompetenzen erschließen könnten, die für die neuen Fragen der Technik- und Organisationsgestaltung elementar sind. Auf diese Weise können sich die Beschränkungen überwinden lassen, die das Co-Management als Muster einer beteiligungsfernen und intermediär ausgerichteten Interessenvertretung mit Blick auf Legitimation und Ressourcennutzung ausgezeichnet hat. Komplementär und, wie im Fall von „Besser statt billiger“, verbunden mit der neuen Beteiligungsorientierung der Interessenvertretungen mehren sich zudem Befunde, dass Betriebsräte als Treiber und Promotoren von Innovationen wirken (Gerlach 2012; Kriegesmann et al. 2012) und damit wieder offensivere Inhalte vertreten. Doch, so ist zu fragen, ist damit der in der Einleitung zitierte Schritt des Betriebsrats vom Co-Manager zum Co-Innovatoren bereits vollzogen? Zunächst gilt es zu klären, worauf sich der Gestaltungsanspruch der Interessenvertretungen in Innovationsprozessen bezieht und sinnvollerweise beziehen kann. Denn die schöpferische Zerstörung durch Innovationen kann auch Errungenschaften der Arbeitsbedingungen und Arbeitsregulierung in den Abgrund reißen. Deshalb überrascht es nicht, dass es die „sozialen Dimensionen des betrieblichen Innovationsprozesses“ (Schwarz-Kocher et al. 2011) sind, die für die Betriebsräte im Vordergrund stehen. Kompromisse mit dem Management sind demnach dann möglich, wenn sie sich in einem Korridor gemeinsamer Interessenschnittmengen zwischen sozial verträglichen und betriebswirtschaftlich sinnvollen Innovationen bewegen. Ähnlich stellen auch Haipeter et al. (2011) für die Initiative „Besser statt billiger“ fest, dass sich der Großteil der Konflikte und Alternativkonzepte der Interessenvertretungen auf organisatorische Innovationen bezieht. Produktinnovationen und Prozessinnovationen, also Innovationen, die auf die Gestaltung technologischer Prozesse ausgerichtet sind, spielen eine allenfalls untergeordnete Rolle. Hier setzt sich das traditionel- 4. 312 Thomas Haipeter le Technologiedefizit der Mitbestimmung fort. Beispiele wie die Betriebsräte bei VW, die sich Gedanken um neue Produkte und Geschäftsfelder machen (Haipeter 2000), bleiben auf wenige Fälle besonders aktiver und ressourcenstarker Betriebsräte in großen Konzernen beschränkt. Ganz anders steht es um organisatorische Innovationen, die auf Arbeitsorganisation, Arbeitsprozesse oder auch Arbeitszeitregelungen abzielen. Sie sind für die Betriebsräte als Kenner der Betriebe und ihrer Organisation das naheliegende innovationspolitische Spielfeld. Hier können sie anknüpfen an die alten Traditionen des offensiven Co-Managements und ihr eigenes kumuliertes Wissen über ihre Organisationen einbringen und ihre Kompetenzen erweitern, wenn sie die Beschäftigten als Experten ihrer Arbeit miteinbeziehen. Die Arbeitsorganisation ist zudem ein wichtiges, wenn auch nachgelagertes Element der Technologiegestaltung, denn dort entscheiden sich die Auswirkungen neuer Technologien auf die Tätigkeiten der Beschäftigten. Aus all diesen Gründen verwundert es daher kaum, dass Interessenvertretung für und mit den Beschäftigten gerade darauf fokussiert ist. Zweierlei kann aus diesen Befunden geschlossen werden. Erstens springen die Betriebsräte mit Blick auf Innovationen, vielfach noch nicht weit genug. Dies gilt vor allem mit Blick auf Produkt- und Prozessinnovationen; je frühzeitiger die Beteiligung in Entscheidungs- und Einführungsprozesse, desto größer die Einflussmöglichkeiten auf Gestaltungsparameter, die auch in der Arbeitsorganisation relevant werden. Präformierungen der Arbeitsorganisation durch die Technologie, wie vom Fließband bekannt, das Tätigkeiten auf Facharbeiterniveau auch bei Gruppenarbeitskonzepten faktisch kaum zulässt, sind sonst arbeitspolitisch für die Betriebsräte nicht thematisierbar und veränderbar. Dieses arbeitspolitische Themenfeld wird aber für die Betriebsräte ohne enge Einbindung und Beteiligung der Beschäftigtengruppen, die in den Unternehmen für solche Innovationen und ihre Umsetzung zuständig sind, kaum bearbeitbar sein (Pfeiffer 2014). Und die zweite Schlussfolgerung lautet, dass bei aller Konzentration auf Innovationen auch bei Fragen der Digitalisierung die klassischen arbeitspolitischen Felder der Interessenvertretungen nicht außer Acht gelassen werden dürfen. Interessenvertretungen können nicht ihre ganze Kapazität auf Innovationsfragen ausrichten. Problematische Arbeitsbedingungen oder Gerechigkeitsfragen haben nichts an Bedeutung verloren. Arbeitszeit, Entgelte, Gesundheit oder Beschäftigung, diese Themen bleiben auf der Tagesordnung, wie auch die Verweise auf lange Arbeitszeiten, gesundheitliche Risiken und offene entgeltpolitische oder beschäftigungspolitische Fragen digitaler Arbeit im Weißbuch der Bundesregierung (BMAS 2016) zeigen. Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 313 Erste Befunde zu Mitbestimmung und Digitalisierung Erste Befunde zu neuen Mitbestimmungsmustern in der Digitalisierung konnten wir im Rahmen des kürzlich angelaufenen Projekts „Arbeit 2020“ sammeln, das die IG Metall im Bezirk NRW initiiert hat, an dem aber auch die Gewerkschaften NGG und IG BCE beteiligt sind (Bosch et al. 2017; Schilling/Nettelstroth 2016). Ziel dieses ambitionierten gewerkschaftlichen Projekts ist die Förderung eines offensiven Umgangs der Interessenvertretungen mit der Digitalisierung des Industriesektors durch Unterstützung und Aktivierung der Betriebsräte. Die Aktivierung beruht auf gezielten und umfassenden Prozessbegleitungen durch „Tandems“ aus Gewerkschaftsvertretern und Unternehmensberatern in den Betrieben. Auf der Grundlage diese neuartigen Beratungs- und Unterstützungskonzepts durch Berater und die Gewerkschaft sollen Betriebsräte unter Einbindung der Beschäftigten Digitalisierungsentwicklungen in ihren Betrieben identifizieren, arbeitspolitische Themen entwickeln und mit den Betriebs- oder Geschäftsleitungen Prozessvereinbarungen treffen, die den Betriebsräten Einflussmöglichkeiten auf die Entwicklung von Digitalisierung und Arbeitsbedingungen eröffnen. Über die betrieblichen Prozesse hinaus unterstützen die Gewerkschaften die Betriebsräte, indem sie eine Industrie-4.0-bezogene Reihe von Qualifizierungsworkshops anbieten und die Bildung eines Betriebsrätenetzwerks fördern. Beratung und Aktivierung zielen auf einen möglichst umfassenden Beteiligungsprozess im Betrieb. Dieser greift nach den bisherigen Beobachtungen auch und vor allem in den Betriebsratgremien. Zwar gibt es dort Promotoren oder Ansprechpartner, entweder den Vorsitzenden oder „Kernteams“ aus Vorsitzenden und weiteren, besonders engagierten (und nicht unbedingt freigestellten) Betriebsräten. Dass die Vorsitzenden hier sehr präsent sind, dürfte angesichts des Umfangs und der Bedeutung des Projekts nicht überraschen. In allen Beobachtungsfällen wurde jedoch deutlich, dass die Vorsitzenden immer auch auf die Mitarbeit des Gremiums angewiesen sind, weil sie alleine nicht über die Kompetenzen verfügen, alle mit dem Projekt aufgeworfenen Fragen anzugehen. Insofern erlaubt das Projekt „Arbeit 2020“ keine „One-Man-Shows“ der Vorsitzenden im Sinne des klassischen Co-Managements. Gepaart war dies mit einer breiten Teilnahme der Betriebsräte an den Beratungsworkshops. Dabei nahmen auch Betriebsräte an den Workshops teil, deren Präsenz sich nach Aussage ihrer KollegInnen ansonsten auf die wöchentlichen Gremiensitzungen beschränkt. Gerade die strukturierte Arbeit an den technologischen Veränderungen und die Möglichkeit, selbst als Experte über die eigene Abteilung zu berichten, aber auch Einblicke in andere Abteilungen zu erhalten, wirkte motivierend auf die Betriebsräte. Damit wurden die Workshops zu einem Instrument der Kompetenzentwicklung der Betriebsräte – und das auch im Vergleich zu 5. 314 Thomas Haipeter den Unternehmensleitungen. Der im Projektprozess erarbeitete Wissensstand zu Technologiewandel und Organisation im Betrieb bringt den Betriebsräten einen Wissensvorsprung gegenüber dem Management, dem im Tagesgeschäft oft wenig Zeit zu Reflektion und Austausch bleibt. Eine zentrale Voraussetzung dafür ist die Beteiligung der Beschäftigten im Rahmen der Workshops und darüber hinaus. Die Betriebsräte können nicht alle Abteilungen fachlich gleichermaßen gut abdecken und sind teilweise zu weit entfernt von den aktuellen Entwicklungen. Deshalb wurden ausgewählte Beschäftigte – und darunter auch Führungskräfte – eingeladen, ihr Wissen als Experten ihrer Arbeit und Arbeitsbedingungen einzubringen. Die kollektive Erarbeitung des Stands der Veränderungen war das Instrument, das die Beteiligung der Beschäftigten nicht nur ermöglichte, sondern geradezu verlangte, um ein möglichst vollständiges Bild des Betriebes zu erzeugen. In zwei Betrieben gab dieser Prozess auch den Anstoß für weitere Beteiligung der Beschäftigten: eine Befragung aller kaufmännischen Angestellten in einem Fall, in einem anderen Fall die abteilungsweise Rückspiegelung der Ergebnisse. Das Bild des Wandels, das die Betriebsräte auf diese Weise zeichnen konnten, weist nicht die gravierenden technologischen Brüche auf, die mit Industrie 4.0 als vierter industrieller Revolution auf Konzeptebene erwartet werden. In den Betrieben verläuft der technologische Wandel vielmehr graduell und knüpft an bestehende Entwicklungen an. Das gilt insbesondere für die Steuerung und Planung der Produktion sowie des internen Waren- und Datenstroms. Hier geht es in erster Linie darum, produktionsbezogene Daten zu generieren, zu vernetzen und transparent zu machen (und dies nach Möglichkeit in Echtzeit). Ein Beispiel dafür ist die flexible Berechnung der Belegungsplanung von Maschinen und der Einsatzplanung der Beschäftigten auf Grundlage von Informationen über Produktionsaufträge, Verfügbarkeit von Beschäftigten, die Position der Produkte im Produktionsprozess und zeitwirtschaftlichen Daten. Planung und Steuerung durch digitale Technologien bezieht sich aber auch auf die Vernetzung des Produktionsprozesses mit außerbetrieblichen Akteuren. Hierbei knüpfen die Unternehmen an bereits bestehende Software- und Datensysteme an, die optimiert und verbunden werden sollen (Latniak 2015). Ein zweiter Einsatzbereich digitaler Technologien sind neue Produktionstechnologien wie die neue Robotergeneration, die mit besseren sensorischen Fähigkeiten ausgestattet ist und neue Formen der Kooperation zwischen Mensch und Maschine erlaubt. Dazu würden auch 3-D-Drucker und andere Maschinen gehören, die das alte Ziel der Automatisierung von Einzel- und Kleinserienfertigung plötzlich als realistisch erscheinen lassen. Diese neuen Produktionstechnologien sind in unseren Untersuchungsfällen allerdings noch Mangelware. Bislang wird beispielsweise lediglich in einem Betrieb ein 3D- Drucker zur Produktion von Ersatzteilen genutzt. Insgesamt zeigt sich, dass Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 315 durchgängig vernetzte Produktionsprozesse miteinander kommunizierender Maschinen und Produkte, das Leitbild der Industrie 4.0, noch Zukunftsmusik sind. Die neuen Technologien werden zunächst als Insellösungen eingeführt. Deshalb verwundert es auch nicht, dass das nach wie vor wichtigste arbeitspolitische Thema der Betriebsräte die Beschäftigungs- und Standortsicherung ist. In einigen der Untersuchungsfälle sehen die Betriebsräte ihren Standort akut bedroht; aber auch in Fällen, in denen Standorte stabil sind und keine unmittelbare Standortkonkurrenz besteht, gilt die Beschäftigungssicherung als Kardinalaufgabe für die Betriebsräte. Digitalisierung wird von den Betriebsräten durch die Linse der Beschäftigungssicherung betrachtet. Und dabei gibt es keine einfachen Antworten. Denn Digitalisierung als Automatisierungs- und Rationalisierungsstrategie birgt Beschäftigungsrisiken; zugleich aber bedeutet sie auch Investitionen, die Standorte langfristig absichern können. Keiner der Betriebsräte hat dabei übrigens das Ziel artikuliert, Einfluss auf die Technikgestaltung zu nehmen. Ein zweites wichtiges Thema ist die Organisation. Der Beratungsprozess bot den Betriebsräten die Möglichkeit eines ganzheitlichen Blicks auf die Organisation von Betrieb und Unternehmen. Bei den Organisationsfragen kristallisieren sich Wünsche nach besserer Kooperation und Abstimmung zwischen den Abteilungen als gemeinsame Schnittmenge der Fälle heraus. Allerdings zeichnet sich kein gemeinsames Leitbild guter Arbeitsorganisation – wie in den 1990er Jahren das Leitbild teilautonomer Gruppenarbeit – als politischer Fixpunkt arbeitsorganisatorischer Initiativen der Interessenvertretungen ab. Dies könnte auf den ersten Blick daran liegen, dass die Betriebsräte (und die Gewerkschaften) in den letzten Jahren arbeitsorganisatorische Kompetenzen eingebüßt haben und bislang kein neues Leitbild der Arbeitsorganisation haben entwickeln können. Dabei ist allerdings in Rechnung zu stellen, dass die Digitalisierung komplexe organisatorische Herausforderungen stellt, die sich auf Arbeitsplätze sowohl in der Produktion als auch in den Angestelltenbereichen beziehen und die nicht nur die Arbeitsorganisation, sondern auch die Organisation von Betrieb, Unternehmen und Wertschöpfungskette betreffen. Ein Organisationsleitbild wie die Gruppenarbeit, das sich nur auf Produktionsbereiche beschränkt, wäre vor diesem Hintergrund unterkomplex und würde wichtige Problembereiche aussparen. Eng mit der Organisation zusammen hängen die Themen Qualifizierung und Arbeitsbedingungen. Besonders kritisiert wird in diesem Zusammenhang, dass bei der Einführung neuer Technologien häufig an den nötigen Qualifizierungen der Mitarbeiter gespart werde. Die Kosten werden niedrig gehalten, indem man nur Schlüsselpersonen qualifiziert, die dann ihr Wissen an die anderen Mitarbeiter weitergeben sollen; das funktioniert in der Praxis jedoch häufig mehr schlecht als recht. Bei den Arbeitsbedingungen werden steigende Arbeits- 316 Thomas Haipeter belastungen als zentrales Thema benannt. Durch eine bessere Prozessgestaltung und mehr Möglichkeiten zur Weiterbildung, die Überforderungen verringern, erhoffen sich die Betriebsräte eine Verringerung der Belastungen. Zudem wagen sich die Betriebsräte auf ein neues arbeitspolitisches Themenfeld vor: die Frage nach neuen Geschäftsfeldern und Geschäftsstrategien. Hier begeben sich die Betriebsräte auf ein Terrain, das in früheren Zeiten eindeutig Domäne des Managements war. Nach der Logik von „Besser statt Billiger“ werden nun mithilfe der Berater Stoßrichtung und Konsistenz der Geschäftsstrategien diskutiert. Betriebsräte sind also Treiber der Qualifizierung, der Verbesserung von Organisationsprozessen, und sie mischen sich auch in Geschäftsstrategien ein. Hier zeichnen sich, neben dem Erhalt von Arbeitsbedingungen und Beschäftigung, Themen eines offensiven Interessenvertretungshandelns ab; und die entscheidende Grundlage für ihre kompetente Bearbeitung ist die Beteiligung der Gremien und der Beschäftigten als Modus der Artikulation von Interessen. Dass dabei ein einheitliches Leitbild guter digitalisierter Arbeit fehlt – wie es jüngst mit dem Konzept des „Social Manufacturing“ (Ittermann et al. 2016) vorgelegt wurde, das auf Elemente wie die hybride Interaktion zwischen Mensch und Maschine, flexibel integrierte Arbeit und dezentrale Systeme setzt – hat zumindest zwei Gründe: Erstens betreffen die Veränderungen viele Beschäftigtenbereiche, was die Entwicklung einheitlicher Organisationskonzepte erschwert; und zweitens zeichnen sich die technologischen Veränderungen und ihre Reichweite in den Betrieben auch noch nicht deutlich genug ab, als dass dafür bereits neue Konzepte von Betriebsräten eingebracht werden könnten. Unverzichtbare Grundlage für eine arbeitspolitische Aktivierung der Betriebsräte sind Impulse der Gewerkschaften. Das Projekt „Arbeit 2020“ ist dafür ein zentrales Beispiel, sowohl mit Blick auf die Sensibilisierung der Betriebsräte für die Herausforderungen der Digitalisierung als auch auf die Entwicklung neuer, beteiligungsorientierter Interessenvertretungsformen. Nur die Gewerkschaften sind auch in der Lage, die in solchen Avantgardeprojekten gemachten Erfahrungen in die Fläche der Betriebe zu streuen. Denn das vielleicht größte Fragezeichen hinter den neuen Entwicklungen der Mitbestimmung ist ihre Ausstrahlungskraft und Breitenwirkung. Eine Mitbestimmung 4.0 wird sich kaum im Selbstlauf entfalten, sondern bedarf großflächiger Unterstützung, und die kann nur von den Gewerkschaften kommen; und möglicherweise auch zu einem kleineren Teil von der Mitbestimmungsforschung, die sie dabei mit wissenschaftlichen Befunden und Expertise unterstützen kann. Digitalisierung, Mitbestimmung und Beteiligung 317 Schlussfolgerungen: Mitbestimmung 4.0 − Chancen und Herausforderungen Mitbestimmung 4.0 als neues Leitbild der Mitbestimmung hat zwei Kernelemente: Erstens die Beteiligung der Beschäftigten, die den Betriebsräten Ressourcen, Kompetenzen und Legitimation verschaffen kann, sei es als Partizipation in Konflikten, als Nutzung des Expertenwissens der Beschäftigten oder auch als Stärkung der Fachkompetenz in den Gremien. Und zweitens eine neuartige Verbindung neuer Herausforderungen für klassische arbeitspolitische Themenfelder mit Innovationsfragen, wobei letztere vor allem auf die Sicherung oder Herstellung guter digitaler Arbeit abzielen. Dabei gilt: Je früher die Betriebsräte diese Aspekte in Innovationsfragen einbringen können, desto besser. Es ist also weder der Betriebsrat als Co-Manager – dem die Beteiligungsorientierung fehlt – noch der Betriebsrat als Co-Innovator – der allzu leicht die Ausrichtung als Vertreter arbeitspolitischer Interessen vermissen lässt − die dabei gefordert sind, sondern ein neuer Typus aktiven und aktivierten Mitbestimmungshandelns, der die Fähigkeit zur Erneuerung von Themen und des eigenen Vertretungsstils mit der Fähigkeit zur Gegenmachtbildung verbindet. Denn in der digitalen Arbeitswelt bleiben die alten Herausforderungen der Beschäftigungssicherung, des Aus- und Verlagerungsdrucks oder der Prekarisierung bestehen, die in der anfänglichen Debatte um die Industrie 4.0 weitgehend ausgeblendet worden sind. Diese Ambivalenz zeigt sich auch und vor allem in der Frage der Investitionen. Es ist kaum zu erwarten, dass die Unternehmen nun Rendite- und Kostenvergleiche beiseitelassen und die Betriebe mit Investitionen überschwemmen. Im Gegenteil, auch Investitionen in digitale Technologien werden umkämpft und mit Forderungen nach Erweiterung der Flexibität oder Kostenreduzierungen verbunden bleiben. Vor diesem Hintegrund müssen Betriebssräte sowohl Investitionen fordern als auch versuchen, Tendenzen einer Verschlechterung der Arbeitsbedingungen abzuwenden. Zugleich müssen sie die Rationalisierungswirkungen der Investitionen durch Qualifizierung oder Impulse für alternative Beschäftigungsmöglichkeiten abfedern. Und sie müssen Vorstellungen einer guten Arbeitsorganisation als Grundlage einer humanen Arbeitsgestaltung auch unter den Bedingungen der Digitalisierung entwickeln und einfordern. Es kommt also viel auf die Betriebsräte zu in der Mitbestimmung 4.0, weil sich alte mit neuen Herausforderungen überschneiden. Zu den Herausforderungen für die Mitbestimmung gehört auch ein Punkt, der abschließend zumindest kurz angerissen werden soll: Nämlich die Frage der Digitalisierung der Mitbestimmungs- und Beteiligungsformen durch die Betriebsräte. Eine Mitbestimmung 4.0 ist schwer vorstellbar, die nicht selbst digitale Technologien nutzt. 6. 