Current status of industry 4.0 transformation and impact of industry 4.0 on engineering work in Turkish white goods industry

Abstract

Just like in previous industrial revolutions, a brand new period has been stepped into, where the rules of the game were rewritten, and the Industry 4.0 paradigm was born. Considering the activities organized by the business world, the actions planned, government policies, and academic studies, it is understood that Industry 4.0 is still approached fictionally. The paradigm in question will undoubtedly cause significant changes and will result in both opportunities and challenges, but the first thing to focus on is whether this paradigm is handled appropriately. Not all countries should take the same steps in the transition to Industry 4.0. However, it is evident that most of the studies and discussions on this topic do not consider regions' characteristics. Moreover, thanks to Industry 4.0, which means integrating tools, methods, and technologies to increase the productivity of a manufacturing system, the ultima Thule is dark factories where smart equipment and technology replace the workforce. Many academic studies in the literature argue that the value of human skills and experience will decrease and unemployment will increase. These studies mainly focus on blue-collar workers who perform manual labor in manufacturing industries. However, there is a research gap regarding how engineers, who have the most significant role in the creation, advancement, and spread of innovative technologies, will be affected by this transformation. From this point of view, there is a need for scientific research based on real practices and for the foresight to be presented on the basis of these studies, rather than the predictions made regardless of the current conditions. In order to fill the mentioned research gap, this thesis aims to determine the current status of Industry 4.0 and the research trends and gaps through thematic analysis, to reveal the Industry 4.0 maturity levels, the current practices and the advantages and challenges of Industry 4.0 in Turkish white goods industry, and to expose the impact of Industry 4.0 on engineering work in this industry. In line with the primary aim, 17 sub-objectives were identified, and three different studies were carried out to achieve these objectives. Study 1 contains the thematic analysis of 786 academic articles published on the Scopus database between 2011-2019. As a result of the analysis, 13 themes were obtained, and it was understood that more than half of the articles were focused on Industry 4.0 tools and technologies (34%) and smart manufacturing and production management (19.8%). In Study 2, an exploratory case study was carried out in two leading companies and one supplier in the Turkish white goods industry. Two of these companies that operate in different layers of the value chain are the members of the White Goods Suppliers Association. According to the case study findings, all companies have a high level of awareness towards Industry 4.0, and they have been increasing the Industry 4.0 investments and practices for two years. While companies focus mainly on data collection and analysis, they use the vast majority of Industry 4.0 technologies in their manufacturing processes. Industry 4.0 provides advantages such as competitiveness, customer satisfaction, low cost, profitability, quality, productivity, ergonomics, occupational health and safety, flexible production, and energy savings. At the same time, challenges of Industry 4.0 are lack of competent and educated employees, incompetent suppliers, financial difficulties of being an SME, improper distribution of financial