Ipar 4.0 az autóiparban
A fehér- és kékgalléros munkavállalók technológiaelfogadási aggályai
DOI:
https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2020.06.07Kulcsszavak:
Ipar 4.0, autóipar, technológiaelfogadás, elfogadási rezisztenciaAbsztrakt
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
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).
Downloads
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
Authors assign copyright to Vezetéstudomány / Budapest Management Review. Authors are responsible for permission to reproduce copyright material from other sources.
