Diese Arbeit untersucht aktuelle Ansätze im Bereich Wissensmanagement in Bezug auf die Industrie 4.0. Dabei spielt vor allem die Vernetzung von Betriebs- und Fertigungsprozessen eine zentrale Rolle. Durch den digitalen Wandel verändert sich die wissensbasierte Wertschöpfung in der Industrie und dabei ist es vor allem essenziell Wissen zeit- und ortsunabhängig zugänglich zu machen. Die Problemstellung für das Paper ist es, die Herausforderungen an das Wissensmanagement herauszuarbeiten und den Zugang zu Wissen für Mensch und Maschine zu untersuchen. Im Rahmen der Studie werden verschiedene Lösungswege zur Entwicklung von Wissen und Anforderungen an ein Wissensmanagementsystem vorgestellt. Abschließend diskutiert der Beitrag, wie auf Grundlage bestehender Konzepte für das Wissensmanagement 4.0 das Modell der Wissensblume abgeleitet werden kann.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Grundlegende Begriffe
2.1 Industrie 4.0
2.2 Internet der Dinge (Internet of Things, IoT)
2.3 Wissen
2.4 Wissensmanagement nach Nonaka und Takeuchi
3. Bestehende Konzepte
3.1 Ganzheitliches Modell eines Wissensmanagementsystems
3.2 Die Wissenstreppe 4.0
3.3 Assist 4.0
4. Vergleichende Analyse
4.1 Kriterien
4.1.1 Wissensidentifikation
4.1.2 Wissensentwicklung
4.1.3 Wissensaustausch
4.1.4 Wissensnutzung
4.1.5 Wissenserhaltung
4.1.6 Wissensbewertung
4.1.7 Mensch-Maschine-Interaktion
4.1.8 Maschine-Maschine-Interaktion
4.1.9 Datenschutz
4.2 Analyse
4.3 Diskussion
5. Verwandte Arbeiten
6. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht aktuelle Ansätze des Wissensmanagements im Kontext der Industrie 4.0, um die Herausforderungen der digitalisierten Wertschöpfung zu identifizieren und ein Modell zur effektiven Wissensnutzung und -generierung zu entwickeln. Die zentrale Forschungsfrage fokussiert sich darauf, wie bestehende Wissensmanagementansätze erfolgreich in der Industrie eingesetzt werden können und welche neuen Anforderungen an solche Systeme durch die Vernetzung von Mensch und Maschine entstehen.
- Analyse und Vergleich verschiedener Wissensmanagement-Modelle
- Untersuchung der digitalen Wertschöpfungskette (DIKW-Modell)
- Rolle von Mensch, Technologie und Organisation in Wissensmanagementsystemen
- Entwicklung des Modells der "Wissensblume"
- Bedeutung von Datenschutz und Datensicherheit in Industrie 4.0
Auszug aus dem Buch
3.1 Ganzheitliches Modell eines Wissensmanagementsystems
Dieses Modell wurde von Seidenstücker im Kontext der nachhaltigen Marktforschung erstellt. Die Autorin bezieht sich in ihrem Modell auf das DIKW-Modell, welches im Rahmen dieser Studie in Abschnitt 2.3 vorgestellt wurde. Im Weiteren betrachtet sie die „Triaden aus Technologie, Prozess und Mensch“ [Sei17], diese Elemente spielen eine gleichberechtigte Rolle in Wissensmanagementsystemen.
Den Kern des Modells stellt das DIKW-Modell dar, welches von einer Wertschöpfungskette umschlossen ist. Die Wertschöpfungskette in diesem Modell ist iterativ dargestellt, dabei durchläuft die Wertschöpfung folgende Teilabschnitte: Sammeln → Nutzen → Anreichern → Teilen → Bewerten → Ausweiten. Das komplette Modell wird schließlich mit einem Trichter umrahmt, dieser ist mit den Begriffen Technik, Mensch und Prozess beschriftet.
