Ipar 4.0 az autóiparban

A fehér- és kékgalléros munkavállalók technológiaelfogadási aggályai

Kulcsszavak: Ipar 4.0, autóipar, technológiaelfogadás, elfogadási rezisztencia

Absztrakt

A szerzők kutatásukban az Ipar 4.0 megoldások implementálásában élenjáró és a magyar gazdasági teljesítményben meghatározó szerepet játszó autóiparban vizsgálódtak. Kutatásuk központi kérdése az volt, hogyan vélekednek az Ipar 4.0 témakörről az autóipari dolgozók, és a kapcsolódó technológiák bevezetésével kapcsolatosan milyen félelmeik vannak. Fehér- (mérnök) és kékgalléros (fizikai dolgozók) munkavállalók körében végzett feltáró kutatásuk rávilágít arra, hogy a két csoport merőben másként látja az Ipar 4.0 témakörét, valamint félelmeik is eltérnek. A megkérdezett mérnökök várakozással tekintenek az Ipar 4.0 megoldások elé, lehetőséget látnak abban, hogy speciális ismereteket szerezzenek, ezzel megerősítve munkahelyi pozíciójukat. A megkérdezett fizikai dolgozók, akik ipari robotokkal dolgoznak, ezzel szemben korábban még nem hallották az Ipar 4.0 kifejezést. A mélyinterjúk számos, az új technológiák elfogadását nehezítő aggályt hoztak a felszínre. Ilyen aggály például a munkahely elvesztésétől való félelem, a robotok meghibásodásából eredő személyi sérülés kockázata és a folyamatos megfigyelés érzése. Kutatásuk rávilágít arra, hogy az Ipar 4.0 technológiák bevezetése során az autóipar felső vezetőinek nemcsak az implementációkat támogató folyamatokra (pl.: felhasználói oktatás), de a fizikai dolgozókban megfogalmazott félelmek oldására is figyelmet kell fordítaniuk.

Letöltések

Letölthető adat még nem áll rendelkezésre.

Szerző életrajzok

Tamara Keszey, Budapesti Corvinus Egyetem

Egyetemi docens

Réka Zsuzsanna Toth, IFUA Horvath & Partners

Tanácsadó munkatárs

Hivatkozások

Atkin, D., Chaudhry, A., Chaudry, S., Khandelwal, A. K., & Verhoogen, E. (2017). Organizational barriers to technology adoption: Evidence from soccer-ball producers in Pakistan. The Quarterly Journal of Economics, 132(3), 1101-1164. https://doi.org/10.1093/qje/qjx010

Bell, E., Bryman, A., & Harley, B. (2018). Business research methods. Oxford: Oxford University Press.

Brettel, M., Friederichsen, N., Keller, M., & Rosenberg, M. (2014). How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape: An Industry 4.0 Perspective. International Journal of Mechanical, Industrial Science and Engineering, 8(1), 37-44. https://doi.org/10.5281/zenodo.1336426

Cooper, J., & James, A. (2009). Challenges for database management in the internet of things. IETE Technical Review, 26(5), 320-329. https://doi.org/10.4103/0256-4602.55275

Davis, F. D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Boston, MA: Massachusetts Institute of Technology.

Fitzgerald, M., Kruschwitz, N., Bonnet, D., & Welch, M. (2014). Embracing digital technology: A new strategic imperative. MIT Sloan Management Review, 55(2), 1-13.

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2013). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Retrieved from https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

Johnson, M. (2010). Barriers to innovation adoption: a study of e-markets. Industrial Management & Data Systems, 110(2), 157-174. http://dx.doi.org/10.1108/02635571011020287

Kamble, S. S., Gunasekaran, A., & Sharma, R. (2018). Analysis of the driving and dependence power of barriers to adopt industry 4.0 in Indian manufacturing industry. Computers in Industry, 101(10), 107-119. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.06.004

Keszey, T., & Zsukk, J. (2017). Az új technológiák fogyasztói elfogadása. A magyar és nemzetközi szakirodalom áttekintése és kritikai értékelése. Vezetéstudomány, 48(10), 38-47. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2017.10.05

Lasi, H., Fettke, P., Kemper, H.-G., Feld, T., & Hoffmann, M. (2014). Industry 4.0. Business & Information Systems Engineering, 6(4), 239-242. https://doi.org/10.1007/s12599-014-0334-4

Lee, C., & Coughlin, J. F. (2015). Older adults' adoption of technology: an integrated approach to identifying determinants and barriers. Journal of Product Innovation Management, 32(5), 747-759. https://doi.org/10.1111/jpim.12176

Losonci, D., Takács, O., & Demeter, K. (2019). Az Ipar 4.0 hatásainak nyomában – a magyarországi járműipar elemzése. Közgazdasági Szemle, 66(2), 185-218. http://dx.doi.org/10.18414/KSZ.2019.2.185

Luthra, S., & Mangla, S. K. (2018). Evaluating challenges to Industry 4.0 initiatives for supply chain sustainability in emerging economies. Process Safety and Environmental Protection, 117(7), 168-179. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.04.018

Mason, J. (2005). Kvalitatív kutatás. Budapest: Jószöveg Műhely.

Mosconi, F. (2015). The new European industrial policy: Global competitiveness and the manufacturing renaissance. London: Routledge.

Parlament, E. (2016). Industry 4.0 Policy Department Economic and Scientific Policy. Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2016/570007/IPOL_STU(2016)570007_EN.pdf

PriceWaterhouseCoopers. (2017). Will robots really steal our jobs? An international analysis of the potential long term impact of automation. Retrieved from https://www.pwc.co.uk/economic-services/ukeo/pwcukeosection-4-automation-march-2017-v2.pdf

Saunders, M. N. (2011). Research methods for business students. Harlow: Pearson Education.

Seidman, I. (2002). Az interjú, mint kvalitatív kutatási módszer. Budapest: Műszaki Könyvkiadó.

Talke, K., & Heidenreich, S. (2014). How to overcome prochange bias: incorporating passive and active innovation resistance in innovation decision models. Journal of Product Innovation Management, 31(5), 894-907. https://doi.org/10.1111/jpim.12130

Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 425-478.

Világgazdaság. (2018). Eláraszthatják a magyar ipart a robotok. Retrieved from https://www.vg.hu/vallalatok/elaraszthatjak-magyar-ipart-robotok-2-767161/

Zhou, K., Liu, T., & Zhou, L. (2015). Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges. Paper presented at the 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD).

Megjelent
2020-06-05
Hogyan kell idézni
Keszey, T., & Toth, R. Z. (2020). Ipar 4.0 az autóiparban: A fehér- és kékgalléros munkavállalók technológiaelfogadási aggályai. Vezetéstudomány / Budapest Management Review, 51(6), 69-80. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2020.06.07
Folyóirat szám
Rovat
Tanulmányok