supports, wrong investments, role conflict, status quo management style, decision-makers who are baby boomers, traditional IT structure, prejudice, employee resistance to change, fear of job loss, fear of using technology, information asymmetry between technology providers and companies. Interviewees think that the level of education and depth/breadth of technical knowledge expected from engineers and the value of engineering work will increase. Also, it is believed that the number of R&D engineers will increase over time, while the number of planning, quality, and production engineers will decrease. Study 3 comprises two surveys prepared for managers and engineers working in leading companies and BEYSAD member companies operating in the Turkish white goods industry. The questionnaires were sent to 182 white goods companies, and responses of 68 managers (55 companies) and 110 engineers (64 companies) were received. The Industry 4.0 readiness/maturity model included in the survey for managers consists of four different levels (0: absence, 1: existence, 2: survival, 3: maturity). No company has reached level 3. On the other hand, only 7% of companies are at level 2 and 44% at level 1. Unfortunately, almost half (49%) of them are still at level 0. The advantages and challenges of Industry 4.0 have been identified through the two-round Delphi method. The first round questions were included in the manager survey. After the advantages and challenges were ranked according to the managers' responses, it was seen that the most frequently repeated advantage is productivity and resource efficiency, and the most frequently repeated challenge is financial resources and investment. 88% of managers believe that there will be no decrease in the number of engineers due to the Industry 4.0 transformation. Besides, 35 new skills and competencies expected from engineers were compiled from the literature, and their necessity levels were asked to managers. The data were subjected to exploratory factor analysis, and new skills and competencies expected from engineers were collected under three factors: (1) intrinsic motivation skills, (2) technology skills, and (3) data and information skills. The most used Industry 4.0 technologies by engineers are sensors/actuators, communication/networking, and mobile technologies, and the least used technologies are additive manufacturing, RFID/RTLS technologies, and virtualization technologies (AR/VR). When exploratory factor analysis was applied to the items regarding engineering work in the questionnaire designed for engineers, the dimensions of engineering work were gathered under three factors as (1) task and knowledge characteristics, (2) social characteristics, and (3) work context. In the last part of Study 3, 18 hypotheses were tested using linear regression analysis. The supported hypotheses are as follows. The usage level of Industry 4.0 technologies by engineers affects the social characteristics of the engineering work (H2). Additionally, the usage level of these technologies by engineers positively affects the overall impact of the Industry 4.0 transformation on engineering work (H4). Thanks to the Industry 4.0 transformation, the increase in engineers' salaries increases engineers' fear of job loss (H5). Some control variables also have a statistically significant contribution to the model. Engineers with more than five years of experience are less concerned about losing their job than those with shorter engineering experience. Further, compared to engineers with one to five years of experience in the same company, engineers who have been working for more than five years have more fear of losing the job while engineers who have been