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Inhaltsverzeichnis

1  Einleitung  1

2  Grundbegriffe  1

2.1  Grundbegriffe für Wissensmanagement.  2

2.1.1  Begriffliche Bestimmung von Wissen  2

2.1.2  Wissensarten und Wissensdimensionen.  5

2.1.2.1  Wissensart implizites und explizites Wissen  5

2.1.2.2  Sonstige Wissensarten.  7

2.1.2.3  Wissensdimensionen nach WILLKE.  7

2.1.3  Organisationale Wissensbasis  9

2.1.4  Wissensumwandlung und Wissensspirale nach NONAKA und TAKEUCHI  11

2.1.5  Grundbegriff Wissensmanagement  15

2.2  Grundbegriffe für Prozessmanagement.  16

2.2.1  Prozesse.  16

2.2.2  Geschäftsprozesse  18

2.2.3  Kernkompetenzen.  19

2.2.4  Kernprozesse und Supportprozesse.  21

2.2.5  Grundbegriff Prozessmanagement  22

3  Wissensmanagement  25

3.1  Wissen als Produktions- und Wettbewerbsfaktor  25

3.2  Triebkräfte und Treiber von Wissen und Wissensmanagement.  27

3.2.1  Wissensmanagement senkt Kosten  29

3.2.2  Wissensmanagement steigert die Wettbewerbsfähigkeit  30

3.2.3  Wissen schafft Shareholder Value  31

3.3  Aufgaben des Wissensmanagements  31

3.3.1  Aufgaben des Wissensmanagements nach REHÄUSER und KRCMAR  31

3.3.2  Aufgaben des Wissensmanagements nach ROMHARDT  33

3.3.3  Aufgaben des Wissensmanagements nach Von KROGH und VENZIN.  35

3.4  Bausteine des Wissensmanagements nach PROBST  35

3.4.1  Wissensziele  35

3.4.2  Wissensidentifikation  37

3.4.3  Wissenserwerb  39

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3.4.4  Wissensentwicklung.  41

3.4.5  Wissensverteilung  42

3.4.6  Wissensnutzung.  44

3.4.7  Wissensbewahrung.  45

3.4.8  Wissensbewertung.  47

3.4.9  Übersicht der Bausteine des Wissensmanagements.  48

4  Prozessmanagement  49

4.1  Ansatz PROMET von ÖSTERLE  49

4.1.1  Der Organisationsentwurf als Teil des Business Engineerings.  52

4.2  Ansatz ARIS von SCHEER  56

4.2.1  ARIS Sichten (vom ARIS Geschäftsprozessmodell zum ARIS Haus)  56

4.2.2  ARIS Phasenmodell  58

5  Ansätze zur Synthese von Wissens- und Prozessmanagement  60

5.1  Gegenüberstellung von Wissen und (Geschäfts-)Prozesse  61

5.2  Kernkompetenz als zentrales Element von Wissens- und Prozessmanagement  63

5.3  Wissensnutzung bei der Planung und Umsetzung von Geschäftsprozessen.  64

5.3.1  Systemdesign.  66

5.3.2  Systemnutzung  69

5.3.3  Systemevolution  70

5.4  Wissensmanagement mit ARIS Modellen nach ALLWEYER.  71

5.4.1  ARIS Vorgehensmodell ALLWEYER (Knowledge Process Reengineering)  72

5.4.2  Beschreibung der einzelnen Phasen  73

5.5  Business Knowledge Management nach BACH  77

5.6  Zusammenführung von Wissens- und Prozessmanagement aus eigener Sicht.  80

6  Eigene Stellungnahme.  83

7  Zusammenfassung.  86

8  Literaturverzeichnis A  

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Abbildungsverzeichnis   

Abb.  1: Begriffshierarchie (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 3)  

Abb.  2: Kontinuum von Daten zu Wissen (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S. 38)  

Abb.  3: Implizites und explizites Wissen (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 73)  

Abb.  4: Dimensionen des Wissensmanagements (vgl. WILLKE, 1996, S. 296)  

Abb.  5: Organisationale Wissensbasis (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989)  

Abb.  6: Organisatorische Wissensbasis (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S. 35)  

Abb.  7: Formen der Wissensumwandlung (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 75)  

Abb.  8: Spirale der Wissensschaffung (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 87)  

Abb.  9: Ebenen des Prozessmanagements (vlg. ÖSTERLE, 1995, S. 16)  

Abb.  10: Prozessmanagement Modell (vgl. BOKRANZ und KASTEN, 2003, S. 237)  

Abb.  11: Säulenmodell des PM (GAITANIDES, SCHOLZ und VROHLINGS, 1994, S. 16)  

