Datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen der motormanuellen Holzernte in der Forstwirtschaft 4.0

225-242

Artikel aus einer Zeitschrift

200209560

Allgemeine Forst- und Jagdzeitung 2020, 191(11-12) ; Jrg. 191 ; 11-12 (2020) , 225-242

Waldarbeit und nachhaltige Holzproduktion stehen am Anfang einer tiefgreifenden informationstechnischen Entwicklung, deren Auswirkungen einerseits noch nicht in Gänze absehbar sind. Die damit einhergehenden technischen Fortschritte führen andererseits aber bereits vorhersehbar zu einem dynamischen Wandel der Organisationsstrukturen sowie der Arbeitswelt. Im Kontext der Digitalisierung und Vernetzung von Informationen in der industriellen Produktion wird vielfach der Begriff der vierten industriellen Revolution – Industrie 4.0 – verwendet. Durch diese Bezeichnung soll zum Ausdruck gebracht werden, dass die modernen Möglichkeiten der Erzeugung sowie Nutzung cyberphysischer Systeme derzeit ebenso bedeutende Veränderungen verursachen und weiterhin verursachen werden, wie die anderen drei vorausgegangenen industriellen Revolutionen (1. Industrielle Revolution: Mechanisierung mithilfe von Wasser- und Dampfkraft, Ende 18. Jhdt.; 2. Industrielle Revolution: Arbeitsteilige (Fließband-)Massenproduktion mithilfe elektrischer Energie, Beginn 20. Jhdt.; 3. Industrielle Revolution: Weitere Automatisierung mithilfe von Elektronik und Informationstechnologie, Beginn 1970er Jahre) (Hornung, 2017: 69 f.). In Anlehnung an den Begriff Industrie 4.0 sprechen zahlreiche Beobachter im Bereich der Forstwirtschaft deshalb bereits von „Wald und Holz 4.0“ (SCHLUSE, 2016; ROßMANN 2017) oder auch von „Forst 4.0“ (GOHL , 2017). Im Bereich der forstlichen Verfahrenstechnik werden die Digitalisierung der Arbeitsprozesse insbesondere innerhalb der sog. sekundären oder technischen Produktion und das damit verbundene Ansammeln von Daten zur Gewinnung weitergehender Informationen zunehmend thematisiert (z.B.
N ICK, 2008; ROSSET , 2017). Dieser Prozess der Vernetzung von Informationen bietet enorme Chancen aber auch Risiken. Auf der einen Seite kann die Nutzung digitaler, meist sensorbasierter Daten hierbei idealerweise zu Effizienzgewinnen bei der Prozessdurchführung sowie zu ergonomischen Vorteilen und dadurch auch zu verbessertem Arbeitsschutz führen. Auf der anderen Seite dürfen jedoch auch die auftretenden Problemfelder des Datenschutzes und der Datenhoheit bei Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe digitaler Daten nicht außer Acht gelassen werden (RUNKEL , 2017). Der vorliegende Beitrag greift die Thematik des Datenschutzes auf und befasst sich insoweit mit einer Analyse der Erfassung personenbezogener Daten und einer Bewertung der Methoden von Anonymisierung und Pseudonymisierung personenbezogener Daten im Hinblick auf die Relevanz beim Einsatz in der Forstwirtschaft. Hierbei wird der Arbeitsprozess der motormanuellen Holzernte in den Fokus genommen.
Digitalisierung; Industrie 4.0; Forst 4.0; Wald und Holz 4.0; Big Data; Datenerhebung; Anonymisierung; Pseudonymisierung; motormanuelle Holzernte; Motorsäge
eDigitalization; Industry 4.0; Forest 4.0; Forest and timber 4.0; Big Data; Data collection; Anonymization; Pseudonymization; motor-manual timber harvesting; Chainsaw
The data collected using the Stihl connected and Husqvarna Fleet Services product lines enable us to draw conclusions about the users of the chainsaws, especially since they can be identified as individual persons on the basis of the database generated. Both the Stihl connected product lines and Husqvarna Fleet Services not only collect machine-related factual data, but also, indirectly via the identification of the respective machine, personal data within the meaning of Art. 4 No.
1 GDPR. This opens up the scope of data protection law and the corresponding legal requirements with regard to data processing which must be complied with. Data protection requirements would in any case (only) be negligible if an individual (private) chainsaw user only reads out his own data and the data remains in his sphere of influence. In order to take into account the interests or fundamental rights and freedom of affected third parties (e.g. freelance or dependent employees) and to compensate for impairments, methods can be considered that make reidentification of the machine operators as individual persons impossible (anonymization) or at least more difficult (pseudonymization). In order to get an exact overview of the fleet of operated machines and thus also of the individual machines, as well as to retrieve maximum amounts of data of the devices, one cannot do without the identification of single machines - and thus inevitably also of the individual user. It is an identifier that hampers anonymization and pseudonymization of the recorded data. Both anonymization and pseudonymization of the sensor-based recorded data ultimately mean that they can only be used to a very limited extent. As an example of a generalized basic database in Table 2 shows, the recorded data can then only be used for statistical purposes and thus only for general statements. The individualization necessary for the full usability of the sensor-based data acquisition therefore rules out anonymization and also pseudonymization of the data (see S PYRA, 2020: § 23 number 22). However, if the data controller considers it sufficient to only receive general or statistical information about the chain saws used, it is possible to generate usable data records despite anonymization or pseudonymization. However, in order to be able to use the recorded data in a legally secure manner for the most economically sensible use, the path can be through consent to the collection of personal data by the data subjects in accordance with Article 6 (1) (a) GDPR. It depends largely on the target hierarchy of the data collection. In practical
terms, consent is very important because it can be used to document that the person concerned has independently consented to the processing of their own personal data for a specific purpose. In this context, it must be ensured that the consent must be given voluntarily and far from direct or indirect compulsion and ideally is the result of a transparent explanation of the data processing (data protection declaration). Another option to be discussed in this context is that the consent to the processing of personal data is made dependent on a consideration in the context of a separate contract. Finally, legal uncertainty is caused by the fact that consent, once given, can be freely revoked at any time (Art. 7 Para. 3 GDPR) (SCHANTZ, 2019: Rn. 3 ff.). The analysis of the legal requirements for data processing with the consent of the data subjects is the subject of a separate investigation.