Inhalt

Inhalt   

Inhalt   II

Abbildungsverzeichnis   III

Verzeichnis  Anhang.  IV

Abk  ürzungsverzeichnis.  V

1.  Einführung  1

1.1  Motivation.  1

1.2  Forschungsfragen  2

1.3  Untersuchungsdesign und Gliederung.  4

2.  Grundlagen des Wissensmanagements  5

2.1  Abgrenzung von Daten, Informationen und Wissen  5

2.1.1  Daten.  5

2.1.2  Informationen  5

2.1.3  Wissen  6

2.2  Definition von Wissensmanagement.  7

2.3  Der Wissenszyklus.  8

3.  Wissensmanagement in der mittelständischen Automobilzulieferindustrie  12

3.1  Identifikation der betroffenen Kernprozesse  13

3.2  Anforderungen an das Wissensmanagement  15

3.3  Voraussetzungen für die Einführung.  17

3.4  Risikobetrachtung  18

4.  Integrierte Informationssysteme zur Unterstützung des Wissensmanagements  20

4.1  Systemgliederung von Wissensinfrastrukturen  20

4.2  Referenzmodelle von integrierten Wissensmanagementsystemen  23

4.3  Systemkategorisierung  25

4.4  Anforderungsreferenzierung  27

5.  Einsatz von Social-Software im Wissensmanagement.  29

5.1  Relevante Komponenten des Paradigmas  29

5.2  Auswahlkriterien einer integrierten Social-Software-Lösung.  31

5.3  Prototyping als Auswahlunterstützung  33

6.  Zusammenfassung und Ausblick  37

Literaturverzeichnis.   VI

Anhang   VIII

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Abbildungsverzeichnis   

Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1: Arbeitsdefinition von Wissen identisch SCHÜTT (2009), S. 11  

Abbildung  2: Wissensmanagement nach Probst et al. 1997 vgl. LEHNER (2008),  

68   

Abbildung  3: Studie "FAST 2015"  

Abbildung  4: Wissensfelder für Automobilunternehmen nach NORTH/GOLKA 2002.  

Abbildung  5: Klassifizierung von Wissensinfrastrukturen WEGNER (2002), S. 33  

Abbildung  6: Kommunikation, Kooperation und Koordination WEGNER (2002), S. 37  

Abbildung  7: Kernelemente der integrierten WMS-Architektur nach Riempp 2004.  

Abbildung  8: Anforderungsreferenzierung in Anlehnung an die Architektur n. Riempp.  

Abbildung  9: Auswahlprozess Social Software für Wissensmanagement.  

Abbildung  10: Das MS SharePoint Service 3.0 - Wiki  

Abbildung  11: Die Bearbeitungsmöglichkeiten des MS SharePoint Services 3.0 - Wiki  

Abbildung  12: Die Verlaufsverwaltung des MS SharePoint Services 3.0 - Wiki  

Abbildung  13: Eingehende Hyperlinks - MS SharePoint Services 3.0 - Wiki.  

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Verzeichnis Anhang

Anhang 1: Klassifikation von Prozessen nach Komplexität und Wissensintensität nach

Eppler et. al. 1999 ........................................................................................ VIII Anhang 2: Architektur CMS in Anlehnung an [RIEMPP (2004), S. 173]............................ IX Anhang 3: Architektur Kompetenz Management in Anlehnung an [RIEMPP (2004), S.

191] .................................................................................................................. IX Anhang 4: Architektur Community Management in Anlehnung an [RIEMPP (2004), S.

191] ................................................................................................................... X Anhang 5: Architektur Orientierung Management in Anlehnung an [RIEMPP (2004), S.

199] ................................................................................................................... X Anhang 6: Auswahlprozess Social Software für Wissensmanagement ............................. V Anhang 7: Erfolgskriterien Content-Management-Systeme nach Riempp 2004 ............... VI Anhang 8: Erfolgskriterien Community-Management-Systeme nach Riempp 2004.......... VI Anhang 9: Erfolgskriterien Kompetenz-Management-Systeme nach Riempp 2004......... VII Anhang 10: Erfolgskriterien Orientierungs-Management-Systeme nach Riempp 2004 ... VII

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Abkürzungsverzeichnis

CMS Content-Management-System CoMS Community-Management-System InOb Informationsobjekt KoPr Kompetenzprofil Mgmt Management OEM Original Equipment Manufacturer REST Representational State Transfer RSS Really Simple Syndication VR Virtuelle Räume WM Wissensmanagement WYSIWYG What you see is what you get XML Extensible Markup Language