318 Thomas Haipeter Digitale Kommunikationsnetzwerke eröffnen neue Möglichkeiten der breiten Information, der Interaktion zwischen Akteuren und der Beteiligung an politischen Prozessen (Castells 2012; Emmer/Bräuer 2010). Digitale Kommunikationsformen werden vor allem als Erweiterung der Handlungsrepertoires von sozialen Bewegungen thematisiert (Van Laer/Van Aelst 2010). Für die sozialen Bewegungen konnte herausgearbeitet werden, dass internetbasierte Kommunikation (sowohl als Web 1.0 als auch als Web 2.0) eine wichtige Plattform für die Information, Interaktion und Beteiligung sowie Mobilisierung von Akteuren ist, die ansonsten nur schwache Bindungen miteinander haben (Kavanaugh et al. 2005). Und was für soziale Bewegungen funktioniert, könnte auch traditionellere Formen kollektiven Handelns wie die betrieblichen Interessenvertretungen bereichern und zusätzliche Handlungsrepertoires eröffnen (dazu auch Carstensen 2016). Damit aber ist nicht nur eine neue Handlungschance für Interessenvertretungen beschrieben, sondern auch eines der vielen Forschungsdesiderate im Zusammenhang mit der Mitbestimmung 4.0. Literatur Arbeitskreis Industrie 4.0 2012: Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern. Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Berlin Behrens, M./Kädtler, J. 2008: Betriebliche Restrukturierung und Partizipation. 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(Hg.) 2015: Arbeit und Arbeitsregulierung im Finanzmarktkapitalismus: Chancen und Grenzen eines soziologischen Analysekonzepts. Wiesbaden Hirsch-Kreinsen, H./Schultz-Wild, R./Köhler, C./von Behr, M. 1990: Einstieg in die rechnerintegrierte Produktion. Alternative Entwicklungspfade der Industriearbeit im Maschinenbau. Frankfurt/M./New York Ittermann, P./Niehaus, J./Hirsch-Kreinsen, H./Dregger, J./ten Hompel, M. 2016: Social Manufacturing and Logistics. Gestaltung von Arbeit in der digitalen Produktion und Logistik. Soziologisches Arbeitspapier, Nr. 47. Dortmund Kalmbach, P./Kasiske, R./Manske, F./Mickler, O./Pelull, W./Wobbe-Olbenburg, W. 1981: Industrieroboter. Bedingungen und soziale Folgen des Einsatzes neuer Technologien in der Automobilproduktion. Frankfurt/M./NewYork Kavenaugh, A./Reese, D. D./Caroll, J.M./Rossen, M. B. 2005: Weak Ties in networked Communities. In: The Information Society, Vol. 21 (2005), Issue 2, S. 119–131 Kern H./Schumann, M. 1984: Das Ende der Arbeitsteilung? 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So bietet das Erscheinen der deutschen Übersetzung des Buches von Brynjolfsson und McAfee (2014) „The Second Machine Age. Wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird“ und des neuen Rahmenprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ des BMBF (2014) genügend Anlass, anhand dort ausgeführter Überlegungen zur Sicherung künftiger Wertschöpfung die These von einer neuen Welle technologischen Überschwangs exemplarisch zu untermauern, Hintergründe aufzuzeigen und Aussichten zu bewerten. In ihrem Buch begründen Brynjolfsson und McAfee (2014) das Heraufziehen eines neuen Maschinenzeitalters mit der außerordentlichen, auf exponentiellem Wachstum beruhenden Steigerung von Leistungen der Digitaltechnik (Computer und Netzwerke; „Mooresches Gesetz“), mit den dadurch ermöglichten raschen Fortschritten bei der Realisierung „künstlicher Intelligenz“ und der Verarbeitung sehr großer Datenbestände im Zuge weitreichender Digitalisierung von Wertschöpfung, zudem mit unbegrenzter (Re-)Kombination von Ideen zur Innovation. Sie exemplifizieren das etwa an den Fällen des selbstfahrenden Autos von Google oder der Wissensverarbeitung durch IBM Watson. Allerdings zeigen sie auch Gefahren der Monopolisierung globaler digitaler Wertschöpfung durch Netzwerkeffekte und geringe Grenzkosten (sog. „Alles-odernichts-Märkte“), verweisen auf die Polarisierung von Qualifikation und Einkommen und diskutieren Möglichkeiten steuernder Eingriffe in die künftige Entwicklung. Das BMBF-Programm „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ setzt – als zentraler Bestandteil der „High-Tech-Strategie“ der Bundesregierung für den Erhalt von Wettbewerbsfähigkeit und Wohlstand – ebenfalls auf Digitaltechnik, insbesondere auf die Entwicklung weltweit 1. vernetzter, sog. cyber-physischer Systeme (CPS). Als Kernkomponenten von Produktion und Logistik werden dabei „intelligente“ Maschinen, Werkstücke, Lagersysteme und Betriebsmittel ins Auge gefasst, die mittels fortgeschrittener Computertechnik befähigt werden sollen, in „dezentraler Selbstorganisation“ selbsttätig Daten auszutauschen, gegenseitig Aktionen auszulösen und so eine weitgehend flexibel automatisierte „smart factory“ zu realisieren. Im Einklang mit entwicklungsstrategischen Überlegungen des World Economic Forum (WEF) wird dabei verheißen, neue Formen von Wertschöpfungsprozessen – unter Berücksichtigung individueller Kundenwünsche – anpassungsfähig und dynamisch gestalten, Einzelstücke rentabel herstellen, flexibel auf Störungen und Ausfälle reagieren, durchgängig Transparenz gewährleisten und optimale Entscheidungen ermöglichen zu können (BMBF 2014; Forschungsunion/acatech 2013; WEF 2012). In vielerlei Hinsicht ruft diese Welle die Erinnerungen an frühere Versuche wach, mittels Computer- und Sensortechnik den wiederkehrenden Traum von der automatischen Fabrik, von ewiger selbsttätiger Wertschöpfung zu verwirklichen und so vom Eigensinn lebendiger Arbeit unabhängig zu werden. Schon in den frühen 1950er Jahren hatte Norbert Wiener (1966 [1950], S. 167 f.) sehr genaue Vorstellungen davon, wie mittels „Sinnesorganen“ und „Effektoren“ sowie der „Rechenmaschine“ als „zentralem logischen Gehirn“ für „komplizierte Unterscheidungsprozesse“ eine „automatische Fabrik“ zu realisieren sei. In den 1980er Jahren wurden unter dem Leitstern der menschenleeren Fabrik erneut gigantische F&E-Anstrengungen unternommen, um in Gestalt „wissensbasierter“ (d.h. mit symbolischer „künstlicher Intelligenz“ ausgestatteter), computerintegrierter Produktion (CIM) eine flexibel automatisierte auftragsgebundene Fertigung zu verwirklichen (Cyranek/Ulich 1993; Hunt 1989). Diese sich mit einer Länge von rd. 30 Jahren auftürmenden Flutwellen technologischen Überschwangs brachen sich jedesmal an den Klippen widerspenstiger Materie und verkannter Realisierungsprobleme mit der Folge langer Phasen tiefer Ernüchterung bei deren Bewältigung. Ironischerweise wurde dabei regelmäßig der hohe Wert impliziten Wissens, der Intuition, Kreativität und Handlungskompetenz menschlichen Könnens wiederentdeckt. Um vor diesem Hintergrund Ähnlichkeiten und Unterschiede zu den neuen, doch sehr weitreichenden Verheißungen von „Industrie 4.0 und Big Data“ realistisch einschätzen zu können, will der Beitrag zunächst deren wissenschaftlich-technische Grundlagen näher kennzeichnen und das eigentlich Neue im Vergleich zu früheren Ansätzen genauer bestimmen. Darauf fußend wird dann eine kritische Bewertung von Entwicklungs- und Gefahrenpotenzialen vorgenommen, um abschließend Gestaltungsperspektiven einer zukunftsfähigen Entwicklung zu skizzieren. 324 Peter Brödner Worum geht es? – Kennzeichnung von Industrie 4.0 und Big Data Schwierigkeiten der Bestimmung des gegenwärtigen Wandels Mit den plakativen Benennungen „Industrie 4.0“ (BMBF 2014) bzw. „zweites Maschinenzeitalter“ (Brynjolfsson/McAfee 2014) soll jeweils ein qualitativer Sprung in der industriellen Entwicklung im Vergleich zu vorangegangenen Ver- änderungen markiert werden. So sei aus der Perspektive Industrie 4.0 die „vierte industrielle Revolution“ durch den Einsatz von stark vernetzten „cyber-physischen Systemen“ gekennzeichnet im Unterschied zur computergestützten Automatisierung der Produktion der dritten Stufe. Diese wiederum unterscheide sich von der durch Massenfertigung und elektrische Einzelantriebe an Fertigungsanlagen gekennzeichneten zweiten wie auch von der durch Mechanisierung und Dampfantrieb charakterisierten ersten industriellen Revolution (Forschungsunion/acatech 2013). Ähnlich wird auch das durch den forcierten Einsatz von avancierter Digitaltechnik (Computer und Netzwerke) gekennzeichnete zweite Maschinenzeitalter (etwa den Stufen 3 und 4 entsprechend) von der Mechanisierung und Elektrifizierung der Produktion als Kennzeichen des ersten (etwa Stufen 1 und 2) abgegrenzt (Brynjolfsson/McAfee 2014). Derartige technikzentrierte Unterscheidungen von Phasen gesellschaftlicher Entwicklung erweisen sich freilich eher als irreführend denn erhellend, ganz abgesehen davon, dass sie mindestens ebenso bedeutsame soziale, organisationale und institutionelle Aspekte ausblenden wie etwa die betriebliche Arbeitsteilung, die Standardisierung oder die Wissensteilung. Damit geraten viel tiefergehende Prozesse gesellschaftlichen Wandels wie der Übergang von der Industrie- zur Wissensgesellschaft (Bell 1975; Drucker 1994) mit seinen erhöhten Anforderungen an das menschliche Arbeitsvermögen, insbesondere die Fähigkeit zu produktiver Kooperation bei der Genese, Organisation und Anwendung von Wissen, gänzlich aus dem Blick. Dabei ist für das Verständnis wissensintensiver Arbeit das Verhältnis von praktischem Können und kodifiziertem Wissen wesentlich, genauer: deren dynamische Beziehung, die Art und Weise, wie sie einander wechselseitig hervorbringen. Vorgängig ist stets die vorreflexive Handlungskompetenz, das individuell gebundene Können oder Arbeitsvermögen, das sich in Tätigkeiten gelingender sozialer Praxis äußert. Bei einer – wie auch immer – gestörten Praxis lässt sich durch Selbst- oder Fremdbeobachtung explizites, theoretisches Wissen über bestimmte Aspekte praktischen Tätigseins gewinnen. Dieses kodifizierte Wissen bleibt aber ohne Wirkung, solange es nicht zur Verwendung in praktischer Tätigkeit angeeignet und zweckmäßig genutzt wird. Gleiches gilt auch für solches Wissen verkörpernde technische Artefakte (Brödner 2010; 2. 2.1 Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 325 Weiteres zu dieser praxistheoretischen Perspektive bei Reckwitz 2003; bezüglich Computersystemen bei Brödner 2008). Dieser Dialektik der – stets begrenzten – Explikation von Können und Erfahrung als Wissen und der Aneignung von Wissen (bzw. Technik) als erweitertem Können zufolge erfordert produktives Arbeiten und Problemlösen in Prozessen wissensintensiver Wertschöpfung meist, diverse Wissensgebiete zusammenzuführen und unterschiedlich ausgeprägte Arbeitsvermögen in Gestalt autonomer, selbstorganisierter Kooperation kompetenter Experten zu integrieren. Je differenzierter, komplexer und dynamischer das kodifizierte Produktionswissen und dessen technische Vergegenständlichung, desto anspruchsvolleres Arbeitsvermögen ist gefordert, sich dieser gesellschaftlichen Produktivkräfte zu produktiver Verwendung zu bemächtigen und sie weiterzuentwickeln. Das funktioniert nur freiwillig, entzieht sich jeder Anweisung und unterliegt zudem gro- ßer Ungewissheit. Um das Primat der Kapitalverwertung auch im unsicheren Umgang mit Wissen in weitgehend autonomen, sich selbst organisierenden Arbeitsgruppen zu gewährleisten, sind neue Formen der Kontrolle gefragt: indirekte Steuerung durch Markt- oder Kontextanforderungen anstelle hierarchischer Anweisung und Kontrolle. Darin sind die Menschen als Träger des Arbeitsvermögens permanentem Erfolgsdruck ausgesetzt und treiben sich selbst unablässig zu Höchstleistungen an, allerdings auf Kosten ihrer Gesundheit und sozialen Beziehungen. Das immer wichtiger werdende Arbeitsvermögen kann sich mithin unter diesen Bedingungen seiner Verausgabung in den Arbeitsprozessen selbst nicht angemessen entfalten (Peters/Sauer 2006). Schließlich sind in diesem Kontext noch sehr grundlegende Unterschiede zwischen Computern als zeichenverarbeitenden Maschinen und klassischen Maschinen der Energie- und Stoffumwandlung zu beachten, und zwar im Hinblick auf deren Wirkbereiche, Funktionsweisen und Zwecke: Der Wirkbereich von Arbeits- und Kraftmaschinen liegt in der Natur und greift in natürliche Prozesse der Energie- und Stoffumwandlung ein, während der Wirkbereich von Computern ganz im Bereich von Zeichenprozessen sozialer Praxis liegt und auf die Verarbeitung damit verbundener Signale oder Daten zielt. Dementsprechend beruht die Funktionsweise von Maschinen der Energie- und Stoffumwandlung auf Natur-Effekten als Ergebnis von Naturerkenntnis und ihr Zweck ist die Nutzung von Naturkräften als Quelle von Produktivität. Die Funktionsweise von Computern beruht dagegen auf expliziten, durch Analyse und Formalisierung von Zeichenprozessen gewonnenen Vorschriften (Algorithmen). Sie dient entweder der digitalen Steuerung technischer Prozesse („eingebettete Systeme“) oder der Organisation und Koordination kollektiven Handelns („Informationssysteme“). Bei Letzterem kann Produktivität nur aus der Art und Weise erwach- 326 Peter Brödner sen, wie Zeichenprozesse sozialer Praxis durch passend gestaltete Computerfunktionen und deren kollektive Aneignung neu strukturiert werden. Eingebettete und Multiagenten-Systeme als wissenschaftlich-technisches Fundament Die Realisierung von Industrie 4.0 stützt sich auf wissenschaftlich-technische Grundlagen, deren Entwicklung seit den 1990er-Jahren massiv gefördert und vorangetrieben wird: – Eingebettete Systeme sind mittels Computer digital gesteuerte Prozesse, die mit Schnittstellen zum Menschen und anderen Systemen ausgestattet sind. Sie können über Datenaustausch durch das Internet hochgradig horizontal und vertikal vernetzt werden („Internet der Dinge und Dienste“ bzw. „Cyber-Physical Systems“; vgl. Abb. 1). Eingebettetes System (links) und Cyber-Physical Systems in der Produktion (rechts) – Multiagentensysteme (MAS, auch: „Distributed Artificial Intelligence“) bestehen aus begrenzt autonomen Software-Agenten; über Datenaustausch in- 2.2 Abb. 1: Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 327 teragieren sie zielorientiert miteinander, um durch koordinierte Aktionen gestellte Aufgaben zu bewältigen. Zum besseren Verständnis des Weiteren ist ein genauerer Blick auf die Funktionsweise, das Verhalten und die Beschreibung von MAS erforderlich. Das au- ßerordentliche Interesse an MAS beruht auf der Vorstellung, aus dem Zusammenwirken vieler Einheiten mit relativ einfachem Verhalten könne „künstliche Intelligenz“ hervorgehen (Minsky 1988). Sie gründet sich letztlich auf die explizit artikulierte Überzeugung, dass „Interaktion mächtiger als Algorithmen“ sei (Wegner 1997). Letzteres wurde freilich postwendend als Trugschluss widerlegt (auch MAS unterliegen der Beschränkung auf berechenbare Funktionen; Prasse/Rittgen 1998). Tatsächlich weist aber das Verhalten von MAS emergente Eigenschaften auf, die an den einzelnen darin zusammenwirkenden Software- Agenten für sich nicht zu beobachten sind. Agenten sind softwaretechnische Objekte, die Daten aus der Umgebung und von anderen Agenten aufnehmen, proaktiv nach eigenen Algorithmen, zumeist mittels maschineller Lernverfahren, verarbeiten und resultierende Daten wieder nach außen abgeben können. Sie sind gekennzeichnet durch selbsttätiges, zielverfolgendes Verhalten und die Fähigkeit zur Anpassung an veränderliche Bedingungen durch maschinelles Lernen (Breadshaw 1997; Maes 1994). Zwecks Bewältigung komplexer Aufgaben können begrenzt autonome Software-Agenten miteinander interagieren, um gestellte Aufgaben durch koordinierte Aktionen gemeinsam zu erledigen (Wooldridge 2002). Zudem fallen dabei laufend große, noch gesondert nutzbare Datenmengen an. Auch wenn einzelne im Systemverbund interagierende Agenten relativ einfache Algorithmen ausführen und gut durchschaubares Verhalten aufweisen, ist dem MAS insgesamt zwar ein deterministisch bestimmtes, aber hoch komplexes und analytisch von außen nicht mehr bestimmbares Verhalten zu eigen. Formal lassen sich MAS als sog. „nicht-triviale Maschinen“ (von Foerster 1993) beschreiben, deren Ausgabedaten nicht nur von den Eingabedaten, sondern gemäß der Zustandsfunktion auch von veränderlichen inneren Zuständen abhängen, die auf vielfältige Weise die Interaktion der Agenten und deren Lernverhalten zum Ausdruck bringen (vgl. Abb. 2). Folglich ist das Verhalten von MAS in hohem Maße von der jeweiligen Vorgeschichte abhängig, analytisch nicht mehr bestimmbar und mithin auch nicht vorhersehbar. Neben dieser physikalisch-algorithmischen Beschreibung des Verhaltens von MAS ist noch eine weitere, eher an der zielgerichteten Interaktion der Agenten orientierte Beschreibung gemäß der sog. „intentionalen Einstellung“ („intentional stance“, Dennett 1987) üblich. Dieser Einstellung zufolge werden Agenten intentionale Zustände wie Überzeugungen, Wünsche oder Absichten zugeschrieben, ausdrücklich um deren Verhalten einfacher und übersichtlicher 328 Peter Brödner beschreiben zu können; sie wird unter MAS-Forschern allgemein geteilt und geht auf einen von McCarthy verfassten Forschungsbericht aus dem Jahre 1978 zurück: „To ascribe beliefs, free will, intentions, consciousness, abilities, or wants to a machine is legitimate when such an ascription expresses the same information about the machine that it expresses about a person. It is useful when the ascription helps us understand the structure of the machine, its past or future behaviour, or how to repair or improve it. It is perhaps never logically required even for humans, but expressing reasonably briefly what is actually known about the state of the machine in a particular situation may require mental qualities or qualities isomorphic to them. Theories of belief, knowledge and wanting can be constructed for machines in a simpler setting than for humans, and later applied to humans. Ascription of mental qualities is most straightforward for machines of known structure such as thermostats and computer operating systems, but is most useful when applied to entities whose structure is incompletely known.“ (McCarthy 1978 zitiert nach Shoham 1993, S. 53). Zur formalen Beschreibung intentionaler Zustände von Agenten bedient man sich der propositionalen Modallogik, in der die übliche zweiwertige Aussagelogik (eine Aussage ist entweder wahr oder falsch) um die beiden Modalitäten der Notwendigkeit und der Möglichkeit erweitert ist: Eine Aussage ist zudem notwendiger- oder aber nur möglicherweise wahr oder falsch. Auf dieser erweiterten logischen Grundlage lassen sich dann Überzeugungen (beliefs), Wünsche (desires) oder Absichten (intentions) von Software-Agenten als zugeschriebene intentionale Zustände formalisieren; beispielsweise kann so die Tatsache, dass der Agent a zum Zeitpunkt t der Überzeugung ist, dass die Aussage φ gilt, als der Ausdruck Bel(a,φ)(t) einer formalen Beschreibungssprache modelliert werden (Wooldridge 2002). MAS als nicht-triviale MaschineAbb. 