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Fazit und Ausblick

Aus den drei Entwicklungsphasen der Forschung zur lernförderlichen Arbeitsorganisation liegen bedeutsame Erträge vor. HdA erbrachte die theoretischen und methodischen Grundlagen, die die Analyse und Gestaltung von lernförderlichen Arbeitssystemen bis heute prägen. LiPA ergänzte Methoden zur Bestimmung konkreter Kennzahlen für die Lernförderlichkeit von Arbeitssituationen. Jüngere Arbeiten zu ‚innovativen Arbeitsplätzen' machen schließlich deutlich, dass die Frage lernförderlicher Arbeitssysteme keine Marginalie darstellt, sondern vielmehr einen zentralen Faktor der Innovationsfähigkeit und damit der technologischen und wirtschaftlichen Wettbewerbsfähigkeit.

Für die Zukunft sollen zwei Herausforderungen benannt werden. Erstens wird es darum gehen, die Erkenntnisse – etwa aus LiPA – zur Analyse und Beschreibung lernförderlicher Arbeit zu nutzen für die tatsächliche Gestaltung von Arbeitssystemen in der Breite der Industrie. Dieser Aufgabe widmet sich das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt ‚Engineering und Mainstreaming lernförderlicher industrieller Arbeitssysteme für die Industrie 4.0 (ELIAS)', das kürzlich (Ende 2013) seine Arbeit aufgenommen hat. [1] Neben Unternehmen und Forschungseinrichtungen (insbesondere der RWTH Aachen) ist die Deutsche MTM-Vereinigung als bedeutende Organisation des Industrial Engineering am Projekt beteiligt. In Deutschland arbeiten ungefähr drei Millionen Menschen in Arbeitssystemen, die nach MTM-Methodik gestaltet wurden. Dies spricht für erhebliche Transferpotenziale und Hebelwirkungen für die zukünftigen Projektergebnisse. Schließlich solle ein Problem benannt werden, dass schon vor 30 Jahren von Lisanne Bainbridge erkannt und bis heute nicht gelöst wurde (Bainbridge 1983). Die von ihr beschriebenen ‚Ironies of Automation' – Automatisierungsdilemmata – stellen eine erhebliche Hürde für lernförderliche Arbeitsgestaltung im Kontext automatisierter Arbeitssysteme dar.

Das Kerndilemma – die ‚Ironie' der Automatisierung – lässt sich wie folgt beschreiben. Die Automatisierung von Prozessen führt häufig dazu, dass Menschen diese automatisch ablaufenden Prozesse nur noch überwachen. In seltenen Fällen ist das automatische System allerdings überfordert, und der Mensch muss eingreifen. Das Problem besteht nun darin, dass der menschliche Operateur aus mehreren Gründen schlecht in der Lage ist, diese Situationen zu bewältigen. Dies liegt zunächst am besonderen Anforderungsgehalt der Situation: Der Automat wird tendenziell dann die Situation nicht mehr beherrschen, wenn die Situation besonders anspruchsvoll ist. Zweitens ist der Mensch, weil er die Situation nicht selbst herbeigeführt hat, kaum ‚aktuell im Bilde' und wenig in der Lage, die Situation schnell zu analysieren und Handlungsoptionen abzuleiten. Drittens wird auch die grundsätzliche Fähigkeit des Menschen, das automatisierte System und die Umgebung insgesamt zu verstehen, mit der Zeit abnehmen, je weniger er aktiv in die Systemsteuerung eingreifen muss. Es entsteht eine ‚ironische' Problemlage: Der menschliche ‚Überwacher' ist gerade wegen der Automatisierung zunehmend weniger in der Lage, seiner Überwachungstätigkeit gegenüber dem automatisierten System nachzugehen.

Cyberphysikalische Systeme könnten hier Abhilfe schaffen durch neue Möglichkeiten der Erfassung, Aufbereitung und Visualisierung von Prozessdaten, die es dem Nutzer ermöglichen, ‚im Bilde zu bleiben'. Andere Autoren dieses Bandes – insbesondere Andreas Lüdtke und Bernd Kärcher – stellen diese Möglichkeiten im Detail dar.

  • [1] projekte.fir.de/elias/.
 
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