Wissensmanagement in der humanitären Logistik

Inhalt

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Glossar

1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Grundlagen des Wissensmanagements
2.1 Definitionen und Einordnung
2.1.1 Wissen
2.1.2 Wissensarten
2.1.3 Die Wissensspirale nach Nonaka und Takeuchi
2.1.4 Wissensmanagement
2.1.5 Wissensmanagementsystem
2.2 Komponenten des Wissensmanagements
2.3 Grundausrichtungen des Wissensmanagements
2.3.1 Informationsorientierte Ansätze des Wissensmanagements
2.3.2 Kommunikationsorientierte Ansätze des Wissensmanagements
2.4 Ganzheitliches Wissensmanagement
2.4.1 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst, G. et al. (1997)
2.4.2 Münchner Modell nach Reinmann-Rothmeier, G. (2001)
2.4.3 Instrumente des Wissensmanagements
2.4.4 Technologien im Wissensmanagement
2.4.5 Methoden im Wissensmanagement
2.5 Barrieren und Herausforderungen des Wissensmanagements
2.6 Erfolgsfaktoren des Wissensmanagements

3 Grundlagen der Humanitären Logistik
3.1 Grundlagen der Logistik
3.1.1 Begriff der Logistik
3.1.2 Logistische Systeme
3.1.3 Logistische Prozesse
3.1.4 Bedeutungswandel der Logistik
3.2 Grundlagen der Humanitären Hilfe
3.3 Logistik in der humanitären Hilfe
3.3.1 Katastrophenlogistik
3.3.2 Entwicklungslogistik

4 Wissensmanagement in der humanitären Logistik
4.1 Wissensmanagement in der Katastrophenlogistik
4.2 Wissensmanagement in der Entwicklungslogistik
4.2.1 Wissensmanagement auf Seiten der Hilfsbedürftigen
4.2.2 Wissensmanagement auf Seiten der Hilfsorganisationen
4.2.3 Wissenstransfer zwischen Hilfsbedürftigen und Hilfsorganisationen
4.2.4 Instrumente zur Entwicklung eines Wissensmanagementsystems in der Entwicklungslogistik

5 Anwendung: Entwicklung und Implementierung eines Wissensmanagementsystems in der Kaffee-Supply-Chain in Tansania
5.1 Vision
5.2 Analyse
5.2.1 Allgemeine Rahmenbedingungen und Hintergründe
5.2.2 Supply Chain Analyse: „Die Kaffee Supply Chain in Tansania“
5.2.3 Wissensanalyse
5.3 Entwicklung
5.4 Implementierung

6 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: International Logistics Performance Index 2009

Abbildung 2: Aufbau und Struktur der Arbeit

Abbildung 3: TOM-Modell

Abbildung 4: Bausteinmodell des Wissensmanagements nach Probst, G. et al.

Abbildung 5: Wissensprozessbereiche nach Reinmann-Rothmeier, G.

Abbildung 6: SCOR-Modell zur Darstellung der integrierten Supply Chain

Abbildung 7: Bedeutungswandel der Logistik

Abbildung 8: Vereinfachte Supply Chain in der Landwirtschaft

Abbildung 9: Akteure landwirtschaftlicher Supply Chains

Abbildung 10: Vertikale Organisationsstruktur der Produzenten

Abbildung 11: Logistische Prozesse in der landwirtschaftlichen Supply Chain

Abbildung 12: Wissenssysteme und Wissensprozessbereiche der SC Akteure

Abbildung 13: Kaffee-Marketing-Chain Tansania

Abbildung 14: Formen der Supply Chain der kleinen Kaffee-Farmer in Tansania

Abbildung 15: Supply Chain der Kaffee-Farmer in Organisationen

Abbildung 16: Material- und Informationsfluss in der Farmerorganisation

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ansätze des ganzheitlichen Wissensmanagements;

Tabelle 2: Wissensmatrix: Wissensbereiche nach Akteuren und Prozessen

Tabelle 3: Einsatz von Instrumenten im Wissensmanagement

Tabelle 4: Wissensmatrix: Anwendung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Glossar

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Diese Arbeit ist Teil des Projekts „Humanitäre Logistik“ im Bereich Logistik der Fakultät VII Wirtschaft und Management der TU Berlin. Das Projekt wurde im Juni 2009 gestartet und wird durch die Schweizer Kühne-Stiftung gefördert. Ziel des Projekts ist es, für eine langfristig verbesserte Versorgungssituation in Entwicklungsländern ein Instrumentarienportfolio für angepasste Logistikkonzepte zu entwickeln. Dabei wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der Technologie- und Wissenstransfer miteinander verbindet. Derzeit (2010) befindet sich das laufende Projekt in einer zwei Jahre dauernden Pilotphase. Die Forschungstätigkeit beschränkt sich zunächst auf die Länder Tansania und Malawi.

Im Folgenden werden nun in Abschnitt 1.1 die Problemstellung und das Ziel der Arbeit erläutert und dann in Abschnitt 1.2 der inhaltliche Aufbau der Arbeit vorgestellt.

1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit

Armut ist eines der größten Probleme der Gegenwart. Laut der „Food and Agriculture Organization“ (FAO) stieg die Zahl der Hungerleidenden im Jahr 2009 erstmals auf über eine Milliarde Menschen, was etwa einem Sechstel der Weltbevölkerung entspricht.^[52] Täglich sterben rund 30.000 Menschen an Ursachen, die mit Armut und Hunger in Verbindung gebracht werden.^[53] Die Gründe für Armut und Hunger sind vielschichtig und komplex. Grundsätzlich ist Armut aber ein Ergebnis gesellschaftlicher Verteilungsprozesse und somit ein Mangel an objektiv und subjektiv notwendiger Güter und Leistungen, wie zum Beispiel Nahrungsmittel und medizinische Versorgung.^[54]

Speziell in Entwicklungsländern^[55] (vor allem in Afrika) sind die Menschen permanenten Problemen bei der Versorgung mit lebensnotwendigen Gütern ausgesetzt. Problematisch für die Versorgung der Bevölkerung sind neben klimatischen Gründen insbesondere unstabile und unsichere politische Verhältnisse und starke Mängel in der technischen und sozialen Infrastruktur. Diese Negativ-Faktoren hemmen zusammen mit Handelsschranken in den Industrieländern (z.B. Zölle und Quoten auf Importe oder Subventionen auf einheimische Produkte) die Entwicklung und Ausprägung von konkurrenzfähiger Wirtschaft und Handelsmacht in Entwicklungsländern.^[56] Während im Zuge der Globalisierung international eine starke Zunahme des internationalen Handel auf dem Weltmarkt zu beobachten ist, profitieren davon hauptsächlich die Industrieländer. Die Entwicklungsländer (vor allem Afrika) sind kaum involviert.^[57] ;^[58]

