Arbeitsdatenmanagement

Inhalt

• 1 Überblick
• 2 Bedeutung von Daten in der Kommunikation
• 3 Arbeit, Daten, Management
• 4 Arbeitsdaten
  • 4.1 Daten als Zustandsbeschreibung und Entscheidungsgrundlage
  • 4.2 Arbeitsdaten vs. Prozessdaten
  • 4.3 Klassifizierung von Arbeitsdaten
  • 4.4 Anforderungen an Arbeitsdaten
  • 4.5 Einsatzfelder von Arbeitsdaten
• 5 Das betriebliche Arbeitsdatenmanagement
  • 5.1 Grundlagen
  • 5.2 Vorgehen bei der Arbeitsdatenermittlung
    • 5.2.1 Vorbereitung
    • 5.2.2 Durchführung
    • 5.2.3 Auswertung
    • 5.2.4 Anwendung
• 6 Fazit

1 Überblick

Das Arbeitsdatenmanagement umfasst alle Aufgaben, Abläufe und Tätigkeiten, die beim Umgang mit tätigkeitsbezogenen Angaben anfallen. Es beinhaltet damit alle Vorgehensweisen und Schritte von der Erhebung und Speicherung von Mess- und Schätzwerten sowie Informationen über deren Verarbeitung und Nutzung bis hin zu deren Löschung.

Dabei geht das Management von Daten über die technisch-administrative Ebene, das Datenhandling, weit hinaus. Zu diesem gehören etwa die Erhebung und Verarbeitung der Daten sowie die Festlegung und Kontrolle der Informationsflüsse inklusive der Regelung des Zugangs zu den – oft sensiblen – Informationen. Zusätzlich werden im Rahmen des Managements auch die organisatorische und die persönliche Ebene, die Beziehungsebene zwischen Führungskraft und Mitarbeiter, einbezogen. Die Management-Funktion bei dem Einsatz bzw. der Behandlung der Arbeitsdaten besteht hier in der Analyse der Daten und der Bewertung, inwieweit sie als Grundlage zur Vorbereitung von Entscheidungen in betrieblichen Belangen dienen können. Das Arbeitsdatenmanagement wirkt sich hier über die Aufbau- und Ablauforganisation direkt auf die Planung und Koordination der Tätigkeiten sowie die Führung und Kontrolle der Beschäftigten aus.

Das Arbeitsdatenmanagement ist daher mit den drei Bereichen Technik (T), Organisation (O) und Mensch (M) ein Grundpfeiler des Konzepts des humanorientierten Produktivitätsmanagements, das REFA bereits in der REFA-Grundausbildung als MTO-Ansatz vorstellt und unter der Bezeichnung „produktive und humanorientierte Prozessgestaltung“ vertieft.

2 Bedeutung von Daten in der Kommunikation

„Alles ist Kommunikation.“ (Christine Maria Kaltenleitner)

„Man kann nicht nicht kommunizieren.“ (Paul Watzlawick)

Kommunikation dient dem Austausch von Informationen bzw. Nachrichten zwischen Sender und Empfänger. Dieses in den 1940er-Jahren von Claude E. Shannon und Warren Weaver ausgearbeitete Prinzip, das Shannon-Weaver-Modell, ist universell anwendbar. In der belebten Welt reicht es von Mikroorganismen über Pflanzen, Pilze und Tiere bis hin zum Menschen und damit von chemischen Signalen wie Boten- oder Lockstoffen über die nonverbale Kommunikation per Gestik und Mimik bis hin zur Lautäußerung in Form von Tierstimmen oder Sprache. Die kulturelle Entwicklung führte dann zu schriftlichen und grafischen Formen der Mitteilung. Technische Innovationen, angefangen beim Buchdruck, erlaubten die großflächige Verbreitung von Inhalten in Gestalt von Medien – auf verschiedenen Kanälen wie Print, Audio oder Video. Hier wird die Verbindung zur unbelebten Welt geschaffen, zur Technik. Mit dieser verfügen wir über eine Vielfalt von Symbolen, mechanischen Einrichtungen, Licht-, Ton- und anderen Signalsystemen, die bestimmte Handlungen auslösen oder eine Warn- und Schutzfunktion erfüllen sollen – von Ver- und Gebotsschildern über Absperrungen, Gehwegmarkierungen und Ampelfarben bis zum Vibrations- oder Sirenenalarm.

Die Kommunikation ist damit die Basis für jegliches Miteinander. Die Technik unterstützt im Idealfall den Austausch zwischen Sender und Empfänger durch die Zurverfügungstellung von Kommunikationskanälen zur Verbreitung von Informationen und Inhalten. Diese Vernetzung umfasst menschliche Individuen und Gruppen ebenso wie Organisationen, rechtlich gesehen also natürliche sowie juristische Personen. Aber auch technische Einrichtungen wie elektronisch gesteuerte Maschinen und Anlagen, „smarte“ Geräte oder autonome Fahrzeuge gehören dazu. Die belebte und die unbelebte Welt verschmelzen auf diese Weise miteinander. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine immer größere Rolle.

Die Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) ist so zum Nervensystem unserer heutigen Gesellschaft geworden – im privaten wie im beruflichen Bereich. Die Grundlage der Kommunikation mit und zwischen elektronischen Systemen sind Daten. Und die sind in einer schier unermesslichen und dazu ständig wachsenden Menge vorhanden. Diese Daten werden erhoben, gespeichert, verarbeitet, ausgewertet und genutzt, um in allen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens Nachrichten und Informationen zu übermitteln und zu verbreiten. Die Spanne reicht von der Verwaltung und der Finanzwelt über die Fertigung und Produktion sowie die Logistik und Warenwirtschaft bis in den persönlichen Bereich, die Privatsphäre.

Daten – ob in analoger oder digitaler Form – sind gleichzeitig die Grundlage von Geschäftsprozessen – und das seit Urzeiten. Schon bei der handwerklichen Fertigung von Gütern musste ein grundlegendes Verständnis von Zahlen, Maßen, Mengen, Gewichten und auch Zeitangaben vorhanden sein. Denn dieses war und ist die Voraussetzung dafür, um Produkte in der gewünschten Anzahl oder der passenden Größe herzustellen oder den dazu notwendigen Arbeitsumfang und damit Aufwand und Kosten abschätzen und Preise kalkulieren zu können. Typische Angaben waren damals Ellen und Fuß, Sack und Ballen, Fuder oder Fuhre, Ster bzw. Raummeter (Holz) oder auch das Tagwerk – als Fläche ebenso wie als Arbeitsleistung.

Mittlerweile sind diese Einheiten von gebräuchlicheren und physikalisch bzw. rechnerisch präziser zu fassenden Werten, beispielsweise SI-Einheiten (SI: Système international d’unités) und deren Ableitungen, abgelöst worden. Zeitangaben erfolgen je nach Betrachtungshorizont in unterschiedlichen Größenordnungen: buchhalterisch und bilanztechnisch oft als Jahr, Quartal oder Monat, bezogen auf Arbeitsaufträge und Tätigkeiten meist als Tag, Stunde, Minute oder Sekunde. Produktions- oder Auftragsmengen werden vielfach in Stück oder Anzahl Gebinde angegeben. So werden die Daten zu Arbeitsdaten – und das Arbeitsdatenmanagement beginnt zu greifen.

3 Arbeit, Daten, Management

Um zu verstehen, aber auch hinterfragen zu können, was mit dem Begriff „Arbeitsdatenmanagement“ gemeint ist, muss dieses Kompositum analysiert werden. Was versteckt sich also alles an Bedeutungen in diesem aus den drei Substantiven „Arbeit“, „Daten“ und „Management“ zusammengesetzten Wort? Dazu sind zunächst die einzelnen Bestandteile zu definieren.

