Grundbegriffe des Wissensmanagements Beschreibung von WM-Ansätzen

Darstellungsformen von Wissen im Unternehmen (incl. Modellierungstools) Modellierung von Wissensflüssen im Service, Vertrieb und angrenzenden Bereichen Identifikation wissensintensiver Geschäftsprozesse Bewertung ausgewählter wissensintensiver Geschäftsprozesse Sollkonzeption

Inhaltsverzeichnis

ABK  ÜRZUNGSVERZEICHNIS  I

1  EINLEITUNG.  1

2  WISSENSMANAGEMENT  2

2.1  Abgrenzung Daten, Informationen und Wissen.  2

2.1.1  Daten.  2

2.1.2  Informationen.  2

2.1.3  Wissen.  3

2.1.4  Zusammenhang Daten, Informationen und Wissen  4

2.2  Wissen  5

2.2.1  Explizites Wissen.  5

2.2.2  Implizites Wissen  5

2.2.3  SECI-Modell nach Nonaka/Takeuchi  6

2.2.4  Hanse-Modell nach Snowden.  9

2.3  Wissensträger  10

2.3.1  Personelle Wissensträger.  10

2.3.2  Materielle Wissensträger  11

2.3.3  Kollektive Wissensträger  11

2.4  Wissensbasis.  12

2.5  Organisationale Wissensbasis  14

2.6  Wissensmanagementansätze.  15

2.6.1  Wissensmanagement.  15

2.6.2  Bausteine des Wissensmanagements nach Probst/Raub/Romhardt.  16

2.6.3  Prozessorientiertes Wissensmanagement  19

2.7  Trends im Wissensmanagement  20

3  MODELLIERUNG WISSENSINTENSIVER GESCHÄFTSPROZESSE  21

3.1  Begriffsdefinitionen  21

3.1.1  Geschäftsprozesse  21

3.1.2  Geschäftsprozessanalyse und Geschäftsprozessoptimierung  22

3.1.3  Wissensintensive Geschäftsprozesse.  22

3.1.4  Wissensmanagementprozess  23

3.1.5  Wissensprozesse.  24

3.1.6  Wissensfluss  25

3.1.7  Modell - Modellierung - Modellierungsansätze.  26

3.1.8  Geschäftsprozess- und Wissensmodellierung  27

3.2  Modellierung von Geschäftsprozessen.  28

3.2.1  Modellierungsstandard  28

3.2.2  Syntaxregeln.  29

3.2.3  Modellierungsbeschreibung.  30

3.3  Identifikation von wissensintensiven Geschäftsprozessen  32

3.3.1  Identifikation von Wissen.  32

3.3.2  Anforderungen wissensintensiver Geschäftsprozesse.  32

3.3.3  Kriterienkatalog wissensintensiver Geschäftsprozesse.  33

3.3.4  Kennzahlensystem wissensintensiver Geschäftsprozesse.  35

3.3.5  Durchführung der Analyse.  35

3.3.6  Klassifikation der Analyseergebnisse  36

4  TECHNOLOGIEN DES WISSENSMANAGEMENTS  38

4.1  Retention-Management.  39

4.2  Wissenskommunikation.  40

4.2.1  Wissensmanager.  40

4.2.2  Wissensingenieur.  40

4.2.3  Expertenverzeichnisse.  41

4.2.4  BarCamp.  42

4.2.5  Communities, Communities of Practice  42

4.2.6  Best Practice.  43

4.3  Organisationales Lernen  44

4.3.1  Computer Supported Cooperative Learning.  44

4.3.2  Computer Supported Cooperative Work.  45

4.3.3  Learning Content Management System.  46

4.4  (Social) Software Systeme.  47

4.4.1  Web 2.0.  47

4.4.2  Wikis.  47

4.4.3  Weblogs.  48

4.4.4  Social Bookmarking.  48

4.5  Organisational Memory System.  49

4.5.1  Portalsysteme.  49

4.5.2  Wissensdatenbank.  50

4.5.3  Meta-Wissen  50

4.5.4  Dokumentenmanagement-Systeme  51

4.5.5  Data Warehouse Systeme  52

4.5.6  Content-Management Systeme.  53

4.6  Systeme der künstlichen Intelligenz.  55

4.6.1  Expertensystme  55

4.6.2  Data-Mining Systeme.  56