Die Technik ist für die Speicherung von Datenbeständen zuständig, dabei soll es auch möglich sein Bilder, Videos und PDFs einzubetten. Im Weiteren sollen mehrere Dateiformate (z.B.: HTML, PDF, MP3 und MP4) unterstützt werden. Außerdem sollen Inhalte archivier- und downloadbar sein und das System soll eine Suchfunktion und eine Filterfunktion bieten [Sei17]. Der Begriff Technik beschäftigt sich vor allem mit dem Sammeln von Daten. Der Mensch soll in diesem Modell Daten nutzen und ihnen eine Bedeutung zuweisen. Außerdem soll der Mensch die Daten mit Erfahrungen anreichern, sodass Wissen entsteht. In einem Prozess wird das Wissen schließlich geteilt und bewertet. Des Weiteren kommen im Laufe des Prozesses neue Daten hinzu, sodass der aktuelle Wissensbestand ausgeweitet werden kann.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung stellt die wachsende Bedeutung des Wissensmanagements im Zeitalter der Digitalisierung dar und definiert die Zielsetzung, ein Modell für die Industrie 4.0 zu erarbeiten.
2. Grundlegende Begriffe: Hier werden zentrale Konzepte wie Industrie 4.0, das Internet der Dinge (IoT), der Wissensbegriff sowie das Wissensmanagement nach Nonaka und Takeuchi erläutert.
3. Bestehende Konzepte: Dieses Kapitel stellt drei ausgewählte Wissensmanagementmodelle vor: das Modell von Seidenstücker, die Wissenstreppe 4.0 nach North und das Forschungsprojekt Assist 4.0.
4. Vergleichende Analyse: Hier erfolgt eine systematische Untersuchung und Bewertung der vorgestellten Modelle anhand spezifischer Kriterien, gefolgt von einer kritischen Diskussion und der Herleitung eines eigenen Modells.
5. Verwandte Arbeiten: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über aktuelle Forschungsarbeiten zum Thema Wissensmanagement in der Industrie 4.0, insbesondere mit Fokus auf Big-Data-Perspektiven.
6. Zusammenfassung und Ausblick: Der Abschluss fasst die wesentlichen Erkenntnisse zusammen und diskutiert den Bedarf an einer Lernkultur sowie die zunehmende Rolle der Künstlichen Intelligenz.
Schlüsselwörter
Wissensmanagement, Industrie 4.0, Digitalisierung, Wertschöpfung, Internet der Dinge, Wissenstreppe, Wissensblume, Mensch-Maschine-Interaktion, Datenschutz, Datenintegrität, Wissensgenerierung, Wissenserhaltung, Prozessoptimierung, Assistenzsysteme, Kompetenzentwicklung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Rolle und den Anforderungen an Wissensmanagementsysteme in einer durch Industrie 4.0 geprägten Umgebung, in der Daten zunehmend vernetzt und digital verarbeitet werden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den zentralen Themen gehören die Definition von Wissensmanagement, der Einfluss von Cloud-Technologien und Big Data auf Produktionsprozesse sowie die Gestaltung von Systemen, die Wissen orts- und zeitunabhängig verfügbar machen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, Herausforderungen für das Wissensmanagement in der Industrie 4.0 zu identifizieren und ein Modell zu entwickeln, das einen strukturierten Zugang zu Wissen für Mensch und Maschine ermöglicht.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autoren nutzen eine vergleichende Analyse bestehender Wissensmanagement-Konzepte (Seidenstücker, North, Assist 4.0) anhand definierter Kriterien, um anschließend ein eigenes Modell abzuleiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Grundlagen gelegt, danach drei spezifische Managementmodelle vorgestellt und diese anschließend quantitativ sowie qualitativ auf ihre Praxistauglichkeit geprüft.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wissensmanagement, Industrie 4.0, Wissensblume, Digitale Wertschöpfung, Mensch-Maschine-Interaktion und Datenschutz sind die Kernbegriffe der Studie.
Was genau ist die „Wissensblume“?
Die Wissensblume ist das in dieser Arbeit entwickelte Modell für das Wissensmanagement 4.0, das die Faktoren Technologie, Mensch und Prozess integriert und auf der Wertschöpfungskette aufbaut.
Warum spielt der Datenschutz eine zentrale Rolle?
Da in der Industrie 4.0 Maschinen hochgradig vernetzt sind, müssen Daten durch Authentifizierung, Datenintegrität und Vertraulichkeit geschützt werden, was in vielen theoretischen Modellen bislang zu kurz kommt.
- Arbeit zitieren
- Patrick Tinz (Autor:in), Janik Tinz (Autor:in), 2019, Die Rolle des Wissensmanagements in der Industrie 4.0, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1022612
