Wissensmanagement in kleinen und mittelständischen Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Motivation und Ziele dieser Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen zum Wissensmanagement
2.1 Der Wissensbegriff
2.1.1 Eigenschaften von Wissen
2.1.2 Unterscheidung von Wissensarten
2.1.3 Wissensträger in Unternehmen
2.2 Wissensmanagement-Definitionen und Ziele
2.2.1 Wissensmanagement-Modelle - Das Baustein-Modell nach Probst et al
2.2.2 Weitere Verwendung des Modells im Rahmen dieser Arbeit

3 Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) und der Technische Handel als Untersuchungsobjekt dieser Arbeit
3.1 Definition kleine und mittlere Unternehmen (KMU)
3.1.1 Quantitative Abgrenzungskriterien
3.1.2 Qualitative Abgrenzungskriterien
3.1.3 Volkswirtschaftliche Bedeutung
3.1.4 Merkmale der im Rahmen dieser Arbeit relevanten KMU
3.2. Der Technische Handel als Untersuchungsobjekt dieser Arbeit
3.2.1 Großhandel und Produktionsverbindungshandel
3.2.2 Die Branche Technischer Handel
3.2.3 Zukünftige Herausforderungen des Technischen Handels
3.2.4 Erfolgskritische Wissensgebiete im Technischen Handel

4 Wissensmanagement in KMU - Wissensmanagement in der mittelständisch geprägten Branche des Technischen Handels
4.1 Externe Rahmenbedingungen
4.2 Einsatzgebiete für das Wissensmanagement im Technischen Handel
4.2.1 Verbesserung der innerbetrieblichen Zusammenarbeit
4.2.2 Sicherung unternehmensrelevanten Wissens von Mitarbeitern
4.2.3 Bessere Kundenorientierung
4.3. KMU-spezifische Barrieren im Umgang mit Wissen
4.3.1 Mangelnde finanzielle Ressourcen
4.3.2 Mangelnde Planungs- und Systematisierungskompetenzen
4.3.3 Patriarchalisch-autoritärer Führungsstil
4.3.4 Fehlendes Bewusstsein für erfolgskritisches Wissen
4.4 Anforderungen an das Wissensmanagement im Technischen Handel

5 Darstellung und Diskussion der Untersuchungsmethodik
5.1 Zielsetzung der Untersuchung
5.2 Auswahl und Darstellung der Untersuchungsmethode
5.3 Entwicklung und Aufbau des Fragebogens
5.4 Pretest
5.5 Technische Umsetzung des Fragebogens
5.6 Zielgruppe der Befragung und Stichprobenrekrutierung
5.7 Durchführung der Datenerhebung
5.8 Datenauswertung und angewendete Verfahren

6 Darstellung und Interpretation der Ergebnisse
6.1 Zusammensetzung der realisierten Stichprobe
6.2 Unternehmerische Daten und Strategieausrichtung
6.3 Allgemeines zum Wissensmanagement
6.4 Probleme im Umgang mit Wissen
6.5 Kenntnisse über vorhandenes Wissen im Unternehmen
6.6 Wissensmanagement Aktivitäten
6.7 Bereich Gestaltungsdimensionen des Wissensmanagements
6.8 Bereich Erfolgsfaktoren und Anwendungskontexte
6.9 Barrieren und Problemfelder
6.10 Herausforderungen und zukünftiges Handeln

7 Zusammenfassung und Ausblick
7.1 Zusammenfassung
7.2 Ausblick

8 Literaturverzeichnis

A Tabellenverzeichnis

В Abbildungsverzeichnis

C Anhang

Zusammenfassung

Im Zuge der Diskussion um die zunehmende Bedeutung der Ressource Wissen als kritischem Erfolgsfaktor für die Erzielung nachhaltiger und langfristiger Wettbewerbsvorteile ist das Wissensmanagement seit jeher ein Thema von zentraler Relevanz, dem sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft breite Aufmerksamkeit entgegengebracht wird. Das Forschungsinteresse im Bereich des Wissensmanagements hat sich bis jetzt aber vor allem auf dessen Anwendung und Implementierung in großen Unternehmen bezogen, nicht aber auf das Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen.

In der vorliegenden Magisterarbeit sollen vor diesem Hintergrund Mehrwerte, Anwendungskontexte und Problemfelder des Wissensmanagements in kleinen und mittleren Unternehmen untersucht werden. Aufgrund der Vielgestaltigkeit dieser Unternehmen liegt der Fokus in dieser Arbeit auf der von kleinen und mittleren Unternehmen geprägten Branche des Technischen Handels. Basis für die Untersuchung bildet eine Literaturrecherche zum Wissensmanagement im Allgemeinen und seiner Anwendung in kleinen und mittleren Unternehmen im Speziellen sowie eine schriftliche Online­Befragung von Führungskräften aus der Branche des Technischen Handels.

Abstract

During the discussion on the increased importance of knowledge as critical resource for the attainment of long-term and sustainable competitive advantages, knowledge management is an issue of crucial importance which has been paid particular attention not only in business but also in science. Up to now, the primary research interest in the field of knowledge management is to large parts focused on its usage and implementation in large organisations but not in small and medium­sized enterprises.

In this context, the aim of this master thesis is to investigate added values, utilisation contexts and problem areas of knowledge management in small and medium-sized enterprises. Due to their heterogeneity, focus in this research paper is layed on the technical trade sector that is to a large extent dominated by small and medium-sized enterprises. The basis of this investigation is a literature research on knowledge management in general and its usage in small and medium-sized enterprises in particular as well as an online questionnaire addressed to management executives in the technical trade sector.

In der vorliegenden Arbeit wird vielfach auf die männliche Schreibform (bspw. Wissensträger, Experte) zurückgegriffen, wo ebenso gut die weibliche Schreibform Anwendung finden könnte. Aus Gründen der Lesbarkeit und Kürze wird auf die umständlicheren Schreibweisen „...-Innen" oder Verdopplungen wie „Wissensträger und Wissensträgerinnen" verzichtet. Ich bitte Sie freundlich, hieran keinen Anstoß zu nehmen.

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

„The foundation of organisational competitiveness in the contemporary economy has shifted from physical and tangible resources to knowledge [...]. Businesses that can efficiently capture the knowledge embedded in their organisations and deploy it into their operations, productions and services will have an edge over their competitors" (Wong/Aspinwall, 2005: 64).

Das von Wong und Aspinwall angeführte Zitat beschreibt den heutzutage maßgeblichen Rahmen wirtschaftlichen Handels und nachhaltiger Wettbewerbsvorteile sowie die in diesem Zusammenhang zunehmende Bedeutung der Ressource Wissen.

Die effiziente Bewirtschaftung der Ressource Wissen ist das zentrale Ziel des Wissensmanagements, das seit geraumer Zeit ein Thema von besonderer Relevanz darstellt, dem sowohl in der Wirtschaft als auch in der wissenschaftlichen Forschung eine breite Aufmerksamkeit zukommt.

In der Literatur zum Thema Wissensmanagement wird das Management der Ressource Wissen vielfach als Domäne von Großunternehmen und Konzernen beschrieben: Während jene bereits früh die Notwendigkeit des systematischen Umgangs mit Wissen erkannt hätten und bereits in vielen Fällen professionell Wissensmanagement praktizierten, sei das Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) vergleichsweise wenig verbreitet (vgl. Evangelista et al., 2010: 33; Pawlowsky et al., 2006: 2). Die scheinbar geringe Popularität des Wissensmanagements in kleinen und mittleren Unternehmen spiegelt sich darüber hinaus in folgendem Aspekt wider: Verglichen mit der Vielzahl an Publikationen zum Thema Wissensmanagement ist der systematische Umgang mit Wissen in KMU vergleichsweise sehr rudimentär behandelt worden (vgl. Staiger, 2008: 12). Ein Großteil der in der Literatur zu findenden Methoden ist hierbei primär für das Wissensmanagement in Großunternehmen und Konzernen konzipiert worden (vgl. Mertins/Orth, 2009: 41). Eine Anpassung vorhandener Konzepte und Methoden an die spezifischen Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen hat hierbei wenig stattgefunden: „[...] most of research efforts are heavily focused on large companies as early adopters und superior performers of KM were large and multinational corporations. As such, existing factors are mainly large companies oriented, thereby reflecting their situations and needs. Directly applying these factors into SMEs environment may not be sufficient without an understanding of their very own specific conditions" (Evangelista et al., 2010: 36).