Abb.  12: Wissenstreppe nach NORTH (vgl. NORTH, 1999, S. 41)  

Abb.  13: Die drei Triebkräfte nach NORTH (vgl. NORTH, 1999, S. 15)  

Abb.  14: Das Kooperationskontinuum (vgl. MÜLLER-STEWENS und GLOCKE, 1995)  

Abb.  15: Organisationales Vergessen (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S. 317)  

Abb.  16: Bausteine Wissensmanagement (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S.58)  

Abb.  17: Dimensionen Business Engineering (vlg. ÖSTSERLE, 1995, S. 30)  

Abb.  18: Komponenten des Prozessmodells (vlg. ÖSTSERLE, 1995, S. 50)  

Abb.  19: ARIS Geschäftsprozessmodell - ARIS Haus (vgl. SCHEER, 2002, S. 31, 37)  

Abb.  20: ARIS Haus mit Phasenmodell (vgl. SCHEER, 2002, S. 41)  

Abb.  21: Möglichkeiten der IKT (vgl. ABECKER u.a., 2002, S. 14)  

Abb.  22: ARIS Vorgehensmodell (vgl. ALLWEYER, 2002, S. 163)  

Abb.  23: ARIS Vorgehensmodell (vgl. ALLWEYER, 2002, S. 165)  

Abb.  24: WM im Verkaufsprozess der LGT Bank (vgl. BACH, 2000, S. 25)  

Abb.  25: Intranet der LGT Bank (vgl. BACH, 2000, S. 55)  

Abb  26: Wertschöpfung der LGT Bank (vgl BACH, 2000, S 69)  

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Abkürzungsverzeichnis

ARIS Architektur integrierter Informationssysteme CRM Customer Relationship Management CSCW computer supported coperative work DV Datenverarbeitung EPK ereignisgesteuerten Prozessketten ERP Enterprise Resource Planing GPM Geschäftsprozessmanagement IKT Informations- und Kommunikationstechnologie IS Informationssystem IT Informationstechnologie OMIS Organisational Memory Informations System PM Prozessmanagement WfMS Workflow-Management-Systemen WM Wissensmanagement

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1 Einleitung

Die Literatur des Prozessmanagements bietet sowohl in der Theorie als auch in der Praxis etablierte Konzepte. Das Wissensmanagement ist ein noch relativ neues Wissenschaftsthema und steht noch unmittelbar vor dem großen Durchbruch. Die Bedeutung des Wissensmanagements ist vielen Managern zwar schon bewusst, aber die Möglichkeiten des Wissensmanagements sind noch lange nicht ausgeschöpft.

ALLWEYER (vgl. 2002, S. 162) verdeutlicht dieses noch nicht ausgeschöpfte Potential des Wissensmanagements in seiner Einführung. Demnach werden Schätzungen zufolge lediglich unter 30% des vorhandenen organisatorischen Wissens tatsächlich genutzt. Auch andere Literaturquellen gehen von einem erheblichen Potential von Wissen und Wissensmanagement aus. Gleichzeitig wird aber auch bekräftigt, dass der Umgang mit Wissen und Wissensmanagement mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden ist und somit eine Herausforderung an das Management stellt.

Ziel dieser Diplomarbeit ist es zunächst, unabhängig von einander, Themen und Aspekte des Wissens- und Prozessmanagements zu erläutern. Der nächste Schritt besteht darin, Übereinstimmungen bzw. gemeinsame Themen zwischen Wissens- und Prozessmanagement aus der bestehenden Literatur zu identifizieren. Dadurch sollen Parallelen zwischen den beiden Managementansätzen aufgezeigt werden. Auf diesen einzelnen Verbindungen von Wissen- und Prozessmanagement sollen dann Ansätze zur Integration abgeleitet werden. Dabei geht es darum, ganzheitliche Modelle oder Bezugsrahmen in der Literatur aufzuzeigen und als Gesamtkonzept darzustellen.

2 Grundbegriffe

Am Beginn dieser Arbeit werden Grundbegriffe eingeführt, die dann in den Kapiteln 3 bis 5 permanent verwendet werden. Diese sind notwendig, damit das Verständnis von Wissens-und Prozessmanagement behandelt und miteinander verglichen werden kann. Das Kapitel 2 beschreibt in Kapitel 2.1 Grundbegriffe des Wissensmanagements. Kapitel 2.2 beihaltet Grundbegriffe für das Prozessmanagement.