Arbeit

Bereits der Begriff „Arbeit“ ist nicht leicht zu fassen, da er in verschiedenen Kontexten verwendet wird und dort unterschiedliche Bedeutungen hat. So handelt es sich beispielsweise in der Physik bei Arbeit (W) um das Produkt aus einer Kraft (F) und einer Wirkung, etwa der zurückgelegten Wegstrecke (s). Beschrieben werden kann die Arbeit dann mit der Gleichung W = F ∙ s. In der (bildenden) Kunst wird unter Arbeit zum Beispiel ein geschaffenes Objekt verstanden, in der Pädagogik bzw. Didaktik eine Aufgabe oder ein anzufertigendes Ergebnis wie eine Haus- oder Klassenarbeit. Im allgemeinen Sprachgebrauch ist Arbeit laut Duden eine „Tätigkeit mit einzelnen Verrichtungen“.

Um „Arbeit“ aus der hier im Vordergrund stehenden betriebswirtschaftlichen bzw. betrieblichen Perspektive zu definieren, können verschiedene Quellen zusammengefasst werden. Aus den Begriffserläuterungen von Arbeitspsychologen wie Hellpach, Hoyos, Rubinstein, Hacker, Ulich oder Resch lässt sich zusammenfassend folgende Definition herausziehen:

Bei Arbeit handelt es sich um eine zielgerichtete, soziale, planmäßige und bewusste Tätigkeit, die sowohl materielle (physische) als auch immaterielle (kognitive, geistige, ideelle, psychische) Elemente umfassen kann und zu einem Resultat führt, das in einem Normensystem bewertet werden kann.

Daten

Unter „Daten“ kann umgangssprachlich der Plural von „Datum“ als eine Anzahl von Terminen gemeint sein. Gebräuchlicher und meist zutreffender ist jedoch die allgemeine Definition, die aus den Angaben im Duden abgeleitet werden kann:

Daten sind auf Beobachtungen und Messungen sowie anderen Vorgehensweisen wie Berechnungen oder Methoden wie statistischen Erhebungen beruhende (Zahlen-)Werte, Angaben, Befunde, (persönliche) Kenngrößen oder Merkmalsausprägungen (wie z. B. Einheiten). Sie können manuell (analog) aufgenommen und niedergeschrieben oder elektronisch als Zeichen, Angaben bzw. Informationen gespeichert und verarbeitet werden.

In der Praxis werden Daten oft noch manuell durch Ablesung oder Messung erfasst und auf Formblättern, Listen und Tabellen eingetragen. Die moderne Datenermittlung erfolgt dagegen vollautomatisiert und in Echtzeit, indem Zählwerke, Messfühler, Sensoren oder andere Systeme die Werte elektronisch erheben und auf Speichermedien wie Datenbanken überführen. Anschließend werden die Daten in Software-Anwendungen wie Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme (PPS), Enterprise Resource Planning- (ERP-)Systeme oder Manufacturing Execution Systems (MES) weitergeleitet, verwaltet und bearbeitet.

Die Definition von REFA bezieht sich auf die betriebliche Praxis und ist pragmatischer als die allgemeingültige Ableitung gemäß Duden:

„Daten sind eine strukturierte Zusammensetzung von Ziffern, Buchstaben und Sonderzeichen, die einen bestimmten Sachverhalt beschreiben. Sie bestehen aus einer Größe (Merkmal) und einem Wert (Zahlenwert, Datum und Einheit). Mit Merkmalen und Werten lassen sich Sachverhalte, Objekte, Personen u. a. kennzeichnen.“

Management

Auch der Begriff „Management“ hat zwei Bedeutungsebenen – eine institutionelle und eine funktionale. So wird unter „Management“ einerseits eine Personengruppe in Leitungsposition verstanden, also die organisationale Einrichtung und Positionierung einer Institution in der Aufbauorganisation. Andererseits kann der Begriff die Ausübung der Führungsaufgaben beschreiben, die Tätigkeit des Managens, und damit der Ablauforganisation zugeordnet werden.

Beim Management als Institution können mehrere Ebenen unterschieden werden: Die oberste Ebene bildet das Top-Management, beispielsweise Aufsichtsrat oder Geschäftsführung. Die nächste Ebene, das mittlere Management, wird zum Beispiel repräsentiert durch Bereichs- und Abteilungs- oder auch Regionalleiter. Darunter folgt die Management-Ebene der Büro- oder Schichtleiter, im Handel auch Filialleiter. Der untersten Management-Ebene können unter anderem Vorarbeiter oder Kolonnen- und Rottenführer zugeordnet werden.

Die unterschiedlichen Management-Ebenen übernehmen dabei jeweils verschiedene Leitungs- und Führungsfunktionen, die auch in ihren Zeithorizonten deutlich voneinander abweichen.

• Die Tätigkeit des Top-Managements besteht in der langfristigen strategischen Ausrichtung der eigenen Organisation. Hierzu sind Visionen und Ziele zu entwickeln, die in den nächsten 10 oder 20 Jahren erreicht werden sollen. Abgestützt wird diese Zukunftsperspektive durch die Ausarbeitung von Strategien, die die Zielerreichung – bei allen Unwägbarkeiten – ermöglichen sollen. Dazu sind diese langfristigen Ziele unter anderem in Kooperation mit dem mittleren Management in mittelfristige taktische Ziele, Meilensteine, herunterzubrechen. Der Zeithorizont für diese wird in der Regel mit 5 Jahren angesetzt.
• Die mittlere Führungsebene hat die Aufgabe, die so erarbeiteten Vorgaben im vorgesehenen Zeitfenster (z. B. 5 Jahre) – zu erreichen und in betriebswirtschaftlich überschaubaren bzw. bilanztechnisch relevanten Zeiträumen erkennbare Fortschritte zu erzielen. Um die daraus abgeleiteten Jahres- und Quartalszahlen als Ergebnisse des wirtschaftlichen Handelns zu erfüllen, sind die unteren Management-Ebenen entsprechend zu führen und anzuleiten. In der Hand der mittleren Führungsebene liegt ein großer Teil der Organisation und Koordination der Arbeits- und Betriebsmittel sowie der Personaleinsatz.
• Die Funktion der unteren Management-Ebenen besteht darin, das operative Geschäft abzuwickeln, also die eigentliche Wertschöpfung zu gewährleisten. Hier sind kurzfristige Aufgaben zu erfüllen. Dazu gehört unter anderem, die Mitarbeiter anzuleiten, zu führen und zu motivieren, um die vereinbarten Leistungen zu erbringen. Dies können verabredete Tages- und Wochenbedarfe in der Fertigung sein, Liefermengen und -termine oder Serviceleistungen.

Die doppelte Bedeutung des Begriffs „Management“ wird in der REFA-Definition deutlich:

„Der Begriff ,Management‘ hat zwei Bedeutungsebenen. Einerseits bezeichnet er die organisationale Einrichtung „Management“ als Instanz der Führung, andererseits die operative Tätigkeit des ,Managens‘, also das Planen, Steuern und Führen.“

Nachdem die Begriffe Arbeit, Daten und Management durch die angegebenen Definitionen hinreichend geklärt sind, kann sich die Betrachtung nun auf die Arbeitsdaten und deren Management richten.