Die geringe Aufmerksamkeit, die das Wissensmanagement in KMU erfahren hat, ist sehr verwunderlich, da sich insbesondere für diese Unternehmen eine besondere Relevanz aus dem systematischen und zielgerichteten Umgang mit Wissen ergibt. Aufgrund der Tatsache, dass Wissen häufig an wenige Experten im Unternehmen gebunden ist, sind sie stärker als große Unternehmen von einzelnen personellen Wissensträgern abhängig und in besonderem Maße vom Verlust oder Ausstieg zentraler Kompetenzträger betroffen (vgl. Alawneh, 2009: 98; vgl. North, 2012: 212). Die besondere Relevanz ergibt sich aber auch im Hinblick darauf, dass KMU per se ideale Voraussetzungen für das Wissensmanagement aufweisen: Ein positiver Effekt ihrer per definitionem beschränkten Größe ist die betriebliche Überschaubarkeit sowie dadurch bedingt, direkte und informelle Kommunikationswege und persönliche Kontakte, die eine rasche Kommunikation aller betrieblichen Akteure ermöglicht (vgl. Evangelista et al., 2010: 36). Darüber hinaus ist die relativ hohe Mitarbeitermotivation resultierend aus einer zumeist starken Identifikation der Mitarbeiter mit dem Unternehmen als positive Bedingung für das Wissensmanagement in KMU zu nennen (vgl. Staiger, 2008: 122f.)

1.2 Motivation und Ziele dieser Arbeit

Vor diesem skizzierten Hintergrund ist es das übergeordnete Ziel dieser Arbeit, Anwendungs­kontexte, Mehrwerte und Problemfelder des Wissensmanagements in kleinen und mittleren Unternehmen zu untersuchen und aufzuzeigen. Aufgrund der überaus großen Heterogenität der KMU-Landschaft in Deutschland ist es zwingend notwendig, die im Rahmen dieser Arbeit betrachteten KMU stärker einzugrenzen, sodass der Fokus in dieser Arbeit auf der Branche des Technischen Handels liegt. Die Auswahl der untersuchten Branche fand unter anderem aufgrund der Tatsache statt, dass sich der Bedarf des systematischen Umgangs mit Wissen vor allem in der Handelsbranche ergibt. Da der Handel in der Regel nicht produzierend tätig ist, weisen klassische Produktionsfaktoren von vornherein eine geringere Relevanz auf (vgl. Ergenzinger/Krulis-Randa, 2006: 163), sodass der unternehmerische Erfolg jener Betriebe also entscheidend davon abhängt, dass unternehmensrelevantes Wissen Eingang in die wertschöpfenden Prozesse der jeweiligen Unternehmen findet.

Grundlage dieser Arbeit bildet eine intensive Literaturrecherche zum Wissensmanagement im Allgemeinen und seiner Anwendung in KMU, ebenso wie zu den Branchenspezifika des Technischen Handels, die in der Entwicklung eines für diese Arbeit brauchbaren Messinstruments gemündet ist. Mittels einer quantitativen Untersuchung in Form eines standardisierten Online-Fragebogens gerichtet an eine Vielzahl von Technischen Handelsunternehmen in Deutschland sollen hierbei Anwendungskontexte, Mehrwerte und Problemfelder in der von kleinen und mittleren Unternehmen geprägten Branche des Technischen Handels untersucht werden.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit besteht aus insgesamt sieben Kapiteln, die jeweils inhaltlich aufeinander aufbauen.

Das erste Kapitel umfasst den Einleitungsteil, der in das Thema der Arbeit einführen soll. Zudem erfolgt eine Darstellung der Zielsetzung dieser Arbeit.

Das zweite Kapitel behandelt die theoretischen Grundlagen, die sich in Bezug auf den Wissensbegriff und das Wissensmanagement ergeben. Will man Aussagen über Mehrwerte, Anwendungskontexte und Problemfelder des Wissensmanagements in kleinen und mittelständischen Unternehmen der Branche des Technischen Handels treffen, bedarf es der Schaffung eines theoretischen Bezugsrahmens, auf den sich später zu treffende Aussagen beziehen können. Hierzu bedarf es in einem ersten Schritt der Präzisierung des überaus vielschichtigen Wissensbegriffs, der im Rahmen des Wissensmanagements zwingend diskutiert werden muss. Hierauf aufbauend erfolgt schließlich die Darstellung der verschiedenen Definitionen und Richtungen des Wissensmanagements, um dann in einem nächsten Schritt das forschungsleitende Wissensmanagement-Modell dieser Arbeit vorstellen zu können.

Im dritten Kapitel erfolgt die Darstellung des der Arbeit zugrunde liegenden Untersuchungsobjektes. Um sich der von kleinen und mittleren Unternehmen geprägten Branche des Technischen Handels inhaltlich nähern zu können, bedarf es zu allererst einer präzisen Darstellung von kleinen und mittleren Unternehmen sowie der Diskussionen der Möglichkeiten, kleine und mittlere Unternehmen von Großunternehmen abzugrenzen.

Nach dieser Grundlagenarbeit kann das Untersuchungsobjekt dieser Arbeit genauer eingegrenzt werden. Im ersten Schritt erfolgt hier die Darstellung der Großhandelsbranche und des Produktionsverbindungshandels, denen der Technische Handel aus Branchensicht zugeordnet ist. Hierauf aufbauend kann dann eine detaillierte Beschreibung der untersuchten Branche erfolgen. Der Branchendarstellung schließt sich dann eine Schilderung der zukünftig zu erwartenden gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und technologischen Herausforderungen an, um im weiteren Verlauf der Arbeit etwaige Einsatzbereiche des Wissensmanagements im Technischen Handel identifizieren zu können. Abschluss findet dieses Kapitel durch die Darstellung der erfolgskritischen Wissensgebiete in der Branche des Technischen Handels.

Das vierte Kapitel beinhaltet Ausführungen zum Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen und im Speziellen zum Wissensmanagement in der Branche des Technischen Handels. Es erfolgt hierbei eine Darstellung der vorherrschenden spezifischen organisationsstrukturellen und unternehmenskulturellen Rahmenbedingungen, die zum Teil massive Auswirkungen auf den systematischen Umgang mit Wissen haben können und deshalb zwingend diskutiert werden müssen.

Hieraus resultierend erfolgt in einem nachgelagerten Schritt die Darstellung der Anforderungen an das Wissensmanagement in der von kleinen und mittleren Unternehmen geprägten Branche des Technischen Handels.

Das fünfte Kapitel widmet sich hierbei ausführlich der Darstellung und Diskussion der ausgewählten Untersuchungsmethode, auf welcher die vorliegende Arbeit basiert.

Das sechste Kapitel dient der Zusammenfassung, Darstellung und Interpretation der aus der empirischen Untersuchung gewonnenen Daten.

In Kapitel sieben wird ein abschließendes Fazit gezogen, indem die wichtigsten Ergebnisse noch einmal inhaltlich zusammengefasst werden. Des Weiteren wird ein Ausblick auf mögliche weiterführende Untersuchungen in diesem Untersuchungsfeld gegeben.

2 Theoretische Grundlagen zum Wissensmanagement

Nachfolgendes Kapitel widmet sich den theoretischen Grundlagen, welche für das Gesamtverständnis der vorliegenden Arbeit vonnöten sind. Hierbei wird mit einer ausführlichen Diskussion des Wissensbegriffs begonnen, der sich eine Beschreibung der spezifischen Eigenschaften der Ressource Wissen anschließt. Über die Darstellung der verschiedenen Wissensarten und Wissensträger soll darüber hinaus versucht werden, den Wissensbegriff stärker einzugrenzen, um zu einer für diese Arbeit brauchbaren Arbeitsdefinition des Wissensbegriffs zu gelangen. Hierauf aufbauend erfolgt dann eine Darstellung der unterschiedlichen Definitionsansätze zum Wissensmanagement sowie die Beschreibung des der Arbeit zugrunde liegenden Wissensmanagement-Modells.

2.1 Der Wissensbegriff

So einig man sich darüber ist, dass die Verfügbarkeit von Wissen wettbewerbsentscheidend für Unternehmen ist, so herrscht Uneinigkeit darüber, was unter dem Begriff Wissen subsumiert werden soll (vgl. Amelingmeyer, 2004: 1). Diese Uneinigkeit resultiert aus der Tatsache, dass der Wissensbegriff seit jeher Gegenstand unterschiedlichster Forschungsdisziplinen ist: So bemühen sich bspw. die Philosophie, die Psychologie, die Soziologie aber auch die Informatik und die Betriebswirtschaftslehre vergebens um eine allgemein gültige und interdisziplinäre Definition von Wissen.¹ Die Beschäftigung mit dem Wissensbegriff ist aufgrund seiner Interdisziplinarität immer abhängig vom jeweiligen Blickwinkel. Romhardt (1998: 25) führt hierzu richtigerweise aus, dass das „[...] Erkenntnisinteresse der jeweiligen Wissenschaftsdisziplin [...] die Semantik und Sinnhaftigkeit des verwendeten Wissensbegriffs (bestimmt)".

Das Interesse im Rahmen dieser Arbeit liegt auf Wissen als Ressource im Unternehmen. Der Argumentation Romhardts folgend, muss der Wissensbegriff dieser Arbeit aus betriebswirtschaftlicher Perspektive betrachtet werden.

