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Die Diskussion über die Ausgestaltung der Arbeitswelt der Zukunft erlebt gerade eine Hochkonjunktur. Prognosen und Szenarien hinsichtlich der Auswirkung von Digitalisierung und Automatisierung auf die Beschäftigung sind notwendig, um heute die richtigen Weichenstellungen zu treffen. Noch unterscheiden sich diese jedoch drastisch und reichen von einem drohenden weitreichenden Jobabbau bis hin zu einem Positivsaldo von bis zu 350.000 neuen Jobs bis 2025. Zur Beschreibung und Bewertung der Veränderung von Produktionsarbeit durch technologieinduzierte Veränderungen aus den Bereichen der Automatisierung und Digitalisierung industrieller Wertschöpfung („Industrie 4.0“) wurde deshalb der folgende arbeitsplatznahe Modellansatz entwickelt. Zielsetzung dafür ist eine Darstellung des Lösungsraums für die Arbeitsgestaltung der Zukunft, die sich möglichst nah und praktikabel an der sichtbaren betrieblichen Realität im verarbeitenden Gewerbe orientiert.

Die Arbeitswelt von morgen wird anders sein. Neben technischen Neuerungen wird der demografische Wandel ausschlaggebend für die zukünftige Arbeitsgestaltung sein. Insbesondere die alternde und schrumpfende Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter wird diesen Wandel verursachen. Rein quantitativ wird die menschliche Arbeitskraft als Produktionsfaktor zu einem knapperen Gut. Die konkreten Arbeitsmarkteffekte, Eintrittswahrscheinlichkeiten und Zeithorizonte lassen sich derzeit nicht mit Gewissheit bestimmen; sie können auch nach Branche, Anwendungskontext und regionalem Bezug variieren. Mit Blick auf die unmittelbaren Auswirkungen des demografischen Wandels stehen die mittel- bis langfristigen Automatisierungspotenziale hier nicht im Vordergrund. Vielmehr werden die Technologie, und allen voran technische Assistenzsysteme, als Ergänzung für eine Arbeitsgesellschaft im demografischen Wandel gesehen. Im Fokus dieses Beitrags stehen deshalb die arbeitsmarktrelevanten Veränderungen in der erwerbsfähigen Bevölkerung sowie die Potenziale technischer Systeme als assistive Fähigkeitsverstärker älter und heterogener werdender Belegschaften.

Der Beitrag beruht auf Arbeiten des Forschungsprojektes „SoMaLI“ (Social Manufacturing and Logistics), das vom BMWi im Rahmen des Technologieprogramms „Autonomik für Industrie 4.0“ gefördert wird. Hierbei werden u. a. Experteninterviews in Interessenverbänden (V1-V3), Entwicklerbetrieben (E1-E3) und Anwenderunternehmen (A1-A4) durchgeführt. Das Projekt wird an der Technischen Universität Dortmund in Kooperation des Forschungsgebietes Industrie- und Arbeitsforschung (FIA) und des Lehrstuhls für Förder- und Lagerwesen (FLW) durchgeführt. Zur SoMaLI-Projektgruppe gehören Hartmut Hirsch-Kreinsen, Michael ten Hompel, Peter Ittermann, Johannes Dregger, Jonathan Niehaus, Thomas Kirks und Benedikt Mättig.

Cyber-Physical Production Systems (CPPS) bilden einen Kernbestandteil der angestrebten Industrie 4.0 (Kagermann et al. 2013, S. 89). Dazu ist, den Autoren zufolge, eine sozio-technische Gestaltungsperspektive erforderlich, in der Arbeitsorganisation, Weiterbildungsaktivitäten sowie Technik- und Software-Architekturen in enger wechselseitiger Abstimmung entwickelt werden (ebd., S. 57). CPPS gehen einher mit einer Informatisierung der Arbeit (Botthof 2014, S. 4), neuen Automatisierungsoptionen geistiger Arbeit (Brynjolfsson und McAfee 2011) und neuen Lernoptionen (Schuh et al. u. a., 2015, S. 84).

Für Anwendungen im Bereich der Industrie 4.0 stellt die zunehmende Flut an verfügbaren Daten ein enormes Potenzial zur verbesserten Planung und Steuerung von Geschäfts-, Produktions- und Logistikprozessen dar. Nutzbar wird dieses Potenzial jedoch nur, wenn Unternehmen den Prozess der Datentransformation – von der Gewinnung, Integration und Analyse bis hin zur Entscheidung und Bereitstellung – in gute unternehmerische Entscheidungen in seiner Ganzheit beherrschen. Idealerweise sind Business-Anwender unabhängig von IT-Experten in der Lage, ein solches System flexibel und gezielt auf sich dynamisch ändernde, oft komplexe Geschäftsumfelder anzupassen. Da aktuell verfügbare Ansätze diese Anforderungen nicht erfüllen, ist es Ziel dieses Beitrages, technologische und methodologische Ansatzpunkte für die Entwicklung einer intelligenten, auf die Anforderungen zukünftiger Fertigungs- und Logistikprozesse ausgerichteten Decision Support Pipeline im Kontext von Industrie 4.0 zu liefern. Anhand konkreter Beispiele verdeutlichen wir das Potenzial dieses integrierten, prozessorientierten Ansatzes.

Cyber-Physical Systems werden vermehrt in allen Bereichen der Industrie, Wirtschaft und Gesellschaft eingesetzt, um Produktions- und Dienstleistungsprozesse zu unterstützen. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass intelligente, softwaregestützte Komponenten und menschliche Akteure eng vernetzt sind, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. In diesen sozio-technischen Systemen werden Arbeits- und Managementprozesse ausgeführt, die sich flexibel an veränderte Situationsfaktoren anpassen und bei denen Aufgaben und insbesondere auch Entscheidungen sowohl automatisiert als auch von menschlichen Akteuren durchgeführt werden. Um eine hohe Nutzerakzeptanz dieser Systeme zu erzielen, muss bei der Modellierung und Umsetzung dieser Prozessunterstützung auf spezifische Eigenschaften von Beschäftigten geachtet werden. Hierzu gehört insbesondere der Aspekt der Wahrnehmung von Gerechtigkeit in der automatisierten Realisierung von Entscheidungen im Prozessablauf.

In diesem Band werden konkrete Beispiele von Arbeitssystemen beschrieben, die mit Techniken und Instrumenten der Industrie 4.0 gestaltet wurden. In diesem letzten Kapitel werden die drei wesentlichen Aspekte der Arbeitswelt 4.0 – Technologie, Organisation und Qualifikation – im Zusammenhang und in einer zukunftsgerichteten Perspektive betrachtet. Es wird ein methodischer Vorschlag zur Qualifikationsbedarfsprognose aufbauend auf Technologieroadmaps und Organisationsszenarien erarbeitet.