Engineering notwendig, welche die digitalisierte Arbeitswelt analysieren und gestalten können. Dies betrifft insbesondere das Arbeitsdatenmanagement, denn die Voraussetzung für die erfolgreiche und nachhaltige Umsetzung von Industrie 4.0 sind stabile Produktionssysteme mit klar definierten Prozessen und Daten.
Derzeit werden rund um das Thema „Industrie 4.0“ meist technologische Aspekte erörtert, während die erforderliche Veränderung von Arbeitsgestaltung und -organisation meist vernachlässigt wird. Neben den Möglichkeiten der Automatisierung wird dabei häufig auch über Vernetzung von Gegenständen (den sog. Cyber-Physischen Systemen) diskutiert, wodurch diese autonom Aufgaben für ihren Besitzer erledigen können. Viele Unternehmen hegen die Hoffnung, dass sich durch die neuen technologischen Möglichkeiten der Industrie 4.0 ihre betrieblichen Probleme quasi von selbst lösen werden, da die Gegenstände ja autonom agieren.
Hierbei wird allerdings übersehen, dass das Einführen und nachhaltige Betreiben von Lösungen der Industrie 4.0 bereits einen gewissen Reifegrad bzgl. der Arbeits- und Prozessorganisation erfordert, denn die Voraussetzung für Industrie 4.0 sind stabile Produktionssysteme mit klar definierten Prozessen und Daten. Daher ist es auch wenig verwunderlich, dass in der Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech) vom April 2016 die Felder „Datenauswertung und -analyse“ sowie „Prozessmanagement“ als wichtigste Kompetenzbedarfe bei Unternehmen für die erfolgreiche Umsetzung der Industrie 4.0 in den Unternehmen identifiziert wurden.
Somit werden sich durch die Industrie 4.0 existierende Probleme in der Arbeits- und Prozessorganisation keinesfalls automatisch lösen. Das Industrial Engineering wird damit auch zukünftig nicht entfallen, sondern sogar noch an Bedeutung gewinnen.
Im Zuge dessen wird sich der Fokus des Arbeitsdatenmanagements mit der zunehmenden Verbreitung der Industrie 4.0 von der reinen Arbeitsdatenermittlung entfernen: Durch die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien wird eine Vielzahl von Daten automatisch generiert. Die Generierung dieser „Big Data“ allein bringt allerdings noch keinen Mehrwert für das Unternehmen. Vielmehr bedarf es eines Arbeitsdatenmanagers, der die erforderlichen Arbeitsdaten identifiziert, die Rahmenbedingungen für das Arbeitsdatenmanagement schafft, die Validität der Daten prüft und Datenschutz sowie Privacy sicherstellt. Zudem erfolgt auch die Auswertung der Daten und die Ableitung von Maßnahmen betriebsspezifisch und erfordert häufig diverse Abstimmungsprozesse, z.B. mit den betroffenen Abteilungen, dem Betriebsrat und der Geschäftsführung. Die betriebsspezifische Datenauswertung kann daher nicht standardisiert werden, allenfalls kann der Prozess hierzu systematisiert werden. Daher wird auch hier der Industrial Engineer weiterhin gefordert sein.
Die traditionellen Strategien und Methoden von Industrial Engineering und Arbeitsdatenmanagement werden derzeit vom REFA-Institut überprüft und weiterentwickelt. Methoden und Werkzeuge zielen auf die Balance von Produktivität und nachhaltiger Unternehmenskultur ab, welche die Mitarbeiterorientierung als wichtigen Erfolgsfaktor fördert. Als Bindeglied zwischen Wissenschaft und Praxis wird das REFA-Institut Unternehmen und Beschäftigte in den aktuell turbulenten Zeiten weiterhin begleiten und dabei unterstützen, sich auf den Wandel der Arbeitswelt einzustellen.