In betriebswirtschaftlichen Ansätzen erfolgt eine Annäherung an den Wissensbegriff häufig über die Unterscheidung der Begriffe Daten, Information und Wissen. Dies ist auch dahingehend sinnvoll, als in der unternehmerischen Praxis häufig zu beobachten ist, dass auf eine trennscharfe Verwendung der Begriffe verzichtet wird (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 3). Auf die zwingende Notwendigkeit dieser Unterscheidung weisen Probst et al. (2010: 17) hin: „Für das integrative Verständnis eines Managements der eigenen Wissensbasis ist es unerlässlich, dass verantwortliche Führungskräfte einerseits zwischen Daten, Information und Wissen zu unterscheiden lernen, andererseits aber auch in der Lage sind, deren Zusammenhänge zu erkennen".

Eine gängige Annäherung an den Wissensbegriff kann mit der von Rehäuser und Krcmar vorgeschlagenen Begriffshierarchie erfolgen, die in der nachfolgenden Abbildung dargestellt ist. Wissen ist im Rahmen dieses Ansatzes Bestandteil einer hierarchischen Struktur und baut auf Daten und Informationen auf (vgl. Schimmel, 2002: 171).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Begriffshierarchie Zeichen, Daten, Information und Wissen (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 3)

Auf der untersten Stufe der Begriffshierarchie stehen die Zeichen, die innerhalb dieser Hierarchie das kleinste Strukturelement repräsentieren (vgl. Staiger, 2008: 27f.). Dies können bspw. Buchstaben, Ziffern oder auch Sonderzeichen sein (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 4). Werden Zeichen mit Hilfe von Ordnungsregeln (Syntax, Code) verknüpft, entstehen Daten. Diese sind auf der zweiten Stufe der Begriffshierarchie angesiedelt. Werden Daten in den Kontext eines Problemzusammenhangs gestellt und für die Erreichung eines Zieles verwendet, entstehen Informationen (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 5). Sie repräsentieren die dritte Hierarchiestufe. Informationen erhalten erst dann einen Wert, wenn sie von einem Empfänger interpretiert werden, hierbei lässt sich der Unterschied zwischen Daten und Informationen folgendermaßen beschreiben: „Daten und Informationen unterscheiden sich dadurch, dass die in Daten angelegte Semantik durch den Empfänger erschlossen wird" (Eulgem, 1998: 24). Auf der obersten Stufe der Begriffshierarchie steht Wissen. Durch die zweckorientierte Vernetzung von Information entsteht Wissen. Hierbei erfordert die Vernetzung von Informationen Kenntnisse darüber, in welchem Zusammenhang Informationen zueinander stehen und wie sie sinnvoll miteinander vernetzt werden können, um einem damit verfolgten Zweck genügen zu können (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 5).²

Zusammenfassend kann Romhardt (1998: 39) zitiert werden, der den soeben dargestellten Anreicherungsprozess wie folgt beschreibt: „Zeichen werden durch Syntaxregeln zu Daten, welche in einem gewissen Kontext interpretierbar sind und damit für den Empfänger Informationen darstellen.

Die Vernetzung von Informationen ermöglicht deren Nutzung in einem bestimmten Handlungsfeld, welches als Wissen bezeichnet werden kann".

Die vorangegangenen Ausführungen haben gezeigt, dass zwischen den einzelnen Begrifflichkeiten zwar Zusammenhänge bestehen, gleichzeitig aber auch signifikante Unterschiede, die strikt gegen eine synonyme Verwendung der Begriffe Daten, Information und Wissen sprechen (vgl. Schimmel, 2002: 171). Versucht man über die Begriffshierarchie hinaus den Wissensbegriff stärker einzugrenzen, ist man auch hier wieder mit dem Problem der begrifflichen Unschärfe konfrontiert (vgl. Staiger, 2008: 28). Selbst mit der im Rahmen dieser Arbeit auf betriebswirtschaftliche Ansätze eingeschränkten Betrachtungsperspektive darf in Bezug auf den Wissensbegriff keine Einigkeit erwartet werden. Wenngleich in der betriebswirtschaftlichen Literatur einige definierende Ansätze vorgelegt worden sind, so haben diese jedoch nicht zu einem einheitlichen Begriffsverständnis beigetragen (vgl. Al-Laham 2003, 24f.).

Nachfolgende Ausführungen sollen exemplarisch einen Überblick über die Vielfalt der im Bereich der Betriebswirtschaftslehre entwickelten Definitionsansätze geben.

Eine recht allgemein gehaltene Definition stammt von Amelingmeyer (2004: 43), die Wissen als „[...] jede Form der Repräsentation von Teilen der realen oder gedachten Welt in einem körperlichen Trägermedium" definiert. Albrecht (1993: 45) definiert Wissen als „[...] Ergebnis der Verarbeitung von Informationen durch das Bewusstsein. Wissen lässt sich beschreiben als vorhandene Bestände an Modellen über konkrete bzw. abstrakte Objekte, Ereignisse und Sachverhalte". Eine weitere, breit rezipierte Definition stammt von Probst et al., die Wissen als die Gesamtheit der personengebundenen Kenntnisse und Fähigkeiten verstehen, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Dies umfasst nach Auffassung der Autoren sowohl theoretische Erkenntnisse als auch praktische Alltagsregelungen und Handlungsanweisungen. Darüber hinaus stützt sich Wissen auf Daten und Informationen, sei aber im Gegensatz zu diesen jedoch stets an Personen gebunden (vgl. Probst et al, 2010: 23). Besonderes Augenmerk liegt bei dieser Definition von Wissen als auch bei Albrechts Definitionsvorschlag auf der Personengebundenheit von Wissen.

Im Gegensatz hierzu definiert Al-Laham Wissen als unternehmensspezifische Ressource, die all diejenigen Informationen, Kenntnisse und Fähigkeiten umfasst, die dem jeweiligen Individuum zur Verfügung stehen und die bewusst oder unbewusst zur Lösung von Aufgaben und Problemen eingesetzt werden. Wissen umfasse hierbei sowohl personalisierte Bestandteile (Kenntnisse und Fähigkeiten) als auch nicht-personalisierte, materialisierte oder materialisierbare Bestandteile (dokumentiertes Wissen in Form vernetzter Informationen) (vgl. Al-Laham, 2003: 43). In seinem Definitionsversuch wendet sich Al-Laham explizit gegen jene dominierende Auffassung, dass Wissen stets an Personen gebunden sei bzw. Wissen als kognitive Verarbeitung von Informationen begreift, da diese zu eng für betriebliche Praxis sei und plädiert stattdessen für eine Entpersonalisierung (vgl. Al-Laham, 2003: 25ff.; vgl. Heisig, 2005: 6). An dieser Stelle sei auf eine Tendenz innerhalb der betriebswirtschaftlichen Literatur im Hinblick auf den Wissensbegriff verwiesen: Jenes dominierende Wissensverständnis, das Wissen stets an Personen gebunden sieht und ein weiter gefasstes Verständnis von Wissen, das die Personengebundenheit von Wissen aufhebt und auch Informationssysteme und die Organisation bzw. das Unternehmen miteinbezieht (vgl. Staiger, 2008: 29). Letztere Ansätze wehren sich gegen ein rein auf den Menschen bezogenes Verständnis von Wissen und sehen den Wissensbegriff nicht auf die menschliche Kognitionsleistung beschränkt (vgl. Al-Laham, 2003: 43; vgl. Heisig, 2005: 7). Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive geht man von einem breiteren Wissensverständnis aus. So kann Wissen als strukturierte und sinnvoll vernetzte Information in entpersonalisierter Form gespeichert und weitergegeben werden und ist somit auch auf Dokumente, Produkte und Prozesse übertragbar (vgl. Al-Laham, 2003: 43; vgl. Heisig, 2005: 7). Nach Heisig ist Wissen hiermit sowohl eine Ressource für betriebliche Akteure, als auch ein Produkt aus deren Tätigkeit (vgl. Heisig, 2005: 7).

Diesem breiter gefassten Verständnis von Wissen soll auch im Rahmen dieser Arbeit gefolgt werden, sodass folgende Arbeitsdefinition des Wissensbegriffs Verwendung finden soll:

„Wissen ist eine fließende Mischung aus strukturierten Erfahrungen, Wertvorstellungen, Kontextinformationen und Fachkenntnissen, die in ihrer Gesamtheit einen Strukturrahmen zur Beurteilung und Eingliederung neuer Erfahrungen und Informationen bietet. Entstehung und Anwendung von Wissen vollzieht sich in den Köpfen der Wissensträger. In Organisationen ist Wissen häufig nicht nur in Dokumenten und Speichern enthalten, sondern erfährt auch eine allmähliche Einbettung in organisatorische Routinen, Prozesse, Praktiken und Normen" (Davenport/Prusak, $999: 32).

