Wissensmodellierung am Beispiel der Telekom Network Projects & Services GmbH
©2004
Diplomarbeit
100 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
Wissensmanagement ist als eine soziokulturelle, betriebswirtschaftliche und informationstechnische Aufgabe zu verstehen, die Wissen als eine strategische Ressource betrachtet. Ein gemeinsames Ziel ist die optimale Nutzung dieser Ressource Wissen. Das Unternehmen lernt aus Erfahrungen, verbessert seine Prozesse kontinuierlich und möchte seine Unternehmenspotentiale so schnell wie möglich ausbauen.
Die Aufgaben des Wissensmanagements umfassen den Einsatz von Instrumenten der Organisation und der Informations- und Kommunikationstechnologie für Aufbau, Verfügbarmachen und Anwenden von Wissen im Unternehmen.
Das Modell des Wissensmanagements ist als ein Prozess zu verstehen, der in die Komponenten Wissensidentifikation, -erwerb, -entwicklung, -bewahrung, -bewertung und Wissensnutzung aufgeteilt wird. Dabei sind deren Teilprozesse voneinander stark abhängig und die einzelnen Bausteine wirken aufeinander ein. Die Maßnahmen des Wissensmanagements müssen immer in einem einheitlichen Kontext betrachtet werden.
Die Bausteine Wissensbewertung und Wissensziele befinden sich, wie in der folgenden Grafik illustriert, in einem äußeren Kreislauf. Sie geben dem Wissenskreislauf einen koordinierenden Rahmen vor. Die Wissensbewertung ermöglicht die Abgabe eines Feedbacks und schließt den Managementkreislauf.
Wissensmanagement ist nicht als ein lineares Vorgehensmodell zu verstehen, sondern eher als Kreislauf, dem Rapid Prototyping sehr ähnlich. Am Anfang stehen die Untersuchung einer kleinen Menge von typischen Anwendungsfällen, die Analyse und die Strukturierung des relevanten Wissens. Darauf folgen die Erstellung eines mentalen Modells der Expertise und die Entwicklung eines Prototyps für das Modell. Viele Schwierigkeiten entstehen, wenn die Organisation einem oder mehreren der Bausteine des Wissensmanagements zu wenig Beachtung schenkt und somit der Wissenskreislauf gestört wird.
Ziel dieser Arbeit soll es sein, die Möglichkeiten der Wissensmodellierung darzustellen. Zu Beginn wird in Kapitel 2 und 3 der Begriff Wissen mit seinen unterschiedlichen Arten und Quellen beschrieben. Dies dient unterstützend als theoretische und praktische Grundlage. In Kapitel 4 wird auf der Basis verschiedener Modellierungsformen und Werkzeugen die Erzeugung einer dynamischen Wissensbasis erörtert. Dabei werden die Schwierigkeiten ersichtlich, Wissen so darzustellen und zu dokumentieren, dass es für jeden zugänglich, verständlich und weiterverwendbar […]
Wissensmanagement ist als eine soziokulturelle, betriebswirtschaftliche und informationstechnische Aufgabe zu verstehen, die Wissen als eine strategische Ressource betrachtet. Ein gemeinsames Ziel ist die optimale Nutzung dieser Ressource Wissen. Das Unternehmen lernt aus Erfahrungen, verbessert seine Prozesse kontinuierlich und möchte seine Unternehmenspotentiale so schnell wie möglich ausbauen.
Die Aufgaben des Wissensmanagements umfassen den Einsatz von Instrumenten der Organisation und der Informations- und Kommunikationstechnologie für Aufbau, Verfügbarmachen und Anwenden von Wissen im Unternehmen.
Das Modell des Wissensmanagements ist als ein Prozess zu verstehen, der in die Komponenten Wissensidentifikation, -erwerb, -entwicklung, -bewahrung, -bewertung und Wissensnutzung aufgeteilt wird. Dabei sind deren Teilprozesse voneinander stark abhängig und die einzelnen Bausteine wirken aufeinander ein. Die Maßnahmen des Wissensmanagements müssen immer in einem einheitlichen Kontext betrachtet werden.
Die Bausteine Wissensbewertung und Wissensziele befinden sich, wie in der folgenden Grafik illustriert, in einem äußeren Kreislauf. Sie geben dem Wissenskreislauf einen koordinierenden Rahmen vor. Die Wissensbewertung ermöglicht die Abgabe eines Feedbacks und schließt den Managementkreislauf.
Wissensmanagement ist nicht als ein lineares Vorgehensmodell zu verstehen, sondern eher als Kreislauf, dem Rapid Prototyping sehr ähnlich. Am Anfang stehen die Untersuchung einer kleinen Menge von typischen Anwendungsfällen, die Analyse und die Strukturierung des relevanten Wissens. Darauf folgen die Erstellung eines mentalen Modells der Expertise und die Entwicklung eines Prototyps für das Modell. Viele Schwierigkeiten entstehen, wenn die Organisation einem oder mehreren der Bausteine des Wissensmanagements zu wenig Beachtung schenkt und somit der Wissenskreislauf gestört wird.
