Alter, Erfolg und Innovation in Arbeitsgruppen

Alter, Erfolg und Innovation in Arbeitsgruppen von Düzgün,  Ismail
Der Anteil der Erwerbstätigen, die 55 Jahre oder älter sind, wird in den nächsten Jahrzehnten rasant zunehmen. Gleichzeitig werden die steigende Komplexität von Aufgaben und die Produktvielfalt in Organisationen Beschäftigte immer mehr zur Zusammenarbeit in Gruppen zwingen und damit eine Kollision von Generationen auslösen. Die aktuelle Personalpolitik in Unternehmen hat diese Entwicklung bislang noch nicht erkannt. Bisherige Untersuchungen zur Leistungs- und Kreativitätsentwicklung konzentrieren sich auf das Individuum und haben zu einem verzerrten Abbild über das Altern im Erwerbsleben geführt. Der Beitrag Älterer realisiert sich allerdings nicht in der Einzelperson, sondern vielmehr im Zusammenwirken mit Arbeitskollegen. Dies wird durch die sozialpsychologische Gruppenforschung einstimmig bestätigt. Entscheidend sind Umweltfaktoren und die Interaktion des Individuums mit seiner Umgebung. Die vorliegende Arbeit lässt sich daher im Kern von drei Fragen leiten: 1. Wie entwickelt sich der Gruppenerfolg in Abhängigkeit vom Alter ihrer Gruppenmitglieder? 2. Wie entwickelt sich die Innovationsfähigkeit von Gruppen in Abhängigkeit vom Alter ihrer Gruppenmitglieder? 3. Wie entwickeln sich Gruppenerfolg und Gruppeninnovation in Abhängigkeit der Zusammensetzung ihrer Gruppenmitglieder? Zur Beantwortung dieser Fragen werden Daten aus einem Lastwagenwerk eines großen Automobilkonzerns ausgewertet. Um den Erfolg und die Innovationsfähigkeit von Arbeitsgruppen in der Fließbandproduktion untersuchen zu können, wird aus verschiedenen Unternehmensbereichen ein einzigartiger Datensatz generiert. In das Erklärungsmuster der Ergebnisse wird der bisherige Erkenntnisstand aus der Alterns- und Gruppenforschung einbezogen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg und die Innovationsfähigkeit von Gruppen von einer Vielzahl von Faktoren, u. a. auch von Bildung, Arbeitsauslastung und Größe beeinflusst werden und die Wirkungsmechanismen zwischen einzelnen Einflussgrößen sehr komplex sind.
Aktualisiert: 2019-10-03
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