2.1.1 Eigenschaften von Wissen

Eine Möglichkeit den Wissensbegriff stärker einzugrenzen, kann anhand der Beschreibung der besonderen Eigenschaften der Ressource Wissen erfolgen.³ Wissen und Informationen weisen im Vergleich zu den herkömmlichen materiellen Ressourcen wie bspw. Rohstoffe oder Arbeitskraft einige signifikante Unterschiede auf, die Besonderheiten im Umgang mit diesen nach sich ziehen (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 103) und deren Eigentümlichkeiten nun kurz erläutert werden sollen:

Wissen ist immateriell: Aufgrund seines immateriellen Charakters ist Wissen selbst nicht fassbar und beobachtbar und wird erst durch abstrakte Symbole wie bspw. Sprache, Schrift oder durch andere Medien erfahrbar (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 103).

Pfiffner und Stadelmann führen hierzu aus, dass die durch die externe Formlosigkeit bedingte Ungreifbarkeit von Wissen den größten Unterschied zu den materiellen Ressourcen ausmacht und dass dies wesentliche Konsequenzen für die Führung nach sich ziehen würde (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 103), denn Wissen liegt in der Verfügungsmacht des jeweiligen Wissensträgers, der selbst darüber entscheidet, ob er Wissen mit anderen teilt oder nicht (vgl. Iskensmeier, 2001: 14).

Wissen ist synergetisch: Wissen ist eine synergetische Ressource, das heißt, je mehr von ihr vorhanden ist, desto häufiger kann sie gebraucht werden und desto nützlicher wird sie für den jeweiligen Anwender. Dieser Umstand erschwert jedoch eine genaue objektive Quantifizierbarkeit und führt dazu, dass die Ressource Wissen schwer messbar ist (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 105).

Wissen vermehrt sich durch Teilung: Wissen ist die einzige Ressource, die sich durch Gebrauch und Teilung nicht verringert, sondern vermehrt (vgl. von der Oelsnitz, 2003: 46). Während klassische Ressourcen Abnutzungserscheinungen unterliegen, wird Wissen nicht verbraucht und ist unbegrenzt erneuerbar, zudem wird es durch den Einsatz und die Anreicherung mit neu gewonnenen Erfahrungen ständig erweitert (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 109; vgl. Staiger, 2008: 30).

Information ist leicht transportierbar: Informationen als Basis von Wissen sind im Vergleich zu materiellen Ressourcen leicht transportierbar (vgl. Staiger, 2008: 31). Die Übertragung von Informationen und Wissen kann hierbei über die verschiedensten Medien erfolgen. Insbesondere die sich stetig verbessernden Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglichen einen sehr raschen Austausch, der theoretisch von jedem beliebigen Ort der Welt stattfinden kann (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 106)

Wissen und Information substituieren: Wissen und Informationen sind Produktionsfaktoren der Zukunft und ersetzen in steigendem Maße die traditionellen Produktionsfaktoren wie Boden, Kapital und Arbeit (vgl. Staiger, 2008: 31). Infolge des gestiegenen Wissenseinsatzes ist der Einsatz klassischer Produktionsfaktoren, bspw. durch automatisierte Arbeit merklich gesunken (vgl. Pfiffner/Stadelmann, 2012: 107).

2.1.2 Unterscheidung von Wissensarten

Aus dem Versuch heraus den Wissensbegriff stärker spezifizieren zu können und besser zugänglich zu machen, sind in der wissenschaftlichen Diskussion zahlreiche Ansätze zur Systematisierung von Wissen vorzufinden, die zumeist als sogenannte Wissensdichotomien gegenüber gestellt werden. Die uneinheitliche Definition des Wissensbegriffs korrespondiert hierbei mit der Vielzahl an identifizierten Wissensarten.⁴

Da eine ganzheitliche Betrachtung der verschiedenen Wissensarten wenig Relevanz für den Kontext dieser Arbeit aufweist, soll sich auf die nachfolgend dargestellten Wissensarten beschränkt werden. Hierzu betont Romhardt, dass für die Betrachtung von Wissen im unternehmerischen Kontext eine Beschränkung auf einige wenige praxisrelevante und beobachtbare Dichotomien notwendig sei (vgl. Romhardt, 1998: 29). Auch Schimmel weist darauf hin, dass es keine allseits anerkannte Klassifikation nach Arten des Wissens gibt, sondern diese stets unternehmens- und problemspezifisch erfolgen müsse (vgl. Schimmel, 2002: 167).

Betrachtet man Wissen wie im Rahmen dieser Arbeit aus der ressourcenorientierten Perspektive als eine Ressource, die es im unternehmerischen Kontext effektiv und effizient zu bewirtschaften gilt, ergibt sich die Relevanz der im Folgenden dargestellten Wissensarten.

Anhand verschiedener Dimensionen kann Wissen folgendermaßen differenziert werden (vgl. Hermann, 2010: 184f.): Wissensform (implizit vs. explizit):

Eine zentrale Leitunterscheidung ist die Unterscheidung in implizites (tacit knowledge) und explizites Wissen (explicit knowledge), die ursprünglich von Polanyi (1959: 12) stammt: „What is usually described as knowledge, as set out in written words or maps, or mathematical formulae, is only one kind of knowledge; while unformulated knowledge, such as we have of something we are in the act of doing, is another form of knowledge".

Nonaka und Takeuchi haben dieses Konzept aufgegriffen und weiterentwickelt (vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997: 71 ff.).⁵ Ausgehend von Polanyis Erkenntis, „[...] daß wir mehr wissen, als wir zu sagen wissen" (Polanyi, 1985: 14 zitiert nach Nonaka/Takeuchi, 1997: 72) repräsentiert das implizite Wissen jenes schwer formalisierbare, kommunizierbare und teilbare Wissen, das in den Köpfen einzelner Individuen gespeichert ist (embodied knwoledge) (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 7). Eine treffende Definition des impliziten Wissens liefern Davenport und Prusak (2000b: 90), indem sie ausführen: „Tacit knowledge is especially hard to transfer from the resource that creates it to other parts of the organization". Nonaka und Takeuchi beschreiben das implizite Wissen als sehr persönlich und geprägt von subjektiven Einsichten, Ahnungen und Intuitionen. Darüber hinaus sei es tief verankert in der Tätigkeit und der Erfahrung sowie in Idealen, Werten und Gefühlen des einzelnen Individuums (vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997: 18f.). Häufig ist den Individuen der Besitz dieses Wissens nicht bewusst.

Implizites Wissen enthält technische und kognitive Elemente. Ersteres umfasst die informellen und schwer dokumentierbaren Fertigkeiten eines Individuums, die auch mit dem Begriff des knowhow umschrieben werden können (vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997: 19f; vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 7). Die kognitive Dimension beinhaltet mentale Modelle⁶ und Vorstellungen und „[...] spiegelt unsere Wirklichkeitsauffassung (was ist) und unsere Zukunftsvision (was sein sollte)" (Nonaka/Takeuchi, 1997: 19).

Explizites Wissen hingegen umfasst jenes sprachlich artikulierbare, kommunizierbare und medial darstellbare Wissen, das sich losgelöst vom Individuum personenungebunden (disembodied knowledge) entfalten kann (vgl. Schimmel, 2002: 185) und dass sich „[...] problemlos von einem Computer bearbeiten, elektronisch weitergeben und in Datenbanken abspeichern (lässt)" (Nonaka/Takeuchi, 1997: 19). In Organisationen sind sämtliche in sprachlicher oder schriftlicher Form vorliegende Wissenspotentiale, die bspw. in Dokumentationen, Arbeitsanweisungen oder Prozessbeschreibungen abgelegt sind, als explizites Wissen einzuordnen (vgl. Schimmel, 2002: 185).

Im unternehmerischen Kontext ist die Unterscheidung zwischen explizitem und implizitem Wissen von enormer Relevanz, da verbales bzw. schriftlich dokumentierbares Wissen nur einen sehr geringen Teil des gesamten Wissens innerhalb eines Unternehmens repräsentiert (vgl. Schimmel, 2002: 185). Der Anteil des impliziten Wissens in einem Unternehmen übersteigt den Anteil des expliziten Wissens deutlich (vgl. Mescheder/Sallach 2012: 13).

Zur Verdeutlichung dieses Umstandes wird häufig auf die Eisberg-Metapher rekurriert (siehe Abbildung 2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Eisberg repräsentiert hier den gesamten Wissensbestand eines Individuums, der aus expliziten und impliziten Wissensbestandteilen zusammengesetzt ist. Innerhalb dieser Metapher ist das explizite Wissen durch den sichtbaren aus der Wasseroberfläche herausragenden Teil des Eisberges repräsentiert, es stellt also lediglich die Spitze des Einsberges dar.⁷ Der wesentlich größere Teil des Wissens, das implizite Wissen, liegt verborgen unterhalb der Wasseroberfläche. Für den Umgang mit Wissen im Unternehmen bedeutet dies, dass die Identifikation impliziten Wissens mit Schwierigkeiten verbunden ist und nur ausschnittsweise erfolgen kann (vgl. Mescheder/Sallach, 2012: 13f).