Ziel dieser Arbeit soll es sein, die Möglichkeiten der Wissensmodellierung darzustellen. Zu Beginn wird in Kapitel 2 und 3 der Begriff Wissen mit seinen unterschiedlichen Arten und Quellen beschrieben. Dies dient unterstützend als theoretische und praktische Grundlage. In Kapitel 4 wird auf der Basis verschiedener Modellierungsformen und Werkzeugen die Erzeugung einer dynamischen Wissensbasis erörtert. Dabei werden die Schwierigkeiten ersichtlich, Wissen so darzustellen und zu dokumentieren, dass es für jeden zugänglich, verständlich und weiterverwendbar […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 8430
Kraege, Henning: Wissensmodellierung am Beispiel der Telecom Network Projects &
Services GmbH
Hamburg: Diplomica GmbH, 2004
Zugl.: TU Berlin/Universidad Austral de Chile, Diplomarbeit, 2004
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L
EBENSLAUF
Geburtsdatum
Geburtsort
Staatsangehörigkeit
Familienstand
S
PRACHKENNTNISSE
02.04.1972
Addis Abeba, Äthiopien
Deutsch
ledig
Deutsch / Spanisch
Englisch
Französisch / Italienisch
Muttersprache
Verhandlungssicher
Grundkenntnisse
S
TUDIUM
10/2004 Diplom im Wirtschaftsingenieurwesen an der TU-Berlin
Studienschwerpunkte: Systemanalyse, strat. Unternehmensführung,
Produktionsmanagement,
Nachrichtentechnik
P
RAKTISCHE
T
ÄTIGKEITEN
03/93-09/96 ULM MARKEN PROMOTION in Berlin
· Marken- und Produktpromotion als studentische Hilfskraft
03/97-04/00 EMNID Institut in Berlin
· Markt- und Meinungsforschung als freier Mitarbeiter
07/99-04/00 BOSCH SIEMENS HAUSGERÄTE in Berlin
· Beratung für In- und Outsourcing im Bereich F&E
seit 1998 Gruppen- und Privatunterricht in Spanisch und Mathematik
Nebentätigkeiten in den Bereichen Service, Transportwesen, Lagerlogistik
P
RAKTIKA
06-08/1990
02-04/1991
08-10/1992
09-10/1993
03-04/1994
SIEMENS in Madrid, Bereich Fertigung
SIEMENS in Madrid, Bereich Fertigung
AEG in Berlin, Bereich Qualitätsprüfung und Montage
BMW in Madrid, Bereich Logistik und Materialwirtschaft
SIEMENS in Madrid, Bereich Entwicklung
A
USLANDSAUFENTHALTE
03/95-08/97
TÜV RHEINLAND IBERICA S.A. in Madrid (Hospitierung)
· Labortätigkeiten im Bereich GS der Elektronik, Mechanik
· Sicherheitsprüfungen auf der Basis von ISO 9000/14000
· Sicherheit im Bereich KFZ
08/02-10/03 MOLOGEN S.L. in Madrid
· Projektleiter für den Aufbau von Wissensmanagement
· Ansprechperson für Gebiet Wissensmanagement
· Ansprechperson für Bereich IT
I
NFORMATIKKENNTNISSE
Microsoft OS, Palm OS, MS-Office-Paket, SAP
S
PEZIALISIERUNGEN
Wissensmanagement, Ontologien, Beratung IT
Henning Kraege
II
Inhaltsverzeichnis
INHALTSVERZEICHNIS ...II
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ...IV
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ...V
1
EINLEITUNG ... 8
2
WISSENSQUELLEN UND WISSENSARTEN ...10
2.1
D
ER
B
EGRIFF
W
ISSEN
...11
2.2
W
ISSENSQUELLEN
...12
2.3
W
ISSENSARTEN
...13
2.3.1
Unternehmensbezogene Wissensarten ...13
2.3.1.1
Domänenwissen...13
2.3.1.2
Strategisches Wissen ...14
2.3.1.3
Metakognitives Wissen ...14
2.3.2
Personenbezogene Wissensinhalte...14
2.3.2.1
Implizites Wissen...15
2.3.2.2
Explizites Wissen ...16
2.4
D
IE ORGANISATIONALE
W
ISSENSBASIS
...19
2.4.1
Die Wissensträger...20
2.4.1.1
Personelle Wissensträger...20
2.4.1.2
Materielle Wissensträger ...21
3
MODELLIERUNGSORIENTIERTER WISSENSKREISLAUF ...22
3.1
W
ISSENSERWERB
...22
3.1.1
E-Learning...23
3.1.2
Kritische Würdigung ...23
3.1.3
Externer Wissenserwerb ...24
3.2
M
ODELLIERUNG VON
W
ISSEN
...26
3.3
W
ISSENSBEWAHRUNG UND
W
ISSENSBEWERTUNG
...26
4
ORGANISATORISCHE WIS SENSBASIS ...27
4.1
N
UTZUNG VON
O
NTOLOGIEN
...28
4.2
M
ODELLIERUNG EINER
W
ISSENSBASIS
...33
4.2.1
Metadaten...34
4.2.2
Vorteile der Modellierung einer Wissensbasis...35
4.2.3
Nachteile / Aufwand / Probleme...35
4.3
M
ODELLIERUNGSTECHNIKEN
...36
4.3.1
Prozessorientiertes Vorgehen...36
Henning Kraege
III
4.3.2
Objektorientiertes Vorgehen...36
4.4
M
ETHODEN DER
D
ARSTELLUNG
...38
4.5
W
ERKZEUGE ZUR
M
ODELLIERUNG
...39
4.5.1
Yellow Pages...39
4.5.2
Wissenslandkarten...40
4.5.3
Wissens-Communities ...41
4.5.4
Wissensstrukturdiagramm...42
4.5.5
Prozessmodellierungstools mit Wissensanwendung...43
4.6
M
ODELLIERUNG UND
S
PEICHERUNG VON
D
ATEN
...45
5
SYSTEMANALYSE DER TELEKOM NETWORK PROJECTS & SERVICES GMBH...47
5.1
P
ROJEKTBEGRÜNDUNG
...48
5.2
I
STANALYSE
...50
5.2.1
Istaufnahme...50
5.2.2
Der Akquisitions- und Angebotsprozess ...51
5.2.3
Schwachstellenanalyse...61
5.3
S
OLLKONZEPT
...62
5.3.1
Sollkonzept des Akquisitions- und Angebotsprozesses...62
5.3.2
Wissensquellen...66
5.3.3
Wissensverfügbarkeit...67
5.3.4
Umgang mit Wissensbibliotheken...72
5.3.5
Wissensmodellierung und Wissenslandkarten...76