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2.1 Grundbegriffe für Wissensmanagement

2.1.1 Begriffliche Bestimmung von Wissen

Was bedeutet überhaupt der Begriff Wissen? Wissen kann je nach Situation sehr unterschiedlich verstanden werden. Im DUDEN (1963, S. 768) wird Wissen mit „erblicken, sehen“ und „erkennen“ beschrieben. Am besten lässt sich Wissen durch eine Abgrenzung der Begriffsinhalte von Zeichen, Daten, Informationen und Wissen erklären (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 3). Die Begriffshierarchie ist in Abbildung 1 dargestellt.

Die einzelnen Begriffe werden nun ausführlich erläutert:

• Zeichen

Die Zeichen stehen auf der untersten Stufe in der Hierarchie. HANSEN (vgl. 1992, S. 111) definiert Zeichen als das „kleinste bei einer Programmausführung zugreifbare Datenelement“. Grundsätzlich bestehen Zeichen aus Buchstaben, Ziffern oder Sonderzeichen. Für Menschen können Zeichen mit Schriftzeichen wiedergegeben werden. Informationssysteme können Daten mittels Impulsfolgen übertragen. Wesentlich für Zeichen ist die Eigenschaft, dass sie alleinstehend und somit zusammenhangslos sind (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 3).

• Daten

Zeichen bilden die Basis von Daten. Daten setzen sich demnach aus einzelnen oder mehreren Zeichen zusammen. Die Zeichen müssen aber in einem sinnvollen Zusammenhang zueinander stehen um überhaupt Daten bilden zu können. Die Zeichen „1“ , „ ,“, „7“ und „0“ bilden die

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Zahl „1,70“. Was diese Zahl bedeutet kann aber noch nicht ausgesagt werden. Es kann sich um einen Preis, um eine Längenangabe oder auch um eine Gewichtsangabe handeln (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 4). Im Unternehmenskontext können Daten auch als strukturierte Aufzeichnungen von Transaktionen beschrieben werden. Daten bei der Transaktion Einkauf können Preis, Mengenangabe, Datum und Kundennummer sein (vgl. DAVENPORT und PRUSAK, 1998, S. 27).

• Informationen

Die nächste Hierarchiestufe zu den Daten sind Informationen. Informationen werden in den verschiedenen Verwendungsformen sehr unterschiedlich definiert. REHÄUSER und KRCMAR, (vgl. 1996, S. 4) definieren Informationen als in den Kontext eines Problemzusammenhangs gestellte Daten. Daten werden also dann zu Informationen, wenn sie geeignet sind, einen Problembezug herzustellen oder Ziele zu erreichen. Informationen werden von handelnden Personen dazu benötigt, um Entscheidungen zur Erreichung eines bestimmten Zieles treffen zu können (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 4). Ist das Datum „1,70“ aus dem oben angeführten Beispiel z.B. der Einkaufspreis eines Produktes, so kann ein Geschäftsmann nur dann einen Gewinn erwirtschaften, wenn er das Produkt zu einem höheren Preis verkauft. Verkauft er dieses Produkt zu einem niedrigeren Preis erwirtschaftet er einen Verlust und verfehlt somit sein Ziel.

Aus informationstechnischer Sicht können Informationen auch als Nachricht beschrieben werden. Dabei wird eine Nachricht (Information) stets von einem Sender zu einem Empfänger übermittelt. Die Information soll beim Empfänger eine Veränderung oder eine Reaktionen bewirken (vgl. DAVENPORT und PRUSAK, 1998, S. 29).

Informationen können auch als Daten mit Bedeutung und Zweck dargestellt werden. Diese Aufwertung von Daten zu Informationen können nach DAVENPORT und PRUSAK (vgl. 1998, S. 27) durch folgende Methoden erfolgen:

- „Kontextualisierung: Wir wissen, zu welchem Zweck die Daten beschafft wurden.“

- „Kategorisierung: Wir kennen die Analyseeinheiten oder Hauptkomponenten des Datenmaterials.“

- „Kalkulation: Das Datenmaterial konnte mathematisch analysiert oder statistisch ausgewertet werden.“

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- „Korrektur: Aus dem Datenmaterial wurden Fehler beseitigt.“

- „Komprimierung: Die Daten sind in knapperer Form zusammengefasst worden.“

• Wissen

Auf der höchsten Stufe der Beziehungshierarchie befindet sich das Wissen. Informationen bilden die Basis von Wissen. Aber erst eine zweckorientierte Vernetzung von Information ergibt Wissen (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 4, STEINMÜLLER, 1993, S. 236). AL-LAHAM (vgl. 2003, S. 28) versteht unter dieser Vernetzung „einen Sinneszusammenhang, der eine Verwendung im Sinne der semiotischen Ebene der Pragmatik gestattet.“ Dabei „entsteht ein Informationsnetz, das als Wissen definiert werden kann.“

Durch diese Definitionen ist es nicht immer möglich, eine genaue Kategorisierung in Daten, Informationen und Wissen vorzunehmen. Es ist deshalb sinnvoller ein Kontinuum anzugeben. In der Abbildung 2 sind links die unstrukturierten Daten angeführt. Durch eine zunehmende Strukturierung von Daten gelangt man über die Informationen schließlich zu Wissen (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S. 38).