Der Grad der Integration am internationalen Handel und somit die Produktivität und der materielle Wohlstand eines Landes hängt stark von seiner infrastrukturellen Entwicklung und seiner Logistik-Performance ab. Wie stark der Entwicklungsstand einer Volkswirtschaft mit der Logistik zusammenhängt, wird durch den von der Weltbank erstellten Logistics Performance Index (LPI) ausgedrückt. In Abbildung 1 ist zu sehen, dass Entwicklungsländer (und vor allem Afrika) am unteren Ende der LPI-Skala zu finden sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: International Logistics Performance Index 2009^[59]

Die Transportinfrastruktur in Entwicklungsländern wurde während der Kolonialzeit (wenn überhaupt) für den Zweck des Exports von Rohmaterialien in westliche Länder konzipiert. Innerländliche Strukturen wie Straßen, Schienen, Luftfracht oder Binnenschifffahrt wurden stark vernachlässigt.^[60] Als Konsequenz gehören Afrikas Transportkosten zu den höchsten weltweit. „Laut der UN Economic Commission for Africa UNECA kostet der Transport eines Autos von Japan nach Abidjan in Côte d’Ivoire 1.500 USD. Der Transport des gleichen Wagens von Äthiopien nach Abidjan käme auf 5.000 USD.“^[61]

Ein weiteres Hemmnis für die Logistik-Performance und somit die wirtschaftliche Entwicklung in Entwicklungsländern stellt im Vergleich zu den Industrieländern der starke Mangel an Informations- und Kommunikationstechnologien dar. Man spricht in diesem Zusammenhang von „digital divide“, also der Spaltung zwischen denen, die Zugang zu Informationen und neuen Techniken haben und denen die keinen Zugang dazu haben. Diese Diskrepanz wächst zunehmend, während auch die wirtschaftliche und gesellschaftliche Bedeutung des Zugangs zu Informationen im Übergang zu stärker wissenszentrierten Ökonomien erheblich zunimmt.^[62] Beispielsweise sind etwa 70 Prozent aller Internetseiten in den USA angesiedelt und etwa 80 Prozent sind englischsprachig. Nur etwa 10 Prozent sind nichtwestlichen Ursprungs, obwohl Entwicklungsländer knapp 80 Prozent der Weltbevölkerung stellen. Besonders der afrikanische Kontinent weist beim Zugang zu Informationen dramatische Entwicklungsrückstände auf.^[63]

Problematisch ist auch die hohe Abwanderungsquote qualifizierten Personals („brain drain“)^[64] und die mangelnde Qualität bei der Ausbildung von Logistikern in Entwicklungsländern. Dabei wird bemängelt, dass sich dessen Inhalt am Inhalt von Ausbildungen in Industrieländern orientiert und oft sogar eins zu eins übernommen wird. Es fehlt an Inhalten, die auf spezifische Probleme und Charakteristiken von Entwicklungsländern aufbauen. Die Wirtschaft von Entwicklungsländern ist im Gegensatz zu Industrieländern durch kleine Unternehmen und Landwirtschaft geprägt. Dies erfordert andere logistische Herangehensweisen.^[65]

Die Defizite der Entwicklungsländer in Logistik und in der Nutzung von Informationen und Wissen stellen für diese aber auch Perspektiven und Chancen dar. Sowohl die Logistik, als auch der Faktor Wissen gewinnen zunehmend an Bedeutung und besitzen enormes Potential für wirtschaftlichen und sozialen Fortschritt und die Armutsbekämpfung in Entwicklungsländern.

Wissen ist die zentrale Ressource für Entwicklung. Sie gewinnt als Produktionsfaktor neben Arbeit, Kapital und Boden immer stärker an Bedeutung. Der Umgang mit Wissen entscheidet über Leistungs-, Zukunfts- und Innovationsfähigkeit von Gesellschaften und Organisationen.^[66] In Entwicklungsländern liegen insbesondere bei arbeitsintensiven Produkten komparative Vorteile. Um sich auf zunehmend globaleren Märkten zu bewähren, müssen lokale Unternehmen entsprechend international anerkannter Qualitätsstandards zuverlässig Produkte und Dienstleistungen liefern. Wissen und Fähigkeiten der Arbeiter werden dabei zu entscheidenden Wettbewerbsparametern. Sie befähigen die Menschen und die Organisationen dazu, Ressourcen möglichst effektiv und effizient einzusetzen.^[67] Speziell Wissen über logistische Prozesse, kann den Betroffenen dabei helfen, Konzepte für eine verbesserte Versorgungssituation zu entwickeln. Die große Herausforderung dabei ist, den Menschen in Entwicklungsländern logistisches Wissen zugänglich zu machen und sie zu befähigen, dieses Ziel führend für ihre Belange und für eine nachhaltige Verbesserung ihrer Situation einzusetzen. Diese Arbeit widmet sich dieser Herausforderung und beleuchtet im Rahmen der Entwicklungshilfe aus Sicht der Hilfsorganisationen und der betroffenen Menschen vor Ort den Umgang mit dem Faktor Wissen in Bezug auf logistische Aspekte.

Ziel der Arbeit ist es, Rahmenbedingungen, beteiligte Akteure und Instrumente für ein Wissensmanagementsystem zur Handhabung logistischer Prozesse in der langfristigen Entwicklungshilfe zu benennen und zu analysieren. Im Fokus stehen dabei die Produzenten landwirtschaftlicher Erzeugnisse in Entwicklungsländern. Deren logistisches Knowhow und deren wirtschaftliche Stellung sollen sich durch Wissensmanagement und die Einführung eines Wissensmanagementsystems verbessern. Anhand der konkreten Situation der Kaffee-Supply-Chain in Tansania, wird ein solches Wissensmanagementsystem beispielhaft entwickelt und implementiert.

1.2 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit gliedert sich in vier Bereiche: Einleitung (Kapitel 1), theoretischer Hintergrund (Kapitel 2, 3 und 4), Anwendung der Theorie (Kapitel 5) und Zusammenfassung mit Ausblick (Kapitel 6). Abbildung 2 gibt einen groben Überblick über den Aufbau und die Struktur der Arbeit und verdeutlicht deren inhaltliche Vorgehensweise.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Aufbau und Struktur der Arbeit^[68]

Das erste Kapitel stellt die Problemstellung und das Ziel der Arbeit vor und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.

Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit den theoretischen Grundlagen zu den komplexen Themen Wissen, Wissensmanagement und Wissensmanagementsystem. Dadurch soll ein grundlegendes Verständnis über Konzepte und Instrumente für eine ganzheitliche Wissensbetrachtung vermittelt werden.

Im dritten Kapitel wird das Feld der humanitären Logistik vorgestellt. Dazu werden Grundlagen der Logistik mit Grundlagen der humanitären Hilfe verbunden und die beiden Grundausrichtungen der humanitären Logistik, der klassischen Katastrophenlogistik und der in der einschlägigen Literatur noch kaum erwähnten Logistik in der langfristigen humanitären Hilfe (der „Entwicklungslogistik“) vorgestellt.