4 Arbeitsdaten

4.1 Daten als Zustandsbeschreibung und Entscheidungsgrundlage

Daten fallen in jeder Organisation an, in privatwirtschaftlichen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen ebenso wie in Verbänden, Parteien, Stiftungen oder Vereinen. Dabei werden sie zu unterschiedlichsten Zwecken genutzt. Im produzierenden Gewerbe reicht die Spanne „von Rampe zu Rampe“, von der Beschaffung oder dem Einkauf über die Auftragssteuerung und die Produktion samt Qualitätsmanagement bis zum Verkauf und Versand. Typische weitere Bereiche, auch in der Verwaltung, sind das Personalwesen mit den Personaldaten, der Entgeltgestaltung und der Lohnbuchhaltung sowie die Finanzbuchhaltung, das Rechnungswesen und das Controlling. Selbst Management-Entscheidungen sind auf den unterschiedlichsten Ebenen datengestützt – von der Investitionsrechnung über Kosten-Nutzen-Kalkulationen bis hin zur Festlegung von Preisen und der Auswahl von Lieferanten mit günstigen Konditionen.

Um die bestehenden Prozesse fortführen und beurteilen, Verbesserungen erkennen und umsetzen und neue Abläufe initiieren und realisieren zu können, muss der Ist-Zustand bekannt sein. Typische Vorgehensweisen sind hier die (allgemeinere) Betriebsdatenerfassung (BDE) und die (technikbezogene) Maschinendatenerfassung (MDE) als Teil der BDE. Erst auf dieser Grundlage kann der gewünschte Soll-Zustand realistisch definiert werden. Typische Ziele sind dabei die Verringerung der Durchlaufzeiten, Erhöhung der Produktionsmengen, Reduzierung von Kosten, Steigerung der Qualität oder die Vergrößerung der Produktvielfalt zur Berücksichtigung von Kundenwünschen. Für die betroffenen Prozesse und Erzeugnisse müssen „belastbare“, das heißt aktuelle und aussagekräftige Daten vorliegen, um diese analysieren und im Hinblick auf Änderungen auswerten zu können.

Das betrifft zum Beispiel:

• den tatsächlichen Bedarf an Produktionskapazitäten (Personal und Technik) für die Bearbeitung von Kundenaufträgen bzw. vereinbarten Lieferungen;
• den realen Auftragsdurchlauf im Hinblick auf die Durchlaufzeit und die technologisch-organisatorische Prozessstruktur;
• die Nutzung der eingesetzten Ressourcen;
• das Qualitätsmanagement und die Prozessfähigkeit zentraler Betriebsmittel.

Um Lösungen erarbeiten und Maßnahmen einleiten zu können, um Lieferanten als vorgelagerte Glieder der Supply Chain besser einbinden und die Anforderungen und Wünsche der Abnehmer oder Kunden als nachgelagerte Glieder erfüllen zu können, sind diese Aufgaben zu lösen:

• Es sind Zahlen, Daten, Fakten und weitere Informationen als notwendiges Datengerüst zu schaffen bzw. zu ergänzen
• Praktisch einsetzbare Methoden und Werkzeuge zur Analyse und Verbesserung des Ist-Zustands müssen ausgewählt und etabliert werden.
• Die Möglichkeiten des direkten Einbezugs der Beschäftigten im Verbesserungsprozess sind zu prüfen. Hier kann auf den Ansatz des Lean Managements bzw. der Lean Production zurückgegriffen werden.
• Es muss ein Ablaufplan mit Meilensteinen, Kosten und Beteiligten aufgestellt werden.

Der Bedarf an exakten und aktuellen (Echtzeit-)Arbeitsdaten wird sich in Zukunft mit der „Industrie 4.0“ und dem Industrial Internet of Things deutlich erhöhen. Hintergrund sind die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung von technischen Einrichtungen sowie neue technologische Methoden für die Produkt- und Prozessgestaltung. Dazu kommt der verbreitete und weiter zunehmende Einsatz von elektronischen, „smarten“ Steuerungen bis hin zur Autonomisierung von Robotern und Fahrzeugen. Die immer komplexeren und unübersichtlicheren Arbeitssysteme erfordern ein systematisches Vorgehen bei der Arbeitsdatenermittlung und dem Management der Arbeitsdaten. Die Bedeutung des Arbeitsdatenmanagements in Unternehmen wird damit weiter zunehmen.

4.2 Arbeitsdaten vs. Prozessdaten

Arbeitsdaten bilden Sachverhalte oder Zustände ab, die die Arbeit in irgendeiner Form beschreiben und zu deren Bewertung herangezogen werden können. Sie lassen aber nicht zwangsläufig auf die Ursachen oder die Begründung der gezeigten Ausprägung schließen.

Dabei stellen Arbeitsdaten nur einen Teil der betrieblichen Daten dar. Weitere Datenkategorien sind beispielsweise Personaldaten, Produkt- bzw. Erzeugnisdaten, Kapazitätsdaten, Kostendaten, Qualitätsdaten sowie Kommunikationsdaten. Mit diesen Arten von Daten ergeben sich teilweise Überschneidungen, da die Abgrenzungen nicht immer klar definiert sind oder aber je nach betrieblicher Perspektive auch andere Datensätze in die Arbeitsdaten einbezogen werden. Dies ist insbesondere der Fall bei Arbeitssystemdaten, die unter anderem die Kapazität, den Nutzungsgrad oder die Leistung eines Arbeitssystems angeben, bei Arbeitsablauf- und Termindaten, die Mengen, Durchlaufzeiten und Fristen angeben, oder Auftragsdaten, die Sachverhalte wie Leistungsarten, Mengen, Termine und Konditionen beschreiben.

Prozessdaten stellen einen Sonderfall dar, da zwischen ihnen und vielen anderen Datenkategorien enge Beziehungen bestehen und die Grenzen zu diesen wie bei den Arbeitsdaten unscharf sind. Prozessdaten beziehen sich auf die betrieblichen Kern-, Führungs- und Unterstützungsprozesse. Hier werden (physikalische) Zustände, Strukturen und Durchlaufzeiten sowie die Art, Anzahl und Dauer von Prozessschritten abgebildet, auch in Form von Kennzahlen. Speziell für betriebliche Kernprozesse, also die Abläufe und Vorgänge, bei denen die eigentliche Wertschöpfung erfolgt, können aus vorhandenen Ist-Daten Soll-Daten abgeleitet werden, um den Prozess zu steuern und zu überwachen. Während des Verlaufs werden dann – idealerweise automatisiert in Echtzeit – aktuelle Ist-Daten erhoben, die dokumentiert und analysiert werden. Ihre Überwachung und Auswertung dient der Steuerung des laufenden Prozesses ebenso wie der Planung und Optimierung folgender Vorgänge. Werden aus den Prozessdaten Kennzahlen gebildet, ist es möglich, Prozesse miteinander zu vergleichen.

Der Bezug der Prozessdaten zu den Arbeitsdaten ergibt sich daraus, dass Prozesse aus Arbeitsabläufen und Vorgängen bestehen. Daher können Arbeitsdaten, die Arbeitsabläufe und insbesondere deren Dauer symbolisieren, als Bestandteil oder Teilmenge von Prozessdaten gesehen werden. Zeitdaten spielen dabei eine herausragende Rolle unter den Arbeits- wie den Prozessdaten. Die Arbeitsdaten beziehen sich dabei auf die Dauer von Tätigkeiten des Menschen – bei den Zeitdaten heruntergebrochen bis auf einzelne Bewegungsabläufe und Bewegungen –, die Prozessdaten auf den Zeitbedarf der Vorgänge, die durch Maschinen ausgeführt werden. Arbeits- und Prozessdaten können dabei nach demselben Schema eingeteilt werden. Außerhalb der Betriebsruhe besteht die Möglichkeit, dass Mensch und Technik außer Einsatz oder im Einsatz sind. Sind sie im Einsatz, kann eine Handlung ausgeführt werden oder nicht. Ursachen für Unterbrechungen sind vielfältig; häufig handelt es sich um ablaufbedingtes Unterbrechen, also Wartezeiten der Mitarbeiter bzw. Prozesszeiten bei maschineller Bearbeitung. Weitere Ursachen sind geplante bzw. unvorhergesehene Störungen des Ablaufs, von der Pause der Beschäftigten oder der Wartung der Maschine bis zum Störfall.