Wissensträger (individuell vs. kollektiv):

Eine weitere Unterscheidung kann anhand der Wissensträger einer Organisation in individuelles und kollektives Wissen vorgenommen werden.

Individuelles Wissen repräsentiert hierbei das Wissen der einzelnen Mitarbeiter eines Unternehmens. Es liegt hauptsächlich in impliziter Form vor und somit in der Verfügungsgewalt des einzelnen Individuums, sodass andere Akteure hierauf keinen Zugriff haben (vgl. Iskensmeier, 2001: 12). Kollektives Wissen hingegen ist für mehrere Individuen gleichzeitig erreichbar (vgl. Rehäuser/Krcmar, 1996: 8). Schüppel beschreibt es als vom einzelnen Individuum bzw. Wissensträger unabhängig und als beliebig reproduzierbar (vgl. Schüppel, 1996: 76ff.)⁸, kollektives Wissen kann sowohl in impliziter als auch in expliziter Form vorliegen.

Als Beispiele für herkömmliche Erscheinungsformen des kollektiven Wissens werden in der Literatur bspw. Standardverfahren, Leitlinien, Kodifizierungen, Arbeitsprozessbeschreibungen, etablierte Verhaltensweisen in gewissen Situationen sowie Informationen über Kunden, Lieferanten und potentielle Mitbewerber genannt (vgl. Lehner, 2009: 57). Probst et. al betonen die Bedeutung des kollektiven Wissens im unternehmerischen Kontext: So sei dieses Resultat eines oft langwierigen unternehmensinternen Akkumulationsprozesses, sei extern nicht einzukaufen und zeichne sich durch einen besonderen Wert gegenüber Wettbewerbern aus (vgl. Probst et al., 2010: 22).

Wissensort (intern vs. extern):

Betrachtet man den Ort, an dem Wissen existiert, kann man zwischen internem und externem Wissen unterscheiden. Internes Wissen repräsentiert hierbei das Wissen, welches im Unternehmen vorhanden ist. Externes Wissen befindet sich außerhalb des Unternehmens und kann bspw. durch externe Berater, Verbände, Kunden und Lieferanten etc. beschafft werden (vgl. Probst et al., 2010: 29).

Wie bereits zu Beginn dieses Abschnittes erläutert, sind die hier dargestellten Wissensformen nur eine kleine Auswahl der in der Literatur zu findenden zahlreichen Kategorisierungsmöglichkeiten. Für die vorliegende Arbeit sind sie aus folgenden Gründen ausgewählt worden:

- Die Differenzierung zwischen implizitem und explizitem Wissen ist im unternehmerischen Kontext vor allem im Hinblick auf die systematische Aufbereitung und Konservierung des zu größten Teilen in impliziter Form vorliegenden Erfahrungswissen, das Mitarbeiter im Laufe ihres gesamten Berufslebens akkumuliert haben, von enormer Bedeutung. Diese Bedeutung ergibt sich gerade für kleine und mittlere Unternehmen umso mehr, sind sie doch in stärkerem Maße als Großunternehmen von dem Wissen der Mitarbeiter abhängig (vgl. North, 2012: 212). Schätzungen gehen davon aus, dass die Wissensbasis eines Unternehmens zu ca. 80 Prozent aus impliziten Wissensbestandteilen zusammengesetzt ist. (vgl. Deller et al., 2008: 182; vgl. Lehner, 2009: 44).
- Die Unterscheidung zwischen individuellem und kollektivem Wissen ist vor allem im Hinblick auf die Identifikation zentraler Wissensträger und Experten des Unternehmens wichtig, um das individuelle Wissen dieser der kollektiven Wissensbasis zur Verfügung zu stellen. North führt hier dazu aus, dass der Erfolg wissensorientierter Unternehmensführung maßgeblich davon abhängen würde, wie der Prozess, in kollektives Wissen und kollektives Wissen in individuelles Wissen zu überführen, gestaltet ist (vgl. North, 2012: 47).
- Zu wissen, ob sich das für den Unternehmenserfolg erforderliche Wissen bereits im Unternehmen befindet bzw. intern generiert werden kann oder ob es von außen (Einkauf externer Berater, Kunden- und Lieferantenwissen etc.) beschafft werden muss, macht die Unterscheidung in internes und externes Wissen erforderlich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über wichtige Trends informiert sind und dass sie wesentliche externe Wissensquellen identifizieren können (vgl. Probst et al., 2010: 180). Im Hinblick auf hohe Kosten und eventuelle Fehlinvestitionen, bedingt durch den Einkauf externen Wissens, sollten sich vor allem kleine und mittlere Unternehmen fragen, ob das vorhandene Potential der Mitarbeiter voll ausgeschöpft ist bzw. durch Aus- und Weiterbildung der Akteure nutzbar gemacht werden kann.

2.1.3 Wissensträger in Unternehmen

Aufgrund seines immateriellen Charakters (siehe hierzu auch Abschnitt 2.1.1), ist Wissen stets an Wissensträger gebunden - erst durch spezifische Träger kann sich Wissen im Rahmen von Wertschöpfungsaktivitäten entfalten (vgl. Schimmel, 2002: 214).

Die in der Literatur zu findenden Systematisierungsversuche von Wissensträgern sind hierbei ebenso vielfältig wie die Aufzählung unterschiedlicher Wissensarten. Der Großteil der Ansätze unterscheidet zwischen personellen und nicht-personellen Wissens- bzw. Informationsträgern.⁹ Im Rahmen dieser Arbeit soll sich auf den Ansatz von Amelingmeyer bezogen werden, die zwischen personellen, materiellen und kollektiven Wissensträgern unterscheidet (vgl. Amelingmeyer, 2004: 53ff.). Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass es materielle Wissensträger streng genommen nicht geben kann. Sie nehmen in erster Linie eine Speicherungs- und Übertragungsfunktion wahr, sind aber im Gegensatz zu den personellen Wissensträgern nicht in der Lage, neues Wissen zu generieren (vgl. Pfau/Mangliers, 2009: 131).

Im unternehmerischen Kontext werden die personellen Wissensträger durch die Mitarbeiter des Unternehmens repräsentiert, sie sind in allen Bereichen und Hierarchieebenen des Unternehmens zu finden (vgl. Staiger, 2008: 33). Im Rahmen des Wissensmanagements kommt insbesondere ihnen eine herausragende Bedeutung zu, da sie „[...] die zentrale Rolle bei der Erzeugung, Kommunikation und Anwendung von Wissen (einnehmen)" (Staiger, 2008: 34) und nur sie ihr Wissen in die betrieblichen Abläufe einbringen können (vgl. Amelingmeyer, 2004: 55). Sie werden deshalb häufig als primäre Wissensträger bezeichnet. Personelle Wissensträger verfügen als einzige über Handlungskompetenz, die sich wiederum aus ihrer Fachkompetenz (Kennen) sowie Methodenkompetenz und Sozialkompetenz zusammensetzt (vgl. Amelingmeyer, 2004: 55f). Neben den eigenen Mitarbeitern der Unternehmung gehören auch externe Dienstleister und/oder Mitarbeiter z.B. von Kunden oder Lieferanten zu den möglichen personellen Wissensträgern einer Unternehmung (vgl. Nikodemus, 2005: 130).

Des Weiteren lassen sich innerhalb eines Unternehmens kollektive Wissensträger identifizieren. Amelingmeyer (2004: 64) definiert kollektive Wissensträger als eine Einheit personeller Wissensträger, „[...] die in ihrer Gesamtheit über ein originäres kollektives Wissen verfügt, das über die Summe des Wissens der einzelnen Mitglieder hinausgeht". Staiger führt in diesem Zusammenhang aus, dass bspw. die Leistung eines Teams nur bedingt auf das Wissen und Können einzelner Beteiligter zurückzuführen sei, sondern sich erst aus dem Zusammenwirken der Teammitglieder unter Nutzung einer gemeinsamen Wissensgrundlage ergebe (vgl. Staiger, 2008: 34). Innerhalb eines Unternehmens sind kollektive Wissensträger in allen Bereichen des Unternehmens vorzufinden, hierbei können sowohl intraorganisationale Einheiten (z.B. Teams, Abteilungen oder Projektgruppen), das Unternehmen als Ganzes oder aber auch interorganisationale Gebilde (strategische Allianzen, Netzwerke) als kollektive Wissensträger identifiziert werden (vgl. Schimmel, 2002: 223).

Die nicht-personellen Wissensträger innerhalb eines Unternehmens werden auch als materielle Wissensträger bezeichnet.¹⁰ Da sie im Vergleich zu personellen Wissensträgern nicht in der Lage sind, neues Wissen zu generieren, nehmen sie vorwiegend eine Speicherungs- und Bewahrungsfunktion wahr. In diesem Zusammenhang leisten sie einen wichtigen Beitrag, vorhandenes Wissen zu dokumentieren (z.B. Gesprächsprotokolle, Projektdokumentationen), zu vermehren (Publikationen, Veröffentlichungen), zu sichern (Patente, Schutzrechte) und innerhalb des jeweiligen Unternehmens zu verteilen (vgl. Schimmel, 2002: 226).