working for less than a year have less fear of losing the job. In the thesis, hypotheses were also developed to investigate the effects of company characteristics and the Industry 4.0 background of the company on the Industry 4.0 maturity value. Industry 4.0 maturity values of large companies compared to SMEs (H7), of companies targeting the international or global market compared to companies targeting the local, regional or national market (H8), of companies with a department dedicated to Industry 4.0 compared to companies without Industry 4.0 departments (H9), and of companies with an Industry 4.0 investment rate of over 3% of the total annual investment compared to companies with lower rates (H12) are higher. The effects of the Industry 4.0 maturity values of the companies on the new skills and competencies expected from engineers were tested, as well. According to the regression analysis results, the impact of the Industry 4.0 maturity value on the technology skills (H14) and data and information skills (H15) expected from engineers were statistically significant and positive. In other words, as the company's Industry 4.0 maturity value increases, the need for technology skills and data/information skills expected from engineers also increases. The last hypotheses of the thesis study were developed to test the impact of the Industry 4.0 maturity value on engineering work dimensions. Industry 4.0 maturity value has a statistically significant and positive effect only on the social characteristics of the engineering work (H17). In this case, with the increase of Industry 4.0 maturity value of a company, an increase is observed in the social characteristics of the engineering work.

Tıpkı daha önceki sanayi devrimlerinde olduğu gibi oyunun kurallarının baştan yazıldığı yepyeni bir döneme girilmiş ve Endüstri 4.0 paradigması doğmuştur. İş dünyasının bu hususta düzenlediği etkinlikler, alınması planlanan aksiyonlar, devlet politikaları ve akademik çalışmalar dikkate alındığında, karşılaşılan manzara Endüstri 4.0'ın hâlâ kurgusal şekilde ele alındığıdır. Bahsi geçen paradigma elbette büyük çaplı değişikliklere sebep olacak ve sonuç itibarıyla hem fırsatlar hem de zorluklar doğuracaktır ama üzerinde durulması gereken ilk konu, bu paradigmanın gerçekten uygun şekilde ele alınıp alınmadığı olmalıdır. Görülen odur ki, Endüstri 4.0 kavramı ihtiva ettiği anlam itibarıyla herkes tarafından aynı şekilde algılanmamaktadır. En basit şekliyle, her ülke Endüstri 4.0'a geçiş aşamasında aynı adımları atmayacaktır. Örneğin, kavramın ilk olarak doğduğu, teknolojik açıdan görece ileri, yaşlı nüfusu yoğun, gelişmiş bir endüstri ülkesi olan Almanya; ucuz işgücünün hüküm sürdüğü, bir yandan da robotik yatırımlarına yönelmiş, dünyanın en kalabalık ülkelerinden biri olan Çin ve teknolojide dışa bağımlı, otomasyona tam olarak geçemediği için bir önceki paradigmayı tamamlayamamış, gelişmekte olan, genç nüfuslu Türkiye için izlenmesi gereken stratejiler ve teknoloji yol haritaları elbette birbirinden çok farklı olacaktır. Konu ile ilgili yapılan çalışma ve tartışmaların büyük kısmında, üzerinde durulan konuların bulunulan bölgenin özelliklerinden bağımsız şekilde ele alındığı aşikârdır. Dolayısıyla, kavramın doğduğu Almanya'nın Endüstri 4.0 stratejilerinin diğer ülkeler tarafından da aynı şekilde izlenmesinin zaruri olduğu yanılgısına düşülmektedir. Tam otomasyona geçebilecek yetkinliğe sahip ve teknolojik altyapısı sağlam bir ülkenin odaklandığı konulara, operasyonlarını çoğunlukla manuel şekilde yürüten, mavi yakalı çalışanlarının azımsanmayacak bir kısmının bilgisayar okuryazarlığına sahip olmadığı, kısacası üçüncü endüstri devrimi dönemini tamamlayamamış bir ülkenin aynı şekilde