Mit „Learning by Doing“ die Produktivität steigern

„Learning by Doing“ steigert Produktivität

Produktivitätsoptimierung in Industriewerken, Bergwerken und Einzelhandelsgeschäften ist eine wichtige Basis des Produktivitätswachstums. „Learning by Doing“ ist eine oft zitierte solche Wachstumsquelle und wird durch die Produktion selbst erreicht. Arbeiter in der Produktion überlegen sich, wie sie ihre Arbeit besser erledigen können und Manager teilen das Kapital effizienter zu. Eine neue Studie von der University of Chicago Booth School of Business untersucht die spezifischen Mechanismen, durch die es zu „Learning by Doing“ kommt und liefert einen neuen Ansatz für das Verständnis des Prozesses, anstatt davon auszugehen, dass es sich um einen exogenen Prozess handelt.

Die Produktionsdaten für die Studie stammten aus dem Montagewerk eines großen amerikanischen Automobilherstellers. Das von Chad Syverson, Wirtschaftsprofessor der University of Chicago Booth School of Business, geleitete Forscherteam konnte klare Nachweise für Learning by Doing erbringen: Die Anzahl von Fehlern pro Fahrzeug sank über das Produktionsjahr hinweg um über 80 Prozent. (Berücksichtigen Sie bei Ihrem nächsten Autokauf, in welchem Abschnitt des Produktionsjahrs es hergestellt wurde!)

„Interessanterweise wird der Lernprozess nicht erneut gestartet, wenn die zweite Schicht des Werks die Arbeit aufnimmt”, sagte Syverson. „Stattdessen beginnt die Schicht tatsächlich bei durchschnittlichen Fehlerquoten, die unter den anfänglichen Quoten der ersten Schicht liegen.“ Dies zeigt, dass nicht alle Erkenntnisgewinne durch Learning by Doing von den einzelnen Arbeitern des Werks verkörpert werden, sondern vielmehr in das physische und organisatorische Kapital des Werks einfließen. Ebenso ergab sich, dass Fehlzeiten von Mitarbeitern die Fehlerquoten zwar leicht erhöhten, jedoch wirtschaftlich gesehen nur sehr geringe Auswirkungen hatten.

„Etwas Größeres als die Erfahrung jedes einzelnen Arbeiters spielte eine Rolle”, sagt Syverson. “Umfassendere Veränderungen, wie eine neue Anordnung von Werkzeugen an den Arbeitsplätzen und die Umstrukturierung von Arbeitsabläufen, machten den Unterschied. Vorschläge von einzelnen Mitarbeitern wurden schnell in neue fest geregelte Praktiken umgesetzt. Die Totale Faktorproduktivität wuchs als das Werk neue und frische Methoden zur Durchführung der Arbeiten einführte.“

„Wir glauben, dass Manager Erkenntnisse aus dieser Arbeit gewinnen und sie auf andere Produktionsumgebungen übertragen können“, erläutert Syverson. „Im Betrieb stellen eine schnellere Entwicklung und Prozessverbesserungen die wichtigsten Faktoren für den Erfolg dar. Die vertiefte Untersuchung des Produktivitätswachstums, um die Quellen von Learning by Doing zu verstehen, anstatt davon auszugehen, dass das Lernen von alleine geschieht, gibt Managern Orientierungshilfen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz an die Hand und bietet Einblicke in die zugrunde liegenden Quellen wirtschaftlichen Wachstums.“

Methodik
Das erste Set von Daten wurde aus dem Factory Information System (FIS) des Montagewerks entnommen – proprietäre Software, die direkt mit den in der Fertigungslinie verwendeten Werkzeugen verbunden ist. Das FIS kann beispielsweise das Drehmoment, das von einem bestimmten Schlüssel auf Schrauben angewandt wird, lesen und aufzeichnen. Die Forscher verfolgten das FIS während des Fertigungsprozesses von beinahe 20.000 Autos und hielten die Anzahl der vom FIS an jedem Auto identifizierten Fehler fest. Mitte August, bei Beginn der Produktion, lagen die durchschnittlichen Fehlerquoten bei 80 pro Auto. Acht Wochen später waren sie um 70 Prozent, d. h. auf etwa 25 Fehler pro Auto gesunken. Der Name des Automobilherstellers, des Werks und des Produktionsjahrs werden in der Studie nicht genannt, da es sich um geschützte Informationen handelt.

Link zum Thema
www.chicagogsb.edu

Foto: iStockphoto

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