2: Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 329 Diese durch Zuschreibung von Intentionalität gewonnene Abstraktion des wirklichen, auf der physikalisch-algorithmischen Ebene sich vollziehenden Verhaltens von MAS ist ein Versuch, dem ärgerlichen Umstand zu entkommen, dass dieses Verhalten in seinem physischen Verlauf im Allgemeinen nicht mehr zu durchschauen ist. Weil das Verhalten auf dieser Ebene nicht erklärbar ist, wird in der Abstraktion so getan, als ob ihm Intentionalität zugrunde läge. Diese letztlich absurde Quasi-Erklärung des Verhaltens von MAS gaukelt dessen Verstehbarkeit vor, der das wirkliche Verhalten tatsächlich aber entzogen bleibt; statt das Problem zu erhellen oder zu lösen, wird es verschleiert. Beides, die mangelnde Durchschaubarkeit des Verhaltens von MAS wie die Zuschreibung von Intentionalität als dessen Quasi-Erklärung, zeitigt aber, wie noch zu zeigen ist, fatale Konsequenzen für die Mensch-Maschine-Interaktion und die Sicherheit von MAS (Norman 1994). „Maschinelles Lernen“ als neuer Königsweg? Ein inhärenter Nachteil algorithmisch gesteuerten Verhaltens ist dessen Starrheit, die sich nur in Interaktion mit lebendiger Arbeit oder durch eigene Adaptivität mittels Verfahren „maschinellen Lernens“ überwinden lässt. Diese umfassen ein breites Spektrum von Methoden und ihrerseits algorithmischen Verfahren zur gezielten Veränderung der Struktur und Parameter bzw. der Programme von Computern dergestalt, dass sich deren Verhalten gemessen an einer zuvor festgelegten Nutzenfunktion verbessert. Benötigt werden sie dort, wo Computer anspruchsvolle Aufgaben selbsttätig und zielorientiert zu bewältigen oder ihr Verhalten an wechselnde Umgebungsbedingungen anzupassen haben. Durch aufsehenerregende Leistungen haben in jüngster Zeit sog. künstliche neuronale Netze (KNN) und Verfahren des „Deep Learning“ (Wick 2017) große Aufmerksamkeit gefunden. Von Beginn an mit der Computertechnik eng verbunden, erfahren sie derzeit, nach dem von Vertretern der „symbolischen KI“ ausgesprochenen Verdikt und einer gewissen Wiederbelebung in den 1990er Jahren (Brödner 1997, S. 206ff.), eine abermalige Renaissance. Diese verdankt sich vor allem exponentiell gesteigerter Rechenleistung, die komplexere Netzwerkstrukturen und erheblich beschleunigte Lernverfahren ermöglicht. Für ihre Aufgaben müssen KNN passend strukturiert und die Gewichtungen der in ihre als „Neuronen“ fungierenden Prozessoren eingehenden Signale einem bestimmten Lernalgorithmus unterworfen werden. Dabei berechnet jeder Prozessor (Netzknoten) j die in Abbildung 3 dargestellten Funktionen und liefert ein Aktivierungssignal, falls die Summe der gewichteten Eingabesignale einen Schwellwert θj überschreitet. Das Netz als Ganzes wird über diese Festlegungen und Lerninstruktionen hinaus nicht programmiert, sondern an sehr vielen Beispielen trainiert (zur Einführung in KNN vgl. Kriesel o.J.). 2.3 330 Peter Brödner Berechnungsfunktionen eines Netzknotens Quelle: Wikipedia CC BY-SA 3.0 So werden etwa bei Problemen der Musteridentifikation oder Bildklassifikation – ein Aufgabentyp, bei dem KNN besonders leistungsfähig sind – einer langen Reihe von eingegebenen Mustern bzw. Bildern jeweils die zugehörigen Klassen als Ausgänge zugeordnet; aus diesen Zuordnungen vermag dann das Netz automatisch in zahlreichen kleinen Anpassungsschritten angemessene Verbindungsgewichte wij zu bestimmen (die implizit den Lernerfolg widerspiegeln). Dabei werden je Zwischenschicht von Prozessoren bzw. „Neuronen“ spezifische Filter wirksam, die sukzessive kennzeichnende Merkmale aus den Bildern zu extrahieren in der Lage sind. Am Ende wird in der Ausgabeschicht jeweils genau ein Prozessor aktiviert, der jeweils der errechneten Kategorie entspricht (im Beispiel etwa ein Auto oder eine Gesicht, vgl. Abb. 4). Dementsprechend verdanken sich Erfolge mit dem Einsatz von KNN nicht tieferer Einsicht in Zusammenhänge von Ursache und Wirkung, sondern weitgehend einem theorielosen Probieren durch Versuch und Irrtum mit unterschiedlichen Netzwerkstrukturen und Lernverfahren zur Anpassung der Gewichte. So sind derzeit wegen ihrer besonderen Leistungsfähigkeit bei Bildund Spracherkennungsaufgaben vor allem sog. „faltende“ KNN (Convolutional Neural Networks) ins Zentrum des Interesses gerückt, die sich strukturell an biologische Vorbilder anlehnen. Während konzeptionell kaum Fortschritte zu verzeichnen sind, beruhen eingetretene Erfolge neben der gesteigerten Rechenleistung ironischerweise vor allem auf der Intuition, der Erfahrung und dem Geschick der Entwickler bei der Strukturierung der KNN, nicht zuletzt auch auf der Bewältigung der zahlreichen praktischen Berechnungsprobleme – vom Abb. 3: Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 331 „schwindenden Gradienten“ bis zur variablen Schrittweitensteuerung bei den Lernverfahren (Schmidhuber 2015; Wick 2017). Beim Gebrauch dieser Systeme im praktischen Einsatz haben die Nutzer zudem mit der Ungewissheit zu kämpfen, ob die errechneten Ergebnisse auf Dauer angemessen und korrekt sind. Auch wenn sie in der großen Mehrzahl der Fälle gute Ergebnisse liefern, können sie plötzlich versagen, ohne dass das einfach erkennbar wäre. Zudem können schon kleine Störungen in den Eingabebildern zu beträchtlichen Fehlleistungen führen (Sharif et al. 2016). Mangels Durchschaubarkeit des nicht-linearen Verhaltens von KNN ist deren Zuverlässigkeit generell schwer zu beurteilen; im Grunde müssen sich die Nutzer daher blindlings auf die angemessene Funktionsweise verlassen. Kategorisierung von Bildern (Quelle: c’t 6/2016) Quelle: c’t 6/2016 Abb. 4: 332 Peter Brödner Big Data: Fast unerschöpfliche Datenbestände im Zugriff Big Data – Unter dieser Bezeichnung wird üblicherweise die schnelle Analyse sehr großer und vielfältiger, mehr oder weniger strukturierter Datenbestände für Aktionen, Planungen und Prognosen verstanden. Vielfältige Datenbestände können aus unterschiedlichen Quellen stammen, verschiedene Grade der Strukturierung aufweisen (Bild- oder Textdokumente, Datenbanken) und gleichwohl miteinander kombiniert werden. Weitere Kennzeichen sind hohe Datenvolumina (im Bereich von Tera- oder gar Petabyte) und große Verarbeitungsgeschwindigkeiten (mehr oder weniger in Echtzeit). Aufgrund der enormen Leistungssteigerung von Computerprozessoren und -speichern ist es möglich geworden, sehr große Datenmengen im Arbeitsspeicher bereitzuhalten und damit in sehr schnellem Zugriff algorithmisch zu verarbeiten (sog. „In-memory-Technik“). Die Ausweitung von Bandbreiten erlaubt auch die sehr schnelle Übertragung großer Datenmengen. Zudem können, soweit es die Aufgabenstellung zulässt, Datenbestände aufgeteilt und in einer Vielzahl von Prozessoren parallel verarbeitet werden. So können die enorm gesteigerten Leistungspotenziale der Digitaltechnik unmittelbar ausgespielt und zur Bewältigung komplexer Aufgaben genutzt werden. Was ist neu? – Vergleich mit früheren Ansätzen Benennungen wie „vierte industrielle Revolution“ oder „zweites Maschinenzeitalter“ suggerieren einen grundlegenden Entwicklungssprung von erheblicher Tragweite. Genau dies lassen aber die vorgestellten neuen Ansätze vor dem Hintergrund der tatsächlichen Entwicklung der letzten drei Dekaden als fraglich erscheinen. Erklärtes Ziel der neuen Ansätze ist es, Wertschöpfungsprozesse anpassungsfähig zu gestalten, auch Einzelleistungen rentabel zu produzieren und auf Störungen flexibel zu reagieren. Das sind aber genau die gleichen Anforderungen, die schon in den 1980er Jahren durch computer-integrierte und wissensbasierte Produktion (CIM) erreicht werden sollten. Heute wie damals beherrscht die technikzentrierte Sicht auf Produktion das Feld, gibt es eine Welle technikzentrierten Überschwangs, Probleme der Organisation von Produktionsprozessen technisch zu bewältigen. Auch bei CIM ging es bereits darum, möglichst viele Komponenten rechnerunterstützter Fertigung zu vernetzen und Daten zwischen ihnen auszutauschen. Derart vernetzte Systeme wurden in der Folge auch auf vielfache Weise realisiert, allerdings wurden deren Funktionen meist, anders als ursprünglich gedacht, auf Veranlassung durch und in Interaktion mit menschlichen Experten 2.4 3. Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 333 und deren Arbeitsvermögen genutzt. Dagegen sind Versuche der Realisierung einer weitgehenden flexiblen Automatisierung mittels Expertensystemen und anderen wissensbasierten Systemen kläglich gescheitert. Stattdessen haben sich auf breiter Front zellular organisierte Arbeitsstrukturen mit hoch qualifizierten, sich weitgehend selbst steuernden Arbeitsgruppen entwickelt, unterstützt durch gebrauchstauglich gestaltete Computerfunktionen. Derartige „High-road“- oder „High-performance“-Organisationen ermöglichen die Entfaltung von Arbeitsvermögen und haben sich als hoch produktiv und innovativ erwiesen (Brödner 2006) – ganz im Einklang mit der ressourcenbasierten Sicht auf Unternehmen (Barney 1991; Grant 1996; Penrose 1995). Statt wissensbasierter Expertensysteme sollen nun also bei gleicher Zielsetzung Multiagentensysteme in Gestalt „lernfähiger“ hochgradig vernetzter „cyber-physischer Systeme“ ins Rennen geschickt werden, die äußerst verwickelten Koordinationsaufgaben numerisch und funktional flexibler Wertschöpfung möglichst weitgehend selbsttätig zu bewältigen. Wie weit dieser neue Ansatz trägt, wird die Zukunft erweisen; Erfahrungen mit früheren Konzepten „künstlicher Intelligenz“ lassen das aber als höchst zweifelhaft erscheinen (Brödner 1997). Das abermalige Vorherrschen einer technikzentrierten Sicht vermittelt einen starken Eindruck von Déjà-vu; er deutet darauf hin, dass aus Problemen früheren technikzentrierten Einsatzes und Gebrauchs komplexer Computersysteme in Wertschöpfungsprozessen wenig gelernt wurde. Dagegen steht freilich das Fazit aus 25 Jahren Forschung über Produktivität durch Computereinsatz in Organisationen, derzufolge Produktivität – aus praxistheoretischer Sicht erwartungsgemäß – aus der Kombination mit organisationaler Restrukturierung, Aneignung und Lernen erwächst: „To leverage information technology investments successfully, firms must typically make large complementary investments and innovations in areas such as business organization, workplace practices, human capital, and intangible capital.“ (Jorgenson et al. 2008, S. 10; ebenso Dedrick et al. 2003). Schließlich lässt die genauere Analyse der technischen Konzepte von Industrie 4.0 selbst an deren Neuigkeitswert zweifeln. Was unter der Bezeichnung „cyber-physische Systeme“ propagiert wird, ist zunächst nichts anderes als die Fortführung dessen, was seit den 1970er Jahren als digitale Prozesssteuerung intensiv betrieben wird. Neu ist hier lediglich die mit Erweiterung des Adressraums gegebene Möglichkeit, über das „Internet der Dinge“ Daten zwischen sehr vielen digital gesteuerten Prozessen selbsttätig austauschen zu können, was Möglichkeiten der Reorganisation von Wertschöpfung erweitert (aber auch Risiken erhöht). Zudem lässt die seit über zwei Dekaden betriebene MAS-Forschung kaum praxisrelevante Fortschritte erkennen. Höchst wirksam ist dage- 334 Peter Brödner gen die enorme Leistungssteigerung der Digitaltechnik hinsichtlich Rechenleistung, Speicherkapazität und Bandbreite der Datenübertragung. So entpuppt sich die „vierte industrielle Revolution“ vor allem als eine Revolution der Worte („CPS“ und „MAS“ statt „digitaler Steuerung“), bei freilich enorm gesteigerter Leistung der Digitaltechnik, die früher außer Reichweite liegende Anwendungen möglich macht. Wozu dient es? – Kritische Bewertung der technischen Basis Brüchige Fundamente der Entwicklung von MAS So wird die neue Technikeuphorie gespeist durch enorm gesteigerte Computerleistungen und einzelne Beispiele fortgeschrittener Implementierung menschen- ähnlicher Fähigkeiten wie etwa das selbstfahrende Auto von Google oder die Wissensmaschine Watson von IBM, auf die sich die Botschafter dieses heilsbringenden Technologieschubs zum Nachweis seiner Realitätsnähe gerne berufen, so auch Brynjolfsson und McAfee (2014); sie sind in der Tat beeindruckend und liefern verblüffende Resultate. Deren Überzeugungskraft schwindet aber rasch wieder, wenn man sich die extrem hohen Entwicklungsaufwendungen (in der Größenordnung von 103 Personenjahren) vor Augen führt, auf denen diese Leistungen beruhen und die jeweils ganz speziell auf die zu bewältigenden Aufgaben zugeschnitten sind: u.a. eine in jedem Detail sehr genaue dreidimensionale Kartierung der Fahrwege (einschließlich ihrer – veränderlichen – Begrenzungen) im Falle des selbstfahrenden Autos oder die anwendungsspezifische Implementierung von Heuristiken und sehr großer Bestände enzyklopädischen Wissens im Falle von Watson. Zwar können grundlegende Verfahren etwa der Bildverarbeitung, der statistischen Analyse oder logischer Schlussweisen aufgabenübergreifend wiederverwendet werden, gleichwohl bleiben zum Erschließen neuer Einsatzfälle jeweils aufwendige aufgaben- und kontextspezifische Entwicklungen zu leisten. Zudem werfen MAS noch tiefergehende Probleme auf. Agenten sind softwaretechnische Komponenten, die ausschließlich durch Algorithmen bestimmte berechenbare Funktionen ausführen, auch algorithmisch bestimmte Verfahren maschinellen Lernens. Zielverfolgendes, kooperatives Verhalten kann ihnen mithin nur durch Programme – mittels definierter Nutzenfunktionen, Lernverfahren, Verhaltensrepertoires und geteilter „Ontologien“ – vorgeschrieben werden. In der skizzierten abstrahierenden Perspektive „intentionaler Einstellung“ werden MAS jedoch als quasi-soziale Systeme betrachtet und den Agenten Handlungsfähigkeit und Intentionalität zugeschrieben: 4. 4.1 Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 335 „An agent is an entity whose state is viewed as consisting of mental components such as beliefs, capabilities, choices, and commitments. These components are defined in a precise fashion, and stand in rough correspondence to their common sense counterparts. In this view, therefore, agenthood is in the mind of the programmer: What makes any hardware or software component an agent is precisely the fact that one has chosen to analyze and control it in these mental terms.“ (Shoham 1993, S. 52). Verführt durch „Metaphernmigration“ aus der Soziologie („social view of computing“, ebd.), birgt diese anthropomorphisierende Betrachtungsweise die gro- ße Gefahr, dass das algorithmisch bestimmte Verhalten von Software-Agenten mit absichtsvollem Handeln von Menschen, dass die maschinelle Welt der Algorithmen und kontextfreien Daten mit der sozialen Welt von kontextabhängigen Bedeutungen, von Reflexion und Intentionalität menschlichen Handelns verwechselt wird. Und tatsächlich ist diese Begriffsverwirrung laufend zu beobachten, wenn etwa Daten mit Information gleichgesetzt werden oder wenn – wie in den Forschungsansätzen der „Sozionik“ (Malsch 1998) oder der „Akteur-Netzwerk-Theorie“ (ANT, Latour 1996) – technische Artefakte (z.B. Agenten) und soziale Akteure als gleichartige, vernetzte „Aktanten“ betrachtet werden, denen gleichermaßen Intentionalität und Handlungsfähigkeit zugeschrieben wird (Rammert 2003). Mag diese Perspektive zur Untersuchung struktureller Verwandtschaften zwischen MAS und sozialen Systemen hilfreich sein, so ist sie für die Gestaltung sozio-technischer Systeme gänzlich unbrauchbar. In diesen Systemen sollen Menschen mit technischen Artefakten zweckmäßig und effizient zusammenwirken – was in den Vorstellungen von Industrie 4.0 ausdrücklich vorgesehen ist. Dabei kommt es gerade entscheidend darauf an, den fundamentalen Unterschied zwischen algorithmisch bestimmtem, selbsttätigem Verhalten von Agenten und absichtsvollem, autonomem Handeln von Menschen zu beachten. Ein MAS mag zwar in seinem Verhalten als ein quasi-intentional agierender „humunculus informaticus“ erscheinen, ist aber gleichwohl nur ein – wenn auch höchst problematisches – Arbeitsmittel in den Händen autonomer, kraft Sozialisation und Reflexionsfähigkeit verständig handelnder Menschen (Brödner 1997, S. 185ff.). Eben darin wurzelt ein Kernproblem: Wie oben gezeigt, ist das Verhalten von MAS geschichtsabhängig, daher unter gegebenen Umständen nicht oder schwer zu verstehen und nicht vorhersehbar. Wie sollen Menschen sich aber solche Systeme aneignen, wie mit ihnen zweckmäßig und zielgerichtet interagieren, wenn diese sich in vergleichbaren Situationen jeweils anders und unerwartet verhalten? Das wäre ein eklatanter Verstoß gegen eine der Grundregeln der Mensch-Maschine-Interaktion, gegen die Forderung nach erwartungskonformem Verhalten. Zugleich würden aufseiten der Nutzer stets aufs Neue 336 Peter Brödner überzogene Erwartungen an die „Handlungsfähigkeit“ der Systeme geschürt. Konfrontiert mit diesen Widersprüchen, unter dem Erwartungsdruck erfolgreicher Bewältigung ihrer Aufgaben einerseits und angesichts des Verlusts der Kontrolle über Arbeitsmittel mit undurchschaubarem Verhalten andererseits, würden sie unter dauerhaften psychischen Belastungen zu leiden haben (Norman 1994). Für die sozio-technische Systemgestaltung ist ferner von grundlegender Bedeutung, wie Aufgaben auf die automatisierten Systeme und die verbleibenden Menschen verteilt werden. Für diesen wesentlichen Gestaltungsaspekt wurden bereits früh anhand von qualifizierten Leitwartentätigkeiten fundamentale „Ironien der Automatisierung“ erkannt, die mit zunehmender Komplexität der technischen Systeme noch an Bedeutung gewinnen: Automatisierte Systeme wie MAS sollen möglichst weitreichend menschliche Arbeit ersetzen, deren Arbeitsvermögen aber im Störungs- oder Versagensfall der Systeme unersetzlich ist; das menschliche Arbeitsvermögen schwindet aber dahin, je weniger es im automatisierten Normalbetrieb gebraucht wird. In dieser Situation ist auf längere Sicht ein empfindlicher Verlust praktischer Handlungskompetenz zu verzeichnen, der aus ursprünglich kompetenten Nutzern am Ende hilflose, weil entwöhnte „Bediener“ werden lässt (Bainbridge 1983; Carr 2013). So nehmen denn in hoch automatisierten, eng gekoppelten Systemen wie MAS immer wieder „normale Katastrophen“ (Perrow 1989) ihren Lauf: – Der Totalverlust der Ariane V als einem fliegenden MAS beim Erstflug 1996 ist darauf zurückzuführen, dass der Überlauf einer Variablen des Inertial-Lenksystems die Ausgabe von Statusdaten an den Navigationscomputer zur Folge hatte, die dieser als ,echte‘ Flugdaten verarbeitete. Aufgrund beträchtlicher ,Abweichungen‘ vom vorgesehenen Kurs wurden die Antriebsbooster bis zum Anschlag ausgelenkt mit der Folge, dass die Rakete sich wegen mechanischer Überbeanspruchung selbst zerstörte (Verlust 370 Mio. USD; de.wikipedia.org/wiki/Ariane_V88). – Beim Hochfrequenzhandel an Börsen interagieren Handelscomputer wie ein MAS miteinander. Deren letztlich undurchschaubares Gesamtverhalten löst gelegentlich ungewollte Kursabstürze aus, so etwa beim Flash-Crash 2010 oder beim „Knightmare on Wall Street“ der hierbei führenden Firma Knight, die 2012 binnen 45 min 440 Mio. USD verlor (heise online vom 4.08.2012). – Der Absturz von Air France AF 447 im Südatlantik 2009 ist laut abschlie- ßendem Untersuchungsbericht auf einen Strömungsabriss („stall“) als Folge des Versagens der Geschwindigkeitsmesser und damit des Autopiloten zurückzuführen; die Piloten waren mit dieser Situation überfordert. Ähnliches gilt auch für einen weiteren „Stall“-Unfall eines Continental Connec- Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 337 tion Zubringer-Flugs in Buffalo 2009 (Carr 2013). Was wie hier stets als Pilotenfehler eingestuft wird, ist tatsächlich aber oft systematische Folge der „Automatisierungsironie“ der mangels Übung verlorenen fliegerischen Kompetenz. Darüber hinaus werfen Entwicklung und Gebrauch von MAS gewichtige, bislang freilich weitgehend ignorierte ethische Fragen auf: Dürfen Systeme mit derart undurchschaubarem Verhalten überhaupt von der Leine gelassen werden? Wie lässt sich dabei ein hinreichend sicherer Betrieb gewährleisten? Wer ist für allfälliges Fehlverhalten und mögliche Schäden verantwortlich und haftbar zu machen? Sind es die Entwickler oder aber die Betreiber (oder gar die Benutzer) der Systeme? Und wie lässt sich das ggf. nachweisen? Wer haftet bei Schäden als Folge unglücklicher Verkettung äußerer Umstände, wenn das System als solches funktioniert, wie es soll? Aktuell gewinnen diese Fragen im Zusammenhang mit Experimenten mit selbstfahrenden Autos im öffentlichen Verkehr an Brisanz und es ist gut möglich, dass deren Zulassung letztlich an unzureichenden Antworten scheitert (Hilgendorf 2014). Neben den heilsverkündenden Apologeten „künstlicher Intelligenz“ melden sich zunehmend auch Apokalyptiker zu Wort, die diese Entwicklung als „größte Gefahr für die Menschheit“ ansehen und ein Moratorium fordern (heise online vom 14.01.2015). Beiden ist gemeinsam, gegen Tatsachen immun zu sein. So beruhen viele Konzeptionen „künstlicher Intelligenz“, so auch MAS, auf längst widerlegten philosophischen Grundlagen, auf die sie sich meist implizit stützen, gelegentlich gar explizit berufen. Darin ist der tiefere Grund zu sehen, dass Erwartungen wie Befürchtungen völlig überzogen sind: – So erscheint der Behaviorismus (Pawlow 1927; Skinner 1953) zunächst als naheliegende theoretische Basis, da er das Verhalten von Lebewesen allein durch den Zusammenhang von außen beobachtbarer Reize und Reaktionen zu untersuchen und zu bestimmen trachtet. In dieser Hinsicht ist der Ansatz mit der Bestimmung maschinellen Verhaltens vergleichbar. Dabei bleiben freilich die für das Handeln bedeutsamen mentalen Zustände, reflexives Bewusstsein und Intentionalität ausgeblendet. – Als Ansatz zur Überwindung des Behaviorismus erkennt der Funktionalismus (Putnam 1960; Fodor 1968) mentale Zustände als wesentlich für die Erklärung von Verhalten an. Allerdings werden sie ungeachtet ihrer materiellen Realisierung als rein funktionale Zustände betrachtet nach dem Vorbild der Turing-Maschine. Freilich gilt längst auch diese Sichtweise als widerlegt, da – wie Putnam (1991) als ihr Begründer später durch scharfsinnige Gedankenexperimente gezeigt hat – gleiche funktionale Strukturen ganz unterschiedliche Weltbezüge (Gedanken und Erlebnisse) hervorzubringen vermögen. 