odaklanabilmesi mümkün müdür? En basit haliyle, bir üretim sisteminin verimliliğini arttırmak üzere araç, yöntem ve teknolojilerin entegre edilmesi anlamına gelen Endüstri 4.0 ile varılabilecek en son nokta, akıllı ekipman ve teknolojinin işgücünün yerini aldığı karanlık fabrikalardır. Literatürde, insan beceri ve deneyiminin değerinin gittikçe azalacağını ve işsizliğin artacağını savunan birçok akademik çalışma bulunmaktadır fakat bu çalışmalarda esas olarak üretim sürecine bedensel gücüyle katılan mavi yakalılara odaklanıldığı görülmektedir. Ne var ki, yeni teknolojilerinin yaratılması, gelişmesi ve yayılmasında en büyük paya sahip olan mühendislerin bu dönüşümden nasıl etkileneceğine yönelik büyük bir araştırma boşluğu mevcuttur. Tüm bunlardan hareketle, mevcut koşulları önemsemeksizin yapılan tahminlerden ziyade, gerçek uygulamalara dayanan bilimsel çalışmalara ve bu çalışmaları temel alarak sunulacak öngörülere ihtiyaç bulunmaktadır. Bu doktora tezinde mevzubahis boşluğu doldurmaya katkı sağlamak üzere, Endüstri 4.0'ın literatürdeki mevcut durumunu, araştırma eğilimlerini ve boşluklarını tematik analiz yoluyla belirlemek, Türkiye'nin en yüksek dijital olgunluk seviyesine sahip sektörlerinden olan beyaz eşya sektörü yan sanayi ile ana sanayi şirketlerinin Endüstri 4.0 olgunluk düzeylerini, mevcut Endüstri 4.0 uygulamalarını, Endüstri 4.0 dönüşüm sürecinde sağladıkları avantajları ve karşılaştıkları zorlukları ortaya çıkarmak ve Endüstri 4.0'ın mühendislik işi üzerindeki etkilerini tespit etmek amaçlanmaktadır. Bu amaçtan yola çıkılarak, 17 alt hedef belirlenmiştir ve hedeflere ulaşmak için üç farklı çalışma yapılmıştır. Çalışma 1, Scopus veritabanı üzerinde bulunan ve 2011-2019 yılları arasında yayımlanmış olan 786 akademik makalenin tematik analizini içermektedir. Analiz neticesinde, 13 tema elde edilmiştir ve makalelerin yarısından çoğunun Endüstri 4.0 araç ve teknolojileri (%34) ile akıllı üretim ve üretim yönetimi (%19,8) temalarına yönelik olduğu anlaşılmıştır. Bu makalelerin yalnızca %7,6'sı Endüstri 4.0 konsepti ve ilgili kavramların tanımlarına, Endüstri 4.0'ın belirli organizasyon, sektör, bölge veyahut ülkelerdeki mevcut durumuna, teknoloji ve uygulama trendlerine, Endüstri 4.0 dönüşümünün önündeki engellere ya da yarattığı fırsatlara ve çözüm önerilerine odaklanmaktadır. Geriye kalan temalar ise sırasıyla strateji ve işletme yönetimi, tedarik zinciri, dış çevre, eğitim, insan kaynakları, insan-makine etkileşimi, sürdürülebilirlik, iş modeli ve transformasyonu, küçük ve orta büyüklükteki işletmeler ve akıllı şehirlerdir. Çalışma 2'de Türkiye beyaz eşya sektörünün önde gelen iki ana sanayi ve bir yan sanayi şirketiyle yapılan keşfedici durum çalışması bulunmaktadır. Değer zincirinin farklı katmanlarında faaliyet gösteren bu şirketlerin ikisi Türkiye Beyaz Eşya Yan Sanayicileri Derneği (BEYSAD) üyesidir. Nicel yöntemlerin sosyal olguları derinlemesine ve kapsamlı şekilde açıklama konusundaki yetersizlikleri dolayısıyla Endüstri 4.0'ın Türkiye beyaz eşya sektöründeki durumunu ve mühendislik işi üzerindeki etkilerini keşfetmek üzere nitel bir yöntem kullanmak elzemdir. Bu yüzden, durum çalışması yöntemi tercih edilmiş ve veri toplama yöntemi olarak yarı yapılandırılmış mülakatlar, şirketlerin üretim tesislerinde yapılan doğrudan gözlemler ve şirketlerin internet siteleri, online raporları ve şirketlere yönelik internet haberleri gibi dokümanlar kullanılmıştır. Yarı yapılandırılmış mülakatlar bahsi geçen üç şirketin dört yöneticisi ve beş mühendisi ile yapılmıştır. Analiz sonucunda, üç şirketin de Endüstri 4.0'a yönelik farkındalık seviyesinin yüksek olduğu ve son iki yılda Endüstri 4.0 yatırım ve pratiklerini arttırdığı görülmüştür. Şirketler