Themengebiete (T1 - T4)

T1 - Flexible Arbeitsprozesse

T1.1 Menschen-zentrierte adaptive Arbeitsprozesse

Arbeits- und Produktionsprozesse werden sich im Umfeld von Industrie 4.0 bezüglich ihrer Einbettung in Aufbau-und Ablauforganisationen, einer erweiterten Entscheidungs-, Koordinierungs-, Kontroll- sowie Dienstleistungsfunktionalität sowie der Organisation virtueller und realer Maschinen von heutigen Prozessen unterscheiden. 

Hier sind auf der Grundlage von Konzepten selbst-adaptiver Systeme einerseits und agiler Entwicklungsmethoden andererseits neuartige Prozessbeschreibungs-, Ausführungs-  und Bewertungstechniken zu entwickeln, die eine hohe Flexibilität menschen-zentrierter, adaptiver Arbeitsprozesse ermöglichen.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Gregor Engels, Institut für Informatik, engels[at]uni-paderborn.de, Universität Paderborn

T1.2 Veränderungsmanagement

Die industrielle Umsetzung komplexer technischer Konzepte wie Industrie  4.0 ist aufgrund der hohen technologischen Herausforderungen durch ingenieursmäßige Betrachtungen und Optimierungen geprägt. Erfolgsentscheidend für die Wirtschaftlichkeit von Industrie 4.0 im jeweiligen betrieblichen Kontext ist allerdings die situations- und unternehmensspezifische Konzeption und Ausgestaltung neuer Vorgehensweisen sowie neuer Technologien, z.B. die Verkettung Cyber-physischer Systeme. Hierfür ist ein umfassender Veränderungsprozess erforderlich, der Führungskräfte, Mitarbeiterinnen / Mitarbeiter und Betriebsräte eines Unternehmens gleichermaßen involviert.

Für die Sensibilisierungsphase des Veränderungsprozesses zu Industrie 4.0 sollen Auslöser, Ziele und Gestaltungskriterien ermittelt werden. Diese sollen zueinander in Bezug gesetzt und in Form eines Vorgehenskonzepts zusammengeführt werden. Das Vorgehenskonzept soll unternehmensspezifisch konfigurierbar sein und im Rahmen einer Pilotanwendung exemplarisch verifiziert werden. Hiermit wird die Basis für eine an strategischen Zielen ausgerichtete und mitarbeiterzentrierte Implementierung von Industrie 4.0 gelegt.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Iris Gräßler, Heinz Nixdorf Institut, iris.graessler[at]hni.uni-paderborn.de,  Universität Paderborn

T1.3 Organisational Gerechtigkeit oder Individuelle und betriebliche Weiterbildung

Das Erleben von Gerechtigkeit ist einer der zentralsten (De-)Motivatoren für Arbeitnehmerinnen / Arbeitnehmer. Arbeitszufriedenheit, Gesundheit, dysfunktionales und proaktives Verhalten werden maßgeblich davon beeinflusst, inwieweit Entscheidungen in Organisationen als fair wahrgenommen werden. Im Zusammenhang mit der Implementierung von Industrie 4.0 werden die Beschäftigten mit einer ganzen Reihe von Entscheidungen konfrontiert, angefangen von den Planungen der neuen Arbeitswelt bis hin zur flexiblen Zuteilung individueller Arbeitsaufgaben. In diesem Arbeitsfeld soll geprüft werden, wie fair Berufstätige die Arbeitsbedingungen unter Industrie 4.0 im Vergleich zu herkömmlichen Arbeitsbedingungen wahrnehmen. Dabei sollen die Beiträge der gesamten Organisation, die der Führungskräfte und ggf. die beteiligter „intelligenter“ Maschinen zu diesen Einschätzungen identifiziert werden. Diese Erkenntnisse sollen auf die Implementierung von Industrie 4.0 in Unternehmen beispielhaft angewendet werden, um so zu einer fairen Veränderung der Arbeitsbedingungen zu kommen.