5.3.6
Wissensbewahrung und Bewertung ...77
5.4
N
UTZENANALYSE
...81
6
ABSTRACT ...83
7
LITERATURVERZEICHNIS ...85
8
ANHANG...89
8.1
V
ORGEHENSWEISE EINER
S
YSTEMANALYSE
...89
8.2
D
IE
B
ALANCED
S
CORECARD VON
K
APLAN UND
N
ORTON
...93
8.3
B
EISPIEL EINER
W
ISSENSLANDKARTE
...94
8.4
B
EISPIEL DER
M
ODELLIERUNG DES
A
KQUISITIONS
-
UND
A
NGEBOTSPROZESSES IN
ARIS ...94
Henning Kraege
IV
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Bausteine des Wissensmanagements...9
Abbildung 2: Pfad der Erkenntnis bei Network Projects & Services ...12
Abbildung 3: Spirale der Wissensentstehung und - Entwicklung ...19
Abbildung 4: Materielle Wissensträger ...21
Abbildung 5: Beschreibung von Taxonomien ...30
Abbildung 6: Beschreibung von Thesauri ...31
Abbildung 7: Beschreibung von TopicMaps ...32
Abbildung 8: Erstellen von Ontologien...33
Abbildung 9: ARIS-Konzept ...43
Abbildung 10: Der Akquisitions- und Angebotsprozess...53
Abbildung 11: Network Projects im Leistungsverbund der Kundenlösungen ...54
Abbildung 12: Systemunterstützung zur Erarbeitung kundenindividueller Lösungen...55
Abbildung 13: Priorisierung der Geschäftsfelder für WEM Projekte/Prozesse ...59
Abbildung 14: Priorisierung für WEM Projekte/Prozesse ...60
Abbildung 15: Soll-Ist-Vergleich ...63
Abbildung 16: Metadaten des Angebotsordners in der Angebotsbibliothek...67
Abbildung 17: Das Wissensnetzwerk bei Network Projects...69
Abbildung 18: Livelink-Technologie für Wissensmanagement ...71
Abbildung 19: Prozessveredelung durch Nutzung von WEM-Bibliotheken...73
Abbildung 20: WEM-Unterstützung im Akquisitions- und Angebotsprozess...76
Abbildung 21: IC-Navigator orientiert an Skandia ...80
Abbildung 22: Vorgehensmodell der Systemanalyse ...90
Abbildung 23: Die Balanced Scorecard...93
Abbildung 24: Auszug aus einer Wissenslandkarte bei WEM ...94
Abbildung 25: Vertriebsunterstützung ...95
Abbildung 26: Erfassung der Kundenbedarfe...96
Abbildung 27: Kalkulationsdurchführung ...97
Henning Kraege
V
Abkürzungsverzeichnis
ARIS
Architektur integrierter Informationssysteme
bzw.
beziehungsweise
BSC
Balanced Score-Cords
CBT
Computer Based Technology
CoP
Communities of Practice
CSCW
Computer Supported Cooperative Work
DB
Datenbank
DMS
Dokumentenmanagementsystem
ERD
Entity Relationship Diagramm
ERM
Entity Relationship Modell
eEPK
erweiterte Ereignisgesteuerte Prozesskette
EPK
Ereignisgesteuerte Prozesskette
et al.
Et alii
etc.
et cetera
f
folgende
ff
fortfolgende
F&E
Forschung und Entwicklung
Gem.
gemäß
GF
Geschäftsfelder
Ggf.
gegebenenfalls
GmbH
Gesellschaft mit beschränkter Haftung
GPO
Geschäftsprozessoptimierung
Ing.
Ingenieur
ISDN
Integrated Services Digital Network
ISO
International Organization for Standardization
IT
Informationstechnologie
IV
Informationsverarbeitung
KODA
Kommunikationsdiagnose
KSP
Knowledge Strategy Process
LAN
Local Area Network
LL
Livelink
MA
Mitarbeiter
Henning Kraege
VI
MOKA
Methodology and tools Oriented to Knowledge based
engineering Applications
MVW
Marketing, Vertrieb Wholesale
NL
Niederlassungen
NPS
Network Projects & Services
PM
Produktmanagement
PMN
Produktmanagement Netze
PMC
ROI
Projektmanagement Center
Return on Investment
S.
Seite
s.a.
siehe auch
SOP
Service Offering Portfolio
TALIS
Reportsystem für Ergebnisse
T-DSL
Telekom Digital Subscriber Line
TQM
Total Quality Management
u.a.
unter anderem
UML
Unified Modeling Language
usw.
und so weiter
vgl.
vergleiche
VS
Vertriebssystem
WAN
Wide Area Network
WBT
Web Based Training
WEM
Wissensentwicklung und Wissensmanagement
WM
Wissensmanagement
WP
Wissensprozess
XML
Extensible Mark-up Language
z.B.
zum Beispiel
Henning Kraege
VII
"Knowledge Management is the attempt
to recognise what is essentially a human
asset buried in the minds of individuals
and leverage it into an organisational asset
that can be accessed and used by a broader
set of individuals on whose decisions the
firm depends."
Zitat von Larry Prusak
(managing principal of the
IBM Consulting Group)
Henning Kraege
Einleitung
8
1
Einleitung
Wissensmanagement ist als eine soziokulturelle, betriebswirtschaftliche und
informationstechnische Aufgabe
1
zu verstehen, die ,,Wissen" als eine strategische
Ressource betrachtet. Ein gemeinsames Ziel ist die optimale Nutzung dieser ,,Ressource
Wissen". Das Unternehmen lernt aus Erfahrungen, verbessert seine Prozesse
kontinuierlich und möchte seine Unternehmenspotentiale so schnell wie möglich
ausbauen.
Die Aufgaben des Wissensmanagement s umfassen den Einsatz von Instrumenten der
Organisation und der Informations- und Kommunikationstechnologie für Aufbau,
Verfügbarmachen und Anwenden von Wissen im Unternehmen.