özellikle veri toplama ve analizine odaklanırken üretim süreçlerinde Endüstri 4.0 araç ve teknolojilerinin büyük çoğunluğunu kullanmaktadır. Ayrıca, Endüstri 4.0 rekabetçilik, müşteri memnuniyeti, düşük maliyet, kârlılık, kalite, verimlilik, ergonomi, iş sağlığı ve güvenliği, esnek üretim ve enerji tasarrufu gibi konularda avantajlar sağlarken Endüstri 4.0'ın önündeki zorlukların yetkin ve eğitimli olmayan çalışanlar, yetkin olmayan tedarikçiler, KOBİ olmanın getirdiği finansal zorluklar, finansal desteklerin uygun olmayan şekilde dağıtımı, yanlış yatırımlar, rol karmaşası, statükocu yönetim stili, bebek patlaması kuşağından olan karar vericiler, geleneksel bilgi teknolojileri altyapısı, ön yargı, çalışanların değişime direnci, iş kaybetme korkusu, teknolojiyi kullanma korkusu, teknoloji sağlayıcıları ile şirketler arasındaki bilgi asimetrisi olduğu belirtilmiştir. Endüstri 4.0'ın mühendislik işine zarar verip vermeyeceği, hangi pozisyonların zamanla yok olacağı, iş tanımlarında herhangi bir değişiklik olup olmayacağı, mühendislerin aldığı eğitimlerin yeterliği, mühendislerden beklenen yeni beceri ve yetkinlikler, Endüstri 4.0'ın mühendislik işinin kapsamını, değerini, teknik bilgi derinliğini/genişliğini nasıl etkilediği ve şirketlerin bu hususlardaki politikaları da durum çalışmasıyla elde edilen bulgular arasındadır. Şirketler, mühendislerden beklenen eğitim ve teknik bilgi seviyesinin yükseleceğini ve mühendislik işinin değerinin artacağını düşünmektedir. Dahası, şirketler, AR-GE mühendislerinin sayısının zamanla artacağına inanırken planlama, kalite ve üretim mühendislerinin azalacağını öngörmektedir. Çalışma 3 ise beyaz eşya sektöründe faaliyet göstermekte olan BEYSAD üyesi şirketler ile ana sanayi şirketlerine gönderilen iki tip anket çalışmasını kapsamaktadır. Anketlerden ilki yöneticiler için tasarlanmıştır ve beyaz eşya sektöründeki şirketlerin ve yöneticilerinin karakteristiklerini, şirketlerin Endüstri 4.0 geçmişlerini ve farkındalık seviyelerini (tanımlı Endüstri 4.0 stratejileri, Endüstri 4.0'a özel oluşturulmuş departmanlar, yatırım oranları, uygulama süresi vs.), Endüstri 4.0 olgunluk seviyelerini ve üretim süreçlerinde kullanılan teknolojileri, Endüstri 4.0'ın avantaj ve zorluklarını, dönüşüm süreciyle birlikte mühendislerin sayılarında herhangi bir azalma olup olmayacağını ve mühendislerden beklenen yeni beceri ve yetkinliklerin neler olduğunu ortaya çıkarmak üzere sorulan soruları içermektedir. Mühendisler için tasarlanan ikinci anket ise beyaz eşya sektöründe çalışmakta olan mühendislerin karakteristiklerini, Endüstri 4.0 dönüşümünün ve teknolojilerinin mühendislik işine etkilerini, mühendislik işinin boyutlarını ve mühendislerin teknolojik gelişmelere yönelik algılarını belirlemek üzere sorulan sorulardan oluşmaktadır. Anketler toplam 182 beyaz eşya şirketine gönderilmiş ve bu şirketlerin 68 yönetici (55 şirket) ve 110 mühendisinden (64 şirket) geri dönüş alınmıştır. Yönetici anketinde yer alan Endüstri 4.0 hazırlık/olgunluk modeli dört farklı seviyeden (0: yokluk, 1: varoluş, 2: hayatta kalma, 3: olgunluk) oluşmaktadır. Şirketlerin Endüstri 4.0 olgunluk seviyeleri hesaplandığında, 55 katılımcı şirket arasında Seviye 3'e ulaşabilmiş bir şirket bulunmadığı ortaya çıkmıştır. Öte yandan şirketlerin yalnızca %7'si Seviye 2'de ve %44'ü Seviye 1'dedir. Ne yazık ki, şirketlerin neredeyse yarısı (%49) hâlâ Seviye 0'dadır. Türkiye'nin dijital olgunluk seviyesi en yüksek sektörlerinden biri olan beyaz eşya sektörüne ilişkin bu sonuçlar oldukça şaşırtıcıdır. Endüstri 4.0'ın avantaj ve zorlukları Delphi yöntemiyle tespit edildiğinden bu avantaj ve zorlukların neler olduğu, yöneticilere açık uçlu şekilde sorulmuştur. İkinci turda ise yöneticilerden