Vor dem Hintergrund dieser Überlegungen lassen sich Arbeits- und Prozessdaten nach REFA wie folgt definieren:

Arbeitsdaten sind alle Daten, Angaben und Informationen, die Arbeiten unter speziellen Gesichtspunkten näher kennzeichnen, beschreiben oder bewerten.

Prozessdaten sind alle Daten, Angaben und Informationen, die Prozesse unter speziellen Gesichtspunkten näher kennzeichnen, beschreiben oder bewerten.

4.3 Klassifizierung von Arbeitsdaten

Die Fülle an Arbeitsdaten ist enorm – und sie liegen in den unterschiedlichsten Ausprägungen vor. Um sie im Rahmen des Arbeitsdatenmanagements be- und verarbeiten, analysieren, bewerten und interpretieren sowie schließlich nutzen bzw. anwenden zu können, müssen sie nach ihren Eigenschaften klassifiziert, also kategorisiert werden.

Typische Kategorien zur Einteilung der Arbeitsdaten sowie dazugehörige mögliche Ausprägungen sind beispielsweise:

• Datenart: Urdaten (absolute Daten) wie Mess-, Zähl-, Schätzdaten; abgeleitete Daten wie Kennzahlen sowie verdichtete Daten (Mittelwerte);  Vereinbarungsdaten (Soll-Daten)
• Verwendung: Arbeitsgestaltung, Planung, Steuerung/Controlling, Entgeltgestaltung, Kostenrechnung
• Zeitbezug: Echtzeit, aktuell, veraltet, fehlend, gelöscht
• Charakter: qualitativ/quantitativ, abhängig/unabhängig
• Veränderungspotenzial: konstant (fix), (un-)regelmäßig wiederkehrend, variabel
• Reproduzierbarkeit: reproduzierbar, nicht reproduzierbar/einmalig
• Typ: Ist-, Soll-Daten
• Herkunft: manuell, maschinell
• Art der Ermittlung: Erfassung, Bestimmung

Daten der verschiedenen Arten können dabei durch die jeweiligen Ausprägungen in weiteren Kategorien näher charakterisiert und voneinander abgegrenzt werden. Dies machen die folgenden Beispiele deutlich.

Beispiel 1: quantitative und qualitative Arbeitsdaten

Bei quantitativen Daten handelt es sich um objektive, nachprüf- oder zumindest (bei Schätzungen oder Interpolationen) nachvollziehbare Zahlenangaben. In der Regel liegen sie in Form von Werten und Einheiten vor und geben die Ausprägung eines Merkmals an. Typische quantitative Daten sind physikalische Messwerte, Stückzahlen oder Zeiten.

Qualitative Daten geben dagegen eine oft subjektive Einschätzung in Form einer verbalen Relativierung wieder. Um mit diesen qualitativen, nicht numerischen Daten rechnen zu können, werden sie häufig operationalisiert, das heißt über Skalensysteme Zahlenwerten zugeordnet. Qualitative Daten werden häufig zur Arbeitsbewertung oder Leistungsbeurteilung verwendet.

Die Erhebung und Nutzung der jeweiligen Daten und deren Differenzierung ist meist betrieblich geregelt bzw. vereinbart.

Bild 1 zeigt exemplarische eine Auswahl von quantitativen und qualitativen Arbeitsdaten.

Beispiel 2: unabhängige und abhängige Arbeitsdaten

Definitionen (nach REFA)

Unabhängige Arbeitsdaten sind die jeweiligen arbeitsbezogenen Gegebenheiten.

Abhängige Arbeitsdaten sind direkt von anderen Faktoren beeinflusste Angaben.

Zu den „arbeitsbezogenen Gegebenheiten“ gehören beispielsweise die Arbeitsorganisation (z. B. Einzel- oder Gruppenarbeit, Werkstatt- oder Fließbandfertigung), das Layout der Arbeitsstätte, also die Anordnung der Betriebsmittel und Arbeitssysteme, das Arbeitsverfahren sowie die Ausstattung der Arbeitsplätze. Sie beeinflussen die abhängigen Arbeitsdaten maßgeblich. Dabei können allerdings auch diese sogenannten „unabhängigen“ Arbeitsdaten selbst veränderlich sein. So kann ein Arbeitssystem umgesetzt werden, um die Entfernung zu anderen Arbeitssystemen zu verringern. Oder es wird Mehrstellenarbeit eingeführt, bei der eine Person nicht mehr nur ein Arbeitssystem, sondern zum Beispiel mehrere gleichartige Systeme bedient. Sind diese Veränderungen dann etabliert, dann gelten die geänderten Gegebenheiten wiederum als unabhängige Einflussgrößen.

Zu den abhängigen Arbeitsdaten zählen Angaben wie die Auftragsdurchlaufzeit, die Rüstzeiten die Zeit je Aufgabe oder Vorgang oder der Leistungsgrad von Mensch und Technik – von der Anzahl der Arbeitsfehler bis zum Verschleiß der Anlage. Dabei hängen Arbeitsdaten häufig gleichzeitig von mehreren verschiedenen Einflussgrößen ab.

Beispiel

Der Zeitbedarf für die Tätigkeit „Gehen“ hängt unmittelbar von der zurückzulegenden Weglänge ab. Weitere Einflussgrößen können die Schrittlänge, die zu tragende Last, die Wegbeschaffenheit oder die zu tragende persönliche Schutzausrüstung (PSA) sein.

Damit die Daten in der betrieblichen Praxis verwendet werden können, sind insbesondere alle Arten von Daten, die für die Leistungsvorgabe und -bewertung verwendet werden, mit ergänzenden Angaben zu versehen. Zu diesen gehören zum Beispiel:

• Art und Umfang der Aufgabe;
• Bezeichnung des Arbeitssystems;
• Uhrzeit;
• Arbeitsbedingungen;
• ausführende Person.

4.4 Anforderungen an Arbeitsdaten

Arbeitsdaten – speziell auch Daten des Qualitätsmanagements – haben in Bezug auf ihre Qualität die gleichen Anforderungen zu erfüllen wie Forschungsdaten. Grundlegend ist, dass sie die Hauptgütekriterien als Voraussetzungen für wissenschaftliche Messungen bzw. Erhebungen erfüllen. Dies gilt unabhängig von der Fachrichtung in Naturwissenschaft, Medizin und Technik ebenso wie in den Geistes- und den Sozialwissenschaften, also auch in den Wirtschafts- und Arbeitswissenschaften.

Zur Beurteilung der Qualität einer Forschungsmethode haben sich folgende Gütekriterien etabliert:

• Reliabilität (Verlässlichkeit): Angestrebt wird hier eine möglichst hohe Reproduzierbarkeit von Ergebnissen unter vergleichbaren Bedingungen. Daten sollten nur eine geringe Streuung aufweisen und damit nur wenig von einem Mittelwert abweichen. Deutlich wird dies bei der Normalverteilung von Daten in einer Gauß’schen Glockenkurve, bei der die Varianz, also die Größe der Standardabweichung Sigma (σ) vom arithmetischen Mittelwert (µ), als Qualitätskriterium gilt (siehe Six Sigma, 6 σ).
• Validität (Gültigkeit): Die Methode muss gültig, also dafür geeignet sein, den interessierenden Sachverhalt auch tatsächlich zu erfassen. Das beinhaltet, dass Daten nicht verzerrt sein dürfen, also nicht auf systematischen Fehlern beruhen oder diese abbilden.
• Objektivität: Daten müssen personenunabhängig mit einer etablierten Methode erhoben werden, die zu vergleichbaren Ergebnissen führt.