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1. Einführung

1.1 Motivation

„Die gesellschaftlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen zur Generierung und effektiven Nutzung von Wissen werden in naher Zukunft die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und Volkswirtschaften bestimmen.“ [NORTH (2002), S. 9] Zu Beginn des 21. Jahrhunderts stehen auch die Automobilindustrie und deren Lieferanten vor großen Herausforderungen, welche sich aus den grundlegenden Veränderungen der Marktsituation ergeben haben. Die voranschreitende Globalisierung und das veränderte Kundenverhalten bedingt durch die Sättigung der Zielmärkte, sowie die extreme Verkürzung von Produktlebens- und Entwicklungszyklen in dieser Branche, zwingt die Beteiligten zum Umdenken der bestehenden Unternehmensstrategien und Unternehmenskulturen. Dabei stellt sich die Frage nach der Realisierbarkeit dieser hohen Anforderungen in der Zukunft. Es gilt dem Kunden in sehr kurzer Zeit, zu attraktiven Kosten ein Produkt oder eine Dienstleistung zur Verfügung zu stellen, um die weitere erfolgreiche Teilnahme am Markt zu sichern. Zur Erreichung eines derartigen Wettbewerbsvorteils müssen Unternehmen schneller Lernen und Wissen aufbauen, als es die anderen Marktteilnehmer tun. Gemäß [NORTH/GOLKA (2002), S. 10 ff.] liegen die relevanten Wissensfelder der Automobilindustrie in den Bereichen:

- Wissen über Kunden

- Wissen über Märkte und Mitbewerber

- Wissen über Zulieferer und Entwicklungspartner

- Wissen über zukunftsweisende Technologien.

Der sichtbare Konsolidierungsansatz zwingt Unternehmen in einem gesättigten Markt sich von ihren Wettbewerben zu differenzieren und gegenüber seinen Kunden ein Alleinstellungsmerkmal auszubilden. Um das dafür notwendige Wissen zu generieren, werden oft gezielte Kundenbefragungen und Modellanalysen durchgeführt. Wettbewerber werden mit Hilfe von Benchmarking analysiert und bewertet. Die dabei gewonnen Ergebnisse werden mit Hilfe von Best Practices dokumentiert und anschließend in den jeweiligen Prozess als Richtlinie bzw. Handlungsempfehlung aufgenommen. Zukunftsorientierte Technologien werden durch gezielt gebildete Joint Ventures in Form von Lernallianzen entwickelt. Lieferanten werden innerhalb der Supply Chain komplett in die unternehmensinterne Balanced Scorecard mit eingebunden, um einen Handlungsrahmen vorzugeben, welcher als Ergebnis permanentes Feedback und somit eine Dynamisierung des Wissens mitbringt. Welche Methoden anzuwenden sind, um die jeweiligen Bereiche mit Wissen zu füllen gilt es zu bewerten.

- 1 -

„Gleichsam ist Wissen kein statisches Gebilde. Stillstand bedeutet im dynamischen Wissensumfeld eine kontinuierliche Abwertung des vorhandenen Wissenspotenzials. Wissen muss ständig ergänzt, angepasst oder erneuert werden und kann somit niemals als feste Größe angesehen werden. Gerade diese (gesteuerte) Dynamik, die dem Wissen innewohnt, ist als Quelle unternehmerischer Wertschöpfung anzusehen.“ [HIPPNER (2001), S. 171]

Es stellt sich weiterhin die Frage wie Wissen gespeichert und verteilt werden kann, um eine Nutzung an jedem Ort und zu jeder Zeit zu gewährleisten. Weiterhin muss sichergestellt sein, dass das gesammelte Wissen permanent erweiterbar und veränderbar sein muss, um eine dynamische und aktuelle Quelle dem Unternehmen zur Verfügung zu stellen. Zur Umsetzung dieser Aufgaben bieten sich zum aktuellen Stand der Technik einige Werkzeuge und Methoden an, welche durch ihre Kombination eine individuell, anpassbare Lösung darstellen. Die Vereinigung der Funktionen aus bestehenden Groupware- und Workflowlösungen, sowie der Einsatz von internetbasierten Technologien zur Vernetzung der Komponenten geben den heutigen Wissensmanagements neue Möglichkeiten zur Implementierung an die Hand. Eine aktuelle Ausprägung derartiger Infrastrukturen ist das Paradigma Social Software mit einer Vielzahl an Möglichkeiten zur Umsetzung der bereits genannten Erfordernisse. Diese Arbeit soll ermitteln, welche Dienste und deren kombinatorische Vermaschung innerhalb des spezifizierten Paradigmas für die selektierte Unternehmenskategorie einen Mehrwert erzielen können. Durch einen auf den Unternehmenstyp angepassten Kriterienkatalog, soll mittelständischen