2
Das Modell des Wissensmanagements ist als ein Prozess zu verstehen, der in die
Komponenten Wissensidentifikation, -erwerb, -entwicklung, -bewahrung, -bewertung
und Wissensnutzung aufgeteilt wird.
3
Dabei sind deren Teilprozesse voneinander stark
abhängig und die einzelnen Bausteine wirken aufeinander ein. Die Maßnahmen des
Wissensmanagements müssen immer in einem einheitlichen Kontext betrachtet
werden.
4
Die Bausteine Wissensbewertung und Wissensziele befinden sich, wie in der folgenden
Grafik illustriert, in einem äußeren Kreislauf. Sie geben dem Wissenskreislauf einen
koordinierenden Rahmen vor. Die Wissensbewertung ermöglicht die Abgabe eines
Feedbacks und schließt den Managementkreislauf.
1
Vgl. Gesellschaft für Informatik, Quelle: http://www.gi-ev.de, Stand: Juli 2004.
2
Vgl. Heckert 2002, S. 33.
3
Neu am Wissensmanagement ist nicht, dass eigenes Wissen durch Informationsaustausch erweitert
werden soll, sondern der bewusste, systematische, methodengestützte und technisch unterstützte Umgang
mit Wissen.
4
Vgl. Probst et al. 1999, S. 40ff. und Romhardt 1998, S. 51ff.
Henning Kraege
Einleitung
9
Der oben beschriebene Prozess soll hier mit Hilfe der Abbildung 1: Bausteine des
Wissensmanagements veranschaulicht werden.
Abbildung 1: Bausteine des Wissensmanagements
5
Wissensmanagement ist nicht als ein lineares Vorgehensmodell zu verstehen, sondern
eher als Kreislauf, dem Rapid Prototyping
6
sehr ähnlich. Am Anfang stehen die
Untersuchung einer kleinen Menge von typischen Anwendungsfällen, die Analyse und
die Strukturierung des relevanten Wissens. Darauf folgen die Erstellung eines mentalen
Modells der Expertise und die Entwicklung eines Prototyps für das Modell.
7
Viele
Schwierigkeiten entstehen, wenn die Organisation einem oder mehreren der Bausteine
des Wissensmanagements zu wenig Beachtung schenkt und somit der Wissenskreislauf
gestört wird.
Ziel dieser Arbeit soll es sein, die Möglichkeiten der Wissensmodellierung darzustellen.
Wissens-
ziele
Wissens-
bewertung
Wissens-
identifikation
Wissens-
erwerb
Wissens-
entwicklung
Wissens-
verteilung
Wissens-
bewahrung
Wissens-
nutzung
Henning Kraege
Einleitung
10
Zu Beginn wird in Kapitel 2 und 3 der Begriff Wissen mit seinen unterschiedlichen
Arten und Quellen beschrieben. Dies dient unterstützend als theoretische und praktische
Grundlage. In Kapitel 4 wird auf der Basis verschiedener Modellierungsformen und
Werkzeugen die Erzeugung einer dynamischen Wissensbasis erörtert. Dabei werden die
Schwierigkeiten ersichtlich, Wissen so darzustellen und zu dokumentieren, dass es für
jeden zugänglich, verständlich und weiterverwendbar ist. Die Modellierung des Wissens
soll am Ende dem Unternehmen zur Verfügung stehen, um eigene Potentiale ausweiten
zu können und seine Wettbewerbsfähigkeit zu gewährleisten.
Der praktische Bezug erfolgt im Anschluss in Kapitel 5, in Form einer Analyse des
Bereiches Wissensmanagements, innerhalb des Unternehmens der Telekom Network
Projects & Services GmbH.
5
Vgl. Probst et al. 1999, S. 40ff.
6
Rapid Prototyping ist eine Technologie, die sich mit der Herstellung von Modellen direkt aus den 3D-
Daten befasst. Das System wird in Schichtinformationen zerlegt und diese Schichten werden unmittelbar
computergesteuert gebaut. Dieses Modell steht dann anschaulich jedem beliebigen Betrachter zur
Verfügung. Quelle: http://www.mb.hs-wismar.de/~egos/Homepage_Egos, Stand: Juli 2004.
7
Vgl. Schäfer, 1996, S. 127ff.
2
Wissensquellen und Wissensarten
In diesem Abschnitt soll der Begriff Wissen und deren Wissensarten erläutert werden.
Als eine wichtige Grundlage gilt es, die unterschiedlichen Quellen des Wissens zu
behandeln.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
11
2.1
Der Begriff Wissen
Wissen ist die Gesamtheit von Kenntnissen und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung
von Problemen einsetzen können.
8
Wissen beinhaltet alle kognitiven Erwartungen und
Beobachtungen, die durch Erfahrungen, Kommunikation oder Folgerungen
aussagekräftig organisiert, angesammelt und in einen Kontext gebracht wurden.
Ein Unternehmen baut nicht mehr nur auf den traditionellen Produktionsfaktoren, wie
Boden, Arbeit und Kapital auf. Die moderne Wirtschaftswissenschaft hat Wissen als
den einzigen dauerhaft und unbegrenzt reproduzierbaren Produktionsfaktor erkannt.
9
Wissen ist das einzige Gut, das sich durch Teilen vermehrt. Die Entwicklung geht von
einer Informationsgesellschaft hin zu einer Wissensgesellschaft. Aber was genau ist
Wissen und woraus besteht Wissen?
Wenn in der heutigen Wissensgesellschaft von Know-how des Unternehmens
gesprochen wird, ist Wissen gemeint, das in einem gewissen Kontext dem Unternehmen
der Lösung seiner Probleme dient. Dieses sind Informationen, die in Beziehung mit
anderen Informationen stehen und mit einem bestimmten Sinn zum Ausdruck gebracht
werden (auch Semantik genannt
10
). Informationen wiederum sind Daten mit einer
bestimmten Syntax
11
und bestehen aus strukturierten Zeichen.
