Soziotechnische Optimierungs- und Anpassungsfaktoren im Arbeitssystem Smart Maintenance

Zur besonderen Bedeutung der interdependenten Ressource des Erfahrungswissens
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-658-41134-3
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 403 Seiten, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 545 g

Reihe: Dortmunder Beiträge zur Sozialforschung

Dieses Buch beschäftigt sich aus einer sozialwissenschaftlichen Perspektive mit den soziotechnischen Anpassungs- und Optimierungsfaktoren, die im Zuge von Digitalisierungsprozessen in innerbetrieblichen Instandhaltungsabteilungen und bei industriellen Serviceanbietern zu erkennen sind. Methodisch greift die Analyse auf die Erstellung von Betriebsfallstudien in den fokussierten Industriesektoren zurück, um anhand dessen die zuvor konzeptionell-theoretisch erarbeiteten Annahmen empirisch zu überprüfen. Im Rahmen dieser Veränderungen kristallisiert sich als ein zentrales Ergebnis der Untersuchung heraus, dass das Erfahrungswissen der Beschäftigten als eine besondere Ressource zu identifizieren ist.

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Eisenmann, Martin

Fachgebiete

• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Spezielle Soziologie Wissenssoziologie, Wissenschaftssoziologie, Techniksoziologie
• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Spezielle Soziologie Wirtschaftssoziologie, Arbeitssoziologie, Organisationssoziologie

Inhaltsverzeichnis

Einleitung: Komplexitätszunahme in der digitalen Instandhaltung.- Konzeptrahmen: Soziotechnische Perspektive zur Anpassungsfähigkeit und Digitalisierung von Arbeit.- Konzeptrahmen: Erfahrungswissen als Grundlage individuellen und organisationalen Arbeitshandelns in unterschiedlichen Arbeitsstrukturen.- Von der klassischen Instandhaltung zur Smart Maintenance.- Design der Forschung.- Empirische Ergebnisse: Betriebsfallstudien und Expertengespräche in der digitalen Instandhaltung und im industriellen Service.- Reflexive Betrachtung der Ergebnisse - Szenario: „Digitale Optimierung industrieller Facharbeit: Vernetzt, synergetisch, Innovativ“.- Fazit: Pfadabhängige Optimierungstendenzen und Erfahrungswissen als interdependente Ressource in der Smart Maintenance.

Über Autor(innen)

Martin Eisenmann ist promovierter Sozialwissenschaftler und bei der Sozialforschungsstelle in Dortmund im Fachbereich "Arbeit und Organisation im sozio-digitalen Wandel" tätig. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich der Digitalisierung von Arbeit in Industrie, Logistik und Instandhaltung.