Das vierte Kapitel greift die Ansätze aus Kapitel 2 und 3 auf und erläutert, welche Rolle das Wissensmanagement in der humanitären Logistik spielt. Dazu werden zunächst im Sinne einer ganzheitlichen thematischen Einordnung die Aspekte des Wissensmanagements in der Katastrophenlogistik kurz umschrieben und anschließend das zentrale Thema der Arbeit, Wissensmanagement in der Entwicklungslogistik, ausführlich betrachtet. Dabei werden Aspekte zum Wissensmanagement auf Seiten der Hilfsbedürftigen und auf Seiten der Hilfsorganisationen aufgegriffen und der Wissenstransfer zwischen beiden analysiert. Danach wird ein Modell zur Klassifizierung und Auswahl von Instrumenten zur Entwicklung eines Wissensmanagementsystems in der Entwicklungslogistik vorgestellt.

Im fünften Kapitel werden die theoretischen Grundlagen zum Wissensmanagement in der Entwicklungslogistik angewendet. Hier wird entsprechend dem Titel dieser Arbeit ein Wissensmanagementsystem zur Handhabung komplexer logistischer Prozesse in der Entwicklungshilfe am konkreten Beispiel der Kaffee-Supply-Chain in Tansania entwickelt und Empfehlungen für dessen Implementierung genannt. Im Fokus stehen dabei die lokalen Kaffee-Produzenten und die Stärkung ihrer wirtschaftlichen Stellung.

Das sechste Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick zu einer möglichen Weiterführung sowie weiterem Forschungsbedarf die Arbeit ab.

2 Grundlagen des Wissensmanagements

Die Theorie des Wissensmanagements spielt mit ihren Funktionen und Ausprägungen eine zentrale Rolle in dieser Arbeit. Daher wird zunächst ein einleitender theoretischer Hintergrund zu dieser Thematik gegeben. Nach einer grundlegenden Definition und Einordnung wichtiger Begriffe des Wissensmanagements (Abschnitt 2.1), werden wichtige Komponenten (Abschnitt 2.2) und Grundausrichtungen (Abschnitt 2.3) erläutert und zu einem ganzheitlichen Wissensmanagements verbunden (Abschnitt 2.4). Anschließend werden wichtige Instrumente des Wissensmanagements (Abschnitt 2.4.3), Barrieren und Herausforderungen bei der Implementierung (Abschnitt 2.5), sowie Erfolgsfaktoren (Abschnitt 2.6) aufgezeigt.

2.1 Definitionen und Einordnung

In diesem Abschnitt werden wichtige Begriffe des Wissensmanagements definiert und in ihren jeweiligen Kontext eingeordnet. Zunächst wird kurz der Begriff des Wissens erläutert (Abschnitt 2.1.1) und durch Betrachtung verschiedener Wissensarten (Abschnitt 2.1.2) auf seine Vielschichtigkeit aufmerksam gemacht. Von besonderer Bedeutung ist hier die Unterteilung zwischen implizitem und explizitem Wissen, welche nach Nonaka und Takeuchi in einer komplementären Beziehung zueinander stehen (Abschnitt 2.1.3). Abschließend werden die Begriffe „Wissensmanagement“ (Abschnitt 2.1.4) und „Wissensmanagementsystem“ (Abschnitt 2.1.5) genauer betrachtet.

2.1.1 Wissen

Wissen ist ein komplexes Konzept, welches viele Philosophen, Wissenschaftler anderer Fachrichtungen und Praktiker beschäftigt. Verschiedene Typologien wurden entwickelt.^[69] Der einzige Konsens scheint aber darin zu bestehen, dass Wissen mehr als Daten und Informationen darstellt.^[70]

Daten können als Basis für die Erzeugung von Informationen und Wissen verstanden werden.^[71] „Daten sind das Gegebene zur Verarbeitung ohne Verwendungshinweise.“ Nach DIN 44300 (DIN 1972) werden Daten durch Zeichen repräsentiert und können ohne Bezug zum Kontext oder zu einer Person produziert, kodifiziert oder verteilt werden.^[72]

Im Gegensatz zu Daten sind Informationen kontextgebunden. Aus Daten werden Informationen, wenn sie zur Lösung eines Problems oder zur Erreichung eines Ziels eingesetzt werden.^[73] Die Information stellt durch die Interpretation von Daten eine Mitteilung für den Empfänger dar und hat somit Bedeutung für diesen.^[74]

Durch die Verarbeitung der wahrgenommenen und kontextbezogenen Informationen entsteht Wissen. Wissen ist dabei „die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden.“^[75]

Ausgehend von den vorangegangenen Begriffsunterscheidungen können noch weitere Ausdifferenzierungen des Wissensbegriffs, wie z.B. die von Weisheit oder Intelligenz, vorgenommen werden.^[76]

2.1.2 Wissensarten

Die Vielschichtigkeit des Begriffs „Wissen“ zeigt sich in den vielen Wissensarten. Diese lassen sich mit gegensätzlichen Begriffspaaren bezeichnen. Man unterscheidet (1) bewusstes und unbewusstes Wissen, (2) demonstratives und intuitives Wissen, (3) individuelles und organisationales Wissen, (4) internes und externes Wissen, sowie (5) implizites und explizites Wissen.^[77]

Beim bewussten und unbewussten Wissen wird im allgemeinen Sprachgebrauch davon ausgegangen, dass in beiden Fällen die zutreffenden Informationen im Gedächtnis vorhanden sind. Der Unterschied besteht darin, dass bewusstes Wissen für das wissende Subjekt aktiv zugänglich und anwendbar ist. Beim unbewussten Wissen ist der Zugriff auf zutreffende Gedächtnisinformationen hingegen aus unterschiedlichen Gründen blockiert und nicht möglich.^[78]

Intuitives Wissen ist das unmittelbare Wahrnehmen, ob zwei Ideen identisch oder verschieden sind. Es ist somit der höchste Grad von Gewissheit. Demonstratives Wissen ist hingegen nicht so klar wie intuitives Wissen. Es entsteht erst durch einen Beweis in mehreren Schritten.^[79]

Eine weitere für das Wissensmanagement wichtige Differenzierungsebene, ist die Unterteilung in individuelles und organisationales Wissen. Das organisationale Wissen, welches die Basis der Wettbewerbsfähigkeit bildet, entsteht durch Verknüpfung und Austausch des individuellen Wissens der einzelnen Mitarbeiter und des organisatorischen Wissens der einzelnen Netzwerkpartner.^[80]

Die Aufteilung von Wissen in internes und externes Wissen bezieht sich auf den Ort des Wissens. Internes Wissen wird von den Mitarbeitern entwickelt und gehört dem Unternehmen. Der Entwicklungsgrad und die Qualität des internen Wissens werden stark von der Unternehmenskultur geprägt. Die interne Wissensstruktur umfasst z.B. Patente, Konzepte, Modelle und Computer- und Verwaltungssysteme. Das externe Wissen hingegen generiert sich aus externen Beziehungen zu Kunden und Lieferanten.^[81]