Neben diesen grundlegenden Kriterien, die zur Bewertung der Datenqualität herangezogen werden können und von Arbeitsdaten erfüllt werden sollten, haben auch weitere noch ein hohe Bedeutung für die Praxis. Sie sind zu berücksichtigen, um die Daten als gesicherte Grundlage für betriebliche Entscheidungen nutzen zu können – von der Optimierung der Produktionsprozesse über die ergonomische Ausstattung von Arbeitsplätzen bis hin zur leistungsgerechten Entgeltgestaltung – im Sinne eines humanorientierten Produktivitätsmanagements.

Bei den Zusatzkriterien handelt es sich um:

• Vollständigkeit. Nur ein vollständiger bzw. ein statistisch repräsentativer Datensatz, der beispielsweise den Ist-Zustand über einen hinreichend langen Zeitraum und/oder über eine ausreichende Anzahl von Arbeitssystemen abbildet, kann als Grundlage für Management-Entscheidungen dienen. Fehlende, weil nicht systematisch erhobene oder bereits gelöschte Daten verzerren die Aussage des Datensatzes, da dieser dann nur als weniger relevante Stichprobe zu werten ist.
• Aktualität. Die ermittelten bzw. erhobenen Daten sollten den aktuellen Zustand als Ist-Zustand widerspiegeln. Prozessdaten können diese Forderung durch automatisierte Datenaufnahme in Echtzeit und Weiterleitung in vernetzten Systemen erfüllen. Arbeitsdaten sind schwieriger zu ermitteln, da sie beispielsweise auf Beobachtung, elektronischer Erfassung (von Stückzahlen gefertigter Teile) oder Abgleich mit Unterlagen (wie Personaleinsatz- oder Schichtpläne) beruhen.
• Genauigkeit. Die erhobenen Daten und Werte sollten korrekt sein. Bei einer maschinellen Erfassung sollten also die Sensoren oder Zählwerke korrekt arbeiten, bei einer manuellen Erfassung Ablese-, Schreib- oder Übertragungsfehler vermieden werden. Durch eine mehrfache Wiederholung von Messungen (etwa bei Beobachtungen und Begehungen) können die Fehler unter Umständen durch Mittelwertbildung und Eliminierung von Ausreißern „ausgemittelt“ werden.
• Zweckmäßigkeit. Die Datenerhebung und die Datenbestände sollten sich in Qualität und Quantität am betrieblichen Bedarf ausrichten. Liegen zu wenige Information vor, sind die darauf aufbauenden Entscheidungen von Unsicherheit geprägt. Ein Übermaß an Informationen dagegen stört den Überblick, welche Daten wichtig und notwendig sind und welche vernachlässigbar.
• Konsistenz. Datensätze, die aus verschiedenen Quellen stammen oder mit unterschiedlichen Methoden erhoben wurden, sollten übereinstimmen, um aussagekräftig zu sein. So sollten zwei Personen, die sich auf derselben Route als Beobachter abwechseln, beim Einsatz derselben Methode zu vergleichbaren Zeiten und unter identischen Umständen zu Ergebnissen kommen, die kaum voneinander abweichen. Zudem sollten die im Personalwesen vorliegenden Datensätze mit den realen Verhältnissen vor Ort am Arbeitsplatz übereinstimmen. Die Verwendung mehrerer Quellen zur Überprüfung von Datensätzen und Verhaltensweisen ermöglicht es Unternehmen, Datensätze als gesicherte Grundlagen für Management-Entscheidungen zu nutzen.
• Einzigartigkeit. Daten müssen genau zugeordnet werden können – sowohl Prozessen, Abläufen und Vorgängen als auch Maschinen und Personen. Bei Letzteren muss selbstverständlich der Datenschutz gesichert sein, insbesondere bei (einzigartigen) sensiblen personen- und leistungsbezogenen Daten. Das reicht von der Mitarbeiteradresse über die Arbeitsdaten bis zur Entgeltabrechnung. Außerdem sind die Datensätze permanent zu pflegen und zu aktualisieren, um den aktuellen Stand darzustellen und Doppelungen oder Versionsdiskrepanzen zu vermeiden.

Im Hinblick auf die praktischen betrieblichen Anforderungen an Arbeitsdaten in Bezug auf deren Ermittlung und Einsatz sind insbesondere folgende Faktoren maßgeblich:

• der Verwendungszweck;
• die Reproduzierbarkeit;
• der notwendige Aufwand;
• die Relevanz;
• die Transparenz – auch bei grafischer Darstellung.

Nach diesen Kriterien werden im Rahmen des Arbeitsdatenmanagements nicht nur die erforderlichen Vorarbeiten für die Ermittlung festgelegt. Sie sind auch ausschlaggebend dafür, welche Fach- und Methodenkompetenz die Personen vorweisen müssen, um diese Daten zu ermitteln, und welche Methoden zur Durchführung anzuwenden sind.

Je nach Verwendungszweck der Arbeitsdaten ist zu prüfen, welche rechtlichen Vorgaben und welche tariflichen sowie betrieblichen Vereinbarungen bei der Auswahl der Ermittlungsmethoden und bei der späteren Nutzung der Daten berücksichtigt werden müssen. Zu beachten sind hierbei insbesondere auch umfassende Regelungen zur Erfassung und Dokumentation der jeweils zugrunde liegenden Arbeitsumstände. Diese Einschränkungen gelten zum Beispiel für alle Arbeitsdaten, die zur Bewertung oder Beurteilung von Arbeit und Leistung, bei der Entgeltgestaltung oder bei der Vereinbarung von Zielen verwendet werden.

Einmal ermittelte Arbeitsdaten lassen sich nur dann mehrfach nutzen, wenn sie reproduzierbar sind, wenn also eine Wiederholung der Datenermittlung unter gleichen Bedingungen zu vergleichbaren bzw. gleichen Ergebnissen führt. Dies ist nur gegeben, wenn die jeweilige Arbeitssituation mit den wirkenden Einflussgrößen sachgerecht und vollständig beschrieben und dokumentiert ist. Außerdem müssen die ermittelten Arbeitsdaten den jeweiligen statistischen Anforderungen genügen.

4.5 Einsatzfelder von Arbeitsdaten

Arbeitsdaten sind die Grundlage von unternehmerischen Entscheidungen und betrieblichen Planungen sowie Kalkulationen und Entgeltberechnungen. Ermittelt, aufbereitet und eingesetzt werden sie in allen Organisationsbereichen und auf allen betrieblichen Ebenen. Dabei werden je nach Ebene (z. B. Geschäftsfelder, Prozesse, Abläufe, Vorgänge, Arbeitssysteme) spezifische Daten in unterschiedlichem Detaillierungsgrad benötigt. Sie werden top down detailliert (z. B. als Ziele oder Vorgaben) und bottom up zusammengeführt (z. B. als Ergebnisse und Erfüllungsgrade).