4.6.3  Intelligente Software-Agenten.  57

4.6.4  Information Retrieval Systeme - Suchdienste.  59

4.6.5  Semantisches Web.  60

4.7  Case-Writing  61

4.7.1  Case-Based Reasoning.  61

4.7.2  FAQ  62

4.7.3  Sharing Events  62

4.7.4  Storytelling und Learning Histories.  62

4.7.5  Mikroartikel.  63

4.7.6  Debriefing.  63

4.7.7  Lessons Learned.  64

4.7.8  Wissensbücher.  65

4.7.9  After Action Reviews.  65

4.8  Visualisierung von Wissen  66

4.8.1  Kartographiesysteme  66

4.8.2  Mind-Mapping.  66

4.8.3  Wissenskarten  66

5  W-MKONZEPTION SERVICEEINHEIT  67

5.1  Einleitung.  67

5.2  Firma X Wissensmanagement-Konzept.  67

5.3  Wissensmanagement-Strategie und Ziel  69

5.3.1  Leitfragen einer Wissensmanagement-Strategie.  69

5.3.2  Wissensmanagement-Ziele  70

5.3.3  Sensibilisierungsstrategie.  70

5.3.4  Wissensbewahrungsstrategien.  71

5.3.5  Wissensaustauschstrategie  71

5.4  Kernprozesse des Wissensmanagements.  72

5.5  Wissensportal  73

5.6  Applikationen  74

5.7  Ordnungsrahmen und Integrationsschicht.  75

5.8  Wissensspeicher  75

5.9  Zusammenfassung W-MKonzept.  76

5.9.1  Barrieren des Wissensmanagements.  76

5.9.2  Nutzenpotentiale des Wissensmanagements  77

6  ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK  78

7  LITERATURVERZEICHNIS.  80

ABBILDUNGSVERZEICHNIS.   90

TABELLENVERZEICHNIS.   91

ANHANG 92   

Abkürzungsverzeichnis

WCM Web-Content-Management

wiGP  wissensintensiver Geschäftsprozess  

WM  Wissensmanagement  

XML  Extensible Markup Language  

XPS  Expertensystem  

II

1 Einleitung

Ein Unternehmen entspricht dem Wert, mit dem es am Aktienmarkt gehandelt wird, d.h. der Preis pro Aktie multipliziert mit der Gesamtzahl der Aktien ergibt den Marktwert. Die einfachste These für die Bewertung des intellektuellen Kapitals ist die Differenz zwischen Marktwert und Buchwert (Restwert von Vermögenswerten des Unternehmens). /Stewart 1998, S. 219/

Spätestens nach der New Economy Euphorie und dem danach beispiellosen Platzen der Dotcom-Spekulationsblase ab dem Jahr 2000 wurde diese These widerlegt. Nichts desto trotz erfährt das Wissensmanagement in den Unternehmen eine zentrale Bedeutung.

Nach Stewart /Stewart 1998, S. 77/ ist Wissen wie folgt beschrieben:

„Wissen wird zu Vermögen, wenn es systematisiert wird, wenn es eine schlüssige Form annimmt,

z. B. in Form einer Adreßliste[!], einer Datei oder einer Prozessbeschreibung; wenn es eine Form

erhält, die beschreibbar, nutzbar und teilbar ist. Intellektuelles Kapital ist eine Ansammlung nütz-

lichen Wissens.“

Dies zeigt die Wichtigkeit für die Identifikation und Bewertung von Wissensprozessen im Unternehmen. Die vorliegende Arbeit untersucht Geschäftsprozesse, speziell die Wissensprozesse im Service und Vertrieb der Firma X. Insbesondere wird nach dem Potential für den Einsatz wissensbasierter Methoden gesucht, mit der Fragestellung, inwieweit Verbesserungen durch den Einsatz dieser Methoden erreicht werden können. Des Weiteren wird auf allgemeine Begriffe des Wissensmanagements, der WM-Ansätze und der Darstellungsformen von Wissen im Unternehmen (incl. Modellierungstools) näher eingegangen.

