@phdthesis{Wagner2017,
  author    = {Wagner, Mario},
  title     = {Industrie 4.0 und demografische Entwicklung aus strukturationstheoretischer Sicht},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412230},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {235},
  year      = {2017},
  abstract  = {Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines heuristischen Bezugsrahmens zur Erkl{\"a}rung der Komplexit{\"a}t im Kontext von Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung aus strukturationstheoretischer Sicht. Dabei sind in Bezug auf die zuk{\"u}nftig zu erwartenden kognitiven Anforderungen an die Besch{\"a}ftigten die Fragen essentiell, vor welchen Herausforderungen Unternehmen bez{\"u}glich der Einstellung und dem Verhalten sowie dem Erfahrungswissen der Besch{\"a}ftigten stehen und welche L{\"o}sungsans{\"a}tze sich im Umgang mit den Herausforderungen in der Praxis bisher als hilfreich erweisen. In Kapitel 1 erfolgt zun{\"a}chst die Beschreibung der Ausgangslage. Es werden die Begriffe Industrie 4.0 und demografische Entwicklung inhaltlich diskutiert und in einen theoretischen Zusammenhang gebracht. In Kapitel 2 erfolgt die theoretische Fundierung der Arbeit. Dabei wird eine strukturationstheoretische Sicht auf Unternehmen als soziotechnische Systeme eingenommen. Durch diese „nicht deterministische" Sichtweise wird ein prozessualer Blick auf den Wandlungsprozess in Unternehmen geschaffen, der es m{\"o}glich macht, die Besch{\"a}ftigten als aktiv handelnde Akteure im Sinne von „organisieren" zur Erkl{\"a}rung m{\"o}glicher Zusammenh{\"a}nge zwischen Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung mit einzubeziehen. Der soziotechnische Systemansatz und die Strukturationstheorie bilden in diesem Sinne den „Kern" des zu entwickelnden heuristischen Bezugsrahmens. Die inhaltliche Gestaltung des theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmens erfolgt in Kapitel 3 und Kapitel 4. Kapitel 3 beschreibt ausgew{\"a}hlte Aspekte zuk{\"u}nftiger Anforderungen an die Arbeit, die durch eine systematische Aufbereitung des derzeitigen Forschungsstandes zu Industrie 4.0 ermittelt wurden. Sie bilden die „Gestaltungsgrenzen", innerhalb derer sich je nach betrieblicher Situation unterschiedliche neue oder ge{\"a}nderte Anforderungen an die Besch{\"a}ftigten bei der Gestaltung von Industrie 4.0 ableiten lassen. In Kapitel 4 werden ausgew{\"a}hlte Aspekte menschlichen Handelns am Beispiel {\"a}lterer Besch{\"a}ftigter in Form zweier Schwerpunkte beschrieben. Der erste Schwerpunkt betrifft m{\"o}gliche Einflussfaktoren auf die Einstellung und das Verhalten {\"a}lterer Besch{\"a}ftigter im Wandlungsprozess aufgrund eines vorherrschenden Altersbildes im Unternehmen. Grundlage hierzu bildete die Stigmatisierungstheorie als interaktionistischer Ansatz der Sozialtheorie. Mit dem zweiten Schwerpunkt, den ausgew{\"a}hlten handlungstheoretischen Aspekten der Alternsforschung aus der Entwicklungspsychologie, wird eine Lebensspannenperspektive eingenommen. Inhaltlich werden die komplexit{\"a}tsinduzierten Faktoren, die sich aus handlungstheoretischer Perspektive mit der Adaptation von {\"a}lteren Besch{\"a}ftigten an ver{\"a}nderte {\"a}ußere und pers{\"o}nliche Lebensbedingungen besch{\"a}ftigen, systematisiert. Anschließend wird auf Grundlage der bisherigen theoretischen Vor{\"u}berlegungen ein erster theoriebasierter Bezugsrahmen abgeleitet. Kapitel 5 und Kapitel 6 beschreiben den empirischen Teil, die Durchf{\"u}hrung teilstrukturierter Interviews, der Arbeit. Ziel der empirischen Untersuchung war es, neben der theoretischen Fundierung den theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmen um Praxiserfahrungen zu konkretisieren und gegebenenfalls zu erg{\"a}nzen. Hierzu wurde auf Grundlage des theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmens mittels teilstrukturierter Interviews das Erfahrungswissen von 23 Experten in pers{\"o}nlichen Gespr{\"a}chen abgefragt. Nachdem in Kapitel 5 die Vorgehensweise der empirischen Untersuchung beschrieben wird, erfolgt in Kapitel 6 die Beschreibung der Ergebnisse aus der qualitativen Befragung. Hierzu werden aus den pers{\"o}nlichen Gespr{\"a}chen zentrale Einflussfaktoren bei der Gestaltung und Umsetzung von Industrie 4.0 im Kontext mit der demografischen Entwicklung analysiert und in die {\"u}bergeordneten Kategorien Handlungskompetenzen, Einstellung/ Verhalten sowie Erfahrungswissen geclustert. Anschließend wird der theoriebasierte heuristische Bezugsrahmen durch die {\"u}bergeordneten Kategorien und Faktoren aus den Expertengespr{\"a}chen konkretisiert und erg{\"a}nzt. In Kapitel 7 werden auf Grundlage des heuristischen Bezugsrahmens sowie der Empfehlungen aus den Experteninterviews beispielhaft Implikationen f{\"u}r die Praxis abgeleitet. Es werden Interventionsm{\"o}glichkeiten zur Unterst{\"u}tzung einer positiven Ver{\"a}nderungsbereitschaft und einem positiven Ver{\"a}nderungsverhalten f{\"u}r den Strukturwandel aufgezeigt. Hierzu geh{\"o}ren die Anpassung des F{\"u}hrungsverhaltens im Wandlungsprozess, der Umgang mit der Paradoxie von Stabilit{\"a}t und Flexibilit{\"a}t, der Umgang mit Altersstereotypen in Unternehmen, die Unterst{\"u}tzung von Strategien zu Selektion, Optimierung und Kompensation sowie Maßnahmen zur Ausrichtung von Aktivit{\"a}ten an die Potenzialrisiken der Besch{\"a}ftigten. Eine Zusammenfassung, ein Res{\"u}mee und ein Ausblick erfolgen abschließend in Kapitel 8.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Schumacher2022,
  author    = {Schumacher, Jochen},
  title     = {Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen},
