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Arbeiten und arbeiten lassen – Kämpfen und Kooperieren um Arbeit

  • E. W. Udo Küppers
Chapter

Zusammenfassung

Menschen müssen arbeiten! Sie arbeiten körperlich – geistig – nicht körperlich oder geistig, weil beides in einem Organismus untrennbar ist. Werbefachleute versuchen immer wieder aus der Trennung von Körper und Geist oder Arbeit und Leben bzw. work and life Kapital zu schlagen, was ihnen bestens zu gelingen scheint. Doch auch die folgenden Grundbegriffe des (westlichen) Arbeitsbegriffes folgen bereits weitgehend diesem monetären Ansatz, der eine eher holistische Sichtweise mehr und mehr auszuschließen scheint.

Die Arbeitsergebnisse – wie auch immer sie gestaltet werden – sind Produkte von strukturiert ablaufenden Arbeitsprozessen. Die daraus ableitbare Arbeitsproduktivität ist eine volkswirtschaftliche Verhältniszahl, die besagt, wie hoch die quantitative Arbeitsleistung im Verhältnis zum quantitativen Arbeitseinsatz ist. Der lineare – aber wirklichkeitsfremde – Wirtschaftsansatz sagt: Je mehr ich arbeite, desto höher ist die erzielte Arbeitsmenge. Arbeitgeber, die Arbeitsleistungen entlohnen und von den geschaffenen Arbeitsmengen profitieren, kalkulieren – rein ökonomisch – noch mit einer weiteren Verhältniszahl. Für sie gilt auch: Je geringer die Entlohnung menschlicher Arbeit im Verhältnis zur erbrachten Arbeitsmenge, desto höher ist der geldwerte Vorteil.