Auch für den Bereich der individuellen und betrieblichen Weiterbildung sind neue, auf Kompetenzentwicklung abzielende Konzepte zu entwickeln. Ein möglicher methodischer Zugang zur Beschreibung non-formalen Lernens besteht darin, Kompetenzmessverfahren speziell für non-formale Lernprozesse zu konstruieren und entsprechend empirisch zu erproben. Den Verlauf informeller Lernprozesse systematischer nachzuvollziehen, kann hingegen gelingen, indem Einflussfaktoren auf das Setzen und erfolgreiche Verfolgen persönlicher beruflicher Lernziele identifiziert werden können. Eine bessere, empirisch gestützte Beschreibung non-formalen und informellen Lernens eröffnet Organisationen die Möglichkeit, Bedingungen zu schaffen, die Fort- und Weiterbildung der Arbeitnehmerinnen / Arbeitnehmer nachhaltig anregt und unterstützt.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Günter Maier, Fakultät für Psychologie und Sportwissenschaft, ao-psychologie[at]uni-bielefeld.de, Universität Bielefeld

T1.4 Gesellschaftliche Einbettung der Beschäftigungsbeziehung und ihre Folgen

Wie die mit Industrie 4.0 verbundenen Veränderungen im Arbeitsleben sich auf die Beschäftigten selbst und den Betrieb auswirken hängt nicht zuletzt davon ab, wie diese in unterschiedliche Konzepte der Beschäftigungsbeziehung eingebettet sind, Hierbei kommt es sowohl auf die Perspektiven der Arbeitgeber wie der Arbeitnehmer an. Es geht nicht nur um klassische Gratifikationen wie Einkommen oder Prestige, sondern um die Passung der Arbeitsanforderungen und –erwartungen mit den Lebensplänen und privaten Verpflichtungen der Arbeitnehmer in ihrem familiären und gesellschaftlichen Umfeld. Im Zentrum des Interesses steht  die voraussetzungsvolle Abstimmung zwischen teils konfligierenden Flexibilitätsanforderungen betrieblicher Abläufe einerseits und den heterogenen, sich außerdem im Lebenslauf ändernden Flexibilitätsbedürfnissen der Arbeitnehmer andererseits. Betriebe können das Ausmaß solcher Konflikte im Rahmen ihrer beschäftigungspolitischen Strategien in einem bestimmten Umfang beeinflussen. In diesem Arbeitsfeld soll deshalb vergleichend geprüft werden, inwiefern hier Industrie 4.0 im Vergleich zu anderen Arbeitsbedingungen besondere Herausforderungen stellt, und inwiefern diese durch spezifische Personalselektion (u.a. Alter, Geschlecht, Lebensform der Beschäftigten) oder Anpassungsprozesse  innerhalb des Betriebs bewältigt werden können.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Martin Diewald, Fakultät für Soziologie, martin.diewald[at]uni-bielefeld.de, Universität Bielefeld

T 2 - Menschen-zentrierte Cyber-Physical Devices

T2.1 Lernende Assistenzsysteme

Lernende Assistenzsysteme sollen eine sichere Interaktion zwischen Mensch und komplexer Technik unterstützen, indem sie die kognitive und physische Leistungsfähigkeit des Menschen durch die richtige Balance von Unterstützung und Eigenständigkeit fördern und sich dabei an den Menschen anpassen.  Beispiele sind Systeme die mit neuen Interaktionstechnologien (z.B. Gestensteuerung, kontextsensitiven multi-modalen Benutzerschnittstellen, interaktiven Robotern) und modernen Darstellungstechnologien (z.B. aktiven Projektionen) ein schnelles Erlernen von Montage oder der Bedienung von Maschinen erlauben, und im Produktions- oder Montageprozess die Vermeidung von Fehlern und damit eine bessere Sicherheit sowie eine durchgängige Prozessdokumentation erlauben.

Dabei ergibt sich erheblicher Forschungsbedarf darin, wie die neu entstehenden Rollen und Arbeitsweisen mit den Mitarbeiterinnen / Mitarbeitern gestaltet werden müssen, wie technologisch die Sicherheit und Konsistenz solcher interaktiven Systeme garantiert werden kann und wie die Schnittstelle zwischen Mensch und System so gestaltet werden kann, dass Mitarbeiterinnen / Mitarbeiter sich auch subjektiv sicher und vom System unterstützt und nicht etwa überwacht oder ausgenutzt fühlen.