DAVENPORT und PRUSAK (vgl. 1998, S. 32) veranschaulichen den Begriff Wissen noch dadurch, dass Wissen durch Kopfarbeit entsteht. Der Transformationsprozess von Informationen zu Wissen muss durch Menschen herbeigeführt werden. Fraglich ist hierbei aber, ob Wissen überhaupt maschinell gespeichert werden kann. Zumindest können strukturierte Medien wie Bücher und Dokumente Wissen übermitteln aber nicht speichern.

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NONAKA und TAKEUCHI (vgl. 1997, S. 69 f.) fassen die Unterschiede zwischen Informationen und Wissen noch in 3 konkrete Punkte zusammen.

• Wissen dreht sich im Gegensatz zu Informationen um Vorstellungen und Engagement. Es ist die Konsequenz aus einer bestimmten Einstellung, Perspektive oder Absicht.

• Wissen beschäftigt sich im Gegensatz zu Informationen mit Handeln, wodurch Wissen immer zweckgerichtet ist.

• Wissen besitzt im Gegensatz zu Informationen eine Bedeutung. Daraus ergibt sich, dass Wissen kontext- und beziehungsspezifisch ist.

Dass Wissen außerdem noch die Basis der Wettbewerbsfähigkeit, ein unverzichtbarer Bestandteil von Produkten und Service und die Grundlage für effiziente Prozesse usw. ist, wird in Kapitel 3ff ausführlich erläutert.

2.1.2 Wissensarten und Wissensdimensionen

In der Literatur verwenden die Autoren unterschiedliche aber auch gemeinsame Ansätze über Wissensarten und Dimensionen. Die wichtigste Unterscheidung liegt dabei in implizitem und explizitem Wissen, das im anschließenden Kapitel behandelt wird. Es folgen sonstige Wissensarten und die Wissensdimensionen.

2.1.2.1 Wissensart implizites und explizites Wissen

Der Vergleich von implizitem und explizitem Wissen vollzieht sich auf der epistemologischen ¹ Dimension. Implizites Wissen ist an einzelne Personen gebunden und deshalb subjektiv, persönlich, kontextspezifisch und nur schwer kommunizierbar (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 72, POLANYI, 1985). REHÄUSER und KRCMAR (vgl. 1996, S. 6 f.) fügen noch die Eigenschaften schwer formalisierbar und schwer teilbar hinzu. Implizites Wissen ist in den Köpfen, Fähigkeiten und Herzen einzelner Personen abgespeichert ² und an Erfahrungen und Intuitionen gebunden. Deshalb ist es auch schwierig implizites Wissen einer anderen Person zu übermitteln.

¹ Epistemologie bedeutet Erkenntnistheorie

² Dies wird auch als „embodied knowledge“ bezeichnet

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Eine Unterteilung von implizitem Wissen ist in die Dimensionen technisch und kognitiv möglich. Die technische Dimension beschreibt „die informalen und schwer dokumentierbaren Fähigkeiten und Fertigkeiten“ der Individuen und kann mit den Begriffen Know-how, handwerkliches Geschick und Fertigkeiten umschrieben werden. Die kognitive Dimension dagegen besteht aus „Schemata, mentalen Modellen, Überzeugungen und Wahrnehmungen“, die bei den Handlungen von Personen größtenteils als selbstverständlich angesehen werden. Sie ist die „Vorstellung von der Wirklichkeit“ und die „Vision der Zukunft“ (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 6f, NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 8 f.).

Explizites Wissen dagegen ist „methodisch, systematisch und liegt in artikulierter Form vor“ (vgl. NORTH, 2002, S. 49). Es ist nicht wie implizites Wissen an einzelne Personen gebunden sondern unabhängig von einzelnen Personen ³ und kann deshalb in formaler oder systematischer Sprache weitergegeben werden. Explizites Wissen ist außerhalb der Köpfe von Individuen vorhanden und kann auf und in verschiedenen Medien gespeichert werden. Dieses Wissen kann auch als objektives Wissen dargestellt werden. Die Übermittlung, Verarbeitung und Speicherung von explizitem Wissen ist wesentlich einfacher als bei implizitem Wissen und kann z.B. mittels elektronischer Datenverarbeitung erfolgen. Implizites Wissen kann schwer bis überhaupt nicht verarbeitet, übertragen oder gespeichert werden. Deshalb ist es notwendig, dass implizites Wissen in explizites transformiert wird. Dies ist stets eine Herausforderung für Unternehmen, deren Management und den beteiligten Personen (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 7, NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 72 f.). In der Abbildung 3 werden nochmals die wesentlichen Unterschiede von implizitem und explizitem Wissen miteinander verglichen.