Produktionsunternehmen der Automobilzulieferindustrie ein Werkzeug zur Auswahl von geeigneten Applikationen bereitgestellt werden. Eine prototypische Umsetzung könnte bei der Überprüfung des Kataloges sowie des Vorgehens hilfreich sein.

1.2 Forschungsfragen

Organisatorisches Lernen und Wissensmanagement bilden gemäß [BRATZEL (2004), S. 1] den Ausgangspunkt für die Schaffung neuer Innovationen. Innovationen sind die grundlegenden Voraussetzungen für den Aufbau und die Sicherung von Wettbewerbsvorteilen. Gemäß [BRATZEL (2004), S. 1] unterliegt die Automobilindustrie aufgrund der Globalisierung der Märkte und der sehr schnellen technologischen Entwicklung verschiedenen Trends, welche er wie folgt darstellt:

- „Verkürzung der Produktentwicklungszeiten

- Reduzierung der Fertigungstiefe

- Entwicklung eines neuen Rollenverständnisses zwischen OEM und Lieferant

- einen hohen Information- und Wissensbedarf

- einen steigenden Koordinationsbedarf sowie einen erheblichen Lernbedarf.“ [BRATZEL (2004), S. 1]

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Um auf die genannten Trends vorbereitet zu sein und die Basis für Innovationen zu stärken, widmet sich diese Arbeit der konzeptuellen Fundierung der Ziele, Aufgaben und Prozesse des Wissensmanagements und analysiert die generellen Anforderungen der Automobilindustrie innerhalb des spezifizierten Unternehmenstyps im Bezug auf den effizienten und effektiven Umgang mit dem Produktionsfaktor Wissen [vgl. LEHNER (2008), S.9 ff.]. In einem weiteren Aspekt der Arbeit werden informationstechnische Fragestellungen geklärt, welche sich mit der generellen Architektur und der Systemklassifizierung von integrierten Wissensmanagementlösungen beschäftigen und eine Referenzierung zwischen Anforderungen und Architektur herleiten. Auf die konzeptuelle Fundierung aufbauend, stellt sich die Frage nach dem Einsatz des Paradigmas Social Software für den Aufbau einer integrierten Wissensmanagementlösung. Dabei stellen sich die Fragen nach Auswahlkriterien und eines geeigneten Auswahlprozesses auf Basis von Prototyping. Um die angesprochenen Punkte zu detaillieren, wird im Folgenden eine Reihe von gebündelten Leitfragen formuliert, welche die Struktur der Untersuchung bestimmen:

- Was ist Wissen und in welcher Form tritt es im Unternehmen auf?

- Wie wird Wissensmanagement definiert und welche Ziele und Aufgaben werden verfolgt?

- Was sind fachliche Anforderungen eines produzierenden, mittelständischen Unternehmens der Automobilzulieferer-Unternehmens der Automobilzulieferindustrie an eine Wissensmanagementlösung?

- Aus welchen Bestandteilen kann eine integrierte Lösung in diesem Bereich bestehen?

- In welcher Art und Weise können Social-Software-Technologien Wissensmanagementlösungen unterstützen?

- Welche Kriterien und welche kritischen Erfolgsfaktoren sind für den Auswahlprozess innerhalb des spezifizierten Paradigmas hilfreich?

- Warum ist der explorative, prototypische Ansatz ein geeignetes Hilfsmittel zur Auswahl eines Systems auf Basis von Web-2.0-Technologien?

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1.3 Untersuchungsdesign und Gliederung

In Kapitel 2 werden die Grundlagen des Wissensmanagements in einem partiellen Exkurs angesprochen. Dabei werden Daten, Informationen und Wissen voneinander abgegrenzt und der Arbeitsbegriff Wissensmanagement näher definiert. Eine Darstellung des sogenannten Wissenszyklus stellt die Teilaufgaben und Prozesse des Wissensmanagements näher dar.