Literatur43

  1. acatech, Forschungsunion (2013) Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, April 2013Google Scholar
  2. Andelfinger, V. P.; Hänisch, T. (Hrsg.) (2017) Industrie 4.0. Springer Gabler, WiesbadenGoogle Scholar
  3. Alpaydin, E.; Linke, S. (2008) Maschinelles Lernen. Oldenbourg, MünchenGoogle Scholar
  4. Andrews, D. et al. (2016) The global Productivity Slowdown, Technology Divergence and Public Policy: a firm level Perspective. Hutchins Center Working Paper #24, Harvard University, USAGoogle Scholar
  5. Arntz, M. et al. (2016a) Arbeitswelt 4.0 – Stand der Digitalisierung in Deutschland. Dienstleister haben die Nase vorn. IAB Kurzbericht 22/2016, 12. Oktober, in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung – ZEW –, Bertelsmann, BielefeldGoogle Scholar
  6. Arntz, M.; Gregory, T.; Zierahn, U. (2016b) Die Digitalisierung stellt weit weniger Jobs in der OECD in Frage als erwartet. ZEW-Pressemitteilung v. 7. JuniGoogle Scholar
  7. Arntz, M.; Gregory, T.; Zierahn, U. (2016c) The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 189, ParisCrossRefGoogle Scholar
  8. Audi AG (2015) Neue Mensch-Roboter-Kooperation in der Audi-Produktion. Presseportal, 12. Februar 2015Google Scholar
  9. BA-BERUFENET (o. J.) Datenbank der Bundesanstalt für ArbeitGoogle Scholar
  10. Bauernhansl, T.; ten Hompel, M.; Vogel-Heuser, B. (Hrsg.) (2014) Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Springer Vieweg, WiesbadenGoogle Scholar
  11. Bishop, C. M. (2008) Pattern Recognition and Machine Learning. Information Science and Statistics. Springer, Berlin 2008Google Scholar
  12. BMAS (2016) Weißbuch Arbeit 4.0. Bundesministerium für Arbeit und Soziales, Stand November 2016Google Scholar
  13. BMW Group (2013) Neuartige Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in der BMW Group Produktion. Unternehmenskommunikation Presse-Information 10. September 2013Google Scholar
  14. Botthof, A.; Hartmann, E. A. (Hrsg.) (2015) Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0. Springer Vieweg, HeidelbergGoogle Scholar
  15. Buhr, D. (2015) Soziale Innovationspolitik für die Industrie 4.0. Expertise im Auftrag der Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik der Friedrich-Ebert-Stiftung, BonnGoogle Scholar
  16. Bundesagentur für Arbeit (2016) Arbeitsmarkt 2015. Arbeitsmarktanalyse für Deutschland, West- und Ostdeutschland. Bundesagentur für Arbeit, BA, NürnbergGoogle Scholar
  17. Camus, A. (2016) Der Mythos des Sisyphos. 21. Aufl., Original 1942, Rowohlt, ReinbekGoogle Scholar
  18. Daheim, C.; Wintermann, O. (2016) Die Zukunft der Arbeit. Ergebnisse einer internationalen Delphi-Studie des Millennium Project. Bertelsmann-Stiftung, GüterslohGoogle Scholar
  19. Dautenhahn, K.; Saunders, J. (2011) New Frontiers in Human-Robot-Interaction. John Benjamin, AmsterdamCrossRefGoogle Scholar
  20. Dengler, K.; Matthes, B. (2015a) Folgen der Digitalisierung für die Arbeitswelt. In kaum einem Beruf ist der Mensch vollständig ersetzbar. IAB-Kurzbericht Nr. 24 des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, IAB, NürnbergGoogle Scholar
  21. Dengler, K.; Matthes, B. (2015b) Folgen der Digitalisierung für die Arbeitswelt: Substituierbarkeitspotenziale von Berufen in Deutschland. IAB-Forschungsbericht 11/2015 des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, IAB, NürnbergGoogle Scholar
  22. Dengler, K.; Matthes, B. (2016) Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt: Substituierbarkeitspotenziale nach Geschlecht. Aktuelle Berichte 24/2016 des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, IAB, NürnbergGoogle Scholar
  23. Destatis (2016) Das Produktivitäts-Paradoxon – Messung, Analyse, Erklärungsansätze. 25. Wissenschaftliches Kolloquium am 24. und 25. November, WiesbadenGoogle Scholar
  24. DGVU (2015) Entwurf 11/2015 FB HM-080 – Kollaborierende Robotersysteme. DGVU-Information, St. AugustinGoogle Scholar
  25. Dlugosch, G. (2016) Lernfähige Maschinen. VDI-Nachrichten, Nr. 48, 2. Dezember, 15Google Scholar