338 Peter Brödner In seiner neuesten Variante, einer in positivistischer Attitüde verengten Interpretation von „Embodiment“ (vgl. u.a. Varela et al. 1991), werden CPS umstandslos mit lebendigen und einfühlsamen, zur Empathie und Reflexion ihres kontextbezogenen Erlebens und Handelns fähigen Körpern von Menschen gleichgesetzt (so zuletzt wieder Jeschke 2015). Übersehen wird dabei erneut die naturwissenschaftlich begründete Differenz deterministischen Verhaltens zu intentional gesteuertem, Sinn erzeugendem menschlichen Handeln und Verstehen im Kontext sozialer Praxis. Tatsächlich beruhen aber ironischerweise die gelegentlich verblüffend „intelligent“ erscheinenden Computerleistungen, entgegen den Postulaten ihrer Apologeten, gar nicht auf Konzepten der Forschung zu „künstlicher Intelligenz“, sondern einzig und allein auf enorm gesteigerter Rechenleistung. Damit wird ermöglicht, umfangreiche, einsichtsvoll und aufgabenangemessen implementierte Heuristiken mit schnellem Zugriff auf sehr große Bestände kodifizierten Wissens zu verarbeiten bzw. Lernverfahren bei sehr komplexen KNN durchzurechnen (sog. „Brute-force“-Methoden). Intelligent sind nicht die algorithmisch determinierten Computer, sondern deren Programmierer, die diese Möglichkeiten zur Bewältigung jeweils sehr spezifischer Aufgaben zu nutzen verstehen. MAS und „holonische“ Organisation von Produktionsprozessen Im Zuge der Verwissenschaftlichung von Produktion und zunehmend wissensintensiver Wertschöpfung wird Wettbewerb weniger über Preise als über Qualität und vor allem Innovation ausgefochten. So sehen sich Organisationen gezwungen, in einem zunehmend dynamischen Umfeld voller Ungewissheit und geringer Planbarkeit zu agieren, was hohe Anforderungen an ihre Anpassungsfähigkeit stellt. Das ist der tiefere Grund dafür, dass ab den 1980er Jahren versucht wird, schwerfällige tayloristische Fertigungsstrukturen mit ihrer ausgeprägten horizontalen und vertikalen Arbeitsteilung und ihrer zentralen Steuerung mittels Planung, Weisung und Kontrolle durch wandlungsfähigere, objektorientierte zellulare Strukturen mit weitgehend autonomen und auftragsgebunden selbstgesteuerten Einheiten geringer Arbeitsteilung zu ersetzen, die höhere Produktivität und weit geringere Durchlaufzeiten aufweisen und sich für agile Produktion leichter koordinieren lassen (Brödner 2008, 2010). Systematische Anwendung dieser Strukturierungsprinzipien führt – angelehnt an eine Begriffsbildung von Koestler (1967) – zu sog. „holonischen Organisationen“ als besonders entwicklungs- und anpassungsfähigen Systemen. Sie gliedern sich rekursiv über mehrere Ebenen in relativ autonome Teilsysteme („Holone“). Diese sind weder Teile im Sinne bloßer Komponenten des Ganzen noch völlig unabhängige Ganzheiten. Vielmehr handelt es sich um weitgehend 4.2 Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 339 unabhängig operierende, sich selbst steuernde, anpassungsfähige Einheiten, die sich zu einem übergeordneten Ganzen fügen, indem sie ihre Operationen koordinieren. Jedes Holon (Organisationszelle) verfügt über die nötigen Mittel, Anpassungsmöglichkeiten und reflexiven Fähigkeiten, ihre operativen Aufgaben im Rahmen des Ganzen zu erledigen und sich veränderlichen Bedingungen anzupassen. Dementsprechend besitzt sie eine Aufgabenbeschreibung (Modell) und beobachtbare operative Ziele, sie vermag relevante Veränderungen ihrer Umwelt wahrzunehmen und ihre operativen Prozesse durch Lernen zielorientiert anzupassen im Sinne gestalterhaltender Selbstregulation und produktiven wie innovativen Umgangs mit Umweltveränderungen. Das jeweils übergeordnete System sorgt für Integration und Kohärenz, indem es die operativen Ziele und Aufgaben koordiniert, deren Erfüllung überwacht und die notwendigen Ressourcen bereitstellt (Koestler 1967; Mathews 1996). Im vorliegenden Zusammenhang sind holonische Organisationsformen bedeutsam, weil sich in den letzten beiden Dekaden im Rahmen des internationalen Forschungsprogramms „Intelligent Manufacturing Systems (IMS)“ und auch entsprechender EU-Förderung die Entwicklung von MAS für die Produktion stark an holonischen Organisationsprinzipien orientiert hat (vgl. Abb. 2 links). Dazu gibt es eine Fülle von – freilich hauptsächlich akademischer – Literatur (zur Übersicht vgl. Farid 2004; ein typisches Beispiel in Peschl et al. 2011). Allerdings wird dabei in Gestalt des algorithmisch determinierten Verhaltens von MAS erneut ein Reduktionismus betrieben, gegen den Koestler mit dem Holon-Konzept einst ausdrücklich zu Felde zog. So scheint paradoxerweise die Realisierung flexibel automatisierter Produktionsprozesse mittels MAS bzw. „cyber-physische Systeme“ deren durchgängige Restrukturierung nach holonischen Organisationsprinzipien vorauszusetzen, um aussichtsreich zu funktionieren. Holonische Reorganisation wurde freilich bereits seit den 1980er Jahren beim Übergang zu wissensintensiver Wertschöpfung betrieben (etwa in Gestalt von integrierten Konstruktionsteams und Fertigungszellen), verstrickte sich aber oft in den Schwierigkeiten organisationalen Wandels. In real existierenden Organisationen ist dieser mit tiefgreifenden und schwierig zu bewältigenden Veränderungen der Denkweisen, Handlungsroutinen und Machtbeziehungen verbunden, an denen bisher viele Organisationen scheitern. Allein schon aus diesem Grund ist ein Erfolg der MAS-basierten Entwicklungsstrategie fraglich. Probleme im Umgang mit Big Data Auch der Umgang mit Big Data wirft gleich eine ganze Reihe schwerwiegender, teils unlösbarer Probleme auf. Neulich hat in typischer Manier technikeuphorischen Überschwangs der Chefredakteur der Internet-Zeitschrift „Wired“ 4.3 340 Peter Brödner vollmundig „das Ende von Theorie“ verkündet: Große Datenmengen könnten theoretisch angeleitete Forschung ablösen, allein auf Korrelationen beruhende Vorhersagen seien Hypothesen-basierten Prognosen überlegen und Korrelation ersetze Kausalität (Anderson 2008). Hinter dieser unfasslichen, aber verbreiteten und verführerischen Narretei steht der alt bekannte Trugschluss „cum hoc ergo propter hoc“: Wenn zwei Ereignisse a und b zusammen auftreten, kann man ohne aufwendige zusätzliche Analysen niemals wissen, ob das Ereignis a durch b oder umgekehrt b durch a hervorgerufen wurde, man kann auch nicht wissen, ob beide mit einem gemeinsamen dritten, unerkannten Ereignis zusammenhängen oder ob sie rein zufällig zusammen auftreten. Im Extrem führt das zu dem apophenischen Wahn, in Haufen sinnloser Daten Muster zu erkennen. Zudem werden kontext- und sinnfreie Daten ständig mit bedeutungsvoller Information aus kontextabhängiger Interpretation verwechselt, wobei suggeriert wird, dass Daten allein schon vermeintlich Information, mithin Bedeutung und Geltung zukomme. Zwar lassen sich bei Kenntnis der Semantik der entsprechenden Verarbeitungsalgorithmen durch gegenstandsbezogene Kombination verschiedener Daten (z.B. in Personenprofilen) Bruchstücke von Kontext rekonstruieren und damit der mögliche Interpretationsrahmen einengen, der unvollständig rekonstruierte Kontext lässt aber immer noch ganz verschiedene Interpretationen und damit auch Fehlinterpretationen zu (Fälle fehlinterpretierter Schufa-Daten etwa legen davon eindrücklich Zeugnis ab). Zudem beschreiben Daten oft eine Realität, die durch die Beschreibung erst geformt wird: Aus deskriptiven können normative Daten, aus Häufigkeiten Gewissheiten gemacht oder interessengeleiteten Deutungen kann machtvoll Geltung verschafft werden (Boyd 2011). Mit Daten wird so Objektivität und Faktizität suggeriert, wo die tatsächliche Bedeutung sich erst aus dem vollständigen (aber nicht verfügbaren) Kontext ergäbe. Aus eben diesen Gründen gelten vor Gericht Indizienbeweise als höchst problematisch. Außerdem ist bei großen Datenbeständen, die auch noch aus unterschiedlichen Quellen stammen, die Datenqualität mangelhaft: Daten sind oft nicht repräsentativ, fehlerhaft, obsolet oder inkonsistent. Auch lässt sich das Ausmaß dieser Mängel oft nicht einmal abschätzen oder beurteilen. Wenn der Umgang mit Big Data aber nicht anerkannten, streng methodischen Regeln statistischen Schließens folgt, muss er als pseudowissenschaftlich verbrämtes Kaffeesatzlesen angesehen werden. Wenn Daten zum „bedeutendsten Wirtschaftsgut“, zum „Rohöl des 21. Jahrhunderts“ erklärt werden, bedürfen sie wie dieses aufwendiger Raffinerie, um Information daraus zu gewinnen. Schließlich bereitet die mangelnde Datensicherheit große Probleme. Erhebliche Risiken ergeben sich für Unternehmen durch Datenverlust, durch Spionage von außen oder Sabotage von innen (wovon derzeit fast tägliche Berichte über „Cyber-Angriffe“ zeugen). Diese Risiken steigern sich noch, wenn, wie Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 341 zunehmend üblich, Daten und Verarbeitungsprozesse an Service Provider oder in die „Cloud“ ausgelagert werden. Angesichts von Häufigkeit und Schadensvolumen ist es nachgerade unverständlich, warum Unternehmen ihre im Betrieb von Industrie 4.0 laufend anfallenden, detailreichen, produkt- wie prozessbezogenen, mithin höchst wettbewerbssensiblen Datenströme diesen Risiken aussetzen. Zwar können und müssen laufend technische und organisatorische Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, diese schützen aber niemals hinreichend, denn jede noch so ausgeklügelte Schutzmaßnahme kann auch wieder überwunden werden. Zum Schluss: Perspektiven künftiger Entwicklung Für die Gestaltung sozio-technischer Systeme, insbesondere für Entwicklung, Einsatz und Gebrauch von Computersystemen in der Produktion, sind schon seit jeher zwei entgegengesetzte Perspektiven im Spiel: – Die technikzentrierte Perspektive weitestgehender Automatisierung von Wissensarbeit, wie sie in den Bestrebungen zur „künstlichen Intelligenz“ – AI (Artificial Intelligence) – angelegt ist: „Smart machines“ und „autonome Agenten“, zu MAS vernetzt und mit Big-Data-Methoden kombiniert, sollen menschliches Arbeitsvermögen in der Produktion nachahmen und weitgehend ersetzen; deren begrenzte Lernfähigkeit soll gleichwohl hinreichende Flexibilität der Anpassung an wechselnde Anforderungen gewährleisten (gemäß der „intentional stance“; Minsky 1988; Shoham 1993; Wooldridge 2002). – In der praxistheoretischen Perspektive menschengerecht und aufgabenangemessen gestalteter, als Werkzeug und Medium angeeigneter und genutzter Computersysteme – IA (Intelligence Amplification) – soll dagegen fortgeschrittene Digitaltechnik die lebendige Arbeit auf eine Weise unterstützen, dass die Entfaltung von Arbeitsvermögen, mithin die Steigerung von Produktivkraft und Innovationsfähigkeit, ermöglicht und gefördert wird: „Things that make us smart“ (Norman 1993; vgl. auch Ehn 1988; Winograd 1996). Die technikzentrierte Perspektive erscheint gerade auch aufgrund kümmerlicher historischer Erfahrungen mit Konzepten „künstlicher Intelligenz“, etwa mit Expertensystemen und CIM, als wenig erfolgversprechend, eher als Verschwendung von Ressourcen. Bei evidenzbasierter Betrachtung beruht der säkulare Erfolg des Einsatzes und Gebrauchs von Computersystemen stattdessen ganz überwiegend auf der praxistheoretisch angeleiteten Perspektive der „Intelligenzverstärkung“. In ihr werden menschliche Reflexions- und Anpassungsfä- 5. 342 Peter Brödner higkeit mit maschineller Präzision und Geschwindigkeit verknüpft. Ihr muss daher alle Aufmerksamkeit gelten, um Flexibilität mit Effizienz zu verbinden. Dabei muss sich die sozio-technische Gestaltung ganz an den Eigenheiten und Bedürfnissen menschlichen Handelns und sozialer Praxis wie an den Bedingungen der Entfaltung praktischen Arbeitsvermögens orientieren, um Produktivität und Kreativität zu ermöglichen. Gefordert sind dauerhaft kompetenzerhaltende und lernförderliche Arbeitsaufgaben, durchschau- und beherrschbare, aufgabenangemessene Arbeitsmittel mit erwartungskonformem Verhalten sowie ausreichende Zeitressourcen zur Aneignung der Arbeitsmittel und zu laufender Optimierung von Prozessen (Brödner 2008). Der reflexiven Dynamik der Explikation von Können als Wissen und der Aneignung von Wissen als erweitertem Können zufolge wird mit dem Einsatz von Computersystemen in Organisationen massiv in deren soziale Praktiken interveniert, oft mit überraschenden Folgen. So erweist sich etwa praktisches Können durch den Gebrauch angemessen gestalteter Artefakte wiederholt „intelligenten“, die menschliche Expertise ersetzenden Automaten als überlegen, sogar dann noch, wenn die Automaten leistungsfähiger als menschliche Experten sind. So hat beispielsweise der Schachweltmeister Kasparov ein zunächst seinem Können überlegenes Computersystem (von vergleichbarer Leistung wie „Deep Blue“ von IBM, dem er unterlag) wiederum geschlagen, indem er seinerseits einen wesentlich einfacher gestalteten Computer als Werkzeug zu Hilfe nahm (Kasparov 2010). Nach diesem Muster des Zusammenwirkens von Menschen und Artefakten können beispielsweise an CPS laufend erfasste Daten als Grundlage für interaktive Assistenzsysteme mit gebrauchstauglich gestalteter Benutzungsoberfläche zur Rekonfigurierung oder Optimierung von Prozessen, zu deren wirksamer Simulation und Steuerung oder auch zur datengestützten Diagnose von CPS genutzt werden. Dabei ist zwecks gelingender Interaktion wichtig, Benutzern die Möglichkeit zu bieten, in steuerbaren Detaillierungsgraden Einblick in den Verlauf von Maschinenzuständen, in gegebene Einstellungen oder verwendete Methoden zu nehmen. Nur so können sie sich, um zweckmäßig einzugreifen, ein eigenes Bild von den maschinellen Abläufen und dem Zustandekommen von Resultaten machen. Dieser praxistheoretisch begründeten „IA“-Perspektive zu folgen, hieße, statt auf illusionäre „AI“-Hoffnungen zu setzen, höhere Flexibilität, Produktivität und Innovationsfähigkeit weit wirksamer durch sozio-technische Gestaltung „guter Arbeit“ zu erreichen, auf Basis reflexiven und kreativen Zusammenwirkens kompetenter Experten mit gebrauchstauglich gestalteten Computersystemen und dadurch ermöglichter Entfaltung lebendigen Arbeitsvermögens. Industrie 4.0 und Big Data – wirklich ein neuer Technologieschub? 343 Literatur Anderson, C. 2008: The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. In: Wired magazine, Vol. 16 (2008), No. 7, S. 70–72 Bainbridge, L. 1983: Ironies of Automation. In: Automatica, Vol. 19 (1983), Issue 6, S. 775–779 Barney, J. B. 1991: Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. 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Prägten bis vor Kurzem noch Begriffe wie „lean production“, „wissensbasierte Ökonomie“, „Wissensarbeit“ oder „Enterprise 2.0“ einen Großteil der Zukunftsperspektiven, so geraten diese spätestens durch das in den letzten Jahren propagierte Konzept Industrie 4.0 zunehmend in den Hintergrund (vgl. Bauer et al. 2014, S. 12). Seinen Protagonisten zufolge durchdringt das „Internet der Dinge“ zunehmend alle gesellschaftlichen Bereiche der Produktion, der Dienstleistung, des Handels und des Konsums. Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 – so die Autoren einer der zentralen Studien zum Thema – „steht die echtzeitfähige, intelligente, horizontale und vertikale Vernetzung von Menschen, Maschinen, Objekten und IKT-Systemen zum dynamischen Management von komplexen Systemen“ (Bauer et al. 2014, S. 18). Individuelle Produkte sollen zum Massengutpreis herstellbar werden, indem Menschen, Maschinen und Artefakte miteinander kommunizieren und das entstehende Produkt so informatisiert ist, dass es seinen eigenen Fertigungsprozess optimieren kann. Industrie 4.0 stellt eine völlig neue Logik und Qualität der Produktionssteuerung in Aussicht, die es ermöglichen soll, dass „intelligente Produkte, Maschinen und Betriebsmittel eigenständig Informationen austauschen, Aktionen auslösen und sich gegenseitig selbstständig in Echtzeit steuern.“ (ebd.) Dabei endet die Vernetzung nicht an Fabrikmauern, sondern schließt die Beziehung zwischen Fabriken und Zulieferern ein, sodass sie sich über weitverzweigte Wertschöpfungsnetzwerke erstrecken kann. Getrieben wird das Konzept „von Informatikern, Ingenieurwissenschaftlern, innovationspolitischen Akteuren, einflussreichen Wirtschaftsverbänden und größeren technologieintensiven Unternehmen“ (Hirsch-Kreinsen 2014, S. 421). Den Kern der Promotoren bildet der Arbeitskreis Industrie 4.0 (vgl. Kagermann et al. 2013). Die Frage nach der zukünftigen Gestaltung von Arbeit nimmt einen zentralen Stellenwert in dieser Diskussion ein und wird von Sozialpartnern (vgl. Botthof/Hartmann 2015; IGM NRW 2013) sowie der Sozialund Arbeitswissenschaft (vgl. Hirsch-Kreinsen 2014) mitgeprägt. Die Auswirkungen auf der Ebene von Produktionssystemen und auf den unterschiedlichen 1. betrieblichen Hierarchiestufen und Funktionsbereichen werden derzeit gestaltungsabhängig im Spektrum von Chance und Risiko verhandelt (vgl. ebd.). In diesen Debatten geht es auch um Arbeitsqualität sowie um „Konzepte für Tätigkeitsstrukturen, die an Akzeptanz, Leistungs- und Entwicklungsfähigkeit, Wohlbefinden und Gesundheit arbeitender Menschen ausgerichtet sind. Es geht um Fragen der Lernförderlichkeit von Arbeitsumgebungen in der Industrie 4.0 und dem Zusammenwirken von Automaten/Robotern und Menschen sowie um neue Chancen verbunden mit arbeitspolitischen Lösungen.“ (Botthof/Hartmann 2015, S. VI) In der Debatte zu Industrie 4.0 wird häufig der Eindruck erweckt, es handele sich nicht nur um eine wünschenswerte, sondern letztendlich um eine zwangsläufige und grundsätzlich alternativlose Entwicklung. In den Hintergrund gerät dabei, dass, wie auch Kärcher betont, jede „Aussage zur Industrie 4.0, ihre Ausgestaltung und ihre Konsequenzen (...) zum heutigen Zeitpunkt notwendigerweise spekulativ (ist). Konkrete Erfahrungen (...) gibt es in der Industrie bisher nur in Ansätzen.