Die Einsatzmöglichkeiten in der betrieblichen Anwendung (Bild 2) und damit der Bedarf an Arbeitsdaten sind dabei in der heutigen schnelllebigen Zeit einem permanenten Wandel unterworfen. Ausschlaggebende Faktoren sind:

• der technische Fortschritt;
• veränderte Marktbedingungen;
• Änderungen der Arbeitsorganisation;
• ein erweiterter Erfahrungshorizont;
• rechtliche Rahmenbedingungen wie Gesetze, Verordnungen und Rechtsprechung sowie Vereinbarungen der Sozialpartner.

Die Aufbereitung betrieblicher Daten erfolgt häufig in Gestalt von Kennzahlen. Dies ist eine verbreitete, da wirksame und bewährte Form der Verarbeitung, Darstellung und Nutzung von Daten. Kennzahlen werden unter anderem für die Vorgabe, die Bewertung und den Vergleich von Zielen und Ergebnissen verwendet. Dies gilt unabhängig von der Organisationsebene und über alle Geschäftsbereiche hinweg. Kennzahlen dienen zudem als Indikatoren für die Arbeitsbelastung, den Arbeitsaufwand und die Arbeitsbedingungen der Beschäftigten.

5 Das betriebliche Arbeitsdatenmanagement

Der Begriff „Arbeitsdatenmanagement“ wird im Folgenden in seiner funktionalen Bedeutung betrachtet und nicht einer Institution, „dem Arbeitsdatenmanagement“, beispielsweise als Stabsstelle oder als Abteilung im Personalwesen, zugeordnet.

Der Fokus liegt darüber hinaus weniger auf der strategischen oder taktischen Ebene, auch wenn für die lang- oder mittelfristige Planung und Zielsetzung ebenso wie für das operative Geschäft Arbeitsdaten in der gesamten Organisation erhoben werden. Sie können zum Beispiel als Mittel des Controllings eingesetzt werden und das Top-Management in allen Belangen der Unternehmensführung (Governance) oder bei der Wahrung der Rechtskonformität (Compliance) unterstützen. Auf die Bereiche, in denen Arbeitsdaten über kurze Fristen hinaus als Grundlage der Entscheidungsfindung in Organisationen eingesetzt werden können, wurde bereits unter dem Stichwort „Einsatzfelder“ verwiesen.

Eingegangen wird dagegen schwerpunktmäßig auf die operative Ebene als praktische Durchführung des Arbeitsdatenmanagements und Anwendung der Arbeitsdaten. Beschrieben wird also das methodische Vorgehen von der Ermittlung über die Speicherung und die Nutzung bis zur Löschung. Darüber hinaus wird die Bedeutung der Arbeitsdaten im betrieblichen Kontext an weiteren Beispielen verdeutlicht.

5.1 Grundlagen

Arbeits- und Prozessdaten bilden die Abläufe und Tätigkeiten in Organisationen ab. Insbesondere in Betrieben des produzierenden und verarbeitenden Gewerbes sind Arbeits- und Prozessdaten eng miteinander verknüpft, denn:

• Sie sind die Grundlage für viele Auswertungen (wie der leistungsgerechten Entgeltgestaltung).
• Sie dienen der Planung von Abläufen im operativen Geschäft (wie der Auftragsbearbeitung).
• Sie unterstützen die Entscheidungsfindung bei betrieblichen Fragestellungen (wie der Vorbereitung einer Veränderung der Arbeitsorganisation).

Ein breites Anwendungsgebiet ergibt sich für Arbeits- und Prozessdaten insbesondere im Bereich der Prozessoptimierung, bzw. im Industrial Engineering, also bei der Gestaltung, Planung und Verbesserung von Prozessen der Leistungserstellung. Dazu gehören unter anderem:

• Verkürzung der Durchlaufzeit von Aufträgen;
• Ermittlung von Leistungskennzahlen;
• Beseitigung von Schwachstellen;
• Abbau von Gefährdungen;
• Festlegung bzw. Einhaltung von Terminen.

Dabei durchlaufen Arbeits- und Prozessdaten denselben Lebenszyklus wie andere Daten in Organisationen, ganz gleich, ob es sich um ein privatwirtschaftliches Unternehmen, eine öffentliche Einrichtung oder eine andere Institution handelt: Daten werden ermittelt, gespeichert, be- und verarbeitet, genutzt, gewartet bzw. aktualisiert, über festgelegte Zeiträume abgelegt und schließlich deaktiviert, also physisch beseitigt.

Das Management der Arbeits- und der Prozessdaten lässt sich damit wie folgt definieren:

Das Arbeitsdatenmanagement umfasst die Gesamtheit der Maßnahmen, Mittel und Methoden zur Ermittlung, Verarbeitung, Nutzung und Pflege von Arbeitsdaten.

Das Prozessdatenmanagement umfasst die Gesamtheit der Maßnahmen, Mittel und Methoden zur Ermittlung, Verarbeitung, Nutzung und Pflege von Prozessdaten.

Der erste praktische Schritt des Arbeitsdatenmanagements ist die Datenermittlung. Hier steht bereits eine Vielzahl von Methoden zur Verfügung, je nach Fragestellung, Art der zu beurteilenden Prozesse, Abläufe oder Tätigkeiten, Art und Menge der Daten und Zweckbestimmung. Definiert werden kann die Arbeitsdatenermittlung wie folgt:

Als Arbeitsdatenermittlung wird die Art und Weise der Erfassung und Aufbereitung von Arbeitsdaten bezeichnet.

Die Ermittlung von Arbeitsdaten erfolgt in Industrie und Verwaltung häufig anhand der Methoden von REFA. Diese Methoden sind aufgrund des arbeitswissenschaftlichen Hintergrunds nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch praktisch seit Langem erprobt – und sie werden ständig aktualisiert und weiterentwickelt. Dabei decken sie ein breites Spektrum an Werkzeugen und Instrumenten ab, insbesondere bei der wichtigen Erfassung von Zeitdaten. Zudem sind sie von den Sozialpartnern gleichermaßen akzeptiert und können dazu beitragen, Spannungen zwischen Arbeitgeber- und Arbeitnehmerseite zu vermeiden.

Auf die Arbeitsdatenermittlung als ersten Schritt folgen als weitere Schritte die Analyse der Ergebnisse, deren Bewertung und die Speicherung in einem Datenpool. Die gewonnenen Erkenntnisse und Erfahrungen sowohl hinsichtlich der angewendeten Methodiken als auch der Nutzbarkeit der Arbeitsdaten sollten ebenfalls im Datenpool abgelegt werden, um in Zukunft für weitere Anwendungen zur Verfügung zu stehen. Genutzt werden sollten die Ergebnisse, um die betrachteten Prozesse zu verbessern bzw. Mensch, Technik und Organisation (MTO) so aufeinander abzustimmen, dass ein humanorientiertes Produktivitätsmanagement möglich wird.

5.2 Vorgehen bei der Arbeitsdatenermittlung

Bei der Ermittlung der Arbeitsdaten ist ein systematisches Vorgehen entscheidend, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. REFA hat hier einen Standard entwickelt, der bei der Arbeitsdatenermittlung in Industrie und Verwaltung weit verbreitet ist und sich im Industrial Engineering etabliert hat.

Das systematische Vorgehen zur Ermittlung von Arbeitsdaten besteht dabei aus vier Phasen (Bild 3):

1. Vorbereitung
   Ausgangspunkt ist die betriebliche Aufgabe, die untersucht werden soll. Anhand des Ist-Zustands wird bestimmt, welche Daten in welcher Menge zweckmäßigerweise erhoben werden sollten. Dann folgt die Auswahl der Methoden zur Datenermittlung. Das Arbeitssystem und die Arbeitssituation werden beschrieben und dokumentiert. Werden dabei schon Verbesserungsmöglichkeiten sichtbar, die sich ohne Aufwand realisieren lassen, werden diese noch vor der eigentlichen Ermittlung der Arbeitsdaten umgesetzt, um aufwendige Wiederholungen von Messungen zu vermeiden.