Aufgrund der Heterogenität der materiellen Wissensträger nimmt Amelingmeyer noch mal eine Unterscheidung in vier Subgruppen vor: Druckbasierte Wissensträger (Bücher, Fachzeitschriften, Arbeitsanweisungen), audiovisuelle Wissensträger (Tonbänder, Filme), EDV-basierte Wissensträger (Datenbanken, Intranet) sowie produktbasierte Informationsträger (vgl. Amelingmeyer, 2004: 57ff.). Wichtig ist es, an dieser Stelle noch einmal darauf hinzuweisen, dass die in materiellen Wissensträgern gespeicherten Wissensinhalte nicht ohne menschliche Interventionen in den Wertschöpfungsprozess einfließen können. Für die Integration dieser in die Wissensprozesse eines Unternehmens bedarf es stets der personellen Wissensträger eines Unternehmens (vgl. Schimmel, 2002: 220).

2.2 Wissensmanagement-Definitionen und Ziele

Nachdem die vorangegangenen Ausführungen einen Beitrag zur Annäherung an den Wissensbegriff geleistet haben, kann in einem nächsten Schritt eine genauere Betrachtung des Begriffs des Wissensmanagements erfolgen.

Ebenso vielfältig wie der Wissensbegriff sind auch die Definitionsansätze zum Wissensmanagement. Auch hier hat sich bis heute kein einheitliches Begriffsverständnis durchgesetzt. An dieser Stelle sei noch einmal Roehl (1999: 13) zitiert, der ausführt, dass es sich beim Wissensmanagement um einen Begriff handelt, „[...] dessen Vielseitigkeit und inhärente Vorannahmen jede einfache Beschreibung verunmöglichen". So konstatiert auch Lehner, dass in Anbetracht der vielen unterschiedlichen Ansätze zum Wissensmanagement eine allgemein gültige Definition weder möglich noch sinnvoll sei (vgl. Lehner, 2009: 34).

Zum einen ist es die schier unüberblickbare Anzahl wissenschaftlicher Beiträge zum Thema Wissensmanagement, die hierbei mit Sicherheit zur begrifflichen Unschärfe beigetragen hat (vgl. Heisig, 2005: 13), zum anderen resultiert sie aber auch aus der Tatsache, dass die wissenschaftlichen Wurzeln des Wissensmanagements in sehr unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen liegen (vgl. Staiger, 2008: 37). Ähnlich wie bereits zur begrifflichen Unschärfe des Wissensbegriffs argumentiert, prägt auch hier die jeweilige Perspektive auf das Wissensmanagement das dominierende Begriffsverständnis"

Nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick über die unterschiedlichen Definitionen zum Begriff des

Wissensmanagements"

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Definitionen des Wissensmanagements

Die tabellarische Übersicht zeigt das weite und unterschiedliche Begriffsverständnis zum Wissensmanagement" Eine wesentliche Ursache für die teils erheblich divergierenden Definitionsvorschläge sind die unterschiedlichen Sichtweisen auf den Betrachtungsgegenstand" In der Diskussion zum Wissensmanagement lassen sich hier vor allem zwei Grundausrichtungen ausmachen: Zum einen das technikorientierte Wissensmanagement, das nach Albrecht (1993: 98) als „[...] kontinuierliche Weiterentwicklung des Informationsmanagements unter Einbeziehung des

Menschen als Wissensverarbeitungssystem" beschrieben werden kann und zum anderen das humanorientierte Wissensmanagement, das den Menschen als zentralen Wissensträger in den Mittelpunkt der Überlegungen stellt (vgl. Al-Laham, 2003: 50; vgl. Lehner, 2009: 35f.).

Neben diesen beiden Grundausrichtungen wird seit geraumer Zeit versucht, den humanorientierten Ansatz und den technikorientierten Ansatz miteinander zu verbinden, da sich zunehmend die Auffassung durchgesetzt hat, dass ein erfolgreiches Wissensmanagement einer integrativen bzw. ganzheitlichen Betrachtungsperspektive bedarf. Um wirkliche Synergieeffekte erzielen zu können, müssen nach Lehner die kreativen und intellektuellen Fähigkeiten des Individuums beim Umgang mit Wissen mit den daten- und informationsverarbeitenden Kapazitäten der Computertechnologie verbunden werden (vgl. Lehner, 2009: 36). An dieser Stelle setzt die ganzheitliche Betrachtungsperspektive des Wissensmanagements an, indem es die Aspekte des technik- und humanorientierten Wissensmanagements miteinander verbindet (vgl. Schüppel, 1996: 189) und darüber hinaus auch die Organisationsstrukturen in die Betrachtung mit einbezieht.

Der Argumentation einer integrativen bzw. ganzheitlichen Sicht folgend, soll im Rahmen dieser Arbeit in starker Anlehnung an Seufert und Mayr (2002: 131) sowie Reinmann-Rothmeier et al. (2001: 18) folgendes Begriffsverständnis für das Wissensmanagement gelten:

„Wissensmanagement umfasst die Gesamtheit der personalen, organisatorischen und technischen Maßnahmen und Interventionen, die den bewussten, systematischen und zielgerichteten Umgang mit der Ressource Wissen in Unternehmen vorantreiben sollen. Mit Hilfe des Wissensmanagements soll Wissen innerhalb einer organisatorischen Einheit gestaltet, gelenkt und organisiert werden und zu neuen Produkten und Dienstleistungen überführt werden, um einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen."

2.2.1 Wissensmanagement-Modelle - Das Baustein-Modell nach Probst et al.

Ebenso vielfältig wie die Definitionen zu den Begriffen Wissen und Wissensmanagement ist die Modelllandschaft zum Wissensmanagement. Lehner konstatiert hierzu, dass in Anbetracht der vielen unterschiedlichen Modelle bis dato keine Konsolidierung und Zusammenführung dieser zu einem integrierten Gesamtmodell stattgefunden hat (vgl. Lehner, 2009: 66).

Aus der kaum überblickbaren Modelllandschaft ist das Wissensmanagement-Modell von Probst, Raub und Romhardt, das die Autoren selbst als Bausteine des Wissensmanagements bezeichnen, als forschungsleitendes Modell für diese Arbeit ausgewählt worden. Diese Auswahl ist auf mehrere Gründe zurückzuführen: Zum einen hat das Modell im deutschsprachigen Raum breite Rezeption erfahren, immer wieder findet es Einsatz in einschlägigen Projekten und wird häufig für die Gestaltung des Wissensmanagements in der betrieblichen Praxis herangezogen (vgl. Lehner, 2009: 73). Zum anderen ist das Modell in enger Zusammenarbeit mit vielen Firmen entstanden, sodass Problemstellungen aus der betrieblichen Praxis, die einen eindeutigen Bezug zum Bereich Wissen aufwiesen, Eingang in das Modell gefunden haben. Somit ist das Modell Ergebnis zahlreicher Interviews und Workshops mit Führungskräften und vielen detaillieren Fallstudien (vgl. Probst et al., 2010: 28) und zeichnet sich durch ein hohes Maß an Praxisnähe aus, das darauf abzielt, „[...] der Unternehmungspraxis eine Handlungsanleitung zu geben, um Wissensprobleme in der Organisation besser beschreiben und verstehen zu können" (Al-Laham, 2003: 83).

Darüber hinaus impliziert das Baustein-Modell eine ganzheitliche Betrachtungsweise des Wissensmanagements, was es insbesondere im Hinblick auf die zuvor entwickelte Arbeitsdefinition zum Wissensmanagement besonders brauchbar für diese Arbeit macht.

Die in der Praxis identifizierten Problembereiche in Bezug auf den Umgang mit der Ressource Wissen im Unternehmen sind von Probst et al. zu größeren Problemkategorien zusammengefasst worden, aus denen wiederum Wissensmanagement-Aktivitäten, die sie als Bausteine des Wissensmanagements bezeichnen, abgeleitet worden sind. Diese Bausteine bieten mögliche Ansatzpunkte und Interventionsfelder für Maßnahmen des Wissensmanagements in Unternehmen und strukturieren den Wissensmanagement-Prozess in einer nachvollziehbaren Art und Weise (vgl. Probst et al., 2010: 28). Nachfolgende Abbildung zeigt das Modell und seine einzelnen Bausteine:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Das Modell besteht aus insgesamt acht Bausteinen, die einen inneren und einen äußeren Kreislauf bilden. Der innere Kreislauf umfasst im Einzelnen die Bausteine Wissensidentifikation, -erwerb, - entwicklung, -(ver)teilung, -nutzung und -bewahrung und zielt auf die operativen Belange des Unternehmens ab. Sie werden auch als Kernprozesse des Wissensmanagements bezeichnet (vgl. Probst et al., 2010: 28).