1

2 Wissensmanagement

2.1 Abgrenzung Daten, Informationen und Wissen

Um ein grundsätzliches Verständnis im Bereich Wissensmanagement zu erhalten, ist es notwendig Daten, Informationen und Wissen voneinander abzugrenzen. Aufgrund der zahlreichen Begriffsdefinitionen werden nur einige davon aufgeführt, die Interferenzen mit anderen Autoren aufweisen.

2.1.1 Daten

Der Begriff Daten ist häufig im allgemeinen Sprachgebrauch anzutreffen. Den Begriff Daten im Sinne des Wissensmanagements zu beschreiben, ist komplexer. Haun /Haun 2002, S. 178/ definiert Daten wie folgt:

„Daten sind alle in gedruckter, gespeicherte, visueller, akustischer oder sonstiger Form verwertba-

re Aufgaben über die verschiedensten Dinge und Sachverhalte. Daten bestehen aus beliebigen Zei-

chen-, Signal- oder Reizfolgen und sind objektiv wahrnehmbar und verwertbar. Sie sind damit die

Grundbausteine für die zukünftige Informations- und Wissensgesellschaft, als auch für Organisa-

tionen als wissensbasierte Systeme.“

2.1.2 Informationen

Informationen und Daten werden häufig im gleichen Kontext verwendet. Eine Abgrenzung dieses Begriffes ist daher notwendig. „Informationen sind diejenigen Daten, die das einzelne Individuum persönlich verwerten kann.“ /Haun 2002, S. 178/

Sie sind nur subjektiv wahrnehmbar und auch subjektiv verwertbar. Informationen sind daher immer empfängerorientiert und stellen eine in sich geschlossene Einheit dar. /Haun 2002, S. 178/

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2.1.3 Wissen

In den folgenden Ausführungen wird sich auf das traditionelle Informationsverständnis der Betriebswirtschaftslehre gestützt. Dieser Grundgedanke geht davon aus, dass Informationen auf das Wissen des Empfängers einwirken und es verändern. /Romhardt 1998, S. 43/

Amelingmeyer /Amelingmeyer 2002, S. 43/ definiert Wissen wie folgt:

„Wissen ist jede Form der Repräsentation von Teilen der realen oder gedachten Welt in einem

körperlichen Trägermedium.“

Diese Wissensdefinition ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung sowie Integration von Beiträgen mit unterschiedlichen Begriffsinterpretationen. Ziel ist es, möglichst keine Wissensausprägungen und Wissensträger von vornherein auszuschließen. /Amelingmeyer 2002, S. 43/

„Wissen entsteht durch die Verarbeitung und Verankerung wahrgenommener Informationen im menschlichen Gehirn. Wissen stellt das Endprodukt des Lernprozesses dar, in dem Daten als Informationen wahrgenommen und als neues Wissen gelernt werden.“ /Haun 2002, S. 178/

Das Identifizieren und Managen von Wissen stellt in der Praxis ein Problem dar. /Stewart 1998, S. 66/.

3

2.1.4 Zusammenhang Daten, Informationen und Wissen

Der Zusammenhang der Begriffe Daten, Information und Wissen kann in einem Drei-Ebenen-Modell verdeutlicht werden (siehe Abb. 1).

Die obere Ebene ist die so genannte Wissens-Ebene, auf der durch Informationen ein Wissenstransfer erfolgt. Auf der Kommunikations-Ebene findet der physikalische Wissenstransfer statt, z.B. durch Nachrichtenaustausch. Durch die Codierung einer Nachricht gelangt man auf die Repräsentations-Ebene. /Albrecht 1993, S. 46/

¹ In Anlehnung an Barkow et al. (1998), S. 59

4

2.2 Wissen

Wissen wird als Gesamtheit der Fähigkeiten und Kenntnisse bezeichnet, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Dies können theoretische Erkenntnisse, praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen sein. Wissen ist immer an Personen gebunden, stützt sich jedoch auf Daten und Informationen. /Romhardt 1998, S. 40/

In der Literatur werden verschiedene Wissensdichotomien diskutiert. Eine der wichtigsten Wissensdichotomien umfasst das explizite und implizite Wissen.

