Wissensmanagement durch Performance Measurement Systeme

Erfolgskritisches Wirken von Wissen und anderen nicht fassbaren Ressourcen im Wertschöpfungsprozess


Seminararbeit, 2004
17 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Begriffsbestimmungen
2.1 Immaterielle Vermögenswerte, Intellectual Capital und Intangible Assets
2.2 Wissen
2.2.1 Transformation von Daten in Informationen und Wissen
2.2.2 Arten von Wissen
2.2.2.1 Explizites und implizites Wissen
2.2.2.2 Individuelles und organisationales Wissen

3 Mehrwert schaffen durch Intangible Assets
3.1 Charakteristika von Intangible Assets
3.2 Wertschöpfungsrelevanz von Wissen
3.3 Wissenskapital nach Reinhardt
3.3.1 Humankapital
3.3.2 Strukturkapital
3.4 Soziales Kapital
3.5 Intangibles in der Gesamtperspektive

4 Fazit

Abbildungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

1 Einleitung

Im Zuge der Entwicklung zur Wissensgesellschaft wird den immateriellen Ressourcen eine immer stärker werdende Bedeutung beigemessen. Nicht nur der britische Management- Vordenker Charles Handy vertritt die Ansicht, dass der Wert der immateriellen Ressourcen von Unternehmen den Wert ihres materiellen Kapitals bereits in zahlreichen Fällen um ein Mehrfaches übertrifft. Die spektakuläre Börsenkapitalisierung speziell wissensintensiver Unternehmen wie SAP und Microsoft spiegeln diesen Trend bereits vielfach wieder und stellen Industriegiganten wie Volkswagen oder Kodak in den Schatten.[1]

Vor diesem Hintergrund postulieren viele Autoren, dass die Bedeutung von immateriellen Ressourcen in der Wertschöpfung in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist. Manager sollten gut daran tun, sich intensiv mit diesen ‚ Intangible Assets’ zu beschäftigen und zu verstehen, wie sie im Wertschöpfungsprozess wirken, um in Zukunft die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen und das Unternehmen wirtschaftlich voranzutreiben.

Das Anliegen dieser Arbeit ist, zu untersuchen, welche Intangible Assets erfolgskritisch im Wertschöpfungsprozess wirken. Im Verlauf der Arbeit sollen theoretische Grundlagen der Ressource Wissen untersucht und Implikationen für das Management von Wissen gezogen werden.

2 Begriffsbestimmungen

Eine verständliche Behandlung des Themas erfordert zunächst, ausgewählte Begriffe näher zu erläutern.

2.1 Immaterielle Vermögenswerte, Intellectual Capital und Intangible Assets

Die verschiedensten Autoren haben sich mit diesem Phänomen des unsichtbaren Wertes beschäftigt und die unterschiedlichsten Begriffe dafür geprägt. Intellectual Capital (Brooking 1997; Edvinsson 1997; Stewart 1997), Immaterielle Vermögenswerte (Sveiby 1998), Unsichtbares Kapital und Intangible Assets werden in der Literatur oft als Synonyme verwendet und ungenügend voneinander abgegrenzt.

Was sich hinter Immateriellen Vermögenswerten verbirgt, wird anhand der Rechnungslegung deutlich. Immaterielle Vermögenswerte finden sich demnach im Anlagevermögen der Bilanz nach § 266 Abs. 2-3 HGB wieder. Zu ihnen gehören Konzessionen, gewerbliche Schutzrechte, Geschäfts- oder Firmenwert und geleistete Anzahlungen.[2]

Intellectual Capital bzw. Wissenskapital beinhaltet das Wissen aller Organisationsmitglieder und die Fähigkeit des Unternehmens, dieses Wissen für die nachhaltige Befriedigung der Kundenerwartungen einzusetzen. Wissenskapital beschreibt damit alle auf Wissen basierenden Wertschöpfungskomponenten außerhalb der klassischen Rechnungslegungs- und Buchführungsvorschriften, die bislang unsichtbar sind.[3]

Der Begriff Intangible Assets geht über Intellectual Capital und Immaterielle Vermögenswerte hinaus und umfasst alle nicht fassbaren bzw. immateriellen Ressourcen im Unternehmen, insbesondere das Humankapital, Strukturkapital, Beziehungskapital[4], das Kulturelle und Soziale Kapital[5] eines Unternehmens.

