STM Vale – Sumbawa Timur Mining, Indonesien

Das Problem

STM Vale – Sumbawa Timur Mining befand sich bereits seit einigen Jahren in der Explorationsphase und hatte Schwierigkeiten mit den örtlichen Gemeinden, darunter Straßensperren und Unzufriedenheit mit den (positiven und negativen) Auswirkungen des Unternehmens. Für das Team vor Ort war es schwierig, vollständig zu verstehen, wo die wahre Ursache der Schwierigkeiten lag.

Voconiq Local Voices wurde STM Vale empfohlen von Yamana-Gold als Lösung zum Verstehen, Bewerten und Überwachen sozialer Leistung.

Die Lösung

Voconiq Local Voices wurde im Dezember 2021 eingeführt. In Zusammenarbeit mit einem lokalen Datenerfassungsunternehmen werden vierteljährliche Umfragen in den sieben Dörfern rund um den aktuellen Explorations- und zukünftigen Betriebsstandort durchgeführt.

Um das lokale Team bei der Entwicklung seiner Social-Impact-Strategie zu unterstützen und den vollen Nutzen aus den Ergebnissen und Erkenntnissen von Local Voices zu ziehen, wurde im November 2022 ein praktischer Workshop in Indonesien durchgeführt. Zu den Workshop-Themen gehörten Social Impact 101, soziales Risiko und Datenkompetenz.

Verteilungsgerechtigkeit ist einer der wesentlichen Treiber für die gesellschaftliche Akzeptanz des Unternehmens. Allerdings war es für das Community Engagement Team zunächst schwierig, Umfrageergebnisse in Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Verteilungsgerechtigkeit umzusetzen. Die Gemeinden waren unzufrieden mit der Art und Weise, wie die Leistungen verteilt wurden, insbesondere mit den Arbeitsplätzen und den Investitionen der Gemeinschaft.

In einem Social-Licence-Strategieworkshop wurden folgende Maßnahmen entwickelt:

Gerechtigkeit statt Gleichheit: Zuvor versuchte das Team, die Vorteile gleichmäßig auf die sieben Dörfer rund um ihren Betrieb aufzuteilen. Jetzt verteilen sie die Vorteile proportional zu den negativen Auswirkungen für jedes Dorf – das nächstgelegene Dorf hat die höchsten negativen Auswirkungen auf die Umwelt und weist daher auch eine höhere Zuweisung von Sozialinvestitionsmitteln auf.
Transparenz: Um der Unzufriedenheit derjenigen entgegenzuwirken, die berufliche Chancen verpasst haben, werden der HR-Prozess und die Einstellungskriterien in einem einseitigen Dokument veröffentlicht. Jeder kann sehen und verstehen, warum bestimmte Personen ausgewählt werden und wie er beim nächsten Mal seine Chancen auf einen Job erhöhen kann. Stellenanzeigen werden auch vor Ort stark beworben.
Verteilungsgerechtigkeit ist komplex und bedarfsgerecht ein ganzheitlicher Unternehmensansatz. Anstatt zu versuchen, Community-Probleme allein zu lösen, bespricht das Community Engagement Team Umfrageergebnisse und Community-Probleme mit mehreren Abteilungen, um das Problem vollständig zu verstehen und Querverbindungen mit anderen Abteilungen herzustellen. Dadurch ist es einfacher, Lösungen zu finden, die die Ursache des Problems angehen.
Sie haben objektive Maßnahmen, z. B. Anzahl der Engagements pro Dorf, um eine gerechte Verteilung der Engagement-Aktivitäten über Dörfer und Untergruppen der Gemeinde sicherzustellen.
Einrichtung einer Checkliste für gemeinschaftliches Engagement Aktivitäten zum besseren Umgang mit (unrealistischen) Erwartungen; Dadurch wird ein gemeinsamer Prozess und Standard etabliert. Dazu gehören Dinge wie Reaktionsfähigkeit (maximale Bearbeitungszeit, Aktualisierungen), Verantwortungsbewusstsein (mein Problem muss weiterverfolgt werden), Erläuterung der nächsten Schritte und was zu erwarten ist (nicht zu viel versprechen).

Der Aufprall

Die Local Voices-Daten, insbesondere das STM-spezifische Vertrauensmodell, halfen dem Site-Team, die zugrunde liegenden Bedenken der Community zu verstehen. Da sie nun wussten, welche Themen ihre soziale Lizenz bestimmen, konzentrierten sie sich auf die Punkte, die für die Community am wichtigsten sind, und konnten bereits deutliche Verbesserungen in der Beziehung feststellen, wie sich in den Daten von Local Voices widerspiegelt.

Der persönliche Workshop steigerte die Datenkompetenz des Teams und etablierte einen Prozess, um als Team effektiv mit den Daten zu arbeiten. Außerdem wurden Risikobereiche und nächste Schritte zur Verbesserung ihrer sozialen Leistung hervorgehoben.