2.2.1 Explizites Wissen

Das explizite Wissen umfasst all jenes Wissen, welches in dokumentierter Form vorliegt und damit problemlos verbalisiert und transferiert werden kann. Dieses Wissen nimmt in der westlichen Philosophie eine beherrschende Stellung ein. /Nonaka 1997, S. 8/

Das explizite Wissen beruht auf Regeln, Algorithmen und sonstigen Verfahrensvorschriften. Es ist kommunizierbar, durch verschiede Formate formalisierbar und auf verschiedenen Trägern speicherbar. Somit ist es personenunabhängig, eindeutig definiert und beinhaltet das strukturierte, formale und informale Wissen der Organisation, in dem Informationen mitein-ander verknüpft und im Kontext dargestellt werden. /Jänig 2004, S. 241/

Dem expliziten Wissen steht ein anderer wichtiger Wissenstyp gegenüber, das implizite Wissen.

2.2.2 Implizites Wissen

Das implizite Wissen wird in den letzten Jahren als strategische Ressource hervorgehoben. Die Herkunft des Wortes „implizit“ stammt aus dem lateinischen „implicitus“ und bedeutet: mit enthalten, mit gemeint oder nicht entfaltet. Daraus lässt sich ableiten, dass implizites Wissen von seinem Träger zwar nicht verbalisiert wird, sich jedoch im Denken und Handeln widerspiegelt. /Thobe 2003, S. 24/

5

In der englischsprachigen Literatur werden dem impliziten Wissen mindestens fünf Attribute zugeordnet: /Thobe 2003, S. 24/ Intuitives Können (unbewusste Verhaltenssteuerung) Nichtformierbarkeit (kontextabhängig und einzelfallbezogen) Erfahrungsgebundenheit Implizites Gedächtnis Nicht artikulierbares Wissen

Ein Nachteil des impliziten Wissens liegt in der Unausgesprochenheit, was bedeutet, dass es kaum erforscht ist. Des Weiteren kann dieses Wissen falsch sein, so dass sich dadurch falsche Entwicklungen abzeichnen. Das implizite Wissen umfasst sowohl theoretische (knowing that) als auch praktische (knowing how) Kenntnisse. /Schanz 2006, S. 15/

2.2.3 SECI-Modell nach Nonaka/Takeuchi

Das von Nonaka und Takeuchi entwickelte SECI-Modell beschreibt die Modellierung der Wissenserzeugung. Dabei wird auf vier Formen der Wissensumwandlung (siehe Abb. 2) verwiesen (Sozialisation, Externalisierung, Kombination und Internalisierung). /Nonaka 1997, S. 84/

² nach Gronau /Gronau 2004-1, S. 14/ In Anlehnung an Nonaka, S. 84.

6

Sozialisierung

Den Ausgangspunkt der Wissensspirale bildet die Sozialisation. Hier entsteht durch Erfahrungsaustausch, bzw. durch Austausch von implizitem Wissen, neues implizites Wissen in Form von Modellen oder technischen Fertigkeiten. /Schanz 2003, S. 107/

Externalisierung

Die Externalisierung beinhaltet die Umwandlung von implizitem Wissen in explizites Wissen /Schanz 2003, S.107/. Die Artikulation erfolgt mit Hilfe von Metaphern, Analogien, Modellen oder Hypothesen /Gronau 2004-1, S. 14/.

Kombination

Die Kombination von explizitem Wissen bildet den nächsten Schritt. Es wird konkretes Wissen (explizites Wissen) für die Schaffung neuer Konzepte oder Produkte miteinander ver-bunden. /Schanz 2003, S. 108/

Internalisierung

Die Internalisierung ist die Eingliederung von explizitem Wissen in das implizite Wissen /Gronau 2004-1, S. 108/. Dieser Prozess wird auch als „learning by doing“ bezeichnet /Schanz 2003, S. 108/.

Ein Zusammenwirken von implizitem und explizitem Wissen stellt eine Innovation dar. Die Mobilisierung des impliziten Wissens wird durch die vier Formen der Wissensumwandlung verstärkt. Die „Interaktion von implizitem und explizitem Wissens […] auf immer höhere ontologische Schichten“ wird als Wissensspirale bezeichnet. /Nonaka 1997, S. 86/

Die ontologische Dimension stellt die Basis für die Umwandlung von individuellem Wissen in Wissen der Gruppe oder des Unternehmens dar. Die epistemologische Dimension beschreibt explizites und implizites Wissen (siehe Abb. 3). /Nonaka 1997, S. 106/

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Wie Abb. 3 zeigt, durchschreitet das Wissen spiralförmig, ausgehend von der Individual-Ebene, immer mehr Interaktionsgemeinschaften und vergrößert somit gleichzeitig seinen Umfang. Die Wissensspirale zeigt ein zyklisches Verhalten bei Veränderung der epistemologischen Dimension. /Nonaka 1997, S. 106/

Die Abb. 3 beschreibt den theoretischen Ansatz der Wissensspirale, der an einem Praxisbeispiel aus dem Servicebereich näher erläutert wird.