“ (Kärcher 2014, S. 19) Auch die spürbare Zurückhaltung in weiten Teilen der Industrie (vgl. Becker 2014) wird dabei häufig ausgeblendet. Die Vehemenz der Debatte trägt bisweilen deutliche Anzeichen einer Mode, wie sie in den 90er Jahren von Kieser (1996) im Zuge des Auftretens immer neuer Managementkonzepte diagnostiziert wurde. Insofern halten wir es für notwendig zu betonen, dass sich Alternativen nicht nur bei der Realisierung von Industrie 4.0 ergeben, sondern auch die Entwicklung alternativer Konzepte zur Industrie 4.0 möglich und notwendig ist. Der Hype um Industrie 4.0 findet bisher primär auf diskursiver Ebene statt. Auch wenn die Vision an existierenden Voraussetzungen der IuK-Technologie und einer überschaubaren Anzahl dezidierter 4.0er Pilotprojekte ansetzt, findet sie auf praktischer Ebene, insbesondere in breiten Kreisen des Mittelstands, nur verhaltene Resonanz. Dies muss nicht zwangsläufig auf Informationsdefizite, mangelnde Innovationsfreudigkeit oder Verschlafenheit zurückzuführen sein, sondern könnte auch als Besonnenheit bzw. als eine größere Affinität zu durchaus verfügbaren alternativen Innovations- und Produktionsansätzen jenseits Industrie 4.0 gedeutet werden. Welche Formen und Labels sich mittel- und langfristig durchsetzen, ist noch völlig offen. „Es gibt kein ‚Naturgesetz‘, nach dem sich die zukünftige Realität vorher bestimmen lässt. Die Zukunft wird von vielen Entscheidungen abhängen, die in Politik, Wissenschaft und insbesondere in der Wirtschaft getroffen werden.“ (Kärcher 2014, S. 22) 348 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze Ein neues Innovationsparadigma Industrie 4.0 folgt innovationsstrategisch dem auf Ingenieurskraft vertrauenden Ansatz eines technologischen „push“, dessen Konzept eng mit einem einseitig technologisch fokussierten Innovationsverständnis verbunden ist. Die Potenziale der wissensbasierten Gesellschaft und Ökonomie dürften sich jedoch eher durch alternative Strategien im Rahmen eines neuen Innovationsparadigmas erschließen (vgl. Bullinger 2006; FORA 2010; Howaldt/Schwarz 2010). Schlüsselkategorien sind hier die Öffnung des Innovationsprozesses zur Gesellschaft, die Orientierung an gesellschaftlichen Herausforderungen, soziale Innovation und Innovationsfähigkeit. Insbesondere die Öffnung des Innovationsprozesses hin zur Gesellschaft (vgl. FORA 2010, S. 15ff.) ist ein zentrales Kennzeichen eines veränderten Innovationsparadigmas. Nicht nur Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen sind relevante Akteure im Innovationsprozess. Auch Bürger und Kunden dienen nicht mehr nur als Lieferanten für Bedürfnisinformationen (wie im klassischen Innovationsmanagement), sondern bringen Lösungsinformationen in den Entwicklungsprozess neuer Produkte ein. Begriffe und Konzepte wie „open innovation“ (Chesbrough 2003), Kundenintegration (Jacobsen 2005), Netzwerke (Howaldt et al. 2001) spiegeln wichtige Aspekte dieser Entwicklung wider. Zugleich rücken soziale Innovationen im Sinne der Neukonfiguration sozialer Praktiken und ihre Durchsetzung in bestimmten gesellschaftlichen Teilbereichen in den Fokus (vgl. Howaldt/Schwarz 2010). Beispiele reichen von der Zivilgesellschaft (Umweltbewegung, neue Formen des Zusammenlebens) über den Bereich staatlichen Handelns (Sozialversicherung) bis in die Wirtschaft (Lernende Organisation, neue Managementkonzepte, neue Dienstleistungen) (vgl. Gillwald 2000, S. 3 f.). Ein bedeutender Meilenstein der Verankerung sozialer Innovationen in der deutschen Innovationspolitik ist die neue Hightech-Strategie der Bundesregierung. Hier wird deutlich die Absicht formuliert: „Wir setzen auf einen erweiterten Innovationsbegriff, der nicht nur technologische, sondern auch soziale Innovationen umfasst und beziehen die Gesellschaft als zentralen Akteur ein. Wir nehmen das Ganze in den Blick und denken zusammen, was zusammengehört.“ (BMBF 2014, S. 4) Dabei verschiebt sich der Blick vom Marktpotenzial einzelner Technologiefelder hin zum gesellschaftlichen Bedarf an zukunftsfähigen Lösungen und deren Realisierung. „Jetzt geht es darum, diese Stränge zusammenzuführen und alle zentralen Aspekte einer umfassenden Forschungs- und Innovationspolitik im Zusammenhang zu be- 2. Zurück in die Zukunft? 349 trachten. So entsteht ein optimales Umfeld für Ideen, ihre Umsetzung in marktfähige Produkte und Dienstleistungen, mehr Wertschöpfung und neue zukunftssichere Beschäftigungspotenziale.“ (ebd., S. 11) In den Mittelpunkt der Überlegungen rückt die Steigerung der Innovationsfähigkeit durch stärkeren Dialog mit unterschiedlichsten Stakeholdern über Organisationsgrenzen hinweg (Vernetzung, open innovation) – auch unter Einbeziehung eines breiten Spektrums gesellschaftlicher Akteure. Allerdings ist die Entwicklung von Innovationsfähigkeit in diesem Sinne ein voraussetzungsreicher Prozess und stellt die beteiligten Akteure aus Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft vor große Herausforderungen. Während sich die Debatte um nationale und regionale Innovationssysteme vorwiegend mit den strukturellen, politischen und institutionellen Voraussetzungen der Innovationsfähigkeit auf nationaler und regionaler Ebene beschäftigt, stehen im BMBF-Programm „Arbeiten – Lernen – Kompetenzen entwickeln – Innovationsfähigkeit in einer modernen Arbeitswelt“ insbesondere managementund arbeitsbezogene Aspekte der Innovationsfähigkeit im Mittelpunkt des Interesses. Hier sind Begriffe wie Organisation, Qualifikation, Technik und Gesundheit von zentraler Bedeutung. Zur Steigerung der Innovationsfähigkeit rücken auf Unternehmensebene Aktivitäten und die Schaffung von innovationsförderlichen Rahmenbedingungen durch Initiierung und Unterstützung von Lernprozessen, Kompetenzentwicklung, partizipativen Organisationsformen ins Zentrum der Aufmerksamkeit (vgl. Hartmann 2014). Technologischer Determinismus 4.0 Vor diesem Hintergrund fühlt man sich bei der Debatte um Industrie 4.0 in eine andere Zeit zurückversetzt. Schon in den 50er und 60er Jahren des vergangenen Jahrhunderts waren Versuche verbreitet, aus technischen Entwicklungen weitreichende Schlussfolgerungen für die Gestaltung von Organisation und Arbeit abzuleiten. So betonten Kern und Schumann in ihrer für die weitere Debatte zum Verhältnis von Technik und Arbeit wegweisenden Studie „Industriearbeit und Arbeiterbewusstsein“ (1970): „Als besonders eingängig erwies sich in der industriesoziologischen Literatur eine Konzeption, welche das historische Verhältnis zwischen industrieller Technik und menschlicher Arbeit in ein Drei-Phasen-Modell einbettet.“ (Kern/Schuman 1970, S. 27) Das Modell wird von der Annahme geleitet, dass die jeweiligen technologischen Voraussetzungen zu bestimmten Formen des Arbeitseinsatzes und der Qualifikation führen. Man 3. 350 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze „nahm eine aufsteigende Entwicklungslinie vom Handwerk über die Mechanisierung (Fließbandproduktion) bis zur Automatisierung an; dem korrespondierten jeweils die Arbeitssubjekte des autonomen Handwerkers, des fremdbestimmten wenig qualifizierten Arbeiters am Fließband und schließlich des requalifizierten, körperlich kaum mehr belasteten Arbeiters.“ (Pfeiffer 2010, S. 234 f.) In den 70er Jahren wurde das Drei-Phasen-Modell in der Industriesoziologie zunehmend überwunden und das „Ende des Technikdeterminismus“ (Lutz 1987) zum neuen Grundkonsens. Hiermit verband sich ein Innovationsverständnis, dem zufolge technische und soziale Innovationen in wechselseitiger Abhängigkeit stehen. Gleichwohl wurden diese Einsichten praktisch zunächst nur langsam wirksam. Sowohl in der populären Vorstellung der Technikentwicklung als auch im sozialwissenschaftlichen (soziologischen) Diskurs der Innovationsforschung blieb das Primat der Technik – wenn auch in einer aufgeklärten Version – bestimmend. Diese technologiezentrierte Sichtweise führte in der Vergangenheit zu spektakulären Misserfolgen, scheint aber in der Debatte um Industrie 4.0 wieder Auftrieb zu erhalten. So heißt es heute: „Industrie 4.0 ist machbar, der Mensch 4.0 nicht ohne weiteres“ (MTM-aktuell 2014, S. 4) oder, wie die Wirtschaftswoche titelt, noch direkter: „Gebt den Maschinen das Kommando“ (Eisert 2014). Am Beispiel der „Halle 54“ und am Beispiel von Enterprise 2.0 lassen sich die problematischen Konsequenzen dieser Perspektivierung ablesen und deutliche Analogien zur aktuellen Debatte zur Industrie 4.0 aufzeigen. Die Vorstellung der Industrie 4.0 im Allgemeinen und der Smart Factory im Besonderen erinnert erheblich an die enttäuschten Hoffnungen der 80er Jahre auf eine menschenleere Fabrik in der Automobilindustrie. Die Halle 54 der Produktion und Endmontage im Volkswagenwerk Wolfsburg galt zum Zeitpunkt ihrer Inbetriebnahme 1983 als avanciertes CIM-Konzept sowie Blaupause auf dem Weg zur vollautomatisierten Fabrik und wurde von Versprechungen erhöhter Produktivität sowie der Abschaffung monotoner Tätigkeiten zugunsten hochqualifizierter Restarbeitsplätze begleitet. Legendär wurde dann jedoch das Scheitern. Stattdessen hielten neue Produktions- und Organisationskonzepte (z.B. „lean production“, Gruppenarbeit, Lernende Organisation) Einzug in den betrieblichen Alltag vieler Unternehmen, die auf eine umfassende Nutzung der Potenziale menschlicher Arbeit zielten (vgl. u.a. Kern/Schumann 1984; Minssen et al. 1991). Schon früh wurden in den Experimenten mit Halle 54, und zwar nicht nur aus akzeptanzstrategischem Kalkül, Extremvarianten der Vorstellung einer menschenleeren Fabrik durch Varianten einer eher menschenarmen Fabrik ersetzt. Schon damals sollte der (verbleibende) Mensch im Mittelpunkt stehen und schon damals erschien es wichtig, die neuen Abläufe und Arbeitsaufgaben so zu gestalten, dass sie humanere und qualifiziertere Arbeit (durch Zunahme der Aufgaben des Programmierens, Steuerns und Analysie- Zurück in die Zukunft? 351 rens) und humanere Arbeit (durch Wegfall monotoner Tätigkeiten) ermöglichen. Damals hieß es „Robby macht die Dreck-Arbeit“ (Autogramm Nr. 2/1982, S. 5, zit. nach Heßler 2014, S. 6) und befreie die Menschen von belastenden Tätigkeiten zu Gunsten neuer intellektueller Überwachungs- und Steuerungsaufgaben (vgl. ebd.). Heutet lautet die Devise „Der Roboter wird zum kooperierenden Partner.“ (Wischmann 2014, S. 72) Von umfassenden Vollautomatisierungsambitionen nahm man – nicht nur bei Volkswagen – bereits Ende der 80er Jahre Abstand, da insbesondere die komplexe Endmontage auf diese Weise nicht in den Griff zu bekommen war und bis heute der Einsatz menschlicher Arbeitskraft unverzichtbar ist (vgl. Heßler 2014, S. 15). Zu den Hauptproblemen gehörten mangelnde Flexibilität und zu große Fehleranfälligkeit. Produktionsunterbrechungen, Stillstandzeiten und Nachbesserungstätigkeiten stiegen deutlich an. Zwischen Vision und Wunsch klaffte eine deutliche Lücke. Vor diesem Hintergrund bezeichnete Hack das Konzept der Halle 54 „als Dinosaurier einer technizistischen Verengung von Rationalisierung/ Modernisierung, in der auch noch die Organisationen ‚als Technik‘ ausgelegt wurden.“ (Hack 1994, S. 53) So scheiterte das Modell schließlich aufgrund seiner radikal kontra-anthropozentrischen Rationalisierungsstrategie. „Die Vorstellung der menschenleeren Fabrik stieß ebenso an ihre stofflichen Grenzen wie der Taylorismus an seine Grenzen als arbeitsorganisatorisches und Produktionsmodell.“ (Pfeiffer 2010, S. 233) Seither ist eine „Vielfalt von mehr oder weniger innovativen Produktionskonzepten entstanden“ (Heßler 2014, S. 16), deren Schwerpunkt auf den sozialen und kulturellen Aspekten der Unternehmensorganisation und des Managements liegt. Nach Heßler kennzeichnet die 90er Jahre das Nebeneinander und die Vermischung unterschiedlicher Konzepte, in denen das Verhältnis von Mensch und Maschine kontextspezifisch konfiguriert wird. Gleichwohl wurden Roboter weiterentwickelt und man hat durchaus „erfolgreich daran gearbeitet, dass sie Fehler oder Abweichungen im Prozess selbst erkennen und aus ihnen lernen können“ (ebd.) – anders formuliert: dass sie erfahrungsbasiertes Wissen sammeln. Diese alten Diskussionen weisen erstaunliche Ähnlichkeiten zur heutigen Debatte auf, sodass auch im Kontext der Arbeitsgestaltung darüber nachgedacht wird, ob nicht „gerade im Kontext der Industrie 4.0 die Zeit zur Umsetzung einiger ‚alter‘ Ideen gekommen ist“ (Hartmann 2014, S. 7). Aus den Erfahrungen der Halle 54 kann nicht nur gelernt werden, dass die sozialen Aspekte von Anfang an in Vision und Architektur der Technikgestaltung einfließen müssen, sondern auch, dass es einer realistischen Einschätzung der Reichweite der Konzepte bedarf. So ist davon auszugehen, dass derart avancierte Technolo- 352 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze gien nur in bestimmten Branchen und Fertigungsbereichen sinnvoll einsetzbar und immer auch alternative Produktions- und Innovationskonzepte verfügbar sind. Auch wenn Industrie 4.0 „von Anfang an als soziotechnisches System behandelt (wird), in dem der Mensch als umfassender Entscheider bzw. kognitiver Alleskönner zentral bleiben soll“ (Howaldt/Kopp 2015, S. V6), weist die aktuelle Diskussion eine erstaunliche Nähe zur damaligen technikzentrierten Logik auf. Ein aktuelleres Beispiel für die Beschränktheit und Riskanz technisch getriebener Produktions- und Organisationskonzepte ist die Diskussion zum Enterprise 2.0. Ende der 2010er Jahre wurde Enterprise 2.0 (um das es inzwischen wieder merklich stiller geworden ist) von teilweise denselben Protagonisten, die heute Industrie 4.0 favorisieren (z.B. Bitkom, CEBIT), vorangetrieben. Bereits die Ausgangsdefinition von Enterprise 2.0 konnte ihre technologische Ausrichtung nicht verhehlen: „Enterprise 2.0 is the use of emergent social platforms within companies, or between companies and their partners or customers“ (McAfee 2006 o. S.). Abgesehen von wenigen Ausnahmen (z.B. Koch/Richter 2009; Back/Heidecke 2009) spiegelte die wissenschaftliche Debatte weitgehend Annahmen aus der Praxis (insbes. von Softwareanbietern) wider, die der simplen Gleichung folgten: Enterprise 2.0 = Einsatz von Web 2.0 in Unternehmen. „Dort, wo eine Differenz geltend gemacht wird, tauchte der Begriff Enterprise 2.0 meist am Anfang der Ausführungen als schmaler Hinweis auf die Notwendigkeit adäquater unternehmenskultureller und arbeitsorganisatorischer Voraussetzungen auf.“ (Kopp 2011, S. 39) Gleichwohl unterstrichen gerade die damals seltenen Erfolgsmodelle von Enterprise 2.0 die Notwendigkeit, soziale Innovationen anstelle von Technologien in den Mittelpunkt adäquater Reorganisationsmaßnahmen zu stellen. Wie die Ergebnisse unseres Forschungsprojektes zu avancierten Innovationsansätzen in der Hightech-Branche zeigen, erfolgte der Umbau von „Enterprise 1.0“ zu Enterprise 2.0 in manchen Unternehmen sogar zunächst „nahezu vollständig ohne Unterstützung durch Web-2.0-Werkzeuge wie Wikis, Foren und andere soziale Medien“ (Stamer 2008, S. 74). Der entscheidende Unterschied liegt in Art und Umfang der erfolgreichen Selbstorganisation, die ein Unternehmen ermöglicht. Während sich Enterprise 1.0 (idealtypisch gesehen) durch hierarchische Strukturen und Prozesse auszeichnet, um die eigene Leistung zu steigern, wird mit Enterprise 2.0 genau eine entgegengesetzte Strategie verfolgt: An vielen Stellen werden Hierarchien bewusst abgebaut, um damit den nötigen Raum für eine erfolgreiche Selbstorganisation zu schaffen. Eine solche funktionierende Selbstorganisation soll eine dauerhafte Innovationsdynamik und Kreativität ent- Zurück in die Zukunft? 353 falten. Wenn es also so etwas wie ein Leitmotiv für den Wandel zum Enterprise 2.0 gibt, dann ist es ,die Kunst loszulassen‘ (ebd., S. 61). Diese Überlegungen korrespondieren mit einem spezifischen Verständnis soziotechnischer Systemgestaltung, wonach nicht Technik den organisatorischen Wandel herbeiführt. Der Rekurs auf den aus den 60er Jahren stammenden soziotechnischen Systemansatz betont den engen Zusammenhang von technischem und sozialem Teilsystem. Den Grundgedanken beschreiben Emery, Thorsrud und Trist mit dem Statement: „In general, management must recognize that the success of an enterprise depends upon how it works as a socio-technical system, not simply as a technical system with replaceable individuals added to fit.“ (Emery et al. 1969, S. 85) Nach Schelske „nehmen soziotechnische Theorien der Soziologie an, dass die sozialen und ökonomischen Einflussgrößen dominieren, wenn der gesellschaftliche Wandel in der Zusammenschau mit Informationstechnik erklärt werden soll.“ (Schelske 2007, S. 7) Allerdings markiert der Einsatz moderner digitaler Technologie zugleich eine bedeutende Perspektivverschiebung bzw. „medienhistorische Zäsur“ (Münker 2009, S. 62) mit weitreichenden Folgen für die Dynamik soziotechnischer Konfigurationen. Die digitale Technologie ermöglicht im sozialen System ungleich mehr Freiheitsgrade, als dies im Kontext konventioneller Technologien vorstellbar war. Hierdurch wird die Bedeutung des Sozialen in der soziotechnischen Systemgestaltung massiv aufgewertet. Wie Münker darlegt, erweist sich die in historischer Hinsicht zutreffende These, wonach die (technische) Materialität von Medien ihren Gebrauch präformiere bzw. determiniere, als überholt. Moderne digitale Medien machen demnach weniger Vorgaben für konkrete Angaben denn je. Mehr denn je sind es die sozialen Praktiken der Nutzenden und ihr Nutzungsverhalten, die die neuen Technologien bedarfsgerecht konfigurieren und so ihrer Bestimmung zuweisen. „Digitale Medien determinieren ihren Gebrauch nicht; digitale Medien entstehen durch ihren Gebrauch“ (Münker 2009, S. 27). Auch im Produktionsbereich bedeutet die digitale Informatisierung für immer mehr Tätigkeiten: „potenziell Gestaltbares nimmt (...) rasant zu“ (Pfeiffer 2010, S. 252). Vor diesem Hintergrund steht das Beispiel Enterprise 2.0 für eine Transformation vom soziotechnischen Systemansatz zum soziodigitalen Innovationssystem. Soziodigitale Innovationssysteme rekurrieren auf einen Mix aus neuen Organisations- und Managementkonzepten (Lernende Organisation, Wissensmanagement, Netzwerkmanagement, Scrum) und ihren modernen technologischen „Enablern“ aus dem Web-2.0-Repertoire (vgl. Kopp 354 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze 2011). Mit anderen Worten: Die Verengung von Enterprise 2.0 auf Web 2.0 musste erst zugunsten einer umfassenderen soziotechnischen oder soziodigitalen Perspektive überwunden werden, bevor es erfolgreich in Unternehmen umgesetzt werden konnte. Mit Industrie 4.0 zurück in die die Zukunft? So wertvoll frühe Abschätzungen möglicher Wandlungstendenzen und Gestaltungsherausforderungen unter der Annahme einer breiteren Diffusion der Industrie 4.0 im Hinblick auf arbeitsbezogene Konsequenzen sind, so wichtig erscheint es uns, im Diskurs eher marginalisierte Positionen hervorzuheben. Mit diesen Positionen lassen sich die fundamentale Schwachstellen der Industrie 4.0 markieren (Innovationsgrad, Reichweite und Risiken) und es lässt sich darauf hinweisen, dass Alternativen zur aktuellen Vision der Industrie 4.0 vorstellbar und durchaus präsent sind. Selbst die glühendsten Vertreter der Industrie 4.0 räumen ein, das trotz der Existenz erster Demonstrationsanlagen noch mit sehr langen Entwicklungszeiten zu rechnen sei (vgl. Kagermann 2012, S. 12). Technologische Entwicklungen unterhalb der angestrebten Ebene vollkomplexer Simultansteuerung können jedoch nach Bornemann keinen Anspruch auf besondere Innovativität erheben (vgl. Bornemann 2014). Die Vision der Industrie 4.0 ist zudem von erheblichen Risiken begleitet. Abgesehen von ungelösten Sicherheitsfragen ist bisher nicht absehbar, ob es gelingt, die erforderlichen Datenmengen zu bändigen (Big Data). Eine Achillesferse liegt darin, dass eine „Weltsprache“ für Maschinen geschaffen werden muss. „Gelingt es nicht, sich industrieweit auf einen oder zumindest wenige Standards zu einigen, könnte die komplette Vision der intelligenten Produktion in einem Turm- Bau-zu-Babel-Szenario verpuffen.