  26. Dörner, A.; Rickens, C.; Thelen, P. (2016) So sicher ist Ihr Job. DIE ZEIT, Nr. 234, 2.–4. Dez., S. 58–63Google Scholar
  27. Eichhorst, W.; Arni, P.; Buhlmann, F.; Isphording, I.; Tobsch, V. (2015) Wandel der Beschäftigung – Polarisierungstendenzen auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Institut zur Zukunft der Arbeit (IZA), Bertelsmann Stiftung, GüterslohGoogle Scholar
  28. Escherle, H. J.; Kaplaner, K. (1982). Wirtschaft zum Nachschlagen. Compact, MünchenGoogle Scholar
  29. Ford, H. (1923) Mein Leben und Werk. Autobiographie eines modernen Unternehmers. 4. Auflage Paul List Verlag, LeipzigGoogle Scholar
  30. Forschungsunion, acatech (Hrsg.) (2013) Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern. Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, April 2013Google Scholar
  31. Fourçans, A. (1998) Die Welt der Wirtschaft. Campus, Frankfurt/Main, New YorkGoogle Scholar
  32. Friedrich, H.; Wiedemeyer, M. (2013) Arbeitslosigkeit – ein Dauerproblem im vereinigten Deutschland? Dimensionen, Ursachen, Strategien. Springer VS, WiesbadenGoogle Scholar
  33. Geisberger, E.; Broy, M. (2012) agendaCPS. Integrierte Forschungsagenda Cyber-Physical Systems. acatech-Deutsche Akademie der Wissenschaften, Studie März 2012, München, BerlinGoogle Scholar
  34. Gernigon, B. (2007) Labour relations in the public and para-public sector. Working paper No. 2, International Labour Office GenevaGoogle Scholar
  35. Gordon, J. R. (2016) The Rise and Fall of American Growth. Princeton University Press, Princeton, New JerseyCrossRefGoogle Scholar
  36. Granig, O.; Hartlieb, E.; Heiden, B. (Hrsg.) (2017) Mit Innovationsmanagement zu Industrie 4.0. Springer Gabler, WiesbadenGoogle Scholar
  37. Halang, W. A.; Unger, H. (Hrsg.) (2014) Industrie 4.0 und Echtzeit. Springer Vieweg, Berlin, HeidelbergGoogle Scholar
  38. Heer, C. (2016) The International Federation of Robotics. Welt-Roboter-Report 2016: europäische Union belegt Spitzenplatz im globalen Automations-Wettbewerb. econNEWSnetwork, Frankfurt/MainGoogle Scholar
  39. Hippenmeyer, H.; Moosmann, T. (2016) Automatische Identifikation für Industrie 4.0. Springer Vieweg, BerlinCrossRefGoogle Scholar
  40. Huber, W. (2016) Industrie 4.0 in der Automobilproduktion. Springer Vieweg, WiesbadenCrossRefGoogle Scholar
  41. Hülke, MN. (2015) Kollaborierende Roboter – Zum Stand von Forschung, Normung und Validierung, in: Piper, R.; Lang, K.-H. (Hrsg.) Sicherheitswissenschaftliches Kolloquium 2013–2014, Band 10. Schriftenreihe des Instituts für Arbeitsmedizin, Sicherheitstechnik und Ergonomie e. V. (ASER), Forschungsbericht Nr. 30, Institut ASER e. V., Wuppertal, S. 49–64Google Scholar
  42. Ing-Diba (2015) Die Roboter kommen. Folgen der Automatisierung für den deutschen Arbeitsmarkt. Economic Research, 30. AprilGoogle Scholar
  43. Jahoda, M. (1983) Wieviel Arbeit braucht der Mensch? Arbeit und Arbeitslosigkeit im 20. Jahrhundert. Beltz, WeinheimGoogle Scholar
  44. Jahoda, M.; Lazarsfeld, P. F.; Zeisel, H. (1975) Die Arbeitslosen von Marienthal. Ein soziographischer Versuch. Edition Suhrkamp, BerlinGoogle Scholar
  45. Kaufmann, T. (2015) Geschäftsmodelle in Industrie 4. 0 und dem Internet der Dinge. Der Weg vom Anspruch in die Wirklichkeit. Essential, Springer Vieweg, WiesbadenCrossRefGoogle Scholar
  46. Kaupp, T. (2010) Human-Robot Collaboration: A Probabilistic Approach. VDM, SaarbrückenGoogle Scholar
  47. Krämer, W. (1991) So lügt man mit Statistik. Campus, Frankfurt/MainGoogle Scholar
  48. Kühl, S. (2015) Zeitdiagnosen 4.0. Arbeitspapier. Persönliche MitteilungGoogle Scholar
  49. Kühl, S. (2015) Alles so vernetzt hier, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung, 22.9.2015Google Scholar
  50. Küppers, E. W. U. (2013) Denken in Wirkungsnetzen. Nachhaltiges Problemlösen in Politik und Gesellschaft. Tectum, MarburgGoogle Scholar
  51. Küppers, J.-P. (2014) Resignation und Arbeitslosigkeit. Eine Gefahr für das demokratische Gemeinwesen. Soziale Arbeit, 4, S. 140–148Google Scholar