³ Analog zu implizitem Wissen kann auch dieser Begriff in Englisch übersetzt werden: disembodied knowledge

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Die Unterscheidung von explizitem und implizitem Wissen dienen als Basis für den Begriff Wissensspirale in Kapitel 2.1.4 (Spirale der Wissensschaffung).

2.1.2.2 Sonstige Wissensarten

NORTH (vgl. 2002, S. 49) differenziert auch noch in individuelles und kollektives Wissen. Diese beiden Wissensarten sind eng mit implizitem und explizitem Wissen verwandt. Für den unternehmerischen Erfolg ist es auch hier notwendig, dass individuelles Wissen, das an einzelne Personen geknüpft ist, in kollektives Wissen überführt wird, damit alle Personen im Unternehmen davon profitieren können. Kollektives Wissen verkörpert auch ein Ergebnis oder einen Prozess bestimmter Interaktionen zwischen Menschen (vgl. NORTH, 2002, S. 49). REHÄUSER und KRCMAR (vgl. 1996, S. 7) unterscheiden dagegen privates und kollektives Wissen. Auf privates Wissen haben nur einzelne Personen Zugriff, wogegen auf kollektives Wissen mehrere Individuen gleichzeitig Zugriff haben (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 7).

2.1.2.3 Wissensdimensionen nach WILLKE

WILLKE (1996, S. 295 ff) unterteilt den Begriff Wissen in fünf Wissensdimensionen. Er ist der Ansicht, dass Ansätze für das Wissensmanagement in der Praxis sehr häufig vertreten sind, und dass geringe Aufwendungen in diesen Bereichen erhebliche Verbesserungen herbeiführen können. Die Eingliederung in die fünf Dimensionen kann auch als Vorstufe zum organisationalen Wissensmanagement betrachtet werden (vgl. WILLKE, 1996, S. 295). Dimension (1) entspricht Strukturreformen, die von der Organisation durch die ständigen Anpassungsprozeße durchgeführt werden müssen, um das langfristige Bestehen des Unternehmens sicherstellen zu können. Diese Anpassungseffekte treten meist schubweise auf und werden extern von der Umwelt angestoßen. Die Frequenz dieser Schübe hat permanent zugenommen und in dem Zeitalter der Informationstechnologie das Höchstmaß erreicht (vgl. WILLKE, 1996, S. 296).

Die Dimension (2) beschäftigt sich mit personalem Wissen der Organisation. In dieser Wissensform wird einerseits das Wissen der Personen über die Organisation als auch das

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Wissen der Organisation über ihre Mitglieder behandelt. Hier können die Kompetenzen und Karrieren der Mitglieder, Personalentwicklung und auch die Firmengeschichte eingeordnet werden (vgl. WILLKE, 1996, S. 296 f.).

Die (3)te Dimension beschäftigt sich mit Prozesswissen, in der die Optimierung von Geschäftsprozessen im Vordergrund steht. Es wird auch der kritische Produktionsfaktor Zeit behandelt der besonders bei Design und Forschung & Entwicklung wesentlichen Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit ausübt. Verbesserungspotential bietet auch die Synchronisation externer und interner Abläufe („just in time“) (vgl. WILLKE, 1996, S. 297 ff). Projektwissen wird in der Dimension (4) abgebildet. Gemeint sind dabei Kenntnisse von Verfahrensweisen, Lösungsmodelle und Standardinstrumente im Management von Projekten. Der Begriff Projekte bezieht sich dabei nicht auf fertige Lösungen sondern, auf Lösungen, die mit dem Kunden oder durch interne Aufgaben wie Produktentwicklungen erarbeitet werden (vgl. WILLKE, 1996, S. 300 f.).

Die letzte Dimension (5) beinhaltet das Steuerungswissen. Es beschäftigt sich mit der Frage, wozu und wofür die Organisation überhaupt tätig ist. Davon können Zielsetzungen und das sogenannte Reflexionswissen abgeleitet werden. Das Steuerungswissen soll eine kontinuierliche Weiterentwicklung unterstützen und nicht nur in Krisensituationen mobilisiert werden (vgl. WILLKE, 1996, S. 301 f.).