Die Sozialisation ist ein Erfahrungsaustausch (implizites Wissen) eines Servicetechnikers ST1 an einen anderen Servicetechniker ST2. ST2 erlernt dieses Wissen durch Gespräche, Beobachtungen, Nachahmungen und die Praxis. Die Externalisierung erfolgt durch Artikulation des impliziten Wissens in Form von Metaphern, Analogien, Modellen oder Hypothesen z.B. ST2 erarbeitet Verbesserungskonzepte anhand seines erworbenen Wissens. Die Kombination verbindet verschiedene Bereiche des expliziten Wissens, z.B. stellt ST2 sein Wissen in Form von Datenbanken oder Dokumenten zur Verfügung. Nun können ST3 und die Vertriebsmitarbeiter dieses Wissen nutzen. Die Unterstützung erfolgt durch Kommunikationselemente. Bei der Internalisierung wird das explizit erworbene Wissen angewendet, z.B. wenden ST3 und die Vertriebsmitarbeiter dieses Wissen im „learning by doing“ an. 4

³ In Anlehnung an Nonaka/Takeuchi /Nonaka 1997, S. 86/

⁴ Absatz in Anlehnung an Nonaka/Takeuchi /Nonaka 1997, S. 82/

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2.2.4 Hanse-Modell nach Snowden

Das Hanse-Modell, im Englischen ASHEN-Model genannt, beschreibt Wissen nicht ausschließlich als implizit (still, tacit) oder explizit. Abb. 4 zeigt das Hanse-Modell, welches das Wissen in verschiedenen Zuständen darstellt. /Gronau 2004-1, S. 13/

Heuristiken sind Handlungsanweisungen oder Daumenregeln, die auf Erkenntnissen bisheriger Entscheidungen basieren. Sie werden eingesetzt, wenn die vorliegenden Informationen für eine fundierte Entscheidung nicht ausreichen. /Gronau 2004-1, S. 13/

Artefakte sind in der Organisation dokumentierte Informationen z.B. Wissensdatenbanken, in Akten abgelegte Informationen oder Projektaufzeichnungen. /Gronau 2004-1, S. 13/

Natürliche Begabungen zu erkennen und gezielt einzusetzen birgt ein großes Potential für die Optimierung von Geschäftsprozessen. /Gronau 2004-1, S. 13/

Skills sind Fähigkeiten, die sich Personen in einer bestimmten Qualität angeeignet haben. Erkannte Wissensdefizite können durch geeignete Maßnahmen der Aus- und Weiterbildung initiiert werden. /Gronau 2004-1, S. 13/

Erfahrungen dienen dazu, das Wissen effizient wieder bzw. weiter zu verwenden. /Gronau 2004-1, S. 13/

⁵ In Anlehnung an Snowden /nach Gronau 2004-1, S. 13/

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2.3 Wissensträger

Es gibt in der Literatur eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen, Wissensträger zu klassifizieren und zu bewerten. Beispielsweise differenzieren Rehäuser/Krcmar Wissensträger in a) Dokumentationen/Datenbanken, b) (Experten-)Systeme und Experten sowie c) Unternehmenskultur. /Hanke 2006, S. 18/

In den vorliegenden Ausführungen wird die Wissensträgertheorie von Amelingmeyer aufgegriffen, welche die Wissensträger in personelle, materielle und kollektive Wissensträger gliedert. Für die meisten Aufgaben im Unternehmen ist das Zusammenwirken der Wissensträger notwendig. /Amelingmeyer 2002, S. 67/

2.3.1 Personelle Wissensträger

Personen sind in unterschiedlichen Bereichen, Funktionen und Hierarchieebenen anzutreffen. Personelle Wissensträger, auch als primäre bzw. originäre Wissensträger bezeichnet, verkörpern potentiell die gesamte Spannweite des Wissens. Eine Unterscheidung erfolgt in Fach-, Methoden-, Sozial- und Persönlichkeitskompetenz (siehe Abb. 5).