Zusammenfassend ist zu betonen, dass aus Informationen erst dann Wissen generiert
wird, wenn die anwendungs- oder situationsbezogene Bedeutung von Informationen
erkannt wird. Dann sollten aus der Flut von Informationen die relevanten herausgefiltert
und in bedeutungsgerechter Weise strukturiert werden. Der entscheidende Schritt
12
, bei
dem Informationen zu Wissen werden, ist die Verwendung bzw. Anwendung dieser
Informationen.
Diese Zusammenhä nge sind auch bekannt als die ,,Wissenstreppe" von Claus North
13
.
Dort beschreibt North wie eine Person zu einem ,,Experten" in seinem Gebiet wird,
nämlich durch Anwendung von Know-how, seiner umfangreichen Erfahrung und seiner
Praxis.
In der folgenden Abbildung wird dieser Zusammenhang anhand des Pfads der
Erkenntnis noch mal veranschaulicht.
8
Vgl. Probst et al. 1999, S. 46.
9
Vgl. Krallmann et al. 2002, S. 360.
10
Lehre von Beziehungen zwischen Bedeutungen und den Ausdrucksformen (Wörtern).
11
Die Syntax beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen Zeichen, insbesondere mit Sprachen.
12
Gem. Wittig, Network Projects & Services GmbH.
13
Vgl. North, 1999, S. 41ff.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
12
Pfad der Erkenntnis: Von ,,Daten" zum ,,Wissen"
Kontext
Überzeugung
Erfahrung
Verwendung
Kontext
Relationen
Analyse
Synthese
Intellektuelles Kapital:
·Theoretisches Wissen
·Angewandtes Wissen
·Intuitives Wissen und Projektwissen
·Engagement, Motivation,
Wertvorstellungen, Überzeugungen,
Erfolgswissen, Identifikation mit dem
Unternehmen
Quelle: Harvard Business Review on
Knowledge Management, 1998
strukturiert
und
unstrukturiert
Wissen
Informationen
Daten
Abbildung 2: Pfad der Erkenntnis bei Network Projects & Services
Aus diesem hergeleiteten Begriff gilt es das Wissen zu sammeln, um eine Basis für das
Know-how des Unternehmens zu schaffen. Veranschaulicht ist die Wissenstreppe als
ein Teil der Wissensspirale in der Abbildung 3.
14
Die Wissensquellen und Wissensarten dienen der Transparenz des Wissenspotentials in
einem Unternehmen. Sie müssen klar definiert und sauber strukturiert werden, da
dadurch das transparente Wissen später schneller verfügbar gemacht werden kann.
15
Im folgenden Abschnitt wird auf diese Wissensquellen und Wissensarten eingegangen.
2.2
Wissensquellen
Für eine möglichst schnelle Verfügbarkeit des erforderlichen Wissens müssen
Wissensquellen und die dazugehörigen Wissensträger identifiziert, gesammelt und
veröffentlicht werden. Daher wird das existierende Wissen immer in Zusammenhang
mit seiner Quelle genannt. Dies hat die positive Nebenwirkung, dass jeder
Wissensträger auch dementsprechend gewürdigt wird und motiviert ist, sich an der
,,lernenden Organisation" weiter zu beteiligen.
14
Vgl. Kapitel 2.3.
15
Vgl. Romhardt, 1998.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
13
2.3
Wissensarten
Es gibt verschiedene Möglichkeiten Wissen in unterschiedliche Arten einzuordnen.
Diese können in der Praxis auch in Kombination auftreten. Im Sinne einer konkreten
Darstellung hat sich der Autor auf die, aus seiner Sicht deutlichsten, zwei
Wissensklassifikationen beschränkt. Zum einen wird die unternehmensbezogene Sicht
16
und zum anderen die personenbezogene Sicht unterschieden.
17
Die Trennung in verschiedene Arten erhöht nicht nur die Übersichtlichkeit, sondern
ermöglicht ein schnelles Hinzufügen, Verändern oder Löschen einzelner
Wissensbestandteile und steigert damit die Flexibilität.
2.3.1
Unternehmensbezogene Wissensarten
Werden die Wissensarten aus der Perspektive des Unternehmens betrachtet, wird dies
als unternehmensbezogenes Wissen bezeichnet. Es können Domänenwissen,
strategisches Wissen und metakognitives Wissen unterschieden werden.
2.3.1.1
Domänenwissen
Diese Wissensart, auch als bereichsbezogenes Wissen bekannt, beschreibt das Wissen
über das Anwendungsgebiet. Es könne n sowohl strukturelle (z.B. Klassifikation und
Aggregation zwischen den Objekten) als auch nicht-strukturelle Beziehungen der
Einheiten des Anwendungsgebietes sein. Die Gliederung folgt in Domänen (z.B.
Elektronik) und Subdomänen (z.B. Mikroelektronik). Die Einordnung erfolgt über ein
Feld von Experten. Die Experten wachen über diese Domänen und regulieren den
Zugang zu diesen Domänen und selektieren auch die Anwender des vorhandenen
Wissens. Es ist eine selektive Zulassung von Wissensträgern bzw. Expertenwissen. Es
ist institutionalisiert (Fachzeitschriften, Kongresse usw.) und unterliegt fortlaufend
Differenzierungs- und Spaltungsprozessen.
16
Vgl. Arbinger, 1997, S. 211 232; zitiert nach www.wiper.de/konzept15.html , Stand: Juli 2004.