In der Abbildung 4 sind diese Dimensionen nochmals zusammengefasst:

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2.1.3 Organisationale Wissensbasis

Der Begriff organisationale Wissensbasis, die auch organisatorische Wissensbasis genannt wird, stellt auf den Wissensbegriff der Ebene von Organisationen und somit auch auf Unternehmen ab. Dieser Begriff wird in der Literatur ausführlich diskutiert und bildet die Basis des Wissensmanagements, das in Kapitel 2.1.5 noch ausführlich beschrieben wird. In der organisatorischen Wissensbasis sind alle Wissensbestandteile einer Organisation vereinigt, die zur Lösung deren vielfältigen Aufgaben beitragen. Sie beinhaltet sowohl kollektives als auch implizites Wissen. Als Beispiele können Fertigkeiten, Fähigkeiten, Erfahrungen und Routinen angeführt werden (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 41, PAUZKE, 1989). „Die organisatorische Wissensbasis repräsentiert“ also „den Wissensbestand, der eine Organisation auf individueller und kollektiver Ebene zur Verfügung steht“ PAUZKE (vgl. 1989, S. 63).

PAUTZKE hat für die organisatorische Wissensbasis ein Modell mit 5 Schichten entwickelt, das in der Abbildung 5 dargestellt ist.

Abb. 5: Organisationale Wissensbasis (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989)

Die aktuelle Wissensbasis besteht aus der Schicht (1) und der Schicht (2). Diese kann auch als organisationale oder organisatorische Wissensbasis beschrieben werden. Schicht (1) ist die

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innerste Schicht in diesem Modell und bildet jenes Wissen, das allen Organisationsmitgliedern zur Verfügung steht. Dieses Wissen kann auch relativ einfach kommuniziert werden (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 41 f., PAUZKE, 1989). REHÄUSER und KRCMAR (vgl. 1996, S. 8) bezeichnen die innere Schicht (1) auch als explizites Wissen. Schicht (2) des Modells stellt das individuelle Wissen der einzelnen Mitglieder der Organisation dar, über das die Organisation auch tatsächlich verfügen kann (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989).

Die restlichen Schichten (3) bis (5) sind der Organisation zum aktuellen Zeitpunkt nicht zugänglich und auch nicht nutzbar. In der Schicht (3) wird das Wissen aller Mitarbeiter abgebildet, welches die Organisation zur Zeit nicht nutzen kann. Es besteht zum Einen aus Wissen der Lebenswelt, das der Organisation keinen Nutzen bringt, zum Anderen aber auch aus Wissen, das für die Organisation wertvoll ist, aber die einzelnen Individuen nicht preisgeben möchten oder können (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989). REHÄUSER und KRCMAR (vgl. 1996, S. 8) bezeichnen diese Schicht auch als implizites Wissen. Latentes Wissen wird in Schicht (4) abgebildet. Hier wird existierendes und auch relevantes Wissen für die Organisation abgebildet, das aber aufgrund struktureller Barrieren derzeit nicht zugänglich ist (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 7). Dieses Metawissen der Organisation verbirgt sich z.B. in Prospekten oder Bibliotheken und könnte unter Berücksichtigung bestimmter Aufwendungen beschafft werden (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989).

Die letzte Schicht bildet die Schicht (5), die sonstiges kosmisches Wissen beinhaltet. Die Organisation kann davon nur zu Bruchteilen profitieren (vgl. ROMHARDT, 1998, S. 42, PAUZKE, 1989).

WILLKE (1996, S. 281 f.) betont nochmals ausdrücklich, dass organisationales oder institutionelles Wissen unabhängig von bestimmten Personen ist. Das ist auch nicht immer einfach vorstellbar, da das Wissen nicht nur im Gehirn von Menschen, sondern in Operationsformen existieren soll. Veranschaulichen lässt sich das organisationale Wissen als ein anonymisiertes Regelsystem, Leitlinien, Arbeitsprozessbeschreibungen, Wissen für

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bestimmte Situationen und Routinen, Traditionen und auch als Kultur einer Organisation (vgl. WILLKE, 1996, S. 281 f.).

Abschließend kann hier noch eine Definition des Begriffs organisationale Wissensbasis nach ROMHARDT (vgl. 1998, S. 44) angegeben werden:

„Die organisatorische Wissensbasis setzt sich aus individuellen und kollektiven Wissensbeständen zusammen, auf die eine Organisation zur Lösung ihrer Aufgaben zurückgreifen kann. Sie umfasst darüber hinaus auch die Daten und Informationsbestände, auf welchen individuelles und organisationales Wissen aufbaut.“ In der Abbildung 6 von PROBST, RAUB und ROMHARDT (vgl. 1999, S. 35) ist noch der Zusammenhang von Daten, Informationen, Wissen und der organisationalen Wissensbasis zusammengefasst.