  doi       = {10.25932/publishup-55464},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-554642},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VI, 275},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex f{\"u}r produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Z{\"o}gern vieler Unternehmen - insbesondere KMU und Mittelstand - bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein f{\"u}r ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen f{\"u}r einen h{\"o}heren Grad der Reife ableiten k{\"o}nnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template f{\"u}r darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verf{\"u}gung.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kunkel2023,
  author    = {Kunkel, Stefanie},
  title     = {Green industry through industry 4.0? Expected and observed effects of digitalisation in industry for environmental sustainability},
  doi       = {10.25932/publishup-61395},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-613954},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {vii, 168},
  year      = {2023},
  abstract  = {Digitalisation in industry - also called "Industry 4.0" - is seen by numerous actors as an opportunity to reduce the environmental impact of the industrial sector. The scientific assessments of the effects of digitalisation in industry on environmental sustainability, however, are ambivalent. This cumulative dissertation uses three empirical studies to examine the expected and observed effects of digitalisation in industry on environmental sustainability. The aim of this dissertation is to identify opportunities and risks of digitalisation at different system levels and to derive options for action in politics and industry for a more sustainable design of digitalisation in industry. I use an interdisciplinary, socio-technical approach and look at selected countries of the Global South (Study 1) and the example of China (all studies). In the first study (section 2, joint work with Marcel Matthess), I use qualitative content analysis to examine digital and industrial policies from seven different countries in Africa and Asia for expectations regarding the impact of digitalisation on sustainability and compare these with the potentials of digitalisation for sustainability in the respective country contexts. The analysis reveals that the documents express a wide range of vague expectations that relate more to positive indirect impacts of information and communication technology (ICT) use, such as improved energy efficiency and resource management, and less to negative direct impacts of ICT, such as electricity consumption through ICT. In the second study (section 3, joint work with Marcel Matthess, Grischa Beier and Bing Xue), I conduct and analyse interviews with 18 industry representatives of the electronics industry from Europe, Japan and China on digitalisation measures in supply chains using qualitative content analysis. I find that while there are positive expectations regarding the effects of digital technologies on supply chain sustainability, their actual use and observable effects are still limited. Interview partners can only provide few examples from their own companies which show that sustainability goals have already been pursued through digitalisation of the supply chain or where sustainability effects, such as resource savings, have been demonstrably achieved. In the third study (section 4, joint work with Peter Neuh{\"a}usler, Melissa Dachrodt and Marcel Matthess), I conduct an econometric panel data analysis. I examine the relationship between the degree of Industry 4.0, energy consumption and energy intensity in ten manufacturing sectors in China between 2006 and 2019. The results suggest that overall, there is no significant relationship between the degree of Industry 4.0 and energy consumption or energy intensity in manufacturing sectors in China. However, differences can be found in subgroups of sectors. I find a negative correlation of Industry 4.0 and energy intensity in highly digitalised sectors, indicating an efficiency-enhancing effect of Industry 4.0 in these sectors. On the other hand, there is a positive correlation of Industry 4.0 and energy consumption for sectors with low energy consumption, which could be explained by the fact that digitalisation, such as the automation of previously mainly labour-intensive sectors, requires energy and also induces growth effects. In the discussion section (section 6) of this dissertation, I use the classification scheme of the three levels macro, meso and micro, as well as of direct and indirect environmental effects to classify the empirical observations into opportunities and risks, for example, with regard to the probability of rebound effects of digitalisation at the three levels. I link the investigated actor perspectives (policy makers, industry representatives), statistical data and additional literature across the system levels and consider political economy aspects to suggest fields of action for more sustainable (digitalised) industries. The dissertation thus makes two overarching contributions to the academic and societal discourse. First, my three empirical studies expand the limited state of research at the interface between digitalisation in industry and sustainability, especially by considering selected countries in the Global South and the example of China. Secondly, exploring the topic through data and methods from different disciplinary contexts and taking a socio-technical point of view, enables an analysis of (path) dependencies, uncertainties, and interactions in the socio-technical system across different system levels, which have often not been sufficiently considered in previous studies. The dissertation thus aims to create a scientifically and practically relevant knowledge basis for a value-guided, sustainability-oriented design of digitalisation in industry.},
  language  = {en}
}