2.2 Wissen

Schon Sokrates stellte sich die Frage, was Wissen ist. Neben Philosophie wurde Wissen auch in der Psychologie, Soziologie und Informatik lange thematisiert, ohne dass bislang eine einheitliche allgemein akzeptierte Begriffsdefinition erreicht werden konnte.[6]

2.2.1 Transformation von Daten in Informationen und Wissen

Der Wissenstransfer zwischen Menschen darf nicht als eine Informationsübertragung aufgefasst werden.[7] Aus diesem Grund werden die Begriffe Zeichen, Daten, Informationen und Wissen in der Literatur sehr häufig in einer hierarchischen Beziehung zueinander dargestellt. Auf der untersten Ebene befindet sich ein großer Vorrat unterschiedlicher Zeichen, der als Basis aller weiter oben dargestellten Begriffe dient. Die Zeichen werden durch Syntaxregeln zu Daten, welche in einem gewissen Kontext interpretierbar sind und damit für den Empfänger Information darstellen. Erst die Vernetzung dieser Informationen ermöglicht deren Nutzung in einem handlungsspezifischen Kontext, welches als Wissen bezeichnet werden kann.[8]

Trotz dieser hierarchischen Unterscheidung sollte beachtet werden, dass vor allem der Übergang des Begriffes ‚Information’ zu ‚Wissen’ fließend ist und nicht eindeutig abgegrenzt werden kann.[9]

2.2.2 Arten von Wissen

Die in vielen Wissenschaftsdiskursen praktizierte populäre Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen reicht nicht aus, um die Vielfältigkeit der existierenden Wissensformen zum Ausdruck zu bringen. Allein Romhardt nimmt 40 dichotomische Wissenssystematisierungen vor, um Gegensatzpaare hinsichtlich eines bestimmten Sachverhaltes näher zu beleuchten.[10] Eine kleine Auswahl der am häufigsten diskutierten Wissensarten sollen im Folgenden betrachtet werden.

2.2.2.1 Explizites und implizites Wissen

Die Feststellung von Polanyi ‚ we can know more than we can tell’ und seine Begriffsprägung des ‚ tacit knowledge’ haben zu der zentralen Differenzierung von expliziten Wissen und impliziten Wissen geführt.[11]

Explizites Wissen ist dokumentiertes, übertragbares Wissen. Es wird auch als artikulierbares Wissen bezeichnet und ist nicht personengebunden. Wissen dieser Kategorie lässt sich im Gegensatz zum impliziten Wissen mittels Informations- und Kommunikationstechnik speichern, verarbeiten und übertragen. Implizites Wissen (‚tacit knowledge’) hingegen ist lediglich in den Köpfen der Wissensträgern gespeichert und lässt sich nur schwer formalisieren, kommunizieren und teilen. Es ist personengebunden und entsteht vor einem individuell spezifischen Erfahrungshintergrund und Kontext.[12]

Die Herausforderung im Rahmen der Wissensentwicklung besteht vor allem darin, implizites Wissen explizit zu machen, dieses neu zu kombinieren und schließlich zu verinnerlichen. Die Umsetzbarkeit dieses Prozesses gestaltet sich jedoch in der Praxis oft als sehr schwierig.

Die Abgrenzung von implizitem zu explizitem Wissen reflektiert zudem die Grenzen des IT- Einsatzes im Wissensmanagement. Nur wenn sich das entsprechende Wissen leicht zu explizieren lässt, ist es möglich, IT-Systeme effektiv zu nutzen.