Abb. 6: Organisatorische Wissensbasis (vgl. PROBST, RAUB und ROMHARDT, 1999, S. 35)

2.1.4 Wissensumwandlung und Wissensspirale nach NONAKA und TAKEUCHI

Die Wissensspirale nach NONAKA und TAKEUCHI (1997, S. 74 ff) beschäftigt sich mit dem Wissenszuwachs, der durch ständigen Wechsel von implizitem und explizitem Wissen erzielt

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werden kann. Wie unter Kapitel 2.1.3 bereits erläutert wurde, ist es notwendig, dass implizites in explizites Wissen transferiert wird, damit es für die Organisation auch tatsächlich Nutzen stiften kann. Um die Vorgänge in der Wissensspirale verstehen zu können, ist es zuerst notwendig, auf die vier Grundformen der Wissensumwandlung (Sozialisation, Externalisierung, Kombination und Internalisierung) einzugehen (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 74, NORTH, 2002, S. 50).

• Sozialisation: von implizit zu implizit

Die Sozialisation ist der Erfahrungsaustausch von implizitem Wissen, der direkt zwischen zwei Personen erfolgen kann. Dieser Austausch von z.B. technischen Fertigkeiten, handwerklichem Geschick von Meister zu Lehrling kann auch ohne Sprache übermittelt werden, indem die Person, die das implizite Wissen erwirbt, die andere Person beobachtet. In der Praxis ist dieser Wissensaustausch weit verbreitet und entspricht im wesentlichen der Ausbildung am Arbeitsplatz. Essentiell ist bei der Sozialisation, dass neben einem reinen Informationsaustausch auch Erfahrungen übermittelt werden. Informationstransfer ohne dem zugehörigen Praxisbezug kann nur schwer oder überhaupt nicht in entsprechendes Wissen konvertiert werden. Der Nachteil der Sozialisation liegt darin, dass die Wissenserzeugung nur begrenzt anderen Personen zugänglich gemacht wird, da das Wissen nicht explizit der gesamten Organisation zur Verfügung steht (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 75, NORTH, 2002, S. 51). Sozialisation fand in Malschulen der Renaissance und des Barock statt, wo über Generationen Wissen weitergegeben wurde. Ein weiteres Beispiel ist der Wissensaustausch zwischen Produktentwicklern und Kunden. Bereits vor der eigentlichen Entwicklung müssen die Bedürfnisse des Kunden antizipiert werden. Dieser Prozess wird dann nach der Produkteinführung durch Verbesserungsideen der Kunden weitergeführt (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 76, NORTH, 2002, S. 51).

• Externalisierung: von implizit zu explizit

Bei dieser Wissensumwandlung entsteht neues Wissen, das von der gesamten Organisation verwendet werden kann. Dies wird dadurch erreicht, dass implizites Wissen dokumentiert und für alle Organisationsmitglieder zur Verfügung gestellt wird. In diesem wesentlichen Prozess wird das implizite Wissen durch Metaphern, Analogein, Modelle oder Hypothesen dargestellt. Diese Wissensumwandlung vollzieht sich durch den Dialog oder durch kollektives Nachdenken der Mitarbeiter. Zu beachten ist jedoch, dass es bei der Externalisierung auch zu

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Wissensverlust kommen kann, da es nicht immer gelingt, das implizite Wissen vollständig in explizites zu überführen (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 77, NORTH, 2002, S. 51).

• Kombination: von explizit zu explizit

Kombination bedeutet aus bereits bekanntem und dokumentiertem expliziten Wissen neues explizites Wissen zu generieren. Wesentlich dabei ist, dass das Gesamtwissen nicht vermehrt, wird, da es ja bereits in einer ähnlichen Form explizit zur Verfügung stand. Einen Nutzen kann die Kombination aber trotzdem generieren, wenn z.B. Wissen unterschiedlicher Bereiche miteinander verbunden werden. Auch Kundenpräsentationen, die Wissen aus unterschiedlichen Bereichen kompakt zusammenführen, ermöglichen neues explizites Wissen, das genau an den Bedürfnissen des Kunden ausgerichtet ist. Der Wissenstransfer selbst erfolgt grundsätzlich über Medien wie Dokumente, Besprechungen oder Computernetzwerke. Der Vorgang der Kombination kann auch durch Sortieren, Hinzufügen oder Kombinieren von externem Wissen visualisiert werden (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 81, NORTH, 2002, S. 51).