2. Durchführung
   Die Durchführung besteht in der konkreten Ermittlung der Arbeitsdaten. Hier kann auf REFA-Standardmethoden zurückgegriffen werden. Die erhobenen Daten werden danach zusammengeführt und dokumentiert.

3. Auswertung
   Die ermittelten Daten werden aufbereitet und ausgewertet. Die Aufbereitung erfolgt mit mathematischen und statistischen Methoden, um Mittelwerte und Kennzahlen zu bilden. Diese können dann zu Vergleichszwecken genutzt oder zur Ableitung von Soll- oder Grenzwerten herangezogen werden. Vergleiche können dabei sowohl innerbetrieblich als auch unternehmensübergreifend stattfinden, also sowohl zwischen beispielsweise Produktionseinheiten oder Abteilungen als auch branchenspezifisch anhand von Benchmarks.

4. Verwendung/Überprüfung
   Verwendet werden können die Ergebnisse der Datenermittlung dann beispielsweise zur Prozessoptimierung oder zur Gestaltung eines leistungsgerechten Entgelts.

5.2.1 Vorbereitung

Im Rahmen der Vorbereitung wird zunächst festgelegt, welche Sachverhalte untersucht werden sollen, also welche Prozesse, Abläufe, Vorgänge und Arbeitssysteme bzw. Arbeitsplätze einzubeziehen sind. Dann ist die Aufgabenstellung zu definieren. Dabei ist zu klären, welcher Anlass oder welche Problemstellung – also welche Ausgangssituation – die Untersuchung nötig macht (Schritt 1). Als weitere Rahmenbedingungen sind Zielstellungen bzw. Erwartungen sowie Termine, Budget, Zeit- und Personalbedarf für die Arbeitsdatenermittlung zu umreißen. Berücksichtigt werden müssen darüber hinaus rechtliche Regelungen wie Datenschutz und Mitbestimmung, Arbeitsschutz und berufsgenossenschaftliche Vorschriften (BGV) sowie Absprachen aus Tarifverträgen und Betriebsvereinbarungen.

Danach ist zu klären, welche Arbeitsdaten in welchem Umfang ermittelt werden müssen, um den interessierenden Sachverhalt hinreichend genau abbilden zu können (Schritt 2). Hier kann es im Laufe der Untersuchung zu Abweichungen von der ursprünglichen Planung kommen. Ursachen können ein erweiterter Informationsbedarf sein oder auch Modifikationen an der Fragestellung.

Auf Basis der Aufgabenstellung und der Arbeitssituation werden dann die Methoden ausgewählt, die zweckmäßigerweise eingesetzt werden, um die notwendigen Arbeitsdaten zu ermitteln (Schritt 3).

Zentraler Punkt der Vorbereitung ist die systematische Beschreibung des Prozesses bzw. der Arbeitssituation, der bzw. die untersucht werden soll (Schritt 4). Grundlage ist die Sichtung und Auswertung der entsprechenden Unterlagen und Dokumente als Soll-Zustand. Der Ist-Zustand wird bei einer Begehung vor Ort sichtbar. Werden hier bereits offensichtliche Mängel oder Unzulänglichkeiten erkannt, sind diese abzustellen bzw. zu beheben, weil sie sonst als Status quo in die Arbeitsdatenermittlung einfließen. Werden Änderungen erst nach der Aufnahme der Daten durchgeführt, muss die Erhebung wiederholt werden.

Die Dokumentation der Arbeitssituation beinhaltet dann zum Beispiel diese Angaben:

• Ablauf- und Arbeitsorganisation;
• Arbeitssysteme und Betriebsmittel – Art, Anzahl, Ausstattung, Layout, Standort;
• Arbeitsablauf und auszuführende Aufgaben – Art, Dauer, Anforderungen;
• Arbeitsumgebung, Umgebungseinflüsse, Belastung;
• eingesetzte Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffe, verwendete Teile und Baugruppen;
• Arbeitsunterlagen – Art, Anzahl;
• Personal – Anzahl, Qualifikation, Einsetzbarkeit, Entgelt;
• Arbeitsqualität – Vorgabe, Erfüllung;
• Leistungsvorgaben;
• Auffälligkeiten.

Umfangreichere Vorhaben erfordern den gleichzeitigen Einsatz mehrerer Datenermittler sowie die Mitwirkung der Beschäftigten. Damit ergeben sich weitere Aufgaben im Rahmen der Vorbereitung, zum Beispiel:

• die interne Arbeitsverteilung und Einsatzplanung;
• die methodische Unterweisung;
• die Instruktion der Beschäftigten zum Methodeneinsatz bzw. zur Mitarbeit;
• die Abstimmung der einzusetzenden Hilfsmittel.

Zur Vorbereitung gehört ebenso, dass die Datenermittler nicht nur mit der Arbeitssituation vor Ort, sondern auch mit den Hilfsmitteln, die verwendet werden, ausreichend vertraut sind.

5.2.2 Durchführung

Die Durchführung umfasst sowohl das eigentliche Ermitteln (Schritt 5) als auch das Zusammenführen der Arbeitsdaten (Schritt 6).

Das Ermitteln der Arbeitsdaten erfolgt in der von den Datenermittlern vorbereiteten und mit den Beteiligten abgestimmten Weise. Angewendet werden dabei die vorab ausgewählten Methoden. Stellt sich während der Arbeitsdatenermittlung heraus, dass sich der Informationsbedarf geändert hat oder die Arbeitssituation von den dokumentierten Sachverhalten abweicht, ist zu klären, ob bzw. wie die Datenermittlung fortgeführt werden soll. Typische Ursachen für Abweichungen beim Ist-Zustand sind der Ausfall von Personal, Technik oder Material, der Einsatz anderer Werkstoffe oder Arbeitssysteme oder die Bearbeitung gänzlich anderer Aufträge.

Die Arbeitsdatenermittlung kann mithilfe unterschiedlicher Methoden durchgeführt werden. Welche Methode bzw. welches Instrument oder Werkzeug sinnvollerweise eingesetzt wird, hängt von der Art der Daten und den Datenquellen ab. Unterschieden wird generell zwischen der (direkten) Erfassung und der (indirekten) Bestimmung von Arbeitsdaten. Das Erfassen bezieht sich dabei auf „Urdaten“, die durch Aus- und Ablesen, Messung, Zählung oder Befragung ermittelt werden. Das Bestimmen führt zu abgeleiteten Daten, die durch Vergleiche, Schätzungen und Berechnungen ermittelt werden, sich aus anderen Daten zusammensetzen oder schlicht vereinbart wurden.

REFA hat dazu verschiedene Standards und Methoden entwickelt, die in Privatwirtschaft und Verwaltung akzeptiert und etabliert sind. Einen Überblick darüber gibt Bild 4.

Die Auswahl des Prinzips, das idealerweise angewendet wird, und der besten Methode wird durch den REFA-Standard „Methodenauswahl“ unterstützt (Bild 5).