2.2.2.2 Individuelles und organisationales Wissen

Ausgangspunkt dieser Unterscheidung ist die Frage, warum in Organisationen ganz andere Leistungen möglich sind, wie z.B. das Bauen eines Autos, als durch Individuen allgemein. Nach der Ansicht von Wilke existiert organisationales Wissen in personenunabhängigen und anonymisierten Regelsystemen, vor allem in Standardverfahren, Leitlinien, Kodifizierungen oder Routinen. Es entsteht, wenn organisationsgewichtiges Wissen von Individuen aus Teams und Projektgruppen formuliert, festgehalten wird und in kodifizierter Form überdauert. Somit erschaffen Organisationen aus relevantem und kommuniziertem individuellen Wissen eine eigene Wissensbasis.[13]

[...]


[1] Vgl. Probst, G. / Raub S. / Romhardt, K., Wissen managen, Wiesbaden 1997, S.15 ff.

[2] Vgl. Reinhardt, R., Wissen als Ressource, Frankfurt a. M. 2002, S.226

[3] Vgl. Reinhardt, R., Das Management von Wissenskapital, in Pawlowsky, P. (Hrsg.) Wissensmanagement, Wiesbaden 1998, S.152

[4] Vgl. Bornemann, M. / Leitner, K.-H., Entwicklung und Realisierung einer Wissensbilanz für eine Forschungs- organisation, in Pawlowsky, P. (Hrsg.) Wissensmanagement für die Praxis, Neuwied, Kriftel (Taunus) 2002, S.338

[5] Vgl. Reinhardt, R., Wissen als Ressource, Frankfurt a. M. 2002, S.77 ff.

[6] Vgl. Romhardt, Dissertation - Die Organisation aus der Wissensperspektive - Möglichkeit und Grenzen der Intervention, Wiesbaden 1998, S.47 f.

[7] Vgl. Fried, A., Wissensmanagement aus konstruktivistischer Perspektive, Frankfurt am Main 2003, S.67

[8] Vgl. Probst, G. / Raub S. / Romhardt, K., Wissen managen, Wiesbaden 1997, S.34 f.

[9] Vgl. Heck, A., Die Praxis des Knowledge Managements, 1. Auflage, Braunschweig/Wiesbaden 2002, S.15

[10] Vgl. Romhardt, Dissertation - Die Organisation aus der Wissensperspektive - Möglichkeit und Grenzen der Intervention, Wiesbaden 1998, S.51 f.

[11] Vgl. Zahn, E. / Foschiani S. / Tilebein, M., Nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement, in Krallmann, H. (Hrsg.) Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement, Stuttgart 2000, S.249, zitiert nach Polanyi, M., The Tacit Dimension, in Prusak, L. (Hrsg.), Knowledge in Organizations, Boston, 1997

[12] Vgl. Ebenda, S.249

[13] Vgl. Fried, A., Wissensmanagement aus konstruktivistischer Perspektive, Frankfurt am Main 2003, S.62f.

Ende der Leseprobe aus 17 Seiten

Details

Titel
Wissensmanagement durch Performance Measurement Systeme
Untertitel
Erfolgskritisches Wirken von Wissen und anderen nicht fassbaren Ressourcen im Wertschöpfungsprozess
Hochschule
Technische Universität Chemnitz  (Professur für Innovationsforschung)
Veranstaltung
Seminar Innovationsmanagement
Note
1,3
Autor
Jahr
2004
Seiten
17
Katalognummer
V121154
ISBN (eBook)
9783640251872
ISBN (Buch)
9783640253463
Dateigröße
607 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Performance Measurement, Wertschöpfung, Wissen, Immaterielle Vermögenswerte, Intellectual Capital, Intangible Assets, Explizites und implizites Wissen, Wissenskapital, Humankapital, Strukturkapital, Soziales Kapital
Arbeit zitieren
Thomas Jäckel (Autor), 2004, Wissensmanagement durch Performance Measurement Systeme, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/121154

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