Das Projekt kann dabei auf Vorarbeiten aus Industrieprojekten zurückgreifen, in denen Prototypen solcher Assistenzsysteme insbesondere mit Fokus auf hohe Prozessintegration und stringente Modellierung in BPNM entwickelt wurden.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Jochen Steil, CoR-Lab, jsteil[at]cor-lab.uni-bielefeld.de, Universität Bielefeld

T2.2 Human Factors

Die Einführung und Erweiterung heutiger Systeme zur Mensch-CPS-Interaktion wird zu maßgeblichen Veränderungen zukünftiger Industriearbeit führen, die sich in ihren Ausmaßen und Effekten für Produktions- und industrielle Dienstleistungstätigkeiten derzeit noch nicht prognostizieren lassen. Entsprechend sind (Weiter-)Entwicklungen von arbeitswissenschaftlichen Ansätzen zur Erforschung der gesundheitlichen Belastungen und der Benutzerakzeptanz der veränderten Mensch-CPS-Kooperationen erforderlich. In diesem Arbeitsfeld sollen subjektiven Wahrnehmungsempfindungen (z. B. von Sicherheit) und eine objektive Bestimmung der Arbeitsbelastung untersucht werden. Insbesondere geht es hier um die automatische Detektion von Anzeichen arbeitsrelevanter emotionaler oder kognitiver Zustände (wie z.B. Müdigkeit, Ärger, Überraschung, Unsicherheit...) und der Entwicklung und Evaluation geeigneter Modelle für die Reaktion auf solche detektierten Zustände in einem Robotersystem in einem spezifischen Aufgabenkontext.

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Britta Wrede, CITEC, bwrede[at]techfak.uni-bielefeld.de, Universität Bielefeld

T 3 - Anforderungsorientiertes Systems Engineering

T3.1 Nachvollziehbarkeit

In diesem Arbeitsfeld steht die Vielzahl der im Entwicklungsprozess durch die verschiedenen Entwickler (Disziplinen) entstehenden Dokumente sowie vor allem die große Zahl an unterschiedlichen verwendeten Sprachen und Graphiken im Mittelpunkt, die eine automatische Nachvollziehbarkeit von Anforderungen oder Fehlerkorrekturen über die verschiedenen Entwicklungsphasen sehr erschweren.

Im Rahmen der hier geplanten Forschung soll das Konzept eines vereinheitlichenden Metamodells über Disziplingrenzen hinweg entwickelt werden und auf dieser technologischen Basis ein disziplinübergreifendes Versions- und Konfigurationsverwaltungssystem konzipiert werden. 

Ansprechpartner: Prof. Dr. Wilhelm Schäfer, Heinz Nixdorf Institut, wilhelm[at]uni-paderborn.de, Universität Paderborn

T3.2 Ressourceneffiziente verteilte IT-Strukturen

Im Arbeitsfeld ressourceneffiziente verteilte IT-Strukturen adressieren wir direkt Fragestellungen von Ressourceneffizienz im Kontext Industrie 4.0, die aber Nachvollziehbarkeit von Entwurfsentscheidungen über Disziplingrenzen voraussetzen.

Die wachsende Anzahl vernetzter informationstechnischer Systemkomponenten in der Produktion führt neben der Funktionsausweitung auch zu einer Erhöhung des Energiebedarfs während der Produktion. Erforderlich ist eine sorgfältige Abwägung zwischen der Erweiterung der IT-Strukturen durch zusätzliche Komponenten und dem erzielten Mehrwert (Komfort, Sicherheit, Energieeinsparung). Eine durchgängige Betrachtung der Ressourceneffizienz von IT-Strukturen in der Produktion gibt es nur für statische, zentralgesteuerte Netze. Die Zukunft gehört aber den offenen, dynamischen Netzen ohne zentrale Steuerung, deren Analyse noch eine wissenschaftliche Herausforderung darstellt. Es müssen heterogene, offene Netzwerke betrachtet werden, da sich aufgrund der technologischen Entwicklung die Kommunikationsmedien und –protokolle fortlaufend ändern. 