17
In der Literatur werden verschiedene Varianten für Begriffe der Wissensarten verwendet und es
erfolgen des Öfteren keine präzisen Definitionen . Der Autor erhebt hier nicht den Anspruch, über ,,das
einzig richtige" Verständnis von Wissensarten zu verfügen. Statt dessen wird lediglich ein spezielles
Begriffsverständnis vertreten, das sich zur klaren Abgrenzung zwischen den einzelnen Wissensarten
eignet.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
14
2.3.1.2
Strategisches Wissen
Strategisches Wissen unterscheidet sich vom Domänenwissen insoweit, dass hier
Wissen darüber zur Verfügung steht, wie ein Anwendungsgebiet eingesetzt wird, um
Probleme zu lösen. Es beschreibt das ,,Wissen wie ", auch unter dem englischen Begriff
Know-how bekannt. Nicht gemeint ist das ,,Wissen, dass". Strategisches Wissen wird
dann benötigt, wenn kein exakter Lösungsalgorithmus (Muster) zur Problemlösung zu
Verfügung steht. Dann ist die meist langjährige Erfahrung eines Experten gefragt, um
Lösungspläne zu erstellen.
2.3.1.3
Metakognitives Wissen
Der Begriff Metakognition wurde vor ca. zwanzig Jahren von John H. Flavell im
Bereich der entwicklungspsychologischen Forschung eingeführt. Allgemein beschreibt
Metakognition das Wissen und die Kontrolle über das eigene kognitive System oder
auch die Auseinandersetzung mit eigenen kognitiven Prozessen (z.B. Denken oder
Informationsspeicherung) und den Versuch, diese zu verstehen und mit diesem
Verständnis sinnvoll umzugehen.
18
Hierbei wird das eigene deklarative, prozedurale
oder strategische Wissen bewertet. Es soll die für erfolgreiche Problemlösungen
notwendige Fähigkeit zur Selbstreflexion zum Ausdruck bringen.
Die Grenze zwischen den Begriffen kognitiv und metakognitiv ist fließend und kaum
abzustecken. Metakognitives Wissen wird repräsentiert durch das Wissen über die Art
und Weise von kognitiven Prozessen.
2.3.2
Personenbezogene Wissensinhalte
Wissensinhalte beschreiben das Know-how einer Organisation.
19
Sie können aus
Lerneffekten eines Projektes, aus Verfahrensweisen und Erfolgsfaktoren resultieren.
Eine Frage, die diese Inhalte zum Ausdruck bringt, ist:
Was brauche ich, damit ich meine Arbeit besser erledigen kann?
Detaillierte Angaben von Wissensquellen sollen hier die Suche nach bestimmtem
Wissen erleichtern und beschleunigen. Es sind weiter zwei Arten von Wissenspräsenz
18
Vgl. www.pi.informatik.tu-darmstadt.de/s tudarb, Stand: Juli 2004.
19
Vgl. http://www.flexible-unternehmen.de, Stand: Juli 2004.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
15
zu unterscheiden, das implizite und explizite Wissen. Individuelles Wissen tritt bei jeder
Person in einer dieser beiden Formen auf.
2.3.2.1
Implizites Wissen
Beim taziten
20
Wissen (auch implizites Wissen
21
) ist der personalisierte Wissenstransfer
gemeint, der nicht greifbar und nur sehr schwer in explizites Wissen übertragbar ist. Es
stellt einen sehr persönlichen, sehr subjektiven Teil des Wissens dar. Dazu gehören
Einsichten, Intuitionen und Ahnungen, die an persönliche Erfahrungen und individuelle
Tätigkeiten, Emotionen und Werte angelehnt werden.
Das tazite Wissen besteht aus einer ,,technischen" Dimension und einer ,,kognitiven"
Dimension. Die technische Dimension kann durch den Begriff ,,Know-how" erklärt
werden. Es ist also das Wissen, das durch aktive, meist körperliche Tätigkeit und Arbeit
erlernt wird.
Die kognitive Dimension ist das Abbild der Realität aus eigener Sicht. Sie entsteht z.B.
durch mentale Modelle, Glauben und Wahrnehmungen und beschreibt wie jeder selber
seine Umwelt erkennt und wie der Kopf das Erfasste verarbeitet hat.
Dieses Verständnis von tazitem Wissen hat seine Herkunft aus der wirtschaftlichen
Denkweise der japanischen Unternehmer.
Ganz im Gegensatz dazu steht die ,,lernende Organisation" geprägt u.a. durch Peter
Senge
22
. Diesem Ansatz zu Folge soll systematisches Denken gefördert und dadurch
Muster in Abläufen erkannt werden. Es ist das mentale Wissen, das hier gefördert wird
und nicht das ,,Know-how" durch Arbeitserfahrung. Senge erläutert, dass ein
Unternehmen nicht durch reine Erfahrung geführt werden kann. Das Unternehmen
funktioniert durch eine klar strukturierte Organisation und mit Hilfe von explizit
gemachtem Wissen der Mitarbeiter.
20
Vgl. Nonaka und Takeuchi, 1995, S. 8ff.
21
Bei der Definition von Wissen (tazitem und implizitem Wissen) haben die Wissensforscher in der
Literatur unterschiedliche Ansichten. Auch bei der Telekom (Herr Wittig) wird dieser Begriff getrennt
definiert. Weil dieses Wissen weitgehend personen- und tätigkeitsgebunden ist, werden im Folgenden die
beiden Begriffe gleichgesetzt (in Anlehnung an Nonaka und Takeuchi).
22
Vgl. Senge, 1990, S. 85ff.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
16
Es soll eine Vermittlung zwischen den Visionen der Spitze und dem alltäglichen
,,Chaos" auf der operativen Ebene geschehen.
23
Hier soll das Systemdenken gefördert
werden, das eines der fünf Disziplinen einer Lernenden Organisation nach Senge ist.
24
2.3.2.2
Explizites Wissen
Das explizite Wissen kann in Worten, Dokumenten und Zahlen ausgedrückt und
vermittelt werden.
25
Es ist das niedergelegte Wissen das ausführ lich dargelegt, erläutert
und erklärt vorhanden ist.