Um die mithilfe der unterschiedlichen Methoden ermittelten Arbeitsdaten aufbereiten und verarbeiten zu können, werden diese zunächst auf Vollständigkeit geprüft, eindeutig gekennzeichnet und anschließend zusammengeführt (Schritt 6). So werden beispielsweise Unterlagen und Daten mit gleichem sachlichen Bezug (z. B. Arbeitssysteme und Arbeitsaufgaben) zusammengestellt und Einzelergebnisse nach Teilaufgaben, Schwerpunkten oder ähnlichen Kriterien zusammengefasst. Danach werden mathematische und statistische Zwischenbearbeitungen vorgenommen. Zu diesen gehören zum Beispiel die Berechnung des Zeitbedarfs pro Arbeitsschritt und die Bestimmung des Zeitanteils am gesamten Prozess, die Bildung von Mittelwerten bei Messreihen oder die Ermittlung des Vertrauensbereichs der erfassten Daten. Alle Angaben und Rechnungen sind dabei zu dokumentieren und (rechtssicher) zu speichern, um Transparenz zu schaffen und die Vorgehensweise sowie die Ergebnisse für daran anschließende oder darauf aufbauende Arbeiten nachvollziehbar und verwertbar zu machen.

Auf Basis der Ergebnisse und der erreichten Datenqualität ist danach zu prüfen, ob die Datenerfassung fortgesetzt oder durch zusätzliche Untersuchungen zu ergänzen ist.

5.2.3 Auswertung

Die nach der Datenermittlung zusammengeführten Daten müssen ausgewertet, das heißt analysiert und beurteilt, sowie aufbereitet werden, damit sie als Entscheidungs- und Planungsgrundlage dienen und angewendet werden können (Schritt 7). Um die Nutzung zu erleichtern, sollte die Aufbereitung darauf abzielen, die Ergebnisse übersichtlich strukturiert und leicht erfassbar darzustellen. Möglich wird dies zum Beispiel durch Grafiken und Schaubilder anstatt durch Texte und Tabellen. Dabei haben die Ergebnisse noch zwei weitere Anforderungen zu erfüllen. Sie sollten

• ohne Systembruch in die Informations- und Managementsysteme der Organisation einfließen können sowie
• rechtliche Rahmenbedingungen wie Datenschutz, Mitbestimmungsrechte, Tarifverträge und Betriebsvereinbarungen berücksichtigen.

Die Auswertung soll der Beantwortung einer Fragestellung in Bezug auf einen bestimmten betrieblichen Sachverhalt dienen. Je nach Organisation, Anlass und Zielsetzung werden also unter Umständen sehr unterschiedliche Daten ermittelt. Dementsprechend sind auch die Möglichkeiten und Methoden der Auswertung und Analyse breit gefächert. Zusammenfassen lassen sie sich in den folgenden Punkten:

• statistische Bearbeitung der Ergebnisse (Verteilung der Daten, Berechnung von statistischen Größen wie Signifikanz, Varianz, Konfidenz etc.);
• Zusammenführung von Teilergebnissen zu Gesamtangaben (z. B. Arbeitsablauf mit Prozessstruktur, Durchlaufzeit und deren Zusammensetzung, beteiligte Arbeitssysteme);
• Vergleich der Ergebnisse mit Zielstellungen, Vorgaben, Standards und Grenzwerten;
• Beurteilung der Ergebnisse (z. B. mittels Kennzahlen wie Arbeitsfluss-, Wertschöpfungs- und Nutzungsgrad sowie Vergleich mit anderen Kennzahlen oder Benchmarks);
• Verdeutlichen von Stärken und Schwächen der Arbeitssituation und Benennung von möglichen Ursachen;
• systematische Darstellung von Potenzialen sowie Ableitung und Begründung von Maßnahmen zu deren Nutzung;
• Ableitung weiterer Maßnahmen (z. B. Anschlussuntersuchungen, Veränderungen der Arbeitssituation, Reduzierung von Belastung);
• Ableiten von Soll-Daten wie Vorgabezeiten und Verteilzeiten.

Bei der Auswertung der ermittelten Arbeitsdaten ist auch zu klären, wie mit den Anmerkungen und Beobachtungen umzugehen ist, die während der Arbeitsanalyse aufgezeichnet wurden. Diese Anmerkungen – sowohl vonseiten der Mitarbeiter als Experten vor Ort als auch von den Datenermittlern – bilden das reale betriebliche Geschehen ab und liefern damit viele Anhaltspunkte für Änderungen. Um daraus Ansätze für Verbesserungen zu entwickeln, sind Zusammenhänge oder Ursachen zu ermitteln. Ein verbreitetes Instrument dafür ist z. B. das Ishikawa-Diagramm, wegen seiner Form auch Fischgrät-Diagramm genannt.

Die Ergebnisse müssen den Auftraggebern bzw. Initiatoren der Arbeitsdatenermittlung vorgelegt und vorgestellt – präsentiert – werden. Dabei werden die Resultate mit ihnen besprochen und auf- bzw. untereinander abgestimmt, damit sie von den Verantwortlichen die Bestätigung und die Freigabe zur Nutzung erhalten (Schritt 8). Die Erkenntnisse und Erfahrungen aus der Arbeitsdatenermittlung sind zu dokumentieren und zu sichern, damit sie für weitere Aufgaben zur Verfügung stehen.

5.2.4 Anwendung

Die Anwendung zählt streng genommen nicht mehr zur Ermittlung von Arbeitsdaten. Sie leitet vielmehr zu deren Nutzung und Überprüfung über. In der Praxis besteht die Anwendung aus der Umsetzung der Ergebnisse, beispielsweise als Grundlage einer Prozessoptimierung, der ergonomischen Umgestaltung von Arbeitsplätzen oder als Basis einer leistungsgerechten Entgeltgestaltung. Überprüfen lassen sich die auf Basis der ermittelten Arbeitsdaten erarbeiteten Verbesserungsvorschläge dann anhand ihrer Auswirkungen in der Praxis: Ergeben sich tatsächlich die vorhergesagten Vorteile in Bezug auf das angestrebte humanorientierte Produktivitätsmanagement oder sind weitere Nachbesserungen notwendig? Ist es sinnvoll, die Auswirkung der durchgeführten Änderungen auf betriebliche Einflussgrößen nochmals durch eine Arbeitsdatenermittlung zu bestimmen oder belegen positive Ergebnisse an anderer Stelle deren Wirksamkeit?

6 Fazit

Die heutige digitalisierte und vernetzte Welt ist datengetrieben – das gilt für den privaten Bereich ebenso wie für den beruflichen. Alle Organisationen, die als Arbeitgeber auftreten, haben daher ihren Umgang mit Daten zu überdenken. Einerseits haben sie gesetzliche Vorgaben zu erfüllen, die nicht nur den Datenschutz betreffen, denn vielfach werden von Behörden in elektronischer Form vorliegende Daten verlangt. Das betrifft das Steuerrecht und die Sozialversicherungen ebenso wie die elektronische Rechnungsstellung, Buchhaltung oder Kontoführung. Andererseits benötigen Arbeitgeber eine Vielzahl von betrieblichen Daten als Informations- bzw. Kommunikationsbasis und zur Steuerung von Prozessen sowie als Planungs- und Entscheidungsgrundlage.

Alle Daten durchlaufen dabei einen Lebenszyklus, von ihrer Erhebung bis zur Löschung. Sie müssen aufbereitet, be- und verarbeitet, analysiert und bewertet, aber auch gepflegt und auf aktuellem Stand gehalten werden. Hier setzt Datenmanagement an, das sich auf die verschiedensten Kategorien von Daten beziehen kann. Die Arbeitsdaten sind nur ein Teil davon, bilden aber mit den Prozessdaten zusammen das Kernstück der betrieblichen Leistungserstellung, der Wertschöpfung, ab. Ein korrektes, systematisches und strukturiertes Arbeitsdatenmanagement, basierend auf einer professionell durchgeführten Arbeitsdatenermittlung, schafft Transparenz über die Abläufe und Vorgänge im Betrieb und ist damit ein Grundpfeiler für den unternehmerischen Erfolg.