  52. Küppers, J.-P.; Küppers, E. W. U. (2016) Bedingt handlungsbereit. Die jüngste Migrationswelle und ihre Grenzen systemischer Krisenbewältigung in einer globalen Welt, in: ZPB 3/2015 (veröffentlicht im Dezember 2016). Nomos, Baden-Baden, S. 110–121Google Scholar
  53. Ludwig, B. (2015) Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen. Springer Vieweg, Berlin, HeidelbergCrossRefGoogle Scholar
  54. Malcher I. (2016) Der große Sprung, in: brand eins, Heft 07, Schwerpunkt: Digitalisierung, S. 72–75Google Scholar
  55. Matthes, B.; Meinken, H.; Neuhauser, P. (2015) Berufssektoren und Berufssegmente auf Grundlage der KldB 2010. Methodenbericht der Statistik der BA, Nürnberg.Google Scholar
  56. Matthias, B. (2015) ISO/TS 15066 – Collaborative Robots – Present Status. Conference: European Robotics Forum 2015, Vienna, AustriaGoogle Scholar
  57. Obermaier, R. (Hrsg.) (2016) Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe. Springer Gabler, WiesbadenGoogle Scholar
  58. OECD (2014) Perspectives on Global Development 2014. Boosting Productivity to meet the Middle-Income Challange. OECD PublishingGoogle Scholar
  59. Ottersbach H. J. et al. (2011) BG/BGIA-Empfehlungen zur Gestaltung von Arbeitsplätzen mit kollaborierenden Robotern. IFA, Sankt Augustin, http://publikationen.dguv.de/dguv/pdf/10002/bg_bgia_empf_u001d.pdf (Zugriff: 19.4.2017)Google Scholar
  60. Radkau, J. (2008) Technik in Deutschland. vom 18. Jahrhundert bis heute. Campus, Frankfurt/MainGoogle Scholar
  61. Reed, J. (1967) Simulation of Biological Evolution and Machine Learning. Journal of Theoretical Biology, Vol. 17, No. 3, S. 319–342CrossRefGoogle Scholar
  62. Rifkin, J. (2011a) Die dritte industrielle Revolution. Die Zukunft der Wirtschaft nach dem Atomzeitalter. Campus, Frankfurt/MainGoogle Scholar
  63. Rifkin, J. (2011b) Die dritte industrielle Revolution. Essay, Handelsblatt, 21. September 2011Google Scholar
  64. Ronzhin, A.; Rigoll, G.; Meshcheryakov, R. (Hrsg.) (2016) Interactive Collaboraive Robotics. First International Conference, ICR 2016, Budapest, Hungary, August 24–26, Proceedings. Springer International, SwitzerlandGoogle Scholar
  65. Samuel, A. L. (1969) Some studies in machine learning using the game of checkers. II Recent progress. Annual Review in Automatic Programming, Vol. 6, No. 1, S. 1–36CrossRefGoogle Scholar
  66. Sarkar, N. (Ed.) (2007) Human robot Interaction. Intec Education and Publication, Vienna, AustriaGoogle Scholar
  67. Schlatt, A. (2015) Kollaborierende Roboter. Genios, MünchenGoogle Scholar
  68. Schmitz, W. (2016) Das große Schaulaufen. VDI-Nachrichten Nr. 24, S. 2–3Google Scholar
  69. Solow, R. M. (1987) We’d better watch out. New York Times Book Review, July 12, S. 36Google Scholar
  70. Spath, D. et al. (Hrsg.) (2013) Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Studie, FhG-IAOGoogle Scholar
  71. Spitzer, M. (2012) Digitale Demenz. Wie wir uns und unsere Kinder um den Verstand bringen. Droemer, MünchenGoogle Scholar
  72. Sendler, U. (Hrsg.) (2013) Industrie 4.0. Springer Vieweg, HeidelbergGoogle Scholar
  73. Sendler, U. (Hrsg.) (2016) Industrie 4.0 grenzenlos. Springer Vieweg, HeidelbergGoogle Scholar
  74. Statistisches Bundesamt (2016) Das Produktivitäts-Paradoxon – Messung, Analyse, Erklärungsansätze. 25. Wissenschaftliches Kolloquium am 24. und 25. November im Museum WiesbadenGoogle Scholar
  75. Steiger, H. (2016) Schicksal Produktivität, in: VDI-Nachrichten, Nr. 31/32, S. 1Google Scholar
  76. Triplett, J. E. (1999) The Solow-Productivity Paradox: What do Computers do to Productivity? The Canadian Journal of Economics / Revue canadienne d’Economique, Vol. 32, No. 2, Special Issue on Service Sector Productivity and the Productivity Paradox, S. 309–334CrossRefGoogle Scholar
  77. Vogel-Heuser, B.; Bauernhansl, T.; ten Hompel, M. (Hrsg.) (2017) Handbuch Industrie 4.0, Bd. 1–4, 2. Aufl. Springer Vieweg, BerlinGoogle Scholar
  78. Wollenberg, K. (Hrsg.) (2004) Taschenbuch der Betriebswirtschaft. Hanser, LeipzigGoogle Scholar

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Authors and Affiliations

  • E. W. Udo Küppers
    • 1
  1. 1.BremenDeutschland

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