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Ulrich Rückert, CITEC, rueckert[at]cit-ec.uni-bielefeld.de, Universität Bielefeld

T 4 - Konzepte der Aus- und Weiterbildung

T4.1 Eine Kultur der Lernenden Organisation als HR-Strategie

Lernende Organisationen stellen im Rahmen verschiedener Total Quality- oder Human Ressource-Ansätze einen Leitgedanken der Mitarbeiterintegration und -entwicklung dar. Veränderungen in den Arbeitsabläufen und -strukturen werden von Beschäftigten unterschiedlich intensiv erlebt, was sich in unterschiedlich starken Zustimmungs- bzw. Ablehnungstendenzen widerspiegelt. Wird der Leitgedanke einer lernenden Organisation in den Human Ressource-Strategien (HR) eines Unternehmens festgeschrieben, ist damit stets auch die Frage verbunden, wie eine Kultur des Lernens und der Entwicklung erreicht, verankert und gelebt werden kann. Einen Ansatzpunkt stellt hier die Verhaltensmodifikation der Beschäftigten dar: Das Verhalten von Personen wird sowohl durch ihre Persönlichkeitseigenschaften (traits) bestimmt, welche weitgehend veränderungsresistent sind, als auch durch ihre aktuellen „Zustände“ (states), die als situativ-variierend und damit veränderungssensitiv gelten können. Die Unterscheidung in Trait- und State-Komponenten des Verhaltens schafft demnach die Möglichkeit, Interventionen und Schulungsprogramme selektiver und damit zielorientierter zu gestalten. So können bestehende HR-Konzepte mit dem Ziel erweitert werden, motivationale, volitionale und handlungsregulative States der Beschäftigten zu stärken und zu fördern. Hierdurch sollen Voraussetzungen dafür geschaffen werden, Industrie 4.0-Implementationen erfolgreich und verträglich für Beschäftigte durchzuführen. Damit dies gelingt, sind individuelle Merkmale eines Mitarbeitenden sowie Merkmale in Gruppen- bzw. Teamsituationen auf Trait- und State-Ebene zu analysieren und für Human Ressource-Programme aufzubereiten und systemisch zu evaluieren.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Christian Harteis, Fakultät für Kulturwissenschaften, Christian.Harteis[at]upb.de, Universität Paderborn

T4.2 Individuelle Kompetenz Entwicklung

Kompetenzerwerbs- und -entwicklungsprozesse zeigen sich in stark technologisierten und automatisierten Arbeitsprozessen wenig transparent. Hürden im oder ein fehlendes Verständnis von Kompetenzerwerb können weitreichende Folgen für die Produktivität des Unternehmens sowie für die Entwicklungschancen der Individuen haben. Innerhalb der letzten zwei Dekaden wurden die Strukturen von Ausbildung in vielen Berufen erneuert und im Hinblick auf das Leitziel einer beruflichen Kompetenzentwicklung angepasst.  Eine Herausforderung ist es, jene Kompetenzen zu identifizieren und zu fördern, die im Rahmen von Industrie 4.0 individuelle und betriebliche Wettbewerbsvorteile generieren und als Teil von betrieblichen Aus- und Weiterbildungsprogrammen die berufliche und gesellschaftliche Teilhabe von Individuen stärken können. Im Rahmen betrieblicher Ausbildungsprogramme kann dies beispielsweise in Form authentischer Arbeits- und Geschäftsprozesssimulationen (u.a. [Winther 2010]) geschehen, da hier das gesamte Handlungspotential der Auszubildenden aufgegriffen werden kann, ohne direkte wirtschaftliche Konsequenzen für das Unternehmen zu erzeugen. Ein Kernproblem liegt hier insbesondere in dem Abwägen zwischen didaktischer Klarheit und realer Komplexität.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Martin Schneider, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, martin.schneider [at] wiwi.upb.de, Universität Paderborn, in Kooperation mit Prof. Dr. Esther Winther, Universität Duisburg-Essen/DIE, Bonn.

Imprint | Webmaster | Recent changes: 12.06.2015