26
Im Vergleich zum impliziten Wissen ist das explizite
Wissen eher methodisch und systematisch. Meistens sind auch bestimmte Regeln dafür
festgelegt, wie beispielsweise Computercodes und Formeln. Dadurch ist die
Weiterverarbeitung dieser Informationen durch einen Rechner einfach durchführbar.
Eine wichtige Aufgabe im Unternehmen besteht darin herauszufinden, wie implizites
Wissen explizit und dadurch nutzbar gemacht werden kann. Aber auch die Wandlung
von explizitem zu implizitem Wissen soll dargestellt werden. Es gibt eine Reihe von
Herangehensweisen. Hier werden die vier Methoden von Nonaka/Takeuchi
beschrieben
27
.
Nonaka/Takeuchi
unterscheiden zwischen Sozialisation,
Externalisierung, Kombination und Internalisierung. Dieser Ansatz ist der
Grundbaustein der Wissensspirale und findet sich in der dargestellten Abbildung 3
wieder. Im Folgenden wird beschrieben wie explizites und implizites Wissen erlangt
werden kann.
Sozialisation
Die Sozialisation ist die Grundvoraussetzung zur kreativen Entfaltung der Organisation.
"Sozialisation ist ein Erfahrungsaustausch aus dem implizites Wissen, wie etwa
gemeinsame mentale Modelle und technische Fertigkeiten, entsteht" und implizites
Wissen weitergegeben wird. Hier stoßen wir auf das Problem der verschiedenen
Kulturen. Während es in Japan üblich ist, sehr viel Zeit im Unternehmen zu verbringen
und sogar nach Feierabend gemeinsam den Abend zu verbringen, treffen wir in Europa
23
Vgl. Nonaka und Takeuchi, 1995, S. 14f.
24
Die fünf Disziplinen einer Lernenden Organisation (vgl. Senge, 1990, S. 85ff) sind Team-Lernen,
mentale Modelle, persönliche Meisterschaft, gemeinsame Visionen und das Systemdenken.
25
Vgl. Nonaka und Takeuchi, 1995, S. 8.
26
Vgl. Grosses Modernes Lexikon, 1988.
27
Vgl. Nonaka und Takeuchi, 1997, S. 75.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
17
vergleichsweise eine Kultur der Betriebsflucht vor. So sind die meisten Mitarbeiter
bestrebt, möglichst bald nach Feierabend das Unternehmen zu verlassen. Selbst
betriebliche Feste, die zur Sozialisation geeignet sind, werden nur wenig oder kurz
besucht. Nonaka sagt, ,,ohne eine Form gemeinsamer Erfahr ungen ist es äußerst schwer,
sich in die Denkweise eines anderen hineinzuversetzen. " Erschwerend kommt hinzu,
dass wir im Rahmen der Schaffung von virtuellen Organisationen Netzwerke
entwickeln, die herkömmliche Formen der Sozialisation scheinbar unmöglich machen.
Wissenstransfer erfolgt bei der Sozialisation durch den persönlichen Kontakt der
Mitarbeiter, durch Beobachtung und Lernen von Kollegen. Hier wird implizites Wissen
wiederum zu neuem impliziten Wissen.
Externalisierung
Der wichtigste Teil beim Wissenstransfer ist die Externalisierung von Wissen.
Hier geht
es um die Umwandlung in explizite Wissensbestände. Über die Externalisierung
versucht das Unternehmen das vorhandene Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter so gut
wie möglich als Ressource nutzbar zu machen. Dieses ist das Wissen, das zu
Problemlösungen beiträgt, Prozesse verbessern kann, Schwachstellen aufzeigt und mit
dem die Wissensbasis im Unternehmen wächst. Das vorhandene implizite Wissen kann
ebenso eine Gefahr für das Unternehmen bedeuten. Dieses kann durch Fluktuation der
Mitarbeiter für immer verloren gehen. Daher gilt es, die Wissensbestände zu
verbalisieren und durch die Externalisierung zu speichern und verfügbar zu machen.
Denkbare Hilfsmittel dafür sind Dokumentationen, Modelle, Analogien und Metaphern
28
.
Daneben ist der Prozess der Externalisierung wichtig, um vorhandenes Expertenwissen
zu dezentralisieren und dem Netzwerk der Unternehmung zur Verfügung zu stellen.
Hier gilt es, die vielleicht größte kulturelle Hürde zu überspringen. Den Wandel von
einer ,,Kultur des Hortens des Wissens " nach dem Motto ,,Weiß ich was, bin ich wichtig
und unentbehrlich" hin zu einer Kultur des ,,Transferiere ich mein Wissen, bin ich
wichtig". Nonaka stellt fest, dass Mitarbeiter ihre Informationen nicht instinktiv teilen.
Sie sind daran gewöhnt, sie zu horten. In unseren hierarchischen Unternehmen ist
Wissen Macht. Durch Externalisierung soll implizites Wissen zu explizitem Wissen
gewandelt werden.
28
Vgl. Krallmann et al. 2002, S. 366.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
18
Kombination
Wurde das explizite Wissen gespeichert, besteht die Möglichkeit dieses Wissen weiter
zu verwenden. Durch Kombination und Einsatz des vorhandenen Wissens ist es denkbar
auch neues explizites Wissen zu schaffen. Dieses geschieht häufig bei Aus- und
Weiterbildungen im Unternehmen. Durch die Nutzung von vorhandenen Daten und
Konzepten und deren Transfer auf andere Probleme lassen sich neue Lösungen
entwickeln. Dies ist Wissensmanagement im klassischen Sinne. Hier wird explizites
Wissen zu neuem expliziten Wissen.
Internalisierung
Aus unterschiedlichsten Wissensgebieten wird Wissen für eine Person erst dann zu
implizitem Wissen, wenn diese sich damit selber aktiv beschäftigt. Diese Form der
,,Wissens-Wandlung" beschreibt Nonaka als Internalisierung. Es umschreibt die
Tätigkeit des Erlernens. Hier wird explizites Wissen zu neuem impliziten Wissen
verarbeitet. Dieses Lernen wird u.a. in der Theorie des organisationalen Lernens beim
Wissensmanagement im Unternehmen verwendet. Dabei wird der Lernprozess eines
Unternehmens beschrieben,
29
mit dem Ziel, die sich ständig wandelnde
Unternehmensumwelt wahrzunehmen und sich besser anpassen zu können.