toplanan ifadeler ve araştırmacı tarafından oluşturulmuş temalar yöneticilere gönderilmiş ve uzlaşma sağlanmıştır. Avantaj ve zorluklar yöneticiler tarafından tekrarlanma sıklıklarına göre sıralandığında, en çok tekrar edilen avantajın verimlilik ve kaynak etkinliği olduğu görülürken en çok tekrar edilen zorluk finansal kaynaklar ve yatırım olmuştur. Yöneticilerin %88'i Endüstri 4.0 dönüşümü dolayısıyla mühendislerin sayısında bir azalma olmayacağına inanmaktadır. Ayrıca, literatürde mühendislerden beklendiği ileri sürülen 35 yeni beceri ve yetkinlik farklı kaynaklardan derlenerek yöneticilere 10'lu Likert ölçeği (1: hiç gerekli değil, 10: çok gerekli) ile sorulmuştur. Elde edilen bulgular keşfedici faktör analizine tabi tutulmuş ve mühendislerden beklenen yeni beceri ve yetkinlikler (1) içsel motivasyon becerileri, (2) teknoloji becerileri ve (3) veri ve enformasyon becerileri olarak üç faktör altında toplanmıştır. Beyaz eşya sektöründe çalışmakta olan mühendislere gönderilen anket formuna verilen yanıtlara göre, mühendisler tarafından en çok kullanılan Endüstri 4.0 araç ve teknolojileri sırasıyla sensörler ve aktüatörler, iletişim/ağ iletişimi ve mobil teknolojilerdir. En az kullanılan teknolojiler ise eklemeli üretim, RFID/RTLS teknolojileri ve sanallaştırma teknolojileri (AR/VR) olarak bulunmuştur. Mühendisler için tasarlanan anket formunda, mühendislik işinin boyutlarını ölçmek üzere farklı yazarlar tarafından hazırlanan iş tasarımı ölçeği, iş-yaşam dengesi boyutu ve iş yeri hareketliliği boyutu bir araya getirilmiştir. Bu değişkenlerin mühendislik işinin boyutlarını ölçme konusunda yeterli olup olmadıklarını anlamak üzere uzman görüşüne başvurulmuş ve ölçeğin yüzey geçerliği sağlanmıştır. Uzmanlar ölçekte bulunan bazı değişkenlerin çıkarılması, ölçeğe yeni birtakım değişkenlerin eklenmesi ve tüm ifadelerin herkes tarafından aynı şekilde anlaşılabilmesine yönelik önerilerde bulunmuşlardır. Ölçeğin son hali keşfedici faktör analizine tabi tutulduğunda, mühendislik işinin boyutları (1) görev ve bilgi karakteristikleri, (2) sosyal karakteristikler ve (3) işin bağlamı olarak üç faktör altında toplanmıştır. Görev ve bilgi karakteristikleri boyutu, otonomi, görev çeşitliliği, görevin önemi, görev kimliği, bilgi işleme, problem çözme, beceri çeşitliliği, uzmanlaşma, teknoloji kullanımı, eğitim ihtiyacı ve karşılıklı bağımlılık alt boyutlarından oluşurken sosyal karakteristikler boyutu, sosyal destek, organizasyon dışı etkileşim, diğerlerinden geri bildirim ve iş yeri hareketliliği alt boyutlarından oluşmaktadır. İşin bağlamı boyutu ise ergonomi, çalışma koşulları ve iş-yaşam dengesi alt boyutlarını bir araya getirmektedir. Mühendis anketinde birtakım teknoloji senaryoları da yer almaktadır. Mühendislerin teknolojik gelişmelerin istihdam olanakları, çalışan ilişkileri, kariyer fırsatları, iş güvencesi ve toplu sözleşmeler, ücretler, iş yoğunluğu, güç ve özerklik, iş-yaşam dengesi, iş ilişkileri, beceriler ve iş olanakları üzerindeki etkilerine ilişkin düşüncelerinde iyimser mi yoksa kötümser mi olduklarını belirlemek üzere sorulan soruların yanıtları göz önüne alındığında, iyimser mühendislerin bahsi geçen tüm konularda kötümser mühendislerden daha fazla sayıda oldukları anlaşılmıştır. Örneğin, mühendislerin %97'si teknolojinin yeni işler yarattığını düşünürken yalnızca %3'ü teknolojinin işleri yok ettiğini düşünmektedir veyahut mühendislerin %92'sine göre teknoloji, bilgi temelli ve öğrenen bir toplum yaratacağından iş ilişkilerindeki güveni arttırmaktayken mühendislerin %8'i performans standartlarını belirlemek için teknolojiden faydalanmanın iş ilişkilerindeki güveni zedeleyeceğine inanmaktadır. Çalışma 3'ün son bölümünde ise geliştirilen 18 hipotez, mühendis