Der äußere Kreislauf bezieht sich auf die strategische Ebene des Unternehmens und beinhaltet die Bausteine Wissensziele und Wissensbewertung (vgl. Probst et al., 2010: 28).

Nachfolgend sollen nun die einzelnen Bausteine dargestellt werden:

Wissensziele: Gemäß Probst et al. soll mit Hilfe der Formulierung von Wissenszielen den Aktivitäten des Wissensmanagements eine Richtung gegeben werden. Darüber hinaus legen sie fest, auf welchen Ebenen des Unternehmens Fähigkeiten aufgebaut werden müssen. Die Festlegung der Wissensziele sollte auf normativer Ebene (Schaffung einer wissensfreundlichen Unternehmenskultur), strategischer Ebene (Definition des organisationalen Kernwissens und Festlegung des zukünftigen Kompetenzbedarfs) und auf operativer Ebene (Gewährleistung der Umsetzung des Wissensmanagements und Konkretisierung der strategischen und normativen Zielvorgaben) erfolgen (vgl. Probst et al., 2010:31).

Wissensidentifikation: Maßnahmen der Wissensidentifikation dienen der Transparenz über unternehmensinternes und -externes Wissen und der Ableitung des Bedarfs an zukünftigem Wissen (vgl. Al-Laham, 2003: 83). Probst et. al unterscheiden hierbei zwischen interner und externer Wissensidentifikation. Interne Wissensidentifikation zielt auf bereits im Unternehmen vorhandenes Wissen ab und fokussiert sowohl auf kollektive als auch auf individuelle Wissensbestände (vgl. Probst et al., 2010: 29). Sie kann z.B. mit Instrumenten wie Expertenverzeichnissen, Wissenskarten oder Personalhandbüchern realisiert werden (vgl. Lehner, 2009: 74). Häufig herrscht im Unternehmen Unklarheit über interne Daten, Informationen und Fähigkeiten, sodass ein Großteil der Wissenspotentiale innerhalb eines Unternehmens häufig ungenutzt brach liegt (vgl. Iskensmeier, 2001: 24). Maßnahmen der externen Wissensidentifikation haben die Analyse des Wissensumfeldes einer Unternehmung zum Ziel (vgl. Probst et al., 2010: 29).

Wissenserwerb: Dieser Baustein beinhaltet Beschaffungsstrategien für den Erwerb externen Wissens, das ein Unternehmen nicht selbst entwickeln kann. Hierbei ist der Wissenserwerb auf verschiedenen externen Wissensmärkten möglich, z.B. über den Erwerb von Wissensprodukten oder über den Erwerb von Stakeholderwissen (Kunden- oder Lieferantenwissen). Häufig sind sich Unternehmen des ungenutzten Potentials zum Wissenserwerb, das z.B. in den Beziehungen zu Kunden, Lieferanten, Kooperationen und anderen Marktteilnehmern steckt, nicht bewusst (vgl. Probst et al, 2010: 29). Dies kann z.B. auf Abwehrreaktionen in Bezug auf den Erwerb fremder Fähigkeiten zurückzuführen sein, deshalb sollte extern erworbenes Wissen möglichst kompatibel zu bereits vorhandenem Wissen innerhalb des Unternehmens sein (vgl. Probst et al, 2010: 109).

Wissensentwicklung: Der Baustein Wissensentwicklung stellt den zum Wissenserwerb komplementären Baustein dar und beschreibt den Aufbau neuen Wissens. Hauptaugenmerkt liegt auf der „Produktion neuer Produkte, besserer Ideen und leistungsfähigerer Prozesse“ (Probst et al., 2010: 29). Unterschieden wird hier zwischen individueller und kollektiver Wissensentwicklung (vgl. Probst et al, 2010: 117ff.). Hierbei umfasst die Wissensentwicklung all jene Management-Aktivitäten, „[...] mit denen die Organisation sich bewusst um die Produktion bisher intern und extern noch nicht existierender Fähigkeiten bemüht“ (Probst et al, 2010: 29). Neues Wissen kann hierbei auf allen Ebenen des Unternehmens entstehen.

Wissensverteilung: Bei diesem Baustein geht es einerseits darum, Wissen innerhalb des Unternehmens im Sinne der Distribution zu verteilen, das heißt, dass Mitarbeitern relevantes Wissen zur Verfügung gestellt wird, gleichzeitig umfasst die Wissensverteilung aber auch das Teilen im Sinne der unternehmensweiten Bereitstellung von individuellem und kollektivem Wissen (vgl. Lehner, 2009: 75). Hierbei gibt es zwei wesentliche Gesichtspunkte, die bei der Wissensverteilung Berücksichtigung finden müssen: Zum einen organisatorische Aspekte, im Rahmen derer geklärt werden muss, über welche Kanäle die Verteilung des Wissen wann und an wen erfolgt und zum anderen personelle Aspekte, die sich mit Fragen der Motivation auseinandersetzen. Probst et al. empfehlen hier die Wissensverteilung nach dem ökonomischen Prinzip der Arbeitsteilung auszurichten, das für eine sinnvolle Beschreibung und Steuerung des Wissensverteilungsumfanges plädiert, da nicht alles im Unternehmen in voller Gänze auch von allen Mitarbeitern gewusst werden muss (vgl. Probst et al, 2010: 30).

Wissensnutzung: Dieser Baustein umfasst „[...] den produktiven Einsatz des organisatorischen Wissens zum Nutzen der Unternehmung“ (Probst et al., 2010: 31). Hierbei stellen eine erfolgreiche Wissensidentifikation- und verteilung noch keine Garantie dafür dar, dass das unternehmensweite Wissen am Arbeitsplatz oder innerhalb von Projekten auch wirklich angewendet wird (vgl. Lehner, 2009: 75). Innerhalb des Unternehmens müssen Voraussetzungen geschaffen werden, die die Nutzungsbereitschaft des vorhandenen Wissens sicherstellen. Eventuelle Nutzungsbarrieren sowohl psychologischer als auch struktureller Art müssen durch geeignete und auf das jeweilige Unternehmen abgestimmte Interventionsmaßnahmen (z.B. nutzerfreundliche Infrastrukturen, kulturbewusste Führungsmaßnahmen) bestmöglich entschärft werden (vgl. Probst et al, 2010: 180 ff.).

Wissensbewahrung: Eine weitere Kernaufgabe des Wissensmanagements stellt die Bewahrung von Wissen dar. Damit unternehmensrelevantes Wissen nicht verloren geht, bedarf es gezielter Maßnahmen der Wissensbewahrung- und speicherung. Aufgrund von Personalfluktuation oder altersbedingtem Ausstieg, sind Unternehmen immer wieder mit dem Verlust wertvollen Wissens („Verlust des organisatorischen Gedächtnisses") konfrontiert. Als Hauptprozesse der Wissensbewahrung werden die Selektion (Trennung des bewahrungswürdigen Wissens von unwichtigem Wissen), die Speicherung (Auswahl geeigneter Speichermedien- und Prozesse) und die regelmäßige Aktualisierung genannt (vgl. Probst et al, 2010: 194ff.).

Wissensbewertung: Die Wissensbewertung wird als Controlling-Prozess verstanden, mit dessen Hilfe der Erfolg oder Misserfolg der initiierten Wissensmanagementmaßnahmen bewertet werden soll. Genauer gesagt handelt es sich hierbei um Methoden zur Messung von normativen, strategischen und operativen Wissenszielen. Probst et al. weisen jedoch darauf hin, dass bis heute noch auf kein erprobtes Instrumentarium von Indikatoren und Messverfahren zurückgegriffen werden kann (vgl. Probst et al, 2010: 31).

2.2.2 Weitere Verwendung des Modells im Rahmen dieser Arbeit

Für den weiteren Verlauf der Arbeit soll der Fokus vor allem auf den Wissensmanagement­Aktivitäten Wissensgenerierung, Wissensverteilung, Wissensnutzung und Wissensbewahrung liegen. Hierbei wird der Argumentation Schimmels gefolgt, der die unterschiedlichen Wissensprozesse in primäre und sekundäre Prozesse unterteilt (vgl. Schimmel, 2002: 244). Die sich gegenseitig ergänzenden Bausteine Wissen entwickeln (intern entwickeltes Wissen) und Wissen erwerben (von außen erworbenes Wissen) werden in diesem Zusammenhang zum Wissensmanagement-Prozess Wissensgenerierung zusammengefasst, sodass sich folgende Abbildung ergibt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Klassifikation von Wissensprozessen (vgl. Schimmel, 2002: 245).

Während die vier oben aufgeführten Wissensprozesse den primären Wissensprozessen zuzuordnen sind, sind die Wissensziele, Wissensidentifikation und die Wissensbewertung, als sekundäre Wissensprozesse einzustufen (vgl. Schimmel, 2002: 244).