Die Klassifizierung menschlichen Wissens in die zwei Kategorien explizites Wissen und implizites Wissen ist die wohl ausgeprägteste und wichtigste im Wissensmanagement und wird aus betriebswirtschaftlicher Sicht erstmals von Nonaka und Takeuchi (1995) diskutiert. Explizites Wissen lässt sich formal, das heißt in grammatischen Sätzen, mathematischen Ausdrücken, technischen Daten, Handbüchern und dergleichen artikulieren. Diese Form des Wissens kann problemlos von Mensch zu Mensch weitergegeben werden. Explizites Wissen nimmt in der westlichen Philosophietradition eine beherrschende Stellung ein. Implizites Wissen entzieht sich hingegen dem formalen sprachlichen Ausdruck. Dieses Wissen baut auf der Erfahrung des Einzelnen auf. Er umfasst schwer fassbare Faktoren wie persönliche Überzeugungen, Perspektiven und Wertesysteme.^[82]

2.1.3 Die Wissensspirale nach Nonaka und Takeuchi

Nonaka und Takeuchi (1995, 1997) begreifen explizites und implizites Wissen als Grundbausteine einer komplementären Beziehung. „Das dynamische Wechselspiel zwischen diesen beiden Wissensformen bildet den Schlüssel zur Wissensschaffung im Unternehmen und vollzieht sich in einem spiralförmigen Prozess immer wieder aufs Neue.“^[83] Beim Zusammenwirken von expliziten und impliziten Wissen sind vier verschiedene Formen der Wissensumwandlung zu unterscheiden: (1) Sozialisation (implizit zu implizit), (2) Externalisierung (implizit zu explizit), (3) Kombination (explizit zu explizit) und (4) Internalisierung (explizit zu implizit).^[84] Den Schlüssel zur Wissensschaffung enthält dabei die Externalisierung, weil sie aus implizitem Wissen neue explizite Konzepte bildet.^[85]

2.1.4 Wissensmanagement

Der Begriff des Wissensmanagements wird historisch und verallgemeinernd auf den Kontinenten unterschiedlich interpretiert. In Europa versteht man darunter hauptsächlich das „Messen“ von Wissen, in Amerika das „Managen“ und in Japan das „Generieren neuen Wissens“.^[86] Wissensmanagement ist somit in gesellschaftliche Rahmenbedingungen, Wertesysteme und Wahrnehmungen eingebettet. Diese Faktoren haben direkten Einfluss auf das persönliche Verständnis von Arbeit, den angenommenen Wert von und den Umgang mit Wissen, den Ansprüchen an die Organisation und die Kommunikation miteinander. Dies macht deutlich, dass es keinen eindeutigen oder generellen Umgang für Wissensmanagement geben kann, sondern dass jede Person, Gruppe, Organisation oder jedes Netzwerk ihren eigenen Weg zum Wissensmanagement entwickeln muss.^[87]

Aufgrund der Subjektivität und Heterogenität des Begriffs des Wissensmanagements ist es daher nicht verwunderlich, dass in der einschlägigen Literatur eine Vielzahl an Definitionen existiert. Heisig, P. (2005) definiert Wissensmanagement, also das „managen“ oder leiten, organisieren und betreuen vom Faktor „Wissens“ wie folgt: „Wissensmanagement umfasst alle Verfahren, Methoden, Instrumente und Werkzeuge, die einen systematischen, methodengestützten Umgang mit Wissen in allen Bereichen und auf allen Ebenen der Organisation realisieren, um die organisatorische Leistungsfähigkeit der Geschäftsprozesse zu verbessern und zur Erreichung der Organisationsziele beitragen.“^[88] Diese Definition gilt jedoch nicht nur für die Anwendung von Maßnahmen zur Steuerung, Kontrolle und Unterstützung von Wissensprozessen in den Organisationen oder Unternehmen, sondern auch für Prozesse über Organisations- oder Unternehmensgrenzen hinweg.

2.1.5 Wissensmanagementsystem

Maier (2007) definiert Wissensmanagementsysteme wie folgt: „Ein Wissensmanagementsystem ist ein Informations- und Kommunikationssystem im Sinne eines Anwendungssystems oder einer IKT-Plattform, das Funktionen für den strukturierten und kontextualisierten Umgang mit explizitem Wissen und implizitem, organisationsinternem und –externem Wissen kombiniert und integriert. Damit werden Netzwerke von Wissensarbeitern im gesamten Wissenslebenszyklus organisationsweit oder für jenen Teil der Organisation unterstützt, der von einer Wissensmanagement-Initiative fokussiert wird.“^[89]

Wissensmanagementsysteme können entweder aus verschiedenen Instrumenten, Technologien und Systemen zusammengesetzt werden oder als umfassendes integriertes System bestehen.^[90] Ein gutes Wissensmanagementsystem sollte anforderungsorientiert und nicht strikt technikorientiert sein.^[91]

2.2 Komponenten des Wissensmanagements

Bei der Einführung von Wissensmanagement geht es nicht ausschließlich um die Implementierung von Datenbanken und anderen IT-Plattformen, sondern gleichzeitig um Maßnahmen, die den Personalbereich betreffen sowie um organisatorische Aspekte.^[92]

Erfolgreiches Wissensmanagement betrifft immer die Dimensionen Technik, Organisation und Mensch. Das Zusammenspiel dieser Dimensionen ist im TOM-Modell in Abbildung 3 dargestellt. Diese drei Komponenten bestimmen die grundlegende strategische Ausrichtung der Wissensmanagementprozesse.^[93]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: TOM-Modell^[94]

Die Dimension Technik beinhaltet verschiedene Informations- und Kommunikationstechnologien (wie Datenbanken, Softwarelösungen, Interfaces und andere) als Bausteine eines flexiblen Wissensmanagements. Diese Bausteine sind meist wichtige Treiber des Wissensmanagements, jedoch nicht die Lösung. Die Informationstechnologie kann, muss aber kein Bestandteil von Wissensmanagement sein. In jedem Fall ist es wichtig, dass die gewählten Technologien zu den Mitarbeitern und Prozessen der Organisation passen. Ansonsten besteht die Gefahr, dass sie nicht genutzt werden.^[95]

Die Dimension der Organisation beinhaltet Methoden für den Wissenserwerb, die Wissensspeicherung und den Wissenstransfer, sowie Strukturen, Zuständigkeiten und Prozesse. Um den Wissensaustausch in Organisationen zu verbessern, sind meist Veränderungen der Prozesse oder sogar der organisationalen Struktur erforderlich.^[96]

Die Dimension Mensch umfasst die Gestaltung einer Unternehmenskultur, die einen kontinuierlichen Wissensfluss unterstützt. Der Unternehmensleitung muss klar werden, dass erfolgreiches Wissensmanagement eine aktive Bereitschaft und eine hohe Akzeptanz der Mitarbeiter erfordert.^[97]

Die spezifische Untersuchung der Dimensionen Technik, Organisation und Mensch zeigt die grundsätzlich bestehenden Gestaltungsfelder der Institution bzw. des Unternehmens. Durch die Bewertung der einzelnen Gestaltungsfelder ist es möglich, den Reifegrad der Institution in Bezug auf Wissensmanagement und deren Ausrichtung einzuschätzen und geeignete Maßnahmen abzuleiten.^[98]

2.3 Grundausrichtungen des Wissensmanagements

Die Diskussion zum Wissensmanagement wird von zwei gegensätzlichen Denkansätzen geprägt, nämlich dem informationsorientierten und dem kommunikationsorientierten Ansatz.

2.3.1 Informationsorientierte Ansätze des Wissensmanagements

Informationsorientierte Ansätze des Wissensmanagements beziehen sich auf das explizite Wissen. Diese Strategien betrachten das Wissen als Objekt, das expliziert, archiviert, verteilt und geteilt werden kann. Das Wissen bildet den Input in die Prozesse und somit die Abbildung der Realität. Strategien der informationsorientierten Ansätze sind die Formalisierungs- und die Kodifizierungsstrategie^[99] Die Kodifizierungsstrategie bietet sich an, wenn es sich um Routineaufgaben und Standardprodukte handelt und der Vorteil in der Wiederverwendbarkeit von Wissen liegt.^[100] Bei der Formalisierungsstrategie wird wie bei der Kodifizierungsstrategie das Wissen als ein unabhängig vom Menschen existierendes Gut angesehen, welches aus den Köpfen der Menschen kodifiziert und in IT-Systemen verwaltet werden kann.^[101]

2.3.2 Kommunikationsorientierte Ansätze des Wissensmanagements

Kommunikationsorientierte Ansätze betonen hingegen die Bedeutung des personengebundenen und impliziten Wissens. Dieses entsteht in der Interaktion mehrerer Personen untereinander und kann bewahrt und weitergegeben werden. Diese Ansätze berücksichtigen stärker die Charakteristika vom Faktor Wissen, insbesondere dessen Einbettung in einen individuellen und sozialen Kontext sowie dessen Handlungsbezogenheit. Wissen entsteht somit im Prozess und stellt ein Konstrukt über die Realität dar. Strategien der kommunikationsorientierten Ansätze sind die Personalisierungs- und die Sozialisierungsstrategie.^[102] Bei der Personifizierungsstrategie steht der Transfer von Wissen zwischen Personen im Vordergrund. Das für eine bestimmte Situation oder Aufgabenstellung benötigte Wissen wird durch den persönlichen Austausch mit Experten erzeugt und weitergegeben.^[103] Ausgangspunkt der Sozialisierungsstrategie ist die These, dass Wissen in einem dynamischen und sozialen Prozess entsteht. Durch die Interaktion mehrerer Personen entsteht die soziale Gemeinschaft. In dieser entsteht Wissen und wird auch dort bewahrt. Es werden unterschiedliche Lösungen und Vorgehensweisen einzelner Personen der Gemeinschaft diskutiert, bewertet, verallgemeinert und weitergegeben bzw. dokumentiert. Auf diese Art und Weise können neuartige und innovative Lösungsstrategien für kreative Aufgaben erarbeitet werden. Solche Gemeinschaften entstehen und existieren meist informell und selbstorganisiert. Sie sind kaum von außen steuerbar, da sie scheinbar unabhängig von den bestehenden Organisationsstrukturen existieren. Eine Organisation kann daher nur entsprechende Rahmenbedingungen schaffen. Insbesondere IT-Werkzeuge können solche Wissensgemeinschaften unterstützen, indem sie das selbstorganisierte Bilden von Gemeinschaften sowie die Interaktion zwischen den Mitgliedern unterstützen. Entsprechende Werkzeuge sind z.B. Wiki’s und Diskussionsforen.^[104] ;^[105]

Meistens dominiert eine der soeben vorgestellten Strategien^[106] in einer Organisation. Sie schließen sich dabei aber nicht gegenseitig aus. Die Fokussierung auf nur eine Strategie wäre zu eindimensional und würde wichtiges Wissenspotential unberücksichtigt lassen. Die verschiedenen Strategien unterstützen in unterschiedlichem Ausmaß verschiedene Typen von Arbeitsaufgaben. In wissensintensiven Arbeitsprozessen mit unterschiedlichen Aufgabentypen, muss eine Konzeption für alle Strategien entwickelt werden und diese miteinander auf geeignete Weise verbunden werden. Die verschiedenen Werkzeuge der einzelnen Strategien müssen über eine gemeinsame Plattform integriert und miteinander verbunden werden, um so das gesamte Spektrum an Aufgaben in wissensintensiven Arbeitsprozessen zu unterstützen. Daraus ergeben sich Synergien. Kommunikationsorientierte Ansätze profitieren beispielsweise von bereits gespeichertem explizitem Wissen der Organisation. Informationsorientierte Ansätze profitieren wiederum von den Ergebnissen aus der Wissenserzeugung in Gruppen.^[107] ;^[108] Die Kombination des informationsorientierten und des kommunikationsorientierten Ansatzes ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung des Wissensmanagements.

2.4 Ganzheitliches Wissensmanagement

Ganzheitliches Wissensmanagement verbindet die Aspekte des informationsorientierten Ansatzes und des kommunikationsorientierten. Der Gedanke eines ganzheitlichen Wissensmanagements ergibt sich aus einer konsequenten Zusammenführung verbesserter Informations- und Wissenstechniken mit dem Wissensträger Mensch.^[109] Konzepte und Modelle zu einem ganzheitlichen Wissensmanagement versuchen Schwachstellen einseitig orientierter Ansätze zu kompensieren und eine Balance zwischen Technik, Organisation und Menschen (Mitarbeitern) zu berücksichtigen.^[110] In Tabelle 1 ist eine Auswahl an ganzheitlicher Ansätze im Wissensmanagement (Fokus deutschsprachiger Raum) dargestellt.

Tabelle 1: Ansätze des ganzheitlichen Wissensmanagements^[111] ;^[112]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Folgenden wird zunächst aufgrund seiner weiten Anerkennung und starken Prägung des Wissensmanagements das Modell der „Bausteine des Wissensmanagements“ vorgestellt. Anschließend wird das „Münchner Modell“ genauer betrachtet, da es als konzeptionelle Grundlage für diese Arbeit dienen wird.

2.4.1 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst, G. et al. (1997)

Das Bausteinkonzept des Wissensmanagements wird als eine Weiterentwicklung des organisatorischen Lernens betrachtet und zeichnet sich durch engen Praxisbezug aus. In Zusammenarbeit mit zahlreichen Unternehmen wurden reale Problemstellungen als Grundlage für das Konzept und zur Ableitung von Kernprozessen genutzt.

Es werden sechs Kernprozesse (sogenannte Bausteine des Wissensmanagements) unterschieden: Wissensidentifikation, Wissenserwerb, Wissensentwicklung, Wissensverteilung, Wissensnutzung und Wissensbewahrung. Diese Kernprozesse werden durch die zwei Prozesse Wissensziele und Wissensbewertung koordiniert. Alle acht Aktivitätsfelder bilden einen Managementkreislauf und stehen in enger Verbindung miteinander (siehe Abbildung 4). Interventionen in einzelnen Kernprozessen haben somit Auswirkungen auf andere.^[122]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Bausteinmodell des Wissensmanagements nach Probst, G. et al.^[123]

Die Identifikation von Wissenszielen steht als Kernaufgabe am Anfang. Wissensziele werden gemäß dem St. Gallener Managementkonzept^[124] in die normative, strategische und operative Ebene unterteilt. Sie dienen der Planung als Grundlage für Kontrolle und Umsetzung und geben den Lernprozessen eine Richtung. Die Wissensidentifikation strebt an, internes und externes Wissen zu analysieren und zu beschreiben, also transparent zu machen. Der Wissenserwerb richtet sich auf die Erweiterung und Steigerung der eigenen Wissensbasis mit Hilfe externer Wissensquellen. Durch die Wissensentwicklung sollen neue Fähigkeiten, Ideen und Prozesse innerhalb des Unternehmens erworben werden. Der Prozess der Wissens(ver)teilung verbreitet vorhandenes Wissen unter Beachtung der Effizienz und des ökonomischen Prinzips der Arbeitsteilung (also an jene Stellen, die dieses Wissen zur Erfüllung ihrer Aufgaben benötigen). Nach erfolgreicher Identifikation und Verteilung des Wissens soll der Prozess der Wissensnutzung die Anwendung des Nutzen sicherstellen. Um dem Verlust von Wissen vorzubeugen, konzentriert sich die Wissensbewahrung auf die Wissenskonservierung. Dabei ist bewahrungswürdiges Wissen zu selektieren, angemessen zu speichern und regelmäßig zu aktualisieren. Beim Prozess der Wissensbewertung wird mit Hilfe unterschiedlicher Methoden untersucht, ob die gewählten normativen, strategischen und operativen Wissensziele erreicht worden sind.^[125] ;^[126]

Das Modell der Bausteine des Wissensmanagements ist eines der bekanntesten und meist zitierten Modelle im deutschsprachigen Raum. Durch die Anlehnung an den klassischen Managementkreislauf bilden abgegrenzte, wissensorientierte Aktivitäten ein Gesamtkonzept.^[127] Als Schwachstellen des Modells werden ein Mangel an Anhaltspunkten zur Implementierung^[128] und eine unzureichende theoretische Fundierung^[129] genannt.

2.4.2 Münchner Modell nach Reinmann-Rothmeier, G. (2001)

Das Münchner Modell ist ein Wissensmanagement-Modell, welches sowohl dem Anspruch einer theoriegeleiteten Modellierung als auch praktischen Herausforderungen möglichst gerecht zu werden versucht.^[130]

Ausgangspunkt ist die Zielrichtung des Lernens sowie die Vorstellung von Wissen als einen variablen Zustand zwischen Information und Handeln. Wissensbewegungen werden zwischen Information („Wissen als Objekt“) und Handeln („Wissen als Prozess“) so gestaltet, dass konkrete Probleme und Situationen zielbezogen bewältigt werden können. Mit den vier Prozessbereichen „Wissensrepräsentation“, Wissensnutzung“, „Wissenskommunikation“ und „Wissensgenerierung“ werden psychologische, organisationale und technische Aufgaben aufeinander bezogen (siehe Abbildung 5). Diese neue Einstellung gegenüber Wissen und Wissensträgern ermöglicht eine Integration des technisch orientierten Wissensmanagements mit dem Human-ressource-orientierten Kompetenzmanagement.^[131]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Wissensprozessbereiche nach Reinmann-Rothmeier, G.^[132]

Die vier Prozessbereiche sind jeweils so konzipiert, dass individuelle wie auch organisationale Vorgänge und Anliegen gleichzeitig tangiert werden. Durch die „Wissensrepräsentation“ wird vorhandenes Wissen transparent und zugänglich gemacht, das heißt implizites Wissen wird formalisiert und somit explizit gemacht, damit es mittels geeigneter Technologien abgebildet werden kann und für andere abrufbar und zugänglich ist. Im Prozess der „Wissensnutzung“ wird transparentes Wissen anwendbar gemacht, damit auf dieser Basis Entscheidungen und Maßnahmen getroffen werden können. Vorhandenes Wissen soll produktiv genutzt werden, um kreatives Handeln zu fördern. Die „Wissenskommunikation“ hat den Austausch des Wissens und dessen Verteilung und Vernetzung im Unternehmen zum Ziel. Vermittelte Informationen sollen somit zu Wissen verarbeitet werden und den Aufbau neuen Wissens ermöglichen. Dies ist sowohl mit, als auch ohne technische Hilfsmittel möglich. Wichtig ist, dass durch den Austausch von Wissen Win-Win-Situationen mit persönlichem Nutzen für die Beteiligten geschaffen werden. Die „Wissensgenerierung“ ist der Antrieb und Generator der Wissensbewegung. Sie schafft die nötigen Daten, Informationen und Wissen, die bewegt werden sollen. Hierbei ist es wichtig, ein Klima der Neugier und Kreativität zu schaffen. Alle vier Prozessbereiche werden im Rahmen des integrativen Wissensmanagements vernetzt betrachtet, das heißt keiner macht ohne den anderen einen Sinn.^[133]

Wichtige Integratoren des Münchner Modells sind die „ Communities of Practice “ (CoP). CoPs sind über einen längeren Zeitraum bestehende Personengruppen, die Interesse an einem gemeinsamen Thema haben und Wissen gemeinsam aufbauen und austauschen wollen.^[134] Sie initiieren und unterstützen individuelles und kollektives Lernen durch ausgeprägte interindividuelle Interaktion und Kommunikation und steigern vor allem auch die Qualität der Lernprozesse und Lernerfahrungen.^[135] Die Mitglieder der CoPs kommen aus unterschiedlichen hierarchischen und funktionalen Ebenen und bilden eine offene, sich selbst entwickelnde Gemeinschaft mit einer eigenen Identität.^[136] Besonders in wissensintensiven Strukturen gewinnen CoPs als intraorganisationale themenspezifische Wissensnetzwerke zunehmend an Bedeutung.^[137]

2.4.3 Instrumente des Wissensmanagements

Es gibt eine Vielzahl an Instrumenten für das Wissensmanagement, die von Unternehmen in der Wissensarbeit genutzt werden. Diese Instrumente lassen sich grob in die Kategorien Technologien und Methoden gruppieren. In der Praxis finden bei der Implementierung von Wissensmanagement durch Kombination beide Kategorien ihre Anwendung.^[138]

2.4.4 Technologien im Wissensmanagement

Wissensmanagement-Technologien sind primär darauf ausgerichtet, das explizite Wissen der Mitarbeiter festzuhalten. Das Festhalten von taktischem und implizitem Wissen ist mit Technologien eher schwer zu realisieren.^[139]

Das Spektrum an Informations- und Kommunikations-Systemen, welche in Unternehmen zur Unterstützung von Wissensarbeit eingesetzt werden können, ist groß. Solche Systeme bündeln existierende Technologien als Grundbausteine, wie beispielsweise Datenbanken, Archive, Suchmaschinen, Ontologien oder Diskussionsforen. Diese Technologiebündel werden dann für einen bestimmten Anwendungsbereich angepasst bzw. optimiert.^[140]

Technologiebündel zur Unterstützung von Wissensmanagement werden Portale genannt. Ein Portal dient als zentraler Zugangspunkt zu den in verschiedenen Systemen verfügbaren Funktionen und gespeicherten Informationsobjekten. Die Systeme sind mittels spezieller Integrationswerkzeuge und -systeme durch eine gemeinsame Oberfläche, Navigationsstruktur oder Suchfunktion miteinander verbunden. Einen Schritt weiter gehen integrierte Systeme. Dabei handelt es sich um umfassende Plattformen, die verschiedene Funktionen und Inhalte auf verschiedenen Ebenen einer Softwarearchitektur integrieren.^[141]

Beispiele für mögliche Technologien im Wissensmanagement sind Dokumentenmanagement, Workflow Management, Office, Data Mining, Data Warehouse, Reporting, Publishing u.a.^[142]

2.4.5 Methoden im Wissensmanagement

Wissensmanagement-Methoden haben primär zum Ziel, das implizite Wissen der Mitarbeiter zu formalisieren und explizites Wissen festzuhalten.

Es gibt eine Vielzahl an Methoden und Werkzeugen in der Wissensarbeit. Grundsätzlich gibt es mehrere Möglichkeiten, die vorhandenen Methoden und Werkzeuge zu kategorisieren. Eine Möglichkeit stellt die Unterteilung in die folgenden Bereiche mit jeweiligen Beispielen dar: „Wissensbewertung“ (z.B. Balanced Scorecard, Markt-Buchwert-Relationen, Wissensbilanz), „Wissensentwicklung“ (z.B. Kreativtechniken, Planspiel, Systemsimulation, Szenariotechnik), „Wissensteilung“ (z.B. Befragung, Dialog, Lerntag, Lesson Learned, Pausenraum, Story Telling), „Wissensverteilung“ (z.B. Checkliste, Handbuch, Wissenskarten), „Wissensstrukturierung“ (z.B. Konzeptualisierung, Mind Mapping, Ontologie, Taxonomie), „individuelle Lernunterstützung“ (z.B. Arbeitsrotation, Coaching, Lerntagebuch, Mentoring), „kollektive Lernunterstützung“ (z.B. Aktionslernen, Lernpartnerschaft, Projektlernen) und „Persönliches Wissensmanagement“ (z.B. Lesemethoden, Persönliche Wissensbank).^[143]

Es würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen, alle Methoden und Werkzeuge im Detail vorzustellen. Es wird daher an dieser Stelle darauf verzichtet. Solche Methoden und Werkzeuge, welche später in dieser Arbeit noch zum Einsatz kommen, werden an gegebener Stelle dann genauer erläutert.

2.5 Barrieren und Herausforderungen des Wissensmanagements

Bei der Umsetzung von Wissensmanagement im Unternehmensalltag treten sowohl unternehmensintern als auch –extern Realisierungsprobleme auf. Aufgrund von erwarteten Macht- und Statusverlusten stehen einige Mitarbeiter der Wissensteilung skeptisch gegenüber. Durch den Wissensaustausch könnten unternehmensübergreifende Interessenskonflikte oder Wissensabwanderung bis hin zum Verlust von Kernkompetenzen auftreten. Mangelndes gegenseitiges Vertrauen, Geheimhaltungspflicht und der Schutz des geistigen Eigentums erschweren somit die Einführung eines Wissensmanagements. Insbesondere zu externen Partnern ist die Vertrauensbasis weniger stark ausgeprägt als die zu Mitgliedern der eigenen Organisation. Skeptisch stehen die Mitarbeiter auch den entstehenden zusätzlichen Arbeitsbelastungen durch die Integration von Wissensmanagement gegenüber.^[144]

[...]

^[1] Weber, J.; Hirsch, B. (2004): 194

^[2] Vgl. Krems, B. (2009)

^[3] Vgl. Gleißner W (2000): 129

^[4] Vgl. Bruhn, M. (2007): 98 ff.

^[5] Vgl. Kell, T. (2005): 55

^[6] Vgl. Sliwka, A.; Frank, S. (2004): 30

^[7] Vgl. Eade, D. (1997): 2 ff.

^[8] Vgl. Devereux, S.; Maxwell, S. (2001): 56

^[9] Backhausen, W.; Thommen, J.P.(2006): 313

^[10] Henschel, A. (2001): 49

^[11] Vgl. IIPE 2009

^[12] Gabler Wirtschaftslexikon (2009): Stichwort „Data Mining“

^[13] Vgl. List, B.; Schiefer, J.; Tjoa, A.M. (2000): 24

^[14] Vgl. Berger, M.; Chalupsky, J.; Hartmann, F. (2008): 257

^[15] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 74

^[16] Vgl. Bodendorf, F. (2006): 108

^[17] Vgl. Herriger, N. (2006): 13

^[18] Vgl. Fleischer, G. (2005): 7

^[19] Vgl. Weinberger, A. (2007): 9 ff.

^[20] Vgl. Behnke, J.; Baur, N.; Behnke, N. (2006): 105 ff.

^[21] Vgl. Jones, K.S.; Willett, P. (1997): 1 ff.

^[22] Vgl. Bodrow, W.; Bergmann, P. (2003): 64 ff.

^[23] Fecht, M.; Unbehend, M. (2003): 34

^[24] Vgl. Arbeitsgemeinschaft Quem (2005): 12

^[25] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 93

^[26] Vgl. Mittelmann, A. (2005b)

^[27] Vgl. Janker, B. (2008)

^[28] Vgl. Kojan, P.R. (2008): 62

^[29] Vgl. Willke, H. (2009): 97

^[30] Vgl. Buzan, T.; Buzan, B. (2005): 59

^[31] Masak, D. (2009): 98

^[32] Vgl. Dittrich-Brauner, K. et al. (2008): 52 ff.

^[33] Vgl. Fleischer, G. (2005): 7

^[34] Vgl. Rohde, M. (2003): 278

^[35] Eickelkamp, A. (2002): 4

^[36] Vgl. Laumer, M. (2007): 14

^[37] Vgl. Böhm, J.; Albersmeier, F.; Spiller, A. (2009): 59

^[38] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 108 ff.

^[39] Mittelmann, A. (2002)

^[40] Vgl. Reinecke, S. (2004): 124

^[41] Reinmann-Rothmeier, G., Erlach, C.; Neubauer, A. (2000): 3

^[42] Vgl. Richert, J.P. (2006): 78

^[43] Vgl. Vollmer, M. (2008): 3

^[44] Schmaltz, R. (2005): 175

^[45] Schneider, N.C. (2007): 48

^[46] Vgl. Leuf, B.; Cunningham, W. (2001): 14

^[47] Peters, S.; Reinhardt, K.; Seidel, H. (2006): 146

^[48] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 116

^[49] Lehner, F. (2009): 192

^[50] Mittelmann, A (2001)

^[51] Vgl. Mertins, K.; Heising, P.; Vorbeck, J. (2003): 128 ff.

^[52] Vgl. FAO (2009)

^[53] Vgl. DifA (2008)

^[54] Vgl. Ghamari, S. (2006)

^[55] Definition „Entwicklungsland“ siehe Anhang I

^[56] Vgl. Opitz, P.J. (1999)

^[57] Vgl. Zachcial, M. (2000)

^[58] Le Monde diplomatique (2007)

^[59] Eigene Darstellung in Anlehnung an Worldbank (2009)

^[60] Vgl. Dadzie, K.Q. (1998): 274

^[61] Janker, B. (2008)

^[62] Vgl. Eckert, D. (2001): 1 ff.

^[63] Vgl. Deutscher Bundestag (2002)

^[64] Vgl. Kovacs, G.; Spens, K. (2009): 522

^[65] Vgl. Dadzie, K.Q. (1998): 280

^[66] Vgl. Richter, C. (2006): 3

^[67] Vgl. Heine, J.; Schuler, G. (2006): 10

^[68] Eigene Darstellung

^[69] Vgl. Alavi, M.; Leidner, D.E. (2001)

^[70] Vgl. Greiner, M.E. (2007): 4

^[71] Vgl. Wilke, H. (1998): 7

^[72] Rehäuser, J; Krcmar, H. (1996): 4

^[73] Vgl. ebenda: 5

^[74] Vgl. Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1997): 70

^[75] Probst et al. (1997): 12

^[76] Vgl. Alparslan, A. (2002): 6

^[77] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 10

^[78] Vgl. Plankenauer, N. (2008)

^[79] Vgl. Beisbart, C. (2006): 3

^[80] Vgl. Ahlert, M.; Blaich, G.; Spelsiek, J. (2006): 51

^[81] Vgl. bfz Bildungsforschung

^[82] Vgl. Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1997): 8 f.

^[83] Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1997): 9

^[84] Vgl. ebenda: 74

^[85] Vgl. ebenda: 79

^[86] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 11

^[87] Vgl. Friedrich-Ebert-Stiftung (2007): 33

^[88] Heisig, P. (2005): 18

^[89] Maier (2007): 82

^[90] Vgl. Lehner, F. (2009): 253

^[91] Vgl. McKenna, F. (2008): 7

^[92] Vgl. Friedrich-Ebert-Stiftung (2007): 34

^[93] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 24

^[94] Eigene Darstellung in Anlehnung an Bullinger, H.J.; Wörner, K.; Prieto, J. (1998)

^[95] Vgl. De Brun, C. (2005): 8

^[96] Vgl. Friedrich-Ebert-Stiftung (2007): 35

^[97] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 27

^[98] Vgl. Lucko, S.; Trauner, B. (2005): 25

^[99] Vgl. Mühlethaler, B. (2005): 24

^[100] Vgl. Friedrich-Ebert-Stiftung (2007): 35

^[101] Vgl. Fuchs-Kittowski, F.; Stahn, P. (2005): 3

^[102] Vgl. Mühlethaler, B. (2005): 24

^[103] Vgl. Fuchs-Kittowski, F.; Reuter, P. (2002): 4

^[104] Vgl. North, K.; Romhardt, K.; Probst, G. (2000): 9

^[105] Vgl. Fuchs-Kittowski, F.; Reuter, P. (2002): 4

^[106] zusammenfassender Überblick zu den Strategien im Anhang III

^[107] Vgl. Hansen, M.; Nohria, N.; Tierney, T. (1999): 91

^[108] Vgl. Fuchs-Kittowski, F.; Stahn, P. (2005): 4

^[109] Vgl. Albrecht, F. (1993): 97

^[110] Vgl. Mühlethaler, B. (2005): 43

^[111] Eigene Darstellung

^[112] kurze Erläuterungen, der in diesem Abschnitt nicht weiter erwähnten Modelle, befinden sich im Anhang IV

^[113] Pawlowsky, P. (1994)

^[114] Schüppel, J. (1998)

^[115] Probst, G. et al. (1997a)

^[116] Mittelmann, A. (1999)

^[117] Amelingmeyer, J. (2000)

^[118] Schneider, U. (2001)

^[119] Reinmann-Rothmeier, G. (2001)

^[120] Al-Laham, A. (2003)

^[121] Howaldt, J. et al. (2004)

^[122] Vgl. Probst, G. et al. (1997a): 133 ff.

^[123] Eigene Darstellung in Anlehnung an Probst, G. et al. (1999): 58

^[124] Vgl. Bleicher, K. (1999)

^[125] Vgl. Alparslan, A (2002): 18 f.

^[126] Vgl. Bick, M. (2009)

^[127] Vgl. Probst, G. et al. (1999): 59

^[128] Vgl. North, K. (1999): 167

^[129] Vgl. Wilke, H. (1998): 78

^[130] Vgl. Reinmann-Rothmeier, G. (2001): 3

^[131] Vgl. Reinmann-Rothmeier, G. (2001): 2

^[132] Eigene Darstellung in Anlehnung an Reinmann-Rothmeier, G. (2001): 27

^[133] Vgl. Reinmann-Rothmeier, G. (2001): 22 ff.

^[134] North, K.; Romhardt, K.; Probst, G.J.B. (2000): 54

^[135] Vgl. Henschel, A. (2001): 303

^[136] Vgl. Lakoni, S.; Schwaemmle, U.; Thiel, M. (2001): 81

^[137] Vgl. Zboralski, K. (2007): 1

^[138] Vgl. Morrissey, S. (2005): 11

^[139] Vgl. Morrissey, S. (2005): 14

^[140] Vgl. Fuchs-Kittowski, F. (2006): 89 f.

^[141] Vgl. ebenda: 90

^[142] Vgl. Mittelmann, A. (2005a)

^[143] Vgl. Mittelmann, A. (2005)

^[144] Vgl. Scholz-Reiter, B.; Toonen, C.; Windt, K. (2008): 592