ve yönetici anketleriyle toplanan veri setleri kullanılarak lineer regresyon analiziyle test edilmiştir. Endüstri 4.0 araç ve teknolojilerinin mühendisler tarafından kullanım seviyesinin mühendislik işinin sosyal karakteristiklerini etkilediğine yönelik geliştirilen hipotez desteklenmiştir (H2). Veri analizi ve yapay zekâ, simülasyon ve RFID/RTLS teknolojilerinin kullanımı arttıkça mühendislik işinin iş yeri hareketliliği, diğerlerinden geri bildirim, organizasyon dışı etkileşim ve sosyal destek gibi alt boyutlardan oluşan sosyal karakteristikler boyutu negatif şekilde etkilenmektedir. Öte yandan, uyarlanabilir ve iş birlikçi robotlar ile eklemeli üretimin mühendisler tarafından kullanımı, mühendislik işinin sosyal karakteristiklerini pozitif şekilde etkilemektedir. Desteklenen bir diğer hipotez ise, mühendisler tarafından Endüstri 4.0 teknolojilerinin kullanımının Endüstri 4.0 transformasyonunun mühendislik işi üzerindeki genel etkisini pozitif şekilde etkileyeceği şeklinde geliştirilmiştir (H4). Analiz neticesinde, veri analizi ve yapay zekâ, bulut ve mobil teknolojilerin modele katkısının anlamlı ve pozitif olduğu görülmüştür. Öyleyse, bu teknolojilerin mühendisler tarafından kullanımı arttıkça Endüstri 4.0 dönüşümünün mühendislik işine olan genel etkisi de artış göstermektedir. Endüstri 4.0 dönüşümü sayesinde mühendislerin ücretlerinde artış olması mühendislerin iş kaybetme korkularını arttırmaktadır (H5). Bu modelin kontrol değişkenlerine bakıldığında, beş yıldan daha uzun süredir mühendis olanların daha kısa süreli mühendislik deneyimi olanlara kıyasla iş kaybetme korkusunu daha az yaşadıkları ortaya koyulmuştur. Ayrıca, aynı şirkette beş yıldan daha uzun süredir mühendis olarak çalışanlar şirketteki deneyimi bir ile beş yıl arasında olan mühendislerden daha çok iş kaybetme korkusu yaşarlarken mevcut şirkette bir yıldan daha kısa süredir çalışan mühendisler daha az iş kaybetme korkusu yaşamaktadırlar. Tez çalışmasında, şirket karakteristikleri ile şirketin Endüstri 4.0 geçmişinin Endüstri 4.0 olgunluk değeri üzerindeki etkilerini araştırmak üzere de hipotezler geliştirilmiştir ve analiz sonucunda, büyük ölçekli şirketlerin KOBİ'lere kıyasla daha yüksek bir Endüstri 4.0 olgunluk değerine (H7), yerel, bölgesel ya da ulusal pazarı hedefleyen şirketlerin uluslararası ya da küresel pazarı hedefleyen şirketlere kıyasla daha düşük bir olgunluk değerine (H8), Endüstri 4.0 çalışmalarına ayrılmış bir departmana sahip olan şirketlerin olmayanlara kıyasla daha yüksek bir olgunluk değerine (H9) ve Endüstri 4.0 yatırımlarının yıllık toplam yatırımlarına oranı %3'ten büyük olan şirketlerin küçük olan şirketlere kıyasla daha yüksek bir olgunluk değerine (H12) sahip oldukları görülmüştür. Şirketlerin Endüstri 4.0 olgunluk değerlerinin mühendislerden beklenen yeni beceri ve yetkinler üzerindeki etkileri de test edilmiştir. Regresyon analizi sonuçlarına göre, şirketin Endüstri 4.0 olgunluk değerinin mühendislerden beklenen teknoloji becerileri (H14) ile veri/enformasyon becerileri (H15) üzerindeki etkileri istatistiksel olarak anlamlı ve pozitiftir. Bir diğer deyişle, şirketin Endüstri 4.0 olgunluk değeri arttıkça mühendislerden beklenen teknoloji becerileri ve veri/enformasyon becerilerine olan ihtiyaç da artmaktadır. Tez çalışmasının son hipotezleri, şirketin Endüstri 4.0 olgunluk değerinin mühendislik işinin boyutları üzerindeki etkisini test etmek için geliştirilmiştir. Analiz neticesinde, Endüstri 4.0 olgunluk değerinin yalnızca mühendislik işinin sosyal karakteristiklerini pozitif şekilde etkilediği anlaşılmıştır (H17). Öyleyse, bir şirketin Endüstri 4.0 olgunluk değerinin artış göstermesiyle mühendislik işinin sosyal özelliklerinde de artış gözlenmektedir.