Industrie 4.0 Ansätze haben sich in der fertigenden Industrie vielerorts etabliert. Big Data, IIoT und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen neue Geschäftsmodelle und wirken sich dadurch auch verändernd auf Produktionssysteme aus. Mit dem Begriff der Industrie 5.0 formuliert sich ein menschzentrierter Ansatz. Die Praxisrelevanz dieser und ähnlicher Innovationen hängt maßgeblich davon ab, wie derartige Einsatzmöglichkeiten neuer, digitaler Technologien in die bestehenden Unternehmensstrukturen Einzug halten. Hierbei kommt es also auf Transfer und Akzeptanz neuer Technologien an. Digitalisierung gestaltet sich somit als sozio-technisches Problem. Dieser Beitrag gibt Einblick in aktuell verfolgte Transferansätze für Digitalisierung im Mittelstand und leistet einen Teil zu Theoriebildung, als dass er auch einen Ausblick auf weitere Aktivitäten in dem Umfeld liefert.

Das Ziel vorliegender Untersuchung war es, die objektive Verkehrssicherheit und die Akzeptanz verschiedener Mischverkehrsführungen (ohne Markierung, mit Schutzstreifen, mit Piktogrammen) mit einer einheitlichen Methodik zu analysieren und zu bewerten. Dabei standen Hauptverkehrsstraßen im Fokus, die die Anordnung von Radverkehrsanlagen aufgrund räumlicher Restriktionen nicht möglich machen. Aufbauend auf einer Literaturrecherche zu den Vorgaben der Technischen Regelwerke national und international sowie zum internationalen Forschungsstand zu Unfällen (Sicherheitsbewertung unterschiedlicher Mischverkehrsführungen, Unfallkonstellationen, Einflussgrößen), zum Verhalten (Interaktionen, Akzeptanz unterschiedlicher Mischverkehrsführungen, seitliche Abstände zum Fahrbahnrand, Geschwindigkeiten) sowie zur subjektiven Verkehrssicherheit von Verkehrsteilnehmenden (präferierte Radverkehrsführungsform, Verhaltensweisen) wurden die folgenden Forschungsfragen für die vorliegende Untersuchung abgeleitet: Wie ist die objektive Verkehrssicherheit unterschiedlicher Mischverkehrsführungen (ohne Markierung, mit Schutzstreifen, mit Piktogrammen) unter Berücksichtigung der Exposition sowie weiterer signifikanter Einflussgrößen zu bewerten? Welchen Einfluss haben kritische Profile (Fahrbahnbreite = 6,00 m bis 7,00 m) bei der Führung des Radverkehrs im Mischverkehr ohne Schutzstreifen (vor dem Hintergrund der Vorgaben aus FGSV (2010a) und FGSV (2006)) sowie Sicherheitstrennstreifen auf Abschnitten mit Schutzstreifen auf das Unfallgeschehen? Wie ist die Akzeptanz unterschiedlicher Mischverkehrsführungen (ohne Markierung, mit Schutzstreifen, mit Piktogrammen) unter der Berücksichtigung weiterer Einflussgrößen zu bewerten? Welche Erkenntnisse für eine sichere und akzeptierte Führung des Radverkehrs im Mischverkehr lassen sich zusammenfassend ableiten, wobei gleichzeitig Aspekte der subjektiven Sicherheit berücksichtigt werden? Zur Beantwortung der Fragestellungen wurden Daten zu insgesamt 207 Streckenabschnitten in 24 Städten aus vier unterschiedlichen Forschungsprojekten (Schüller et al. 2020b; Ohm et al. 2015; Richter 2019; Koppers et al. 2021) zur Verfügung gestellt, die innerhalb vorliegender Arbeit vereinheitlicht, plausibilisiert und anschließend zusammenfassend ausgewertet wurden. Neben deskriptiven Analysen wurden die Akzeptanz (auf Basis linearer und logistischer Modelle) und das Unfallgeschehen (auf Basis von Poisson- und Negativ-Binomial-Modellen) statistisch analysiert. Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass kein genereller Unterschied im Verkehrssicherheitsniveau zwischen den untersuchten Radverkehrsführungsformen abzuleiten ist, was den Rückschluss zulässt, dass die Anlage von Schutzstreifen nicht zweifellos geeignet ist, den Radverkehr auch bei höheren Kfz-Verkehrsstärken sicher zu führen. Als weitere Einflussfaktoren auf das Unfallgeschehen haben sich u.a. die Radverkehrsstärke, die zulässige Geschwindigkeit, die Anzahl der Knotenpunktarme, die Anzahl unvollständig signalisierter Knotenpunkte und das Vorhandensein von Gleisen (auf Abschnitten mit Mischverkehr ohne Schutzstreifen) als signifikante Einflussfaktoren gezeigt. Auf Abschnitten mit Mischverkehr ohne Schutzstreifen konnte den kritischen Profilbreiten (6,00 m bis 7,00 m) kein Einfluss auf das Unfallgeschehen