⁶ In Anlehnung an Schanz /nach Schanz 2003, S. 55/

10

Durch das Zusammenwirken dieser Kompetenzen entsteht die sog. Handlungskompetenz. Diese ermöglicht die Einbringung des Wissens in den betrieblichen Prozess. Personelle Wissensträger verfügen auch über Übersetzungs-, Ergänzungs- sowie Kontroll- und Korrekturwissen. „Des Weiteren besitzt ausschließlich dieser Wissensträger schöpferische Intuition.“ /Schanz 2003, S. 56/

2.3.2 Materielle Wissensträger

Die Übertragung von Wissen auf materielle Wissensträger verfolgt unterschiedliche Ziele, welche überwiegend die Speicherungsfunktion beinhalten. Die Qualität des gespeicherten Wissens hängt von der jeweiligen Quelle des Wissens ab. /Amelingmeyer 2002, S.67/ Materielle Wissensträger (siehe Abb. 6) können wie folgt klassifiziert werden.

Die Abb. 6 beschreibt die Einteilung der materiellen Wissensträger in druckbasierte, audiovisuelle, computerbasierte und produktbasierte Wissensträger.

2.3.3 Kollektive Wissensträger

Kollektive Wissensträger können als eine Einheit personeller ggf. materieller Wissensträger verstanden werden, die in ihrer Gesamtheit über ein originäres Wissen verfügen. In Unternehmen lassen sich kollektive Wissensträger auf verschiedenen Ebenen identifizieren, z.B. in Teams, Projektgruppen und Abteilungen. /Amelingmeyer 2002, S. 67/

⁷ In Anlehnung an Amelingmeyer /Amelingmeyer 2002, S.67/

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2.4 Wissensbasis

Eine Wissensbasis umfasst sämtliche Wissensbestandteile, über die eine Organisation zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben verfügt. Hierbei handelt es sich um individuelles und kollektives Wissen (z.B. Fähigkeiten, Fertigkeiten, Erfahrungen, Routinen, Normen). /Romhardt 1998, S. 41/

Die Abb. 7 zeigt den Aufbau der organisatorischen Wissensbasis nach Pautzke. Die organisa-torische Wissensbasis repräsentiert den Wissenstand, der einer Organisation auf individueller und kollektiver Ebene zur Verfügung steht. /Pautzke 1989, S. 79/

⁸ In Anlehnung an Pautzke /Pautzke 1989, S. 79

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In die organisatorische Wissensbasis fließen unterschiedliche Wissensarten ein. Es entsteht ein heterogenes Gebilde mit unterschiedlichen Schichten. /Pautzke 1989, S. 78/ Die nach Pautzke /Pautzke 1989, S. 78/ definierten Schichten (siehe Abb. 7) werden wie folgt beschrieben: 1. Schicht:

Die erste Schicht beinhaltet geteiltes, kollektives Wissen, das erhalten bleibt, wenn ein Individuum die Organisation verlässt, z.B. Werte und Normen. 2. Schicht:

Die zweite Schicht kennzeichnet das individuelle Detailwissen der Mitarbeiter. 3. Schicht:

Die dritte Schicht umfasst individuelles Wissen, das der Organisation nicht zugänglich ist, z.B. durch Behinderung des Wissensflusses. 4. Schicht:

Die vierte Schicht beschreibt das organisationale Wissen, das den Organisationsmitgliedern nicht zur Verfügung steht, aber in der Organisation in Form von Metadaten vorhanden ist, z.B. Prospekte und Datenbanken. 5. Schicht:

Das sonstige kosmische Wissen verfügt über kein Metawissen. Es kann aber dennoch vom Unternehmen genutzt werden. Träger sind z.B. Kunden, Lieferanten, assoziierte Unternehmen und Universitäten.