• Internalisierung: von explizit zu implizit

Nachdem ausführlich die Generierung von explizitem Wissen erläutert wurde geht es nun darum, dass das explizite Wissen von den Mitarbeitern aufgenommen wird. Internalisierung ist auch nahe verwandt mit „learning by doing“ wo, es darauf ankommt, Handlungsroutinen oder Fertigkeiten zu erwerben. Gelingt es, diese Erfahrungen und dieses Wissen durch Sozialisation über Externalisierung und Kombination erfolgreich zu internalisieren, dann kann daraus wertvolles Wissenskapital generiert werden (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 82, NORTH, 2002, S. 51).

Die vier Formen der Wissensumwandlung werden nun in Abbildung 7 nochmals gegenübergestellt.

Ausgangspunkt

Abb. 7: Formen der Wissensumwandlung (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 75)

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Wie bereits erläutert wurde, eignet sich die Externalisierung, um einen Wissenszuwachs zu erzielen. Für Organisationen und Unternehmen ist es notwendig, eine ganzheitliche Wissenssteigerung zu erzielen. Dies ist aber nur dann möglich, wenn ausgehend von einem einzelnen Individuum permanent alle Stufen der Wissensumwandlung durchlaufen und alle Gruppen und auch die Organisation selbst mit einbezogen werden. Diese Gedanken sind in der Wissensspirale von NONAKA und TAKEUCHI in Abb. 8 zusammengefasst (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 87).

Abb. 8: Spirale der Wissensschaffung (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 87)

NONAKA und TAKEUCHI (vgl. 1997, S. 86 f.) erklären die Wissensspirale am Beispiel einer Produktentwicklung.

1. Phase: bei einer Produktentwicklung arbeiten zuerst einzelne Personen oder Gruppen unabhängig von einander. Die Mitarbeiter der F&E beschäftigen sich mit technischen Aufgaben und die Mitarbeiter der Produktion und dem Marketing mit betriebswirtschaftlichen Aspekten. Durch Sozialisation wird in erster Linie Wissen in der Gruppe weitergegeben.

2. Phase: die Externalisierung versucht nun, implizites Wissen der einzelnen Individuen und Gruppen von F&E als auch von Produktion und Marketing zu dokumentieren, damit es für die gesamte Organisation zur Verfügung gestellt werden kann. 3. Phase: nun geht es darum, das explizite Wissen der Abteilungen miteinander zu kombinieren. Die Kombination stimmt die Ideen der F&E mit den übergeordneten

Donleitner Bernhard Prozess- und Wissensmanagement Seite 15

Konzepten aus der Unternehmensführung ab. Auch das beste qualitativste Produkt kann in Konflikt mit den Abteilungs- und Unternehmenszielen stehen.

4. Phase: durch Internalisierung wird operatives Wissen generiert, um das Wissen aller Mitarbeiter in den unterschiedlichsten Abteilungen zu erweitern.

Es ist durchaus auch möglich, dass sich die Wissensspirale in sehr kleinen Schritten bewegt. Wesentlich ist jedoch der permanente Zyklus, damit stets eine kontinuierliche Wissensverbesserung entsteht (vgl. NONAKA und TAKEUCHI, 1997, S. 86 f., NORTH, 2002, S. 52f.).

2.1.5 Grundbegriff Wissensmanagement

Der Begriff Management lässt sich durch die drei in der Literatur üblichen Grundfunktionen Führung, Planung und Organisation ableiten. Diese können in folgende Führungstätigkeiten untergliedert werden (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 17, PACK, 1976):

1. „lohnende Ziele erkennen und durchsetzen“

2. „Entscheidungen treffen“

3. „Informieren“

4. „Delegieren und Koordinieren“

5. „Motivieren“

6. „Kontrollieren“

7. „Repräsentieren“

Ein wesentlicher Unterschied des Wissensmanagements im Vergleich zu anderen Managementaufgabe ist, dass es sich um eine Querschnittsfunktion handelt und überall im Unternehmen stattfinden soll (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 17). Durch die intensiven Wettbewerbsbedingungen und dem schnellen technologischen Wandel wurde dem Wissensmanagement eine große Bedeutung zugeordnet (vgl. REHÄUSER und KRCMAR, 1996, S. 17). Auch BACH (vgl. 2000, S. 1) stellt die Bedeutung des Wissensmanagements im heutigen Informationszeitalter als wesentlichen Bestandteil der Unternehmensführung in den Vordergrund.