nachgewiesen werden. Vielmehr sind es nutzbare Fahrstreifenbreiten von > 3,50 m, die die Unfallzahl signifikant erhöhen. Der Breite markierter Sicherheitsräume bei Schutzstreifen konnte innerhalb der Modellierung auch kein signifikanter Einfluss auf das Unfallgeschehen nachgewiesen werden. Allerdings kann nicht ausgeschlossen werden, dass (breitere) Sicherheitsräume auf Abschnitten markiert wurden, weil das Unfallgeschehen auffällig war und sich deshalb kein signifikanter Einfluss ergeben hat. Hinsichtlich der Akzeptanz ist festzustellen, dass sowohl die Markierung von Piktogrammen als auch von Schutzstreifen etwa im gleichen Maße zu einer signifikanten Erhöhung des Anteils der Radfahrenden auf der Fahrbahn führen. Bemerkenswert ist zudem, dass sich mit zunehmender Gesamtverkehrsstärke der Radfahrenden der Anteil der Fahrbahnnutzung erhöht – ein sog. Acceptance-in-Numbers-Effekt. Weitere signifikante Einflussgrößen auf den Anteil der Radfahrenden auf der Fahrbahn sind u.a. die zulässige Geschwindigkeit sowie die Anzahl lichtsignalgeregelter Querungsmöglichkeiten. Die übergreifende Bewertung der Erkenntnisse zur objektiven und subjektiven Verkehrssicherheit sowie zur Akzeptanz hat grundsätzlich ergeben, dass sich bei der Führung des Radverkehrs im Mischverkehr ohne Schutzstreifen sowohl eine niedrige zulässige Geschwindigkeit (< 50 km/h) als auch eine geringe Verkehrsstärke (bis 4.000 Kfz/24 h ohne und 6.000 Kfz/24 h mit Piktogrammen) als günstig erweist. Die Führung des Radverkehrs auf Schutzstreifen weist innerhalb der Modellanwendung bis zu einer Verkehrsstärke von 9.000 Kfz/24 h (bei vzul = 50 km/h) ein durchschnittliches Akzeptanz- und Verkehrssicherheitsniveau auf. Ein hohes Potential für die Erhöhung der Akzeptanz und der Verkehrssicherheit kommt zudem dem Radverkehrsaufkommen selbst zu, da die Akzeptanz mit steigender Radverkehrsstärke unmittelbar zunimmt (Acceptance-in-Numbers) und das Unfallgeschehen mit zunehmender Radverkehrsstärke unterproportional steigt (Safety-in-Numbers). Das heißt, je mehr Menschen Fahrrad fahren, desto höher ist die Akzeptanz und desto niedriger ist das Unfallrisiko der*des Einzelnen. Dies lässt nicht den Rückschluss zu, dass der Radverkehr bei hohen Radverkehrsstärken ohne Bedenken im Mischverkehr geführt werden kann. Vielmehr ist dies ein Hinweis darauf, dass die Führung des Radverkehrs im Mischverkehr attraktiver werden muss, damit diese Führungsform akzeptiert und gerne genutzt wird.:1 Einleitung 1.1 Ausgangssituation und Problemstellung 1.2 Vorgehen 2 Rechtliche Regelungen 3 Technische Regelwerke und Empfehlungen 3.1 National 3.2 International 4 Kenntnisstand Forschung 4.1 Unfälle 4.1.1 Erkenntnisse im Überblick 4.1.2 Radverkehrsführungsform 4.1.3 Unfallkonstellationen 4.1.4 Einflussgrößen 4.2 Verhalten 4.2.1 Erkenntnisse im Überblick 4.2.2 Interaktionen 4.2.3 Akzeptanz 4.2.4 Seitliche Abstände 4.2.5 Geschwindigkeiten 4.3 Subjektive Verkehrssicherheit und Präferenzen 4.3.1 Erkenntnisse im Überblick 4.3.2 Präferierte Radverkehrsführungsform 4.3.3 Verhaltensweisen 4.4 Schlussfolgerungen & Forschungsfragen 5 Daten 5.1 Infrastruktur 5.1.1 Untersuchungsabschnitte 5.1.2 Räumliche Abgrenzung 5.1.3 Erhobene Merkmale 5.2 Verkehrsstärke 5.2.1 Erhebung 5.2.2 Hochrechnung Radverkehrsstärke 5.2.3 Hochrechnung Fußverkehrsstärke 5.2.4 Hochrechnung Kfz-Verkehrsstärke 5.3 Unfalldaten 6 Methodik 6.1 Prüfung innerer Abhängigkeiten 6.2 Akzeptanzmodell 6.2.1 Definitionen 6.2.2 Statistische Verteilung 6.2.3 Modellaufbau 6.2.4 Residuenanalyse 6.3 Unfallmodell 6.3.1 Statistische Verteilung 6.3.2 Modellaufbau 6.3.3 Residuenanalyse 7 Analyse Akzeptanz 7.1 Datengrundlage im Überblick 7.2 Innere Abhängigkeiten 7.3 Modelle Anteil Fahrbahnnutzung 7.3.1 Gesamtmodell Anteil Fahrbahnnutzung 7.3.2 Teilmodell Mischverkehr: Anteil Fahrbahnnutzung und Fahrstreifenbreite 7.3.3 Teilmodell Schutzstreifen: Anteil Fahrbahnnutzung und Schutzstreifen-/ Fahrstreifenbreite 7.4 Modelle Anteil linksfahrende Radfahrende auf dem Gehweg 7.5 Modellanwendung Anteil Fahrbahnnutzung in Abhängigkeit ausgewählter Merkmale 7.6 Fazit 8 Analyse Unfälle 8.1 Unfallkollektiv 8.2 Datengrundlage im Überblick 8.3 Innere Abhängigkeiten 8.4 Modelle 8.4.1 Gesamtmodell 8.4.2 Teilmodell Mischverkehr / Piktogramme 8.4.3 Teilmodell Schutzstreifen 8.4.4 Teilmodelle nach Unfalltypen 8.5 Modellanwendung Radverkehrsunfälle in Abhängigkeit ausgewählter Merkmale 8.6 Fazit 9 Synthese & Empfehlungen 10 Methodische Diskussion & Ausblick 11 Zusammenfassung Literaturverzeichnis

