1. Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0 – Szenarien aus Forschungs- und Entwicklungsprojekten

Die Zukunft der Arbeit ist gestaltbar und gestaltungsbedürftig. Es gibt keinen technologischen Determinismus – die Folgen der unter „Industrie 4.0“ subsumierten neuen Technologien für Arbeitswelt und Arbeitsmarkt entstehen nicht unmittelbar aus Merkmalen dieser Technologien selbst, sondern aus den Anwendungs- und Einsatzmodellen für diese Technologien, aus Modellen und Szenarien der Gestaltung von Arbeit auf gesellschaftlicher, organisationaler und individueller, auf den Einzelarbeitsplatz bezogener Ebene.

Hinsichtlich dieser Folgen für Arbeitswelt und Arbeitsmarkt besonders bedeutsame Aspekte dieser Anwendungs- und Einsatzszenarien beziehen sich auf die zu Grunde liegenden Organisationsmodelle. Hier können zwei paradigmatische Modelle unterschieden werden. Das eine Modell stellt eine Substitution menschlicher Arbeit durch Technik in den Vordergrund (Automatisierungsszenario). Die Aufgabengestaltung orientiert sich an weitgehender Arbeitsteilung, so werden etwa operative und dispositive Aufgaben in der Regel verschiedenen Beschäftigten zugewiesen. Die Qualifikationsstruktur im Unternehmen tendiert zur Polarisierung: Hoch Qualifizierten auf der einen Seite stehen niedrig Qualifizierte auf der anderen Seite gegenüber; diese Spaltung vergrößert sich in diesem Szenario tendenziell.

Ein alternatives Modell betrachtet Technik eher als Mittel zur Unterstützung und Verstärkung menschlicher Fähigkeiten (Werkzeugszenario). Die Aufgabenteilung ist hier weniger stark ausgeprägt, operative und dispositive Tätigkeiten werden stärker gemischt, insbesondere in dem Sinne, dass operative Tätigkeiten mit dispositiven Tätigkeitsanteilen angereichert werden. Die Qualifikationsstruktur im Unternehmen ist weniger stark polarisiert, es besteht eher ein allgemeiner Trend zur Höherqualifizierung. Niedriger qualifizierte Tätigkeiten werden entweder durch neue Aufgabenverteilung aufgewertet oder durch Automatisierung obsolet. Das „Füllen von Automatisierungslücken“ mit menschlicher Arbeit findet sich deutlich weniger als im Automatisierungsszenario.

In engem Zusammenhang mit diesen Organisationsmodellen lassen sich Prinzipien progressiver Arbeitsgestaltung für Industrie 4.0 auf unterschiedlichen Aggregationsstufen formulieren. Ein übergeordnetes Gestaltungsprinzip ist die lernförderliche Arbeitsorganisation. Teilaspekte der lernförderlichen Arbeitsorganisation betreffen zunächst die Vollständigkeit von Arbeitstätigkeiten. Arbeitstätigkeiten sind hierarchisch vollständig, wenn sie anspruchsvolle und Routineaufgaben in angemessenen Anteilen verbinden. Sie sind sequentiell vollständig, wenn planerische, organisierende, ausführende und kontrollierende Tätigkeitsanteile an einem Arbeitsplatz kombiniert sind. Weitere Aspekte der Lernförderlichkeit sind Autonomie – Handlungs- und Entscheidungsfreiräume – sowie Transparenz: Kenntnis über die Ergebnisse der eigenen Arbeit und Kenntnis über andere, verbundene Arbeitsprozesse im Unternehmen.

Lernförderliche Arbeitsorganisation ist zugleich innovationsförderliche Arbeitsorganisation. Dies hat einmal damit zu tun, dass mit komplexen Aufgaben höhere Kompetenzniveaus der Beschäftigten einhergehen. Das erleichtert sowohl die Wahrnehmung externer Innovationsimpulse (z. B. neue Bearbeitungsverfahren) wie auch die interne Verarbeitung, Umsetzung und Verbreitung dieser Innovationsimpulse. Zweitens erhöht die höhere Lernfähigkeit auch die Wahrscheinlichkeit, dass intern (z. B. im Zuge kontinuierlicher Verbesserungsprozesse) Innovationen erdacht und umgesetzt werden können.

Die der Industrie 4.0 zu Grunde liegenden Technologien lassen sich beschreiben als verteilte, (semi-)autonome, intelligente und vernetzte cyber-physikalische Systeme. Diese technologischen Grundmerkmale finden sich einerseits in für die Industrie typischen Technologiebereichen (z. B. Produktionssysteme, Robotik, Logistiksysteme), aber auch in anderen Wirtschaftszweigen (z. B. autonome Landmaschinen in der Landwirtschaft, Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im Dienstleistungsbereich).

Die technologischen Eigenschaften der cyber-physikalischen Systeme der Industrie 4.0 implizieren besondere Potenziale einer progressiven Arbeitsgestaltung. Dies liegt zunächst in der Mächtigkeit und Plastizität dieser Technologien begründet, was sie für die Umsetzung einer großen Palette möglicher Arbeitsgestaltungsmodelle geeignet erscheinen lässt. Ein besonderer Aspekt der Industrie 4.0 ist der Datenreichtum. Eine Vielzahl dezentraler und autonomer Sensoren erfasst in Echtzeit große Datenmengen, die durch neue Techniken der Datenverarbeitung analysiert und visualisiert werden können. Solche Analyse- und Visualisierungstools sind wichtige Elemente einer Gestaltungsstrategie, die Technik als Verstärker und Unterstützer menschlicher Fähigkeiten begreift.

Neben diesen Potenzialen bestehen auch Risiken. Industrie 4.0 ist letztlich auch ein Automatisierungskonzept und damit anfällig für grundlegende Probleme der Automatisierung. Ein solches grundlegendes Problem zeigt sich in den sogenannten Automatisierungsdilemmata oder -paradoxien: Durch Automatisierung verschieben sich menschliche Tätigkeiten vom aktiven Steuern der Systeme zur Überwachung automatischer Regelung und zum Einspringen in Situationen, die der Automat nicht beherrscht. Solche Situationen sind tendenziell eher komplex. Mit einer solchen komplexen Situation sehen sich nun Menschen konfrontiert, die aus zwei Gründen nicht gut darauf vorbereitet sind, diese Situationen zu meistern. Erstens hat der Mensch diese Situation nicht selbst herbeigeführt und ist deswegen aktuell nicht „im Bilde“; dies ist ein Problem des Kurzzeitgedächtnisses. Zweitens fehlt durch die Automatisierung die Übung im aktiven Steuern des Systems und damit degradieren die Fähigkeiten, die zur Systemsteuerung notwendig sind; dies ist ein Problem des Langzeitgedächtnisses, das u. a. durch Simulatortraining adressiert werden kann. Für das Problem des Kurzzeitgedächtnisses – das „im Bilde sein“ über den aktuellen Systemzustand – gibt es Gestaltungsmethoden für automatisierte Systeme wie etwas das Ecological Interface Design, das Möglichkeiten anbietet, den Menschen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen in der Regelschleife des (semi-)automatischen Systems zu halten.