Im darauf folgenden Kapitel 3 werden die für das Wissensmanagement relevanten Prozesse und Bereiche identifiziert und deren Anforderungen analysiert. In einer weiteren Analyse werden die Rahmenbedingungen für eine Einführung näher beleuchtet. Eine Betrachtung der Risiken, soll nachfolgend eine genaue Entscheidungsunterstützung für den gewählten Unternehmenstyp hervorbringen. In Kapitel 4 wird eine Klassifikation der Wissensinfrastrukturen vorgenommen und ausgewählte Modelle integrierter Wissensmanagementlösungen vorgestellt. Die in Kapitel 3 analysierten Anforderungen werden den unterschiedlichen Bereichen der Modelle zugeordnet und hinterfragt. Im Weiteren werden Systemkategorien gebildet, welche die notwendigen Funktionen und Methoden für die Modelle liefern sollen. In Kapitel 5 werden für das Wissensmanagement relevante Social-Software-Technologien erläutert und bewertet. Eine Einordnung in die gebildeten Systemkategorien ergibt eine mögliche Toolbox für den Aufbau einer integrierten Wissensmanagementlösung. Im Folgenden entsteht ein Kriterienkatalog für die Auswahl einer integrierten Lösung, welcher als Entscheidungsgrundlage dienen kann. Weiterhin wird das explorative Prototyping als Systemauswahlunterstützung vorgeschlagen und exemplarisch durchgeführt.

Das Kapitel 6 gibt eine Zusammenfassung über den Inhalt der Arbeit und ermöglicht den Leser einen Ausblick über weitere Ansatzpunkte.

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2. Grundlagen des Wissensmanagements

Dieses Kapitel liefert den fachlichen Hintergrund zur fokussierten Thematik des Wissensmanagements in Form eines literaturgestützten Exkurses zur Abgrenzung der Begriffswelten und zur Vermittlung eines Grundverständnisses. Dieses Kapitel erhebt nicht den Anspruch neue Sichtweisen auf das Wissensmanagement einzuführen und eine vollständige Interpretation der komplexen Thematik darzustellen.

2.1 Abgrenzung von Daten, Informationen und Wissen

Gemäß [SCHÜTT (2009), S. 10] wird heutzutage viel über Wissensmanagement gesprochen, ohne das genau festgelegt ist, wie Wissen für den Betrachtungsbereich definiert ist. Oft werden Daten, Informationen und Wissen synonym verwendet. D.h. das viele Projekte in diesem Bereich unter Verwirrung der Sprache leiden und Erwartungshaltungen entstehen lassen, welche nicht zu halten sind. [LEHNER (2008), S. 43] sagt: „Die Literatur kennt sehr viele Definitionen und Klassifikationsversuche, die sich letztendlich einer allgemeingültigen Ordnung oder Festlegung entziehen und für die sich auch keine einheitliche Auffassung durchgesetzt hat.“ Die Untersuchung unterschiedlicher Literaturquellen [WEGNER (2002), LEHNER (2008), SEIFRIED (2001), SCHÜTT (2009)] ergab, dass keine deterministisch festlegbare Definition auffindbar war, welche sich außerhalb des Diskursbereiches der Informatik bewegt. Aus diesem Grund werden die nachfolgenden Begriffe einmal aus Sicht der Informatik und unter dem Blickwinkel der Arbeitsdefinition von [SCHÜTT (2009), S. 10 ff.] erläutert.

2.1.1 Daten

„Daten sind Informationen, die im Computer verarbeitet werden und nach eindeutigen Vorschriften verarbeitungsgerecht formuliert sind.“ [WERNER u.a. (1995), S. 65] An dieser Stelle wird sehr schön sichtbar, dass diese Definition für den gewählten Betrachtungsbereich des Wissensmanagements nicht vollständig sein kann, da auch nicht technische Codierungen, beispielsweise beschriebenes Papier ebenfalls Daten sein können. Die Arbeitsdefinition von [SCHÜTT (2009), S. 10] besagt, dass bei jeglicher Kommunikation Daten ausgetauscht werden, welche der Empfänger stets interpretieren muss. So beschreibt auch [LEHNERT (2008), S. 44] Daten, indem er Beispiele nennt: „Daten Nachricht Meldung Bericht Hinweis“.

2.1.2 Informationen

„Information ist neues Wissen über ein Ereignis, einen Tatbestand oder einen Sachverhalt, Information ist die Beseitigung von Ungewissheit.“ [WERNER u.a. (1995), S. 37]. D.h. die zusätzliche Kenntnis über die Zeichen und Symbole, welche durch

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