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Aufgrund des gesellschaftlichen Wandels, globaler klimatischer und marktlicher Veränderungen sowie zunehmender Ressourcenknappheit sind landwirtschaftliche Betriebe immer mehr gefordert, ihre Produktionsverfahren anzupassen. Doch sind solche Innovationen häufig komplex und weisen einen systemischen Charakter auf. KMU sind häufig nicht in der Lage, diese oft mit höherem Risiko behafteten Innovationen voranzutreiben oder zu übernehmen. Zur Förderung ihrer Diffusion ist es notwendig, die äußeren und inneren Rahmenbedingungen der Innovationsumgebung zu kennen. Am Fallbeispiel der Innovationsprozesse zur Überwindung der Nachbauproblematik im Apfelanbau werden potenzielle Einflussfaktoren auf die Adoption neuer Maßnahmen mithilfe des sektoralen Innovationssystemansatzes nach Malerba und einem erweiterten Technology Acceptance Model erfasst. Hierbei wurde deutlich, dass trotz der günstigen natürlichen Rahmenbedingungen in der Untersuchungsregion, Faktoren wie sinkende Erzeugerpreise, Lohnsteigerungen, Wettbewerbsdruck, Klimawandel, die abnehmende Verfügbarkeit jungfräulicher Flächen sowie steigende Anforderungen des LEH und der Gesellschaft einen wirtschaftlichen Anbau zunehmend erschweren. Vor allem aber für Baumschulen sind die Folgen der Bodenmüdigkeit aufgrund des hohen Produktionswertes pro Hektar Kulturfläche besonders schwerwiegend. Maßnahmen, die bisher gegen Bodenermüdung ergriffen wurden, sind wenig effektiv, oder unwirtschaftlich. Die Analyse der Akzeptanzbefragung potenzieller Adopter zum Einsatz von Mikroorganismen gegen Bodenmüdigkeit ergab, dass die Nützlichkeit des Verfahrens positiv wahrgenommen wird und sich dies in einer hohen Übernahmeabsicht widerspiegelt. Eine Strukturgleichungsanalyse des in dieser Studie entwickelten Akzeptanzmodells mittels SmartPLS mit einem Bestimmtheitsmaß von 68% verdeutlichen, dass nicht vorrangig ökonomische Faktoren, sondern in erster Linie die Kompatibilität der Maßnahme, Einfluss auf eine potenzielle Übernahme ausüben würde. / Due to social change, global climatic and market changes as well as increasing scarcity of resources, agricultural enterprises are increasingly required to adapt their production processes. However, innovations often have a systemic character. SMEs are often not in a position to promote or adopt these innovations, which are often associated with higher risks. In order to promote their diffusion, it is, therefore, advantageous to know the external and internal framework conditions of the environment for innovation. Using the case study of innovation processes to overcome the problem of apple replant disease, potential influencing factors on the adoption of new measures are identified on the basis of the Sectoral Innovation System Approach according to Malerba and an extended Technology Acceptance Model. It became clear that, despite the favourable natural conditions in the study region, factors such as falling producer prices, wage increases, competitive pressure, climate change, the decreasing availability of virgin land and the increasing demands of food retailers and society are making commercial cultivation increasingly challenging. However, the consequences of soil fatigue are particularly severe for tree nurseries due to the high production value per hectare of cultivated land. Measures that have so far been taken to combat soil fatigue are ineffective or uneconomical. The analysis of the acceptance survey of potential adopters of microorganisms against soil fatigue showed that the usefulness of the method is perceived positively and that this is reflected in a high intention to adopt it. A structural equation analysis of the acceptance model developed in this study using SmartPLS and a coefficient of determination of 68% make it clear that not primarily economic factors, but primarily the compatibility of the measure, would influence a potential adoption.