“ (Eisert 2014, S. 5) Durchaus unklar sind auch die Erwartungen zum Ausmaß erschließbarer Produktivitätsreserven. Die deutsche Akademie der Technikwissenschaften „schätzt, dass Unternehmen mittels Industrie 4.0 ihre Produktivität um 30 Prozent steigern können. Wie realistisch diese Werte sind, kann heute noch niemand sagen“ (Eisert 2014, S. 1). Vor dem Hintergrund der angerissenen Probleme und Risiken verwundert es nicht, dass die betriebliche Resonanz bisher insbesondere im Bereich kleiner und mittelgroßer Betriebe auf die scheinbaren Verlockungen der Industrie 4.0 allenfalls schwach entwickelt ist (vgl. Tauber 2014). Das größte Risiko dürfte darin bestehen, dass der zugrunde liegende stark technikorientierte Innovationsansatz die Potenziale digitaler Technologie nicht 4. Zurück in die Zukunft? 355 angemessen zu entfalten vermag. In Richtung einer Präferenz ganzheitlicher Innovationsansätze zielen auch die grundsätzlichen Zweifel der Unternehmensberatung Arthur D. Little, die vermutet: „Die Schlacht der Zukunft wird jedoch auf anderen Feldern und wohl auch mit anderen Innovationsansätzen gewonnen werden.“ (2013, o.S.) So lautet zumindest das Expertenstatement einer Pressemeldung von Arthur D. Little. Demnach wäre Industrie 4.0 zu produktorientiert ausgerichtet. Wichtiger für die Wettbewerbsposition von Volkswirtschaften seien demgegenüber ganzheitliche Innovationsansätze, die, wie das Beispiel der Automobilindustrie zeige, aus „Kombinationen von neuen Mobilitätskonzepten, Produkteigenschaften, Geschäftsmodellen und Marketing“ (ebd.) bestünden. Ebenfalls ein Plädoyer für ein umfassenderes Innovationskonzept beinhaltet die Trendstudie von Z_punkt „Connectedreality 2025“, wonach Systeminnovationen zur Lösung gesellschaftlicher Probleme beitragen sollen. Diese „können allerdings nicht von einzelnen Akteuren entwickelt und umgesetzt werden. Sie brauchen Kooperationen, Entwicklungsallianzen und ein Denken in komplexen Wertschöpfungsmustern, denen sich eine rein technologische Innovationslogik unterordnen muss.“ (Boeing et al. 2014, S. 55) Eine stärkere Sensitivität für die Kooperationsnotwendigkeit unterschiedlichster Stakeholder im Innovationsprozess ist für das neue Innovationsparadigma charakteristisch. In der Digitalen Agenda für Europa verbindet sich dieses Konzept offener Innovation aktuell mit dem „Quadruple Helix-Modell“ (vgl. Dhondt/ Oeij 2014, S. 139; Carayannis/Campbell 2011). Darin heißt es: „Open Innovation is an important component of the foreseen European Innovation System, where all stakeholders need to be involved and create seamless interaction and mash-up for ideas in innovation ecosystem. (...) Open Innovation 2.0 (OI2) is a new paradigm based on a Quadruple Helix Model where government, industry, academia and civil participants work together to co-create the future and drive structural changes far beyond the scope of what any one organization or person could do alone. This model encompasses also user-oriented innovation models to take full advantage of ideas’ cross-fertilisation leading to experimentation and prototyping in real world setting.“ (Digitale Agenda für Europa o.J.) Auf der Ebene der Unternehmen sind es Konzepte wie das der Workplace Innovation1, die auf eine umfassende Nutzung der Potenziale menschlicher Arbeit als Voraussetzung zur Sicherung der Innovationsfähigkeit zielen und mit der 1 Einen Überblick über das Konzept und dessen Bedeutung für die Innovationsfähigkeit moderner Gesellschaften gibt das Dortmund/Brussels Position Paper. Hier findet sich folgende Definition: „Workplace innovation is a social, participatory process which shapes work organisation and working life, combining their human, organisational and technological dimensions. This partici- 356 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze skizzierten alternierenden Innovationsorientierung korrespondieren (vgl. Howaldt et al. 2012; sowie Totterdill 2012). Im Kontext der Diskussion zur sozialen Innovation bildete die management- und unternehmensbezogene Literatur über viele Jahre einen wichtigen Forschungsschwerpunkt. „In this literature, emphasis is put on the role of ‘improvements’ in social capital which can subsequently lead to better-working (more effective or efficient) organisations in the economy and thereby generate positive effects in terms of social innovation across the sector.“ (Moulaert et al. 2005, S. 73ff.; vgl. auch Brooks 1982 sowie Kesselring/Leitner 2008) Deutschland verfügt dabei – vor dem Hintergrund der Förderprogramme „Humanisierung der Arbeit“, „Arbeit und Technik“ und „Innovative Arbeitsgestaltung und Zukunft der Arbeit“ – über einen reichen Erfahrungsschatz, der zugleich einen wichtigen Wettbewerbsvorteil im internationalen Maßstab darstellt (vgl. Georg et al. 2012). Dabei ließen sich die Programme bereits früh von der Idee eines umfassenden Innovationsverständnisses leiten und haben in ihren Analysen der komplexen Zusammenhänge zwischen sozialen und technologischen Innovationsprozessen in Unternehmen wichtige Anstöße für ein umfassendes Innovationsverständnis geleistet und neue Strategien, Konzepte und Instrumente entwickelt, mit denen Unternehmen und intermediäre Akteure sich im internationalen Wettbewerb gut behauptet haben (vgl. u.a. die Beiträge in Ludwig et al. 2007; Streich/Wahl 2007; Gatermann/Fleck 2010 sowie Jostmeier et al. 2014). Die Orientierung auf Unternehmen und Beschäftigte stellt in der internationalen Innovationsdebatte nach wie vor eine Besonderheit dar. Insofern ist es folgerichtig, dass das Thema „Innovative Arbeitswelt“ einen wichtigen Stellenwert in der neuen Hightech-Strategie der Bundesregierung einnimmt. „Neue Formen der Arbeitsorganisation, stärkere Dienstleistungsorientierung, sich wandelnde Qualifikationsprofile und Berufsbilder, interaktivere Wertschöpfungsprozesse und zunehmende Digitalisierung – all dies sind Triebkräfte des tiefgreifenden Wandels, dem die moderne Arbeitswelt ausgesetzt ist. Innovativ zu sein erfordert heute mehr denn je komplexe Prozesse, die das Zusammenwirken von technologischer Entwicklung, aber auch von Personal-, Organisations- und Kompetenzentwicklung brauchen. Damit ist ‚gute Arbeit‘ eine wichtige Basis für wirtschaftliche Innovationen.“ (BMBF 2014, S. 22) Mit der Betonung der sozialen Voraussetzungen von Innovationsprozessen in Unternehmen sowie der Fokussierung auf Arbeit als zentrale Ressource sind patory process simultaneously results in improved organisational performance and enhanced quality of working life.“ (vgl. Dortmund/ Brussels Paper: 1) Inzwischen wird die Initiative durch das europäische Netzwerk EUWIN forciert. Zurück in die Zukunft? 357 zugleich wichtige Anknüpfungspunkte an die internationale Organisationsforschung benannt, die aktuell im Europäischen Netzwerk für Workplace Innovation gebündelt werden (vgl. Dhondt/Oeij 2014).2 Berührungspunkte lassen sich zudem zu arbeitsbezogenen Konzepten ausmachen, die in einigen europäischen Ländern in den vergangenen Jahren unter Begriffen wie „high performance workplaces“, „high involvement workplaces“, „innovative workplaces“, „sustainable work systems“ und „employee driven innovation“ entwickelt wurden (vgl. Pot 2012, S. 262). Im Kern geht es bei diesen Konzepten darum, den engen Zusammenhang zwischen der „organizational performance (labour productivity, innovation capabilities)“ und „better jobs (competence development, wellbeing at work)“ herauszuarbeiten (vgl. Pot/Dhondt 2016). Diese Konzepte weisen in der Regel einen deutlichen Bezug zu den oben angesprochenen soziotechnischen Systemansätzen auf. Pot und Dhondt beschreiben die Ursprünge des Konzeptes der Workplace Innovation folgendermaßen: „Workplace Innovation, as it developed from the beginning of this century has its roots in sociotechnical systems design (STSD), going back to the restructuring of Europe after the Second World War, starting campaigns for productivity and industrial democracy.“ (ebd.) Peter Totterdill, einer der führenden Vertreter des Ansatzes, hebt hervor, dass zu den Voraussetzungen von Workplace Innovation die Arbeitsqualität, Partizipation und Dezentralisierung gehören und stellt weiterhin fest: „Most importantly, workplace innovation is an inherently social process. It seeks to build bridges between the strategic knowledge of the leadership, the professional and tacit knowledge of frontline employees, and the organizational design knowledge of experts. (...) Thus in defining workplace innovation it is important to recognize both process and outcomes.“ (Totterdill 2015, S. 57) Es gibt viele gute Gründe, die Bedeutung dieser Perspektive, die den Arbeitsplatz und die Potenziale der Beschäftigten in den Mittelpunkt der Betrachtung stellt, nicht zugunsten einer einseitig technologieorientierten Perspektive zu vernachlässigen. Eine wissensbasierte Ökonomie als Voraussetzung für den Erhalt und den Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen 2 Hier bieten sich im Hinblick auf die arbeits- und managementbezogene Innovationsforschung wichtige Anknüpfungspunkte in der internationalen Managementforschung und ihrer Hinwendung zu den organisationalen Fähigkeiten, Kompetenzen und Ressourcen. Begriffe wie „Absorptive Capacity“ (Cohen/Levinthal 1990), „Dynamic Capabilities“ (Teece et al. 1997), „Strategic Change Capabilities“ (Pettigrew/Whipp 1993) beschreiben zentrale Konzepte dieser Forschungsrichtung. Einen guten Überblick über diese Debatte und ihre internen Differenzierungen geben Moldaschl 2006 und Dhondt/Oeij 2014. 358 Jürgen Howaldt, Ralf Kopp, Jürgen Schultze Wirtschaft ist ohne die Entwicklung von innovationsförderlichen Managementkonzepten und Unternehmensstrukturen nicht denkbar. „European economies are facing a period of economic crises and there is a political urgency for continuous innovation and growth in productivity in order to realize sustainable growth and welfare provision within the European Union (EU). To achieve this aim, it is not sufficient just to introduce new technologies (...). It will require the full utilization of the potential workforce and creation of flexible work organizations.“ (Pot et al. 2012, S. 261) Auf europäischer Ebene sind diese Konzepte inzwischen integraler Bestandteil der Politik der Directorate-General (DG) GROWTH (industrial policy, innovation policy) und der DG Employment (competence development, quality jobs) (vgl. Pot/Dhondt 2016). Fazit Angesichts der wachsenden Bedeutung neuer Technologien in unserer Arbeitsund Lebenswelt ist es nicht verwunderlich, dass technisch getriebene Utopien wie die Halle 54, das Enterprise 2.0 oder aktuell die Debatte um Industrie 4.0 eine große Ausstrahlungskraft gewinnen – zumal wenn sie von einflussreichen Akteuren gezielt vorangetrieben werden. Allerdings sollte uns ein Blick in die Vergangenheit insoweit sensibilisieren, als erst durch die Analyse des komplexen Zusammenspiels von sozialen und technologischen Innovationen ein realistisches Zukunftsbild entsteht, welches uns bei der Gestaltung zukunftsfähiger Produktions- und Arbeitssysteme leiten kann. „Wer Industrie 4.0 will, muss die ‚Hightech-Obsession‘ kritisch hinterfragen“ und „sollte sie vor allem als eine soziale Innovation begreifen“ (Buhr 2015, 19 f.). Diese Gestaltung vollzieht sich in den Unternehmen und Organisationen und wird auch in Zukunft durch einen realistischen Blick auf die Zusammenhänge von technischen, organisatorischen und personellen Aspekte geprägt sein. So betonen Deuse et al.: „Die Erfahrungen aus der Vergangenheit zeigen deutlich, dass weder ausgeprägte technik- noch humanzentrierte Gestaltungsparadigmen zu einer nachhaltigen und deutlichen Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen, sondern u. U. sogar negative Auswirkungen haben können. Im Gegensatz dazu konnten mit organisationszentrierten Ansätzen zur Gestaltung von Produktionssystemen deutliche Fortschritte in der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit erzielt werden. Die Hypothese lautet, dass der Erfolg der ausgerufenen vierten industriellen Revolution wesentlich davon abhängt, ob es gelingt, diese nachhaltig in der Organisation zu verankern und zielgerichtet umzusetzen. Humane und technische Aspekte sind demzufolge an die Strukturen und Prozesse der Organisation anzupassen und auszurichten.“ (2014, S. 44) 5. Zurück in die Zukunft? 359 Die Fähigkeit einer Gesellschaft, die vorhandenen Innovationspotenziale zu nutzen und systematisch weiterzuentwickeln, entscheidet heute zunehmend über ihre Zukunftsfähigkeit. Zur vollen Entfaltung technologischer Potenziale und ihrer Einbindung in Prozesse nachhaltiger Entwicklung ist das zugrunde liegende Innovationsverständnis entscheidend. Stark technologiegetriebene Entwürfe der Vergangenheit (vgl. Halle 54, Enterprise 2.0) zeigen, dass ihre erheblichen Umsetzungsprobleme einschneidende Kurskorrekturen erforderten und sich die gewünschten Nutzenerwartungen unterschiedlichster Akteursgruppen erst durch umfassende arbeitsorientierte Korrekturen einstellten. Eine erweiterte Perspektive impliziert weniger die Berücksichtigung zusätzlicher (sozialer) Aspekte, sondern setzt deutlich andere Akzente zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen. In den Mittelpunkt rückt nicht die Forcierung eines „technological push“ und die nachfolgende sozialverträgliche Ausgestaltung, sondern die Steigerung der Innovationsfähigkeit durch den Einbezug gesellschaftlicher Akteure in die Lösungsentwicklungen der Zukunft. Auf Ebene der Unternehmen und Organisation geht es um ganzheitliche soziotechnische Managementansätze, wie sie bspw. in der internationalen Arbeits- und Managementforschung im Ansatz der Workplace Innovation gebündelt werden. Auch die neue Hightech-Strategie lässt mit ihrer Betonung der Notwendigkeit einer innovativen Arbeitswelt die Aufnahme entsprechender Impulse erkennen und erweist sich damit anschlussfähig an die Diskussion um ein verändertes Innovationsverständnis. Die neuen BMBF-Programme zur digitalen Arbeitswelt und zur Zukunft der Arbeit geben gemeinsamen Entwicklungen von Wissenschaft und Praxis zur Entfaltung partizipativer Managementformen ebenso Raum wie der Entwicklung neuer Innovationsansätze. Kennzeichen von Hypes und Managementmoden ist ihre relative Kurzlebigkeit. Mit Abnahme der vorerst noch ungebrochenen Euphorie um Industrie 4.0 werden die skizzierten Alternativen wieder deutlich an Bedeutung gewinnen. Literatur Arthur D. Little 2013: Zur Zukunft von „Industrie 4.0.“ Internet: adlittle.de/bem-pressemeldungen_de.html?&no_cache=1&view=447 [zuletzt aufgesucht am 27.02.2015] Back, A./Heidecke F. 2009: Einleitung. In: Back A./Gronau, N./Tochtermann, K. (Hg.): Web 2.0 in der Unternehmenspraxis. Grundlagen, Fallstudien und Trends zum Einsatz von Social Software. 2. aktualisierte Auflage, München, S. 1–8 Bauer, W./Schlund, S./Marrenbach, D./Ganschar, O. 2014: Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. BITKOM Studie. 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In der internationalen Debatte stehen cyber-physische Systeme und die Koppelung von realwirtschaftlichen Operationen mit dem Internet der Dinge für eine vierte industrielle Revolution, die nicht nur die Erwerbsarbeit insgesamt, sondern auch die Unternehmensorganisation, die Führungskultur der Unternehmen, die Struktur der Wertschöpfungsketten und nicht zuletzt die Sozialstruktur und damit die Gesellschaft verändern wird. Mithilfe neuester Informationstechnologie, so jedenfalls die Botschaft, bemächtigten sich Automaten menschlicher Kreativität: Roboter und Maschinen seien in der Lage, miteinander zu kommunizieren und eigenständig Prozesse zu optimieren. Vergleichsweise billig hergestellt, könnten sie künftig nicht nur einfache, sondern zunehmend auch qualifizierte, kreative menschliche Arbeit ersetzen. An diesem revolutionären Anspruch gemessen, wird die Debatte in Deutschland bislang eher eng, technologisch und industriepolitisch geführt.2 Ausgelotet werden Chancen und Risiken, Gestaltungsoptionen und ökonomische Wachstumspotenziale von Industrie 4.0. Doch was bedeutet die Digitalisierung von Produktions- und Dienstleistungsarbeit für die Gesellschaft? An dieser Frage setzt der nachfolgende Beitrag an. Statt einmal mehr die technologischen Potenziale der Digitalisierung auszuleuchten, sollen gesellschaftliche Dimensionen des bereits im Gange befindlichen Wandels beleuchtet werden. Weder Industrie 4.0 noch das Internet der Dinge bezeichnen, so die These, homogene Technologie-, Organisations- oder Rationalisierungskonzepte. Es han- 1 Der Beitrag beruht auf einem Vortrag, den der Autor anlässlich der Gründung der Forschungsstelle für wissensbasierte gesellschaftliche Weiterentwicklung (FWGW) gehalten hat. 2 Entsprechende Engführungen dürften eine deutsche Besonderheit sein, die sich industriepolitisch erklären lässt. Interessenten aus der IT-Wirtschaft und dem verarbeitenden Gewerbe geht es wesentlich um Standortpolitik, um die Absicherung oder Erschließung von Wettbewerbsvorteilen für den industriellen Exportsektor. Zum deutschen Industriemodell und seinen Veränderungen (vgl. ausführlich Dörre 2015, S. 85–117). delt sich um Labels, um Leitideen, die Heterogenes bündeln, um es durchsetzbar zu machen. Da Technikeinsatz und -anwendungen abhängig von Ländern, Branchen, Betrieben und deren institutionellen Besonderheiten höchst unterschiedlich ausfallen, ist es zum jetzigen Zeitpunkt kaum möglich, die gesellschaftlichen Folgen der Digitalisierung auch nur einigermaßen exakt zu prognostizieren. In den internationalen Debatten zeichnen sich indessen vier Positionen ab, die nachfolgend als (1) Prosperitäts-, (2) Strukturkrisen-, (3) Polarisierungs- und (4) Gestaltungsthese in geboten knapper Form vorgestellt werden. Daran schließen zwei Überlegungen an (5, 6), die auf die verdrängte ökologische Dimension des anstehenden Technologieschubs und auf das Demokratisierungspotenzial der Digitalisierung eingehen. Im Vordergrund steht die Arbeit der Zuspitzung, die unabhängig von ansonsten notwendiger Differenzierung zu leisten ist, wenn es darum geht, neue Argumente in die Debatte einzuführen. Industriepolitik: Mündet die Digitalisierung in eine neue Prosperitätskonstellation? Wichtige Stichwortgeber der Debatte sehen in Industrie 4.0 den technologischen Katalysator für eine neue lange Welle ökonomischer Prosperität. Nach Auffassung vor allem von Praktikern aus der produzierenden Wirtschaft und insbesondere aus der IT-Branche handelt es sich bei der neusten digitalen Technologie um eine Sprunginnovation, die einen ökonomischen Kondratieff auslösen könnte. Entsprechende Argumente folgen einem neo-schumpeterianischen Paradigma (vgl. BMWi 2013). Schumpeter interpretierte die kapitalistische Dynamik als einen fortwährenden Prozess schöpferischer Zerstörung. Im Zentrum seiner Theorie steht die kreative Arbeit des Unternehmers, einer besonderen „Führergestalt“. Der Unternehmer ist nicht Erfinder, sondern der Durchsetzer des Neuen, er „nötigt seine Produkte dem Markt auf“ (Schumpeter 2006 [1912], S. 133). Sein soziales Milieu sind aufstiegswillige Mittelklassen, wenngleich die Herausbildung einer Unternehmerpersönlichkeit nicht an eine bestimmte soziale Position gebunden ist. Im Niedergangsstadium eines Produktzyklus ergreifen die Durchsetzer des Neuen ihre Chance; sie gehen unternehmerische Risiken ein, um Erfindungen marktfähig zu machen. Gelingt ihnen dies, steigen sie in die Oberklasse auf und sorgen so für einen sozialen Strukturwandel in Permanenz. Das Ergebnis sind eine immer größere Produktvielfalt, immer feinere Produktdifferenzierungen und eine sich ständig verbessernde Produktqualität. Aus neo-schumpeterianischer Perspektive ist Industrie 4.0 eine technologische Notwendigkeit, um in der Innovationskonkurrenz zu bestehen. Es geht um 1. 