30
Die oben beschriebenen Methoden werden in der folgenden Abbildung nochmals mit
Hilfe der Semiotik
31
grafisch verdeutlicht:
32
29
Vgl. Probst, 1999, S. 301.
30
Dieses Phänomen soll hier aber nicht weiter ausgeführt werden, es wird im weiteren Verlauf dieser
Arbeit als bekannt vorausgesetzt.
31
Semiotik ist die Lehre der Zeichen und ihrer Verwendung.
32
Vgl. Ramhorst, 2003.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
19
Entstehung und Entwicklung
von
Wissen
Zeichen
Daten
+ Syntax
Informationen
Wissen
Möglichkeiten
+ Semantik
+ Kontext
+ Verwendung
Sozialisation
(austauschen)
Kombination
(aufbereiten)
Internalisierung
(anwenden)
Externalisierung
(interagieren)
+ Entscheidung
+ Best Practice
Fähigkeiten
Abbildung 3: Spirale der Wissensentstehung
33
und - Entwicklung
34
2.4
Die organisationale Wissensbasis
Die Wissensbasis der Organisation
35
eines Unternehmens ist die eigentliche Grundlage
für einen effektiven und effizienten Lernprozess. Sie besteht aus allen
,,Dokumentationen", die durch Lernen entstandenes Wissen abbilden und beinhaltet die
Definitionen von Regelgruppen oder Vergeben von Prioritäten. Das Wissen kann
sowohl implizit als auch explizit vorhanden sein und setzt sich aus kollektiven und
individuellen Wissensbeständen zusammen.
36
Die organisationale Wissensbasis
repräsentiert den gesamten ,,Wissensbestand, der einer Organisation zur Verfügung
steht".
37
Damit das Wissen für das Unternehmen nutzbringend eingesetzt werden kann,
wird das Wissen betrachtet, das für den Wettbewerb als entscheidende Ressource zählt.
Die Unternehmen beschreiben diese als ihre Kernkompetenzen. Das notwendige Wissen
33
Bei der Definition von Wissensentstehung hat Network Projects der oben dargestellten Ansicht im
Schaubild zu dem ,,Kontext" die Betonung auf zusätzliches ,,Handeln" und die ,,Erkenntnis" über Wissen
gelegt. Erst dann entsteht für das Unternehmen ,,Wissen".
34
Vgl. Nonaka und Takeuchi, 1995, S. 71ff.
35
Auch Organizational Memory genannt.
36
Vgl. Probst et al. 1999, S. 46.
37
Vgl. Pautzke, 1989, S. 63.
Henning Kraege
Wissensquellen und Wissensarten
20
soll in Zukunft zu Innovationsschüben verhelfen. Vorstellbar sind u.a. neue
Produktionstechnologien, Geschäftskontakte, Produkt- und Konkurrenzinformationen.
Vorwiegend kennzeichnet dieses Wissen einen gewissen Grad an ,,sensiblen" Daten.
Diese sollen intern sehr flexibel und transportierbar sein. Extern muss eine hohe
Datensicherheit gewährleistet sein, auf die hier nicht näher eingegangen wird.
Die Wissensbasis wird mit Hilfe des Wissensmanagements genutzt, verändert und
weiterentwickelt.
2.4.1
Die Wissensträger
Wissen kann in unterschiedlichster Form angesammelt werden. Im Hinblick auf die
Speicherung wird als Erstes ein physischer, materieller Wissensträger vermutet. Neben
diesen können aber besonders personelle Wissensträger Informationen speichern und
weitergeben.
Diese beiden Arten von Wissensträgern werden in diesem Abschnitt unterschieden. Der
Autor sieht das Unternehmen selbst als den übergeordneten Wissensträger an. Das
Unternehmen beinhaltet sowohl die personellen als auch die materiellen
Wissensträger
38
.
2.4.1.1
Personelle Wissensträger
Personelle Wissensträger speichern das Wissen in impliziter Form. Die Besonderheit ist,
dass nicht das ganze Wissen ständig verfügbar gemacht werden kann, wie etwa das
Wissen das auf Datenspeichern eines Rechners gespeichert ist. Häufig bedarf es eines
Überzeugungsaufwandes, das ,,stille" Wissen in den Köpfen der Personen verfügbar zu
machen. Personelle Wissensträger können beispielsweise Mitarbeiter, Kunden,
Lieferanten, interne und externe Trainer oder Stakeholder
39
und Mitarbeiter anderer
Unternehmen sein. Diese Wissensträger müssen also nicht aus der internen Organisation
des eigenen Unternehmens kommen.
Personelle Wissensträger beinhalten immer die Gefahr, bei Verlassen des
Unternehmens, zu einem Wissensverlust (häufig implizit vorhanden) im Unternehmen
38
Nicht enthalten sind die Wissensträger, die externes (außerhalb der Organisationsstruktur) Wissen
darreichen.
39
Ein Stakeholder ist ein Betroffener oder Beteiligter durch Aktivitäten an einem Unternehmen.
Beispielsweise die Mitarbeiter, die Kunden und die Öffentlichkeit. Sie werden durch die Aktivitäten
beeinflusst.
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2004
- ISBN (eBook)
- 9783832484309
- ISBN (Paperback)
- 9783838684307
- DOI
- 10.3239/9783832484309
- Dateigröße
- 1.2 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Technische Universität Berlin – Informatik
- Erscheinungsdatum
- 2004 (November)
- Note
- 1,3
- Schlagworte
- wissensmanagement ontologie systemanalyse wissensbasis wissensarten