Die erste und zweite Schicht stellen die aktuelle Wissensbasis dar, welche in den organisationalen Entscheidungsprozess mit einfließt. Schicht drei und vier bilden die latente Wissensbasis, die (noch) nicht in den Entscheidungsprozess einfließt. /Pautzke 1989, S. 78/

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2.5 Organisationale Wissensbasis

Ein weiterführender Begriff der Wissensbasis (siehe Abschnitt 2.4) beschreibt einerseits den Zusammenhang zwischen Daten, Informationen und Wissen und andererseits die Wissensbestände und deren Erlernbarkeit. Die organisationale Wissensbasis setzt sich aus dem individuellen und kollektiven Wissensbeständen zusammen. Dabei unterliegt sie regelmäßigen Veränderungen, dem so genannten organisationalen Lernen. /Probst 2006, S. 22/

Die organisationale und die organisatorische Wissensbasis werden in der Literatur als Synonym der Wissensbasis verwendet.

Eng mit dem Begriff der Wissensbasis ist das organisationale Lernen verknüpft. Organisationales Lernen ist „die Veränderung der organisationalen Wissensbasis, die Schaffung kollektiver Bezugsrahmen sowie die Erhöhung der organisationalen Problemlösungs- und Handlungskompetenz“. /Probst 2006, S. 22/

Das organisationale Lernen wird in der Literatur unterschiedlich strukturiert. Es kann „an-hand verschiedener Phasen der Wissensverarbeitung beschrieben und verdeutlicht werden. Als Basiseinheit wird dabei ´Wissen´ statt ´Informationen´ gewählt.“ Das organisationale Lernen als Prozess der Wissensverarbeitung kann in Wissenserwerb,

Kommunikation, Interpretation und Integration von Wissen und Wissensspeicherung untergliedert werden. /Justus 1998, S. 123/

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2.6 Wissensmanagementansätze

2.6.1 Wissensmanagement

In der Literatur gibt es eine Vielzahl von Definitionen. Abecker /Abecker 2002/ definiert Wissensmanagement als systematischen, strukturierten, ganzheitlichen Ansatz, „der implizites Wissen […] und explizites […] im Unternehmen als strategische Schlüssel-Ressource versteht und daher darauf abzielt, den Umgang mit Wissen auf allen Ebenen […] nachhaltig zu verbessern, um Kosten zu senken, Qualität zu steigern, Innovation zu fördern und Entwicklungszeiten zu verkürzen“. /Abecker 2002, S. 2/

Des Weiteren basiert Wissensmanagement auf den Erkenntnissen des organisationalen Lernens und versucht dieses zielgerichtet zu steuern /Kratzke 2007, S. 23/. Das Wissensmanagement ist mit dem Informationsmanagement eines Unternehmens eng verknüpft. Im weiteren Sinne kann eine Verbindung des Wissensmanagements mit der Personalentwicklung und dem strategischen Management hergestellt werden. /Lehner 2008, S. 101/

Im Folgenden werden die wichtigsten WM-Ansätze erläutert und dargestellt.

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2.6.2 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst/Raub/Romhardt

Den Forderungen der Praxis, Wissensmanagement pragmatisch, einfach und nutzbar zu gestalten ist Probst /Probst 2006/ nachgegangen.

In Anlehnung an die Problemstellungen in den Unternehmen sind viele Aktivitäten (in Abb. 8 die grau unterlegten Bausteine) zu ´Kernprozessen des Wissensmanagements´ gruppiert. Diese weisen starke Interdependenzen auf. Bei Optimierungen sind die gegenseitigen Wechselwirkungen zu beachten. /Probst 2006, S. 27/

Für die Verankerung der Kernprozesse des Wissensmanagements in der Unternehmensstrategie ist es notwendig, das Konzept durch einen Managementregelkreis auszubauen. Die Bausteine ´Wissensziele´ und ´Wissensbewertung´ geben dem operativen Bereich einen orientierenden und koordinierenden Rahmen. /Probst 2006, S. 30/

Diese acht Elemente des Wissensmanagements spiegeln die möglichen Interventionsfelder für WM-Maßnahmen in einem Unternehmen wider, das aber dennoch offen für bereits bestehende Ansätze und Interventionsmöglichkeiten ist. Die ´Bausteine des Wissensmanagements´ sind als Leitfaden für Interventionen auf verschiedenen Ebenen zu verstehen. /Probst 2006, S. 31/

⁹ in Anlehnung an Probst /Probst 1999, S. 58/

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