366 Klaus Dörre die Frage, wer die technologischen Standards setzt, wer die Marktführerschaft bei Schlüsseltechnologien erringt und wer dementsprechend in der Lage ist, an einer technologischen Wegscheide Gestaltungsmacht auszuüben. Gesellschaftspolitisch heißt das vor allem, die Bedingungen für die notwendige schöpferische Zerstörung veralteter Produktionsregimes zu schaffen, Risikobereitschaft und innovatives Unternehmertum zu fördern, um so zumindest die „zweite Halbzeit“ im Digitalisierungswettlauf zu gewinnen.3 Diese Sicht hat ihre Vorzüge, weil sie mit den wichtigsten krisenüberwindenden Selbststabilisatoren kapitalistischen Wirtschaftens (Kredit- und Innovationssystem) kompatibel ist. Allerdings steht und fällt die Prosperitätsthese mit der Annahme, dass neue Produktionsverfahren, Produkte und Märkte, die im Zuge der Digitalisierung entstehen, genügend neue Jobs hervorbringen, um kapitalistische Ökonomien einigermaßen im Gleichgewicht zu halten. Dies ist aus mehreren Gründen fraglich. Nach allem, was wir heute wissen, gibt es erstens keinen endogenen Mechanismus, der lange Wellen ökonomischer Prosperität quasi gesetzmäßig erzeugen könnte. Gravierender ist zweitens, dass neo-schumpeterianische technologische Lösungen den Kern der vor allem in Europa anhaltenden sozioökonomischen Krise verfehlen. Blicken wir zurück. Geld, das in der Produktionsökonomie nicht gewinnbringend zu investieren war, wurde ab Mitte der 1970er Jahre für riskante Anlagen im Finanzsektor genutzt. Vor allem in den angelsächsischen Kapitalismen sollte die Vergabe von günstigen Immobilienkrediten an einkommensschwache Gruppen stagnierende Löhne kompensieren. Die so erfolgte Verbindung des Kreditsystems mit Angehörigen der lohnabhängigen Schichten führte geradewegs in die ökonomische Katastrophe von 2008/09. Die Krise hatte ihre Auslöser im Finanzsektor. Das dahinter verborgene grundlegendere Problem besteht heute jedoch in der „übermäßigen Macht“ von Marktimperativen gegenüber den Lohnabhängigen (vgl. Harvey 2014, S. 118), in einer Abwertung reproduktiver Tätigkeiten und einer allgemeinen Schwächung von sozialen Regeln und Institutionen, die als Voraussetzung für funktionierende Märkte eigentlich unabdingbar sind. Damit hat sich die ökonomische Grundproblematik aus den frühen 1970er Jahren faktisch umgekehrt. Von einer Profitklemmen-Krise ausgelöst, haben Privatisierungen, Rückbau des Wohlfahrtsstaates, die Re-Kommodifizierung von abhängiger Arbeit und die Schwächung von Gewerkschaften eine strukturelle Nachfrageschwäche und damit eine neue Barriere für Akkumulation und Prosperität erzeugt, die mit weiter zunehmender sozialer Ungleichheit den Keim einer neuen großen Finanz- und Wirtschaftskrise bereits in sich trägt. 3 Die erste Hälfte sei von den USA, vom Silicon Valley gewonnen worden. Doch nun, so die Hoffnung, gehe es um industrielle Anwendungen. Hier könne Deutschland mit seiner leistungsfähigen Industrie „die Nase vorn haben“. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 367 Folgt man Thomas Piketty, so ist die Rendite auf Sach- und Finanzvermögen über Jahrhunderte hinweg größer ausgefallen als die Steigerungsraten der Wirtschaftsleistung. In 20 exemplarisch untersuchten Ländern lag sie über 250 bis 300 Jahre hinweg bei vier bis fünf Prozent. Das Wirtschaftswachstum betrug hingegen durchschnittlich lediglich ein bis zwei Prozent. Mit anderen Worten: Reichtum erzeugt in der Regel noch größeren Reichtum. Die spontane Tendenz zur Vermögenskonzentration kann durch externe Schocks wie Kriege oder durch politisch initiierte Umverteilung korrigiert werden. Bleiben solche Korrekturen aus, setzt sich das Prinzip ‚Rendite größer als Wachstum’ jedoch durch (vgl. Piketty 2014). In diesem Fall forcieren niedrige Wachstumsraten klassenspezifische Ungleichheiten zusätzlich, weil die Renditen nur zeitverzögert und somit langsamer sinken als die Wachstumsraten. Fortschreitende Vermögenskonzentration und Einkommenspolarisierung erleichtern spekulative Anlagen im Finanzsektor und erhöhen so die Krisenanfälligkeit der Weltwirtschaft. An dieser Grundproblematik ändern neo-schumpeterianische Strategien, ändert auch Industrie 4.0 zunächst einmal gar nichts. Vielmehr stellt sich drittens das Problem, dass die wachsende vertikale Ungleichheit die Aufwärtsmobilität auch für kreative Unternehmer einschränkt und die Leistungsfähigkeit des Innovationssystems schwächt. Vergegenwärtigen wir uns einige Fakten: Gegenwärtig leben ca. 70 Prozent der Weltbevölkerung in Ländern, in denen die Unterschiede zwischen Arm und Reich während der zurückliegenden drei Jahrzehnte zugenommen haben. 2014 verfügten die 80 reichsten Personen über das gleiche Vermögen wie die gesamte ärmere Hälfte der Menschheit (ca. 3,5 Mrd. Menschen) (vgl. Oxfam 20154). Einer dramatischen Konzentration von Vermögen innerhalb des obersten einen Prozents der Weltbevölkerung stehen expandierende Gruppen gegenüber, die wirtschaftlich scheinbar „überflüssig“ sind. Während sich die – zwar expandierende, nichtsdestotrotz winzige5 (vgl. hierzu Piketty 2014, S. 430ff.) – Gruppe superreicher Vermögensbesitzer nach oben „exkludiert“, fallen selbst in reichen Wohlfahrtsstaaten zehn bis fünfzehn Prozent der Bevölkerung aus geschützter Erwerbsarbeit und kollektiven Sicherungssystemen heraus (vgl. Mann 2014, S. 115). Diese Entwicklung macht auch vor Deutschland nicht Halt. Bei der Vermögensungleichheit nimmt Deutschland in Europa einen unangefochtenen Spitzenplatz ein (vgl. Vermeulen 2014; Rock et al. 2015, S. 25ff.). Nach neueren Berechnungen besitzt das oberste Prozent der Haushalte in Deutschland 32 Prozent der Vermögen; der Vergleichswert in den USA liegt bei 35 Prozent. Die Anhäufung von Geld als universeller Form des Reichtums mündet in eine Akkumulation sozialer Macht, die sich politisch für die Durchsetzung und Konser- 4 Oxfam hat Daten aus einer Vielzahl von Einzelstudien zusammengetragen. 5 Die Zahl der Milliardäre hat sich seit 2008 verdoppelt (ebd., S. 5). 368 Klaus Dörre vierung von Steuerprivilegien nutzen lässt. Die verteilungspolitische Schieflage erzeugt eine Finanzierungskrise des Wohlfahrtsstaates, reduziert den Spielraum für produktiven Staatskonsum und blockiert so öffentliche Investitionen. Während sich überschüssiges Kapital in privater Verfügung mangels gewinnträchtiger Anlagemöglichkeiten in der sogenannten Realökonomie wieder im Finanzsektor sammelt, fehlt es dem Staat vor allem auf dezentraler Ebene und in jüngster Zeit trotz sprudelnder Steuerquellen an Finanzmitteln, um dringend benötigte ökologische und soziale Infrastrukturinvestitionen zu tätigen. Die schöpferische Zerstörung des Sozialkapitalismus hat offenbar das soziale Fundament der Investitionstätigkeit derart erschüttert, dass dieser für die kapitalistische Dynamik zentrale Stabilisator in seiner Funktionsfähigkeit beschädigt wird. Angesichts einer solchen Großwetterlage bleibt unklar, ob und wie innovative Milieus so wirken können, dass von technologischen Sprunginnovationen tatsächlich eine neue Prosperitätswelle ausgehen könnte. Eher, so fürchten wichtige Interpreten, könne die Digitalisierung das strukturelle Nachfrageproblem zusätzlich verstärken, weil sie eine technologische Arbeitslosigkeit erzeuge und ein digitales Prekariat hervorbringe. Strukturbruch: Bewirkt technologische Arbeitslosigkeit das Ende des Kapitalismus? Eine solche Position wird prominent von Randall Collins, dem früheren Präsidenten der American Sociological Association (ASA), vertreten (vgl. Collins 2014). Laut Collins bewirken Informatisierung, Computerisierung und Digitalisierung eine strukturelle technologische Arbeitslosigkeit, weil künftig die Arbeit der Mittelschichten irreversibel verschwinden wird. Zunahme von Mittelschichtenarbeit und Expansion der Mittelschichten waren die gesellschaftlichen Antworten auf frühere industrielle Rationalisierungs- und Automatisierungsstrategien. In Zukunft, so das Argument, würden jedoch die Informationsund Kommunikationsarbeit und damit die Mittelschichtentätigkeiten selbst rationalisiert und automatisiert: „Heute dezimieren Computerisierung, das Internet und die Flut neuer mikroelektronischer Geräte die Mittelschicht“ (ebd., S. 52). Für diese Problematik gibt es laut Collins fünf mögliche Auswege, die jedoch allesamt blockiert sind: Die neue Technologie schafft (1) nicht genügend neue Arbeitsplätze; der Rationalisierungseffekt macht sich auch bei qualifiziertem Personal bemerkbar. Meinungsblogs können z.B. wegfallende Arbeitsplätze im Journalismus nicht ersetzen. Von der Rationalisierung sind selbst Führungskräfte betroffen. Auch die (2) geographische Ausdehnung der Märkte vermag dies nicht zu kompensieren; sie verschärft eher das Problem überschüssiger Arbeitskraft. Tätigkeiten im expansiven Finanzsektor können (3) nicht als 2. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 369 Ersatz für wegfallende Erwerbsarbeit dienen. Der Finanzsektor ist hierarchisch strukturiert; es kommt zu einer Pyramidisierung der Metamärkte innerhalb der Finanzmärkte. Anders gesagt: Jeder Finanzmarkt kann einen Markt für die ihm zugrunde liegenden Finanzinstrumente hervorbringen. Diese Pyramidisierung findet kein natürliches Ende. Doch je verschachtelter die Metamärkte sind, desto krisenanfälliger werden sie. Gehen Anleger in Insolvenz, ist unklar, wie sie wieder in den Markt gelangen. Zudem sind Finanzmärkte ihrem Wesen nach inegalitär; Kleinanleger haben zu wichtigen Segmenten dieser Märkte keinen Zugang. Auch deshalb sind Visionen, denen zufolge alle vom Finanzgeschäft leben können, nichts als eine große Illusion, die allenfalls dazu dient, den nächsten Crash vorzubereiten. Öffentlicher Dienst und Staatsausgaben könnten (4) ein Weg sein, um Jobs zu schaffen. Doch eine expansive sozialstaatliche Politik bringt ihre Protagonisten in die Zwickmühle, denn wenn Ausgaben und neue Schulden steigen, geraten Regierungen leicht unter den Druck der Finanzmärkte. Bleiben schließlich (5) die Inflation von Bildungstiteln und andere verdeckte Keynesianismen. Dies wäre für Collins der beste Weg, um die technologische Arbeitslosigkeit zu bekämpfen. Doch ein solcher „Bildungssozialismus“ könnte Erwartungen erzeugen, die sich nicht einlösen lassen: Nur ein kleiner Teil der beruflichen Tätigkeiten profitiert von wissenschaftlich-technischer Bildung, ein Großteil des nötigen Wissens wird am Arbeitsplatz erlernt. Das Bildungswesen kann allenfalls als Fluchtburg für jene dienen, die sich mit einem schrumpfenden Jobangebot konfrontiert sehen. Mit Erhöhung der Bildungsausgaben wächst jedoch zugleich der Druck zur Privatisierung dieses Sektors. Auch die Entwertung der Bildungsabschlüsse wird zu einem expliziten Problem. Bildungspolarisierung ist wahrscheinlich. Hochwertige Bildungsgüter haben dann ihren eigenen Markt, der neben den Märkten von billigen Bildungsgütern existiert. All das kann die Verzweiflung am kognitiven Kapitalismus zusätzlich verschärfen. Collins gelangt daher zu einem radikalen Schluss: Die „Strukturkrise der technologischen Arbeitslosigkeit geht über Zyklen und Finanzblasen hinweg. Sie bedroht im Grunde die Zukunft des Kapitalismus. Ja, es gibt kurzfristige Krisen, die durch finanzielle, zyklische oder andere Mechanismen bestimmt sind; aber was (...) [hier mit der Digitalisierung betrachtet wird; K.D.], ist ein langfristiger Strukturwandel, der mit großer Wahrscheinlichkeit dem Kapitalismus in den nächsten dreißig bis fünfzig Jahren ein Ende macht.“ (ebd., S. 51) Die Prognose einer 20:80-Gesellschaft, die in kapitalistischen Verhältnissen nicht mehr beherrschbar ist, weil für große Mehrheiten keine Erwerbsarbeit zur Verfügung steht, ist durchaus problematisch, weil sie eine eindeutige Rationalisierungswirkung der neuen Schlüsseltechnologie unterstellt. Dafür gibt es keine 370 Klaus Dörre Anhaltspunkte. Schon Manuel Castells hatte in seiner bahnbrechenden Trilogie festgestellt: „Die neue Informationstechnologie definiert (...) Arbeitsprozesse, Arbeitskräfte und daher auch Beschäftigungs- und Berufsstruktur neu. Während eine beträchtliche Zahl von Arbeitsplätzen in ihren Qualifikationsanforderungen aufgewertet und in den dynamischen Sektoren manchmal auch Gehälter und Arbeitsbedingungen verbessert werden, geht durch die Automatisierung eine große Anzahl von Arbeitsplätzen in Fertigung und Dienstleistungen verloren. Das sind im Allgemeinen solche, die nicht qualifiziert genug sind, um der Automatisierung zu entgehen, aber kostspielig genug, damit sich die Investition in die Technologie lohnt, die sie ersetzt (...). Die entstehende Bifurkation der Arbeitsmuster und die Polarisierung der Arbeitskraft sind nicht das notwendige Resultat des technologischen Fortschritts oder unausweichliche Tendenz wie etwa die Entstehung der postindustriellen Gesellschaft oder der ‚Dienstleistungsökonomie’. Diese Prozesse sind gesellschaftlich determiniert und auf Managementebene geplant im Prozess der kapitalistischen Neustrukturierung.“ (Castells 2001, S. 282) Man mag einwenden, dass Castells die neuesten technologischen Entwicklungen noch nicht vor Augen haben konnte. Doch unabhängig davon bleibt die Erkenntnis, der zufolge die sozialen und Beschäftigungswirkungen der digitalen Technologien durch die Organisation von Gesellschaft, durch Institutionen und Politiken erheblich zu beeinflussen sind, stichhaltig. Genau dies wird in Polarisierungsszenarien reflektiert. Reformierter Kapitalismus: Lässt sich die soziale Polarisierung abfedern? Eine Polarisierungsthese vertreten die MIT-Forscher Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Schon im Titel ihres Buchs spielen sie auf die Lean-Production- Studie von Womack et al. (1991) aus den frühen 1990er Jahren an. Zugleich nehmen sie eine Vielzahl gesellschaftlicher Debatten auf, ja sie scheuen sich nicht, auch an die aktuelle wachstumskritische Diskussion anzuschließen (Brynjolfsson/McAfee 2014, S. 166ff.). Nach Auffassung der beiden Autoren kann die internetbasierte Produktion von Gütern und Dienstleistungen durchaus neue Märkte hervorbringen, sinnvolle Dienstleistungen ermöglichen und diese billig bereitstellen. Die digitalisierte Produktionsweise werde jedoch die soziale Polarisierung verstärken: „Superstar (and long tail) markets are often better described by a power law, or Pareto curve, in which a small number of people reap a disproportionate share of sales. This is often characterized as the 80/20 rule, where 20 percent of the partici- 3. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 371 pants get 80 percent of the gains, but it can be more extreme than that.“ (ebd., S. 161) Anders als Collins begreifen die beiden MIT-Autoren diese Tendenz jedoch nicht als Niedergangsszenario des Kapitalismus, sondern als Herausforderung zur Gesellschaftsreform: „Wild Ideas Welcomed“, lautet ihr Credo (ebd., S. 245). Schaut man genauer hin, so wird man feststellen, dass die beiden Wissenschaftler analytisch vielfach nicht sehr weit von der Strukturkrisenthese entfernt sind. Im Grunde ist es eine Art Zweckoptimismus, der sie veranlasst, an die Gestaltbarkeit des Prozesses zu glauben. Die Vorschläge, die sie diskutieren (basic income, negative income tax, peer economy, Streuung von Eigentumsrechten, wirksame Besteuerung, Bezahlung von Arbeit an der Demokratie, Aufwertung von Sorgearbeit, Bewegungen für nachhaltige Ernährung etc.) (ebd., S. 246), wirken im Kontext eines revolutionären technologischen Paradigmas allerdings vergleichsweise bieder. Ein Grundproblem dieser Argumentation ist das folgende: Alle gesellschaftlichen Reform- und Gestaltungsoptionen hängen letztendlich von Kräfteverhältnissen und Machtressourcen ab. Diese zentrale Dimension der Digitalisierung wird von den MIT-Autoren allenfalls indirekt thematisiert. Dennoch bleibt ein wichtiger Befund. Viele Tätigkeiten, die die Digitalisierung neu hervorbringt, existieren sowohl als bezahlte und formelle als auch als informelle und unbezahlte Arbeit. Das Musikbusiness liefert dafür ein prominentes Beispiel. Soziale Spaltungslinien verlaufen im digitalisierten Kapitalismus also nicht allein auf der vertikalen Achse, die Spaltungen verlaufen zunehmend auch zwischen formalisierter und informeller, zwischen bezahlter und unbezahlter Arbeit. Dabei befinden sich die sozialen Positionen selbst im Fluss, d.h. Informationsarbeiter, die in der Cloud tätig sind, können mal zu den formell integrierten und zu einem anderen Zeitpunkt wieder zu den informell und unbezahlt Arbeitenden gehören. Dies macht die gesellschaftliche Sozialstruktur fluide, Klassen- und Schichtzugehörigkeiten werden maskiert, weil sie sich im Zeitverlauf ständig auflösen und neu herstellen (vgl. Huws 2014, S. 155). Gestaltung: Ist der Schwarm klüger als die Einzelnen? Auch deshalb gilt: Die Rationalisierungseffekte der Digitalisierung sind uneindeutig, umkämpft und somit (arbeits-)politisch gestaltbar. Was sich durchsetzt, hängt wesentlich von arbeitspolitischen Entscheidungen ab. Dieser Gedanke strukturiert die arbeits- und techniksoziologische Debatte um die Digitalisierung. Wie Hartmut Hirsch-Kreinsen in seiner instruktiven Analyse zeigt, werden sich die neuen Muster der Arbeitsorganisation in anpassungsintelligenten 4. 372 Klaus Dörre Produktionssystemen zwischen den Polen „innerbetriebliche Polarisierung von Aufgaben, Qualifikationen und Personaleinsatz“ einerseits und „Schwarmorganisation mit höchst möglicher Offenheit und Flexibilität auf Basis hoher Qualifikationen der Beschäftigten“ andererseits bewegen (vgl. Hirsch-Kreinsen 2014 a, 2014 b). Doch was sollte Unternehmen veranlassen, auf die Variante „Schwarmorganisation“ zu setzen? Eine wichtige Antwort lautet: Die hohe Störanfälligkeit vernetzter, automatisierter Systeme. Tatsächlich spricht einiges dafür, dass deutsche Manager und Industrieverbände ihre Lektion gelernt haben. Durch das Scheitern früherer Automatisierungsprojekte (Computer Integrated Manufacturing, CIM) belehrt, setzen sie zumindest teilweise auf eine möglichst frühzeitige Einbindung von betrieblichen Interessenvertretungen und Gewerkschaften. Die Gewerkschaften ihrerseits möchten nicht wieder in den Verdacht geraten, den Heizer auf der E-Lok zu verteidigen. Sie sprechen von Risiken und Chancen der digitalen Produktionsweise, setzen auf die Gestaltungsoption, sorgen für eine frühzeitige Qualifizierung von Betriebsräten und hoffen so, dem „Faktor menschliche Arbeitskraft“ eine arbeitspolitische Stimme verleihen zu können (vgl. Kurz 2014). Ein solcher Ansatz bedient sich qualifizierter Mitbestimmung in Betrieb und Unternehmen. Und tatsächlich: Selbst in wirtschaftsnahen Magazinen ist, wenngleich mit einem Fragezeichen versehen, bereits von einem „Comeback der Mitbestimmung“ die Rede (Weber 2014). Ohne Zweifel ist ein arbeitspolitischer Gestaltungsansatz insbesondere für die Gewerkschaften attraktiv und vielversprechend; dennoch bleiben Zweifel, ob er erfolgreich sein kann. Für diese Zweifel gibt es wiederum mehrere Gründe. Zunächst setzt er voraus, dass Mitbestimmung und Gewerkschaften stark genug sind, um menschliche Produktionsintelligenz gegen kostensparende Rationalisierungsstrategien zu verteidigen. Dies dürfte schon in den verbliebenen gewerkschaftlichen Hochburgen schwer werden; aufgrund der Erosion gewerkschaftlicher Organisationsmacht und der Zunahme mitbestimmungsfreier Zonen, die eine Neustrukturierung der Wertschöpfungsketten noch vergrößern wird, fehlen jedoch insbesondere in vielen Dienstleistungsbereichen, im prekären und Niedriglohnsektor elementare Voraussetzung für arbeitspolitische Gestaltungsstrategien. Was dies bedeutet, zeigt sich z.B. im Onlinehandel. Dort verdrängt neue Technologie bisher nicht die Arbeitskräfte, aber die „Picker“ werden – wie bei Amazon – beständig kontrolliert, überwacht und dem Herrschaftsregime einer „panoptischen Fabrik“6 unterworfen. Die Kontrolleure müssen selbst gar nicht anwesend sein, über den Scanner haben sie permanent Zugriff auf die Leistungsdaten. Ein Arbeiter berichtet: 6 Diesen Begriff verdanke ich meinem Mitarbeiter Jan Rottenbach. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 373 „Bei Amazon war ich Picker. Ich ging durchs Lager und sammelte die bestellten Waren ein. Als Picker trägt man einen Scanner bei sich, der einem alles vorgibt: das nächste Produkt, und wo man es findet. Selbst die Wege, die man durch diese riesigen Lagerhallen nimmt, sind genau vorgeschrieben. So wird man quasi zur Verlängerung der Maschine. Das Einzige, was die Schichtführer interessiert, ist, dass man schnell ist und sein Soll erfüllt.“7 Im Blog von Amazon-Arbeitern schildert ein Teilnehmer die Art der Leistungssteuerung mit plastischen Worten: „Um uns permanent zu Bestleistungen anzuspornen, hat sich das Management etwas Besonderes einfallen lassen: Die POWER HOUR. In dieser ‚Kraftstunde‘ sollen wir Höchstleistungen bringen. Während die Picker auf dem Scanner eine Nachricht erhalten, läuten in der Packhalle AC/DC’s Höllenglocken die große Stunde ein. Und mit dem Startschuss geht’s los: Viele legen einen guten Zahn zu (...).“8 Kein Wunder, in manchen Betrieben besteht ein Großteil der Belegschaften aus befristet Beschäftigten, zeitweilig handelte es sich zu erheblichen Teilen um osteuropäische Leih- und Vertragsarbeiter. Mit selbstbestimmtem Arbeiten hat diese Variante der Digitalisierung nicht das Geringste zu tun und die zuständige Gewerkschaft muss – gegen Teile der eingeschüchterten Belegschaft – darum ringen, überhaupt als Verhandlungspartner des Managements akzeptiert zu werden. Dies ist bedeutsam, weil der „Hochlohnstandort“ (Deutsche Bank 2013, S. 7) Deutschland für die Produktivität seiner Exportbranchen einen hohen Preis zahlt. Den exportstarken Branchen mit großen Anteilen von qualifizierten Beschäftigten im Hochtechnologiebereich steht ein expandierender Sektor mit niedrig entlohnten, instabilen und häufig wenig anerkannten Dienstleistungstätigkeiten gegenüber, dessen Arbeitsproduktivität nach herkömmlichen Maßstäben weit hinter der des industriellen Sektors zurückbleibt. An Beschäftigungsverhältnissen gemessen, hat sich das Gewicht zwischen den Branchen während der zurückliegenden Dekaden deutlich verschoben. Allein in der stark expandierenden Sozialwirtschaft, deren Anteil an der Gesamtbeschäftigung innerhalb eines Jahrzehnts von 4,5 auf 6,2 Prozent gestiegen ist, arbeiten rund 1,7 Mio. sozialversicherungspflichtig Beschäftigte. In der Altenpflege, Kinder-, Jugend- und Behindertenhilfe sind damit ebenso viele Menschen tätig wie im Maschinen- und Fahrzeugbau, dem industriellen Herzstück der deutschen Wirtschaft. Daran zeigt sich: In Relation zu den hochproduktiven Exportbranchen nimmt das Gewicht des vermeintlich weniger produktiven, aber beschäftigungsintensiven Sektors mit bezahlten Sorgearbeiten (gemeint sind alle Tätigkeiten, die der „Herstellung von Arbeitskraft“ 7 Quelle: zeit.de/wirtschaft/unternehmen/2013-02/amazon-protokolle/seite-2 8 Quelle: amazon-verdi.de/?admin=&npage=0%3A8&query=scanner 374 Klaus Dörre dienen) zu. Aus der einzelwirtschaftlichen und Exportperspektive erscheint dies primär als Kostenproblematik, weil die professionellen Reproduktionstätigkeiten zu einem erheblichen Teil über staatliche Transfers finanziert werden. Die Bereitstellung von Sorgeleistungen als öffentlichem Gut gerät zusätzlich unter Druck, weil es an staatlich finanzierter zahlungsfähiger Nachfrage mangelt. Darauf reagiert Politik mit der Inszenierung von Quasi-Märkten, auf denen private und öffentliche Anbieter wesentlich über die Lohnkosten konkurrieren. Leistungsverdichtung, Prekarisierung der Arbeitsverhältnisse, Fachkräfteengpässe und Rückverlagerungen von Sorgeleistungen in die Privathaushalte sind die Folge (vgl. Dörre et al. 2014). Kurzum: Die Leistungsfähigkeit des Exportsektors beruht auch auf einer Abwertung von Reproduktions- und Sorgetätigkeiten, die über einen Lohnkosten-Wettbewerb in Quasi-Märkten durchgesetzt wird und die so für eine besondere Krise sozialer Reproduktion sorgt (vgl. Aulenbacher 2013). Gerade im Bereich der sorgenden, pflegenden, erziehenden, bildenden Tätigkeiten käme es hingegen darauf an, eine hohe Dienstleistungsqualität zu garantieren, indem der Verdrängung von menschlicher Arbeitskraft aus den Bereichen professioneller Sorgearbeit Grenzen gesetzt werden. Das geht nicht ohne staatlich finanzierte Nachfrage nach entsprechenden Dienstleistungen. Und diese Nachfrage lässt sich nur finanzieren, wenn Steuerprivilegien einkommensstarker Gruppen beseitigt, die Einnahmesituation des Staates verbessert und aus den exportstarken Sektoren zugunsten reproduktiver Tätigkeiten und Humandienstleistungen umverteilt wird. Dergleichen geht weit über die Möglichkeiten von Mitbestimmung und Tarifpolitik hinaus; notwendig wäre ein Bruch mit der Wettbewerbszentrierung und die Durchsetzung eines qualitativ neuen (Re-)Produktionsregimes, das auf selektivem und langsamen, weil auf sozialem Wachstum beruht. Auffällig ist, dass diese Dimension des Wandels in der technikzentrierten Debatte um Industrie 4.0 nahezu vollständig ausgeblendet wird. Ähnliches gilt für die ökologische Dimension des bevorstehenden Wandels. Ökologische Grenzen der Digitalisierung? Bisher werden die bio-physischen Grundlagen des Neoindustrialismus und der Digitalisierung in der öffentlichen Debatte weitgehend ausgeblendet. Das ist überaus problematisch, weil auch eine digitalisierte Produktion auf knappe Naturressourcen, etwa auf seltene Erden angewiesen bleibt. Die Nachfrage nach seltenen Erdmetallen mit stark magnetischen Eigenschaften (Indium, Hafnium, Terbium, Neodym) ist weltweit explodiert. 95 Prozent des globalen Angebots befinden sich gegenwärtig in China. Auch grüne Technologie ist, zumal in digitalen Varianten, von solchen Erdmetallen abhängig (Windräder). Doch all das 5. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 375 ist nur eine Teilproblematik der ökologischen Frage. Generell gilt, dass auch eine digitalisierte Produktion von Gütern und Dienstleistungen auf vielfache Weise mit „realwirtschaftlichen“ Operationen verknüpft ist, die natürliche Ressourcen „fressen“. Um es salopp zu formulieren: Amazon braucht nicht nur seine Picker, sondern auch UPS, denn ohne entsprechende Logistik ist der Onlinehandel nicht funktionsfähig. UPS wiederum benötigt Straßen, Autos benötigen Benzin etc. Bisher schlägt sich die Knappheit von Naturressourcen nur indirekt in Preisen nieder und sie wirkt nicht oder – wie der Benzinpreis – nur sehr vermittelt als ökonomischer Krisentreiber (vgl. Harvey 2014, S. 81 f.). Das Erreichen einer maximalen Fördermenge beim Erdöl bewirkt gegenwärtig allenfalls, dass zuvor unrentable Vorkommen oder sogenannte „unkonventionelle Öle“ mit gesteigertem Risiko (Fracking) erschlossen und ausgebeutet werden. Knappheiten, die sich nicht in Preisen niederschlagen, bleiben, sofern nicht andere Regulierungen greifen, im Akkumulationsprozess unbeachtet, ihre Kosten werden von den Unternehmen externalisiert und der Gemeinschaft aufgebürdet. Ein Grundproblem dieses Externalisierungsmechanismus ist, dass er das Überschreiten der Belastungsgrenzen natürlicher Systeme über längere Zeiträume hinweg unsichtbar macht und aus betriebswirtschaftlichen Kalkülen ausklammert. Die fortschreitende Kommodifizierung menschlicher wie außermenschlicher Natur und die Externalisierung der damit verbundenen ökologischen Risiken haben, gemeinsam mit beschleunigten Stoffentnahmen und Schadstoffemissionen, eine Entwicklung in Gang gesetzt, die dazu führt, dass planetarische Belastungsgrenzen überschritten werden. An vorindustriellen Normwerten gemessen, befinden wir uns zumindest beim Klimawandel, bei der Artenvielfalt, dem Stickstoffkreislauf und der Landnutzung bereits jenseits einer roten Linie potenziell irreversibler Destabilisierungen (Rockström et al. 2009, 2015). Übersäuerung der Ozeane, Ozonmangel, Frischwasserverbrauch und atmosphärische Aerosolaufladung bewegen sich nach den vorliegenden Daten mit hoher Geschwindigkeit auf die Belastungsgrenzen zu. Destabilisierung bedeutet jedoch nicht, dass ökologische Katastrophen quasi im Selbstlauf eine Endkrise des Kapitalismus herbeiführen. Für die komplexen Mensch-Naturinteraktionen gilt eine „unendliche Ungewissheit“ (Foster et al. 2014, S. 402) in den Vorhersagen. Normenwerte, ökologische Belastungsgrenzen und Kipppunkte sind wissens- und definitionsabhängig; sie sind deshalb Gegenstand von Deutungskämpfen, politischen Aushandlungen und sozialen Konflikten. Sicher scheint aber, dass die Zeitschiene, auf der grundlegende Veränderungen einsetzen müssen, um einen global nachhaltigen Erdmetabolismus zu ermöglichen, nicht ins Unendliche verlängert werden kann. Das seit der industriellen Revolution geradezu selbstverständlich anvisierte Mittel zur Überwindung ökonomischer Kri- 376 Klaus Dörre sen, die Generierung von Wirtschaftswachstum auf fossilistischer Basis, hat sich in der Gegenwart in einen Treiber ökologischer Zerstörung verwandelt (vgl. Randers 2012). Nicht nur beim Klima, sondern auch bei der Vernutzung endlicher Ressourcen lebt die Welt schon seit dem Ende der 1970er Jahre über ihre Verhältnisse. Der ökologische Fußabdruck, der den Ressourcenverbrauch im Verhältnis zur ökologischen Tragfähigkeit des Planeten misst, ist dafür ein wichtiger Indikator. Schon vor der Jahrtausendwende lag der menschliche Ressourcenverbrauch etwa 20 Prozent über der ökologischen Tragfähigkeit, inzwischen sind es ca. 40 Prozent. Während der Krisenjahre 1980–1983 näherte sich der Ressourcenverbrauch zuletzt der Tragfähigkeitsgrenze an. Seither ist er in einem Maße gestiegen, der die Möglichkeitsgrenzen längerfristigen Wirtschaftswachstums zumindest in den fortgeschrittenen Kapitalismen näher rücken lässt. Wegen der historisch neuartigen Kumulation und wechselseitigen Verschränkung ökonomischer, ökologischer und sozialer Verwerfungen macht es Sinn, die gegenwärtige Konstellation als ökonomisch-ökologische Doppel- oder „Zangenkrise“ zu bezeichnen. Weder ökologische noch ökonomische Krisen lassen sich auf die eine Ursache zurückführen. Der Begriff Doppelkrise bezeichnet lediglich eine räumliche und zeitliche Synchronisation höchst unterschiedlicher Krisenherde und -ursachen. Das historisch Neue der gegenwärtigen Krisenkonstellation besteht darin, dass das Wachstumsdilemma fortgeschrittener Kapitalismen offen zutage tritt. Das seit Jahrzehnten fraglos eingesetzte Mittel zur Überwindung ökonomischer Krisen, die Generierung von ökonomischem Wachstum mittels technologischer Innovation, bewirkt in der Gegenwart zwangsläufig eine Kumulation ökologischer Gefahren. Aus diesem Grund befinden sich vor allem die Kapitalismen des globalen Nordens in einer historischen Entscheidungssituation, die im Grunde nur zwei Optionen offen lässt: „One is to make growth sustainable; the other is to make de-growth stable“ (Jackson 2009, S. 128). Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist völlig unklar, wie sich die mit Industrie 4.0 verbundenen Projekte zu dieser historischen Wegscheide verhalten. So ist es einerseits durchaus möglich, digitale Technologie zu nutzen, um z.B. den Energieverbrauch von Unternehmen zu optimieren. Andererseits können smarte Technologie und ihre Produkte keineswegs ausschlie- ßen, dass der erzielte ökologische Progress durch eine Steigerung des Outputs und eine Ausweitung der Nachfrage durch sogenannte Rebound-Effekte wieder aufgezehrt wird. Digitalisierung – neue Prosperität oder Vertiefung gesellschaftlicher Spaltungen? 377 Ist die Digitalisierung ein Demokratisierungsprojekt? Projekte, die auf eine intelligente Schwarmorganisation zielen, haben mittelfristig nur eine Chance, wenn sie mit einer gesellschaftlichen Demokratisierungsstrategie verbunden werden. Auch dafür gibt es Ansätze. Jenseits der Debatte um die Gefahren von Big Data und die damit verbundene Problematik einer umfassenden Kontrollgesellschaft finden sich durchaus Initiativen, die sich das demokratische Unternehmen auf ihre Fahnen geschrieben haben. Vorreiter sind eher, wenn auch nicht ausschließlich, kleinere Unternehmen mit qualifizierten Belegschaften im High-Tech-Bereich. Diese Unternehmen sind auf die Kreativität, auf die Produktionsintelligenz ihrer Mitarbeiter angewiesen. Kreativität, so ein bekanntes Argument, lässt sich nicht erzwingen. Um innovativ sein zu können, benötigen die Beschäftigten Freiräume. Sie wollen ihren eigenen Arbeitsplatz, ihre Arbeitsbedingungen selbst gestalten. Unternehmen, die dies erkennen, sind, so ein weiteres Argument, letztendlich auch effektiver und effizienter. Demokratie im Unternehmen wird, so könnte man schlussfolgern, ein Schlüssel zu wirtschaftlichem Erfolg. „Zehn Prozent Umsatzrendite und fast alles ist erlaubt“, lautet die Devise. Die Partizipationsniveaus reichen von der Gestaltung des eigenen Arbeitsplatzes über die demokratische Wahl des Chefs/ Vorgesetzten bis zum Einfluss von Genossen/Mitgliedern auf Investitionsentscheidungen. Zur formalisierten Mitbestimmung haben solche Ansätze jedoch ein überaus ambivalentes Verhältnis. Demokratisierungsansätze, die diesen Namen verdienen, müssten indessen erheblich über solch partizipative betriebliche Wertschöpfungsgemeinschaften, aber auch über die derzeit vorhandenen Möglichkeiten betrieblicher und unternehmensinterner Mitbestimmung hinausgehen und neben dem Wie auch auf das Was und das Wozu (digitaler) Produktion Einfluss nehmen. Um den „Faktor Mensch“ nicht zum bloßen Anhängsel hochtechnologischer Produktion werden zu lassen, bedarf es einer radikalen Demokratisierung von Entscheidungen über Produktion, sinnvolle Arbeit und soziale Reproduktion. Demokratie ist die einzig verbliebene Option zur Bündelung multipler sozialer Identitäten. Gegenwärtig ist sie allenfalls als „rebellierende Demokratie“ (Abensour 2012) denkbar, die in der Lage wäre, die dominanten kapitalistischen Eliten herauszufordern. Demokratie in diesem Sinne wäre nicht mehr ausschließlich als politische, sondern zusätzlich als ökonomische Kategorie neu zu bestimmen (vgl. Meiksins Wood 2010, S. 293). Sie hätte sich in einem umfassenden Sinne als sozialer Antriebsmechanismus der Wirtschaft zu bewähren und sie könnte sich dafür das Potenzial digitalisierter Kommunikation und Information zunutze machen (vgl. ebd., S. 294). Auch dafür bietet die Digitalisierung Ansatzpunkte. Bei Amazon gibt es nicht nur die panoptische Herrschaft, sondern auch den Blog kritischer Picker. Diese durch digitale Technologie gestützte Gegenöffent- 6. 378 Klaus Dörre lichkeit ist nicht das einzige Beispiel für Demokratisierungsinitiativen, die eines Tages auch eine Umverteilung von Ressourcen aus den hochproduktiven in die weniger produktiven Sektoren von Wirtschaft und Gesellschaft das Wort reden könnten. Selbiges hieße nicht mehr und nicht weniger, als einen Bruch mit dem kapitalistischen Prinzip der Ersetzung von menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen herbeizuführen. Gesellschaften, die im Rahmen einer umfassenden Demokratisierungsstrategie z.B. die Aufwertung von Sorgearbeit und Sorgearbeiterinnen betrieben, wären, weil sie aufgrund der relativen Rationalisierungsresistenz von Humandienstleistungen nur noch sozial und somit langsam wachsen, etwas qualitativ Neues. Sie würden ihre Arbeitsproduktivität nur noch allmählich und vor allem nicht auf Kosten lebendiger Arbeit und sozialer Reproduktion steigern. Ökonomisches Wachstum wäre nicht länger Selbstzweck, sondern allenfalls ein bewusst angewandtes Mittel, das dazu diente, sinnvolle Arbeit zu schaffen, um reale Bedürfnisse zu befriedigen. Eine solche Transformationsperspektive, die einen Übergang zu nur noch selektivem, sozial und ökologisch nachhaltigem Wachstum anvisiert, weist weit über den digitalisierten Neo-Industrialismus hinaus. Gegenwärtig scheint sie mehr als unrealistisch. Dennoch ist sie im jüngsten Schub technologischer Produktivkräfte zumindest latent angelegt. Sollen neo-industrielle Konzepte, wie sie derzeit unter dem Label Industrie 4.0 gebündelt werden, aus ihrer privatistischen Verengung hinausgetrieben werden, ist es unabhängig von Realisierungschancen sinnvoll, die Möglichkeiten einer solchen Transformation wissenschaftlich zu sondieren und in öffentlichen Debatten auszuloten. Literatur Abensour, M. 2012: Demokratie gegen den Staat: Marx und das machiavellische Moment. Berlin Amazon-Verdi Blog 2013: Leistungsdruck durch „Power Hour“. Internet: amazonverdi.de/?admin=&npage=0%3A8&query=scanner [zuletzt aufgesucht am 12.05.2017] Aulenbacher, B. 2013: Ökonomie und Sorgearbeit. 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Vielmehr zeichnen sich sehr heterogene, teilweise widersprüchliche Entwicklungsszenarien ab. Ein Grund für diese ungeklärte Situation sind die derzeit noch unbeantwortbaren Fragen, welche konkreten neuen Technologien in der industriellen Produktion in welcher Intensität und zu welchem Zeitpunkt zum Einsatz kommen und in welcher Weise diese in laufende betriebliche (und überbetriebliche) Strukturen und Abläufe integriert werden. Somit lassen sich mit Blick auf die vorgestellten Szenarien zur digitalen Industriearbeit in der Realität zahlreiche Hybridformen erwarten, die den jeweiligen Anforderungen der Betriebe und Produktionsprozesse entsprechen. – Zum Zweiten macht eine ganze Reihe von Beiträgen im vorliegenden Band deutlich, dass sich der Wandel von Industriearbeit je nach betrieblichem Funktionsbereich, Qualifikations- und Kompetenzniveau, Hierarchieebene und Betriebstypus völlig ungleichzeitig durchsetzen und ausprägen kann. Insbesondere beschränken sich die absehbaren Veränderungen keineswegs nur auf die operative Ebene des Shop-floors, sondern betroffen sind auch indirekte Planungs- und Steuerungsfunktionen, Instandhaltungs- sowie Engineeringbereiche. Schließlich unterliegen auch Management- und Leitungspositionen Wandlungsanforderungen, die derzeit freilich nur schwer abzuschätzen sind. – Zum Dritten verbinden sich mit dem absehbaren Wandel der Arbeit völlig neue Herausforderungen an Konzepte und Methoden der Arbeitsgestaltung, der Qualifizierung und Mitbestimmung sowie der rechtlichen Regulation. Wie einige der vorliegenden Beiträge herausarbeiten, kann hierzu einerseits 1. durchaus auf bewährte Methoden und Ansätze zurückgegriffen werden, andererseits bedürfen diese der Weiterentwicklung in Hinblick auf die neue Situation. Insgesamt verbinden damit aber alle Autoren und Autorinnen die Absicht, systematisch alternative Gestaltungsmöglichkeiten der Arbeitsorganisation zu nutzen und verkürzte technikzentrierte Ansätze zu vermeiden. – Zum Vierten darf die Diskussion über die Zukunft von Industriearbeit aber auch nicht übersehen, dass Industrie 4.0 kein völlig neues produktionstechnologisches Konzept darstellt, sondern durchaus auch als pfadabhängige Weiterentwicklung früherer Konzept zu verstehen ist. Insofern ist zu fragen, inwieweit Erfahrungen, Erkenntnisse und Forschungsergebnisse kritisch reflektiert und für die aktuelle Situation genutzt werden können. Dies betrifft, wie einige Beiträge verdeutlichen, etwa die Frage nach den Grenzen und Widersprüchen der gegenwärtigen technologischen Entwicklung, die Frage, welche Bedeutung das verfügbare Erfahrungswissen der Beschäftigten in Zukunft