Primäre Prozesse stehen nach Schimmel (2002: 244f.) „[...] in einem unmittelbaren Zusammenhang mit der Erstellung bzw. Verarbeitung eines Produkts bzw. einer Dienstleistung und tragen unmittelbar zu den Leistungen einer Organisation bei. Sie sind eher gestalterischer Natur und tragen umsetzungs- bzw. anwendungsorientierten Charakter".

Sekundäre Prozesse hingegen leisten ihren Beitrag dazu, die primären Prozesse vorzubereiten, zu steuern und zu kontrollieren. Sie schaffen also die von den primären Wissensprozessen erforderten Rahmenbedingungen und können deshalb auch als planungs- und steuerungsorientierte Prozesse aufgefasst werden (vgl. Schimmel, 2002: 244f).

Dieser Argumentation wird in ähnlicher Weise auch von Heisig gefolgt. Anstelle der Einbeziehung von acht Wissensmanagement-Aktivitäten wie von Probst et al. vorgeschlagen, plädiert er für eine Beschränkung auf vier Kernaktivitäten analog zu den von Schimmel identifizierten primären Wissensprozessen und begründet dies wie folgt: „Um den Aufwand und die Komplexität bei der Analyse und Gestaltung von Wissensmanagement-Lösungen zu begrenzen> sind vier Kernaktivitäten als Hauptanalysekriterien vorzuziehen"(Heisig, 2005: 62).¹¹

3 Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) und der Technische Handel als Untersuchungsobjekt dieser Arbeit

Nachdem im Kapitel zwei bereits eine Einführung in das theoretische Konstrukt der Arbeit stattgefunden hat, bedarf es in Kapitel drei weiterer theoretischer Ausführungen, um das Untersuchungsobjekt dieser Arbeit - die mittelständisch geprägte Branche des Technischen Handels - stärker eingrenzen zu können.

Um genauer auf die spezifischen Anforderungen des Wissensmanagements in kleinen und mittelständischen Unternehmen und speziell für den Technischen Handel eingehen zu können, bedarf es in einem ersten Schritt einer genaueren Spezifizierung der kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland, die in diesem Kapitel vorgenommen wird.

Zudem ist aufgrund der starken Heterogenität des Mittelstandes in Deutschland eine genaue Beschreibung der für diese Arbeit relevanten kleinen und mittelständischen Unternehmen von enormer Relevanz.

Aufbauend auf diesen Vorarbeiten kann dann im nächsten Schritt eine genaue Beschreibung der Branche des Technischen Handels erfolgen. Hierzu bedarf es in einem vorgelagerten Schritt der Darstellung der Großhandelsbranche und des Produktionsverbindungshandels, denen der Technische Handel aus Branchensicht zugeordnet ist.

Der detaillierten Beschreibung der im Rahmen der Arbeit betrachteten Branche sollen sich zudem Schilderungen über die zukünftig zu erwartenden wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und technologischen Herausforderungen in der Branche anschließen. Darüber hinaus sollen die erfolgskritischen Wissensgebiete des Technischen Handels dargestellt werden.

3.1 Definition kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Entgegen der herausragenden Bedeutung, den der Mittelstand sowohl national als auch international innehat, existiert bis heute keine gesetzliche oder allgemein gültige Definition des Begriffs (vgl. Wolf et al., 2009: 14). Aufgrund der Vielfältigkeit der KMU-Landschaft bereitet eine trennscharfe Begriffsabgrenzung Schwierigkeiten, sodass sich weder in der Praxis noch in der Theorie ein allgemein gültiges Begriffsverständnis durchgesetzt hat (vgl. Zeitel, 1990: 25).

Der Begriff der kleinen und mittelständischen Unternehmen wird im deutschen Sprachgebrauch häufig bedeutungsgleich mit Begriffen wie „mittelständische Unternehmen/Mittelstand", „Klein- und Mittelbetrieben" oder auch „Klein- und Mittelunternehmen" gebraucht (vgl. Staiger, 2008: 12).¹² Der im deutschsprachigen Raum sehr häufig verwendete Begriff „Mittelstand" wird im Ausland nicht verwendet, da ein internationales Pendant dieses Begriffes nicht existiert.¹³ Im internationalen Gebrauch finden sich entsprechende Ausdrücke wie „Small- and Mediumsized Enterprises (SME)" oder noch allgemeiner „Small Business" (vgl. Bussiek, 1996: 16f.).

Ganz allgemein beziehen sich die Begriffe „klein" und „mittelständisch" auf quantitative Werte (vgl. Mugler, 199S: 1S), die sich bspw. über die Mitarbeiterzahl oder den Jahresumsatz festlegen lassen. Hierbei bleibt jedoch zu erwähnen, dass die Festlegung solcher Größenklassen eher willkürlich erfolgt, sodass jene quantitativ ausgerichteten Aussagen relativ wenig Einblick in das Wesen eines Unternehmens zulassen und die Besonderheiten von KMU unberücksichtigt bleiben (vgl. Mugler, 199S: 1Sf; vgl. Staiger, 200S: 13).¹⁴ Aus diesem Grund ist man im Rahmen der Begriffsspezifizierung dazu übergegangen, neben rein quantitativen Merkmalen auch auf qualitative Merkmale zurückzugreifen. Im Folgenden seien jene Abgrenzungskriterien vorgestellt.

3.1.1 Quantitative Abgrenzungskriterien

In quantitativer Hinsicht können im deutschsprachigen Raum im Wesentlichen zwei Definitionen ausgemacht werden, die hierzulande allgemein anerkannt sind. Auf nationaler Ebene ist dies die Definition des Institutes für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn. Dem IfM zufolge gehören Unternehmen dann dem Mittelstand an, wenn sie allerhöchstens 499 Mitarbeiter beschäftigen und einen Jahresumsatz von maximal 50 Mio. € erwirtschaften (vgl. IfM Bonn, 2013a).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: KMU-Definition des IfM Bonn (vgl. IfM Bonn, 2013a)

Auf europäischer Ebene hat sich vor allem die Mittelstandsdefinition der Europäischen Kommission aus dem Jahr 2003 durchgesetzt. Aus Sicht der EU-Kommission ist dann von mittelständischen Unternehmen zu sprechen, wenn diese nicht mehr als 249 Mitarbeiter beschäftigen und entweder weniger als 50 Mio. € Jahresumsatz aufweisen oder deren Bilanzsumme maximal 43 Mio. € beträgt (vgl. EU-Kommission, 2006: 14).

[...]

---

¹ Die Vielfalt an Definitionen des Wissensbegriffs kommentiert Roehl (2002: 19) folgendermaßen: „Über die Definition von Wissen ist mehr geschrieben worden, als ein Mensch in seiner Lebenszeit zu lesen imstande ist".

² Probst et al. bspw. plädieren anstatt der Begriffshierarchie für ein Kontinuum aus Daten, Informationen und Wissen, da nach ihrer Argumentation die Übergänge fließend seien (vgl. Probst et al., 2010: 17 f.)

³ Eine vollständige Auflistung der Eigenschaften der Ressource Wissen, die in der Literatur aufgeführt werden, würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Auszugsweise seien jene Eigenschaften kurz erläutert, die als besonders relevant für diese Arbeit befunden worden sind. Für eine detaillierte Darstellung der verschiedenen Eigenschaften von Wissen vgl. bspw. Pfiffner/Stadelmann (2012, 103 ff.).

⁴ So identifiziert bspw. Romhardt (1998: 27 ff.) über 40 verschiedene Wissensdichotomien.

⁵ Polanyi selbst verwendet den Begriff implizites Wissen nur selten, er spricht stattdessen von „tacit knowledge“.

⁶ „Mentale Modelle sind tief verwurzelte Annahmen, Einstellungen, Wertvorstellungen und Deutungsmuster, die die Wahrnehmung von Menschen und damit ihr Denken, Fühlen und Handeln beeinflussen". (Weibler, 2012: 323). Bereits 1994 bezeichnete Nonaka explizites Wissen als „tip of the iceberg" (Nonaka, 1994: 16) In der Literatur zu diesem Thema werden zum Teil intensive Diskussionen über die synonyme Verwendung der Begriffe kollektives und organisationales Wissen geführt (vgl. bspw. Amelingmeyer, 2004: 45ff; vgl. Al-Laham, 2003: 39ff.). Während einige Autoren die Begriffe synonym verwenden, plädieren andere Autoren dafür, kollektives Wissen von organisationalem Wissen abzugrenzen. In Anlehnung an Schettgen, die kollektives Wissen als das von mehreren Organisationsmitgliedern geteilte und zugängliche Wissen definiert und das organisationale Wissen als das von allen Organisationsmitgliedern geteilte Wissen (vgl. Schettgen, 2013: 121), sollen beide Begriffe im Rahmen dieser Arbeit nicht synonym Verwendung finden.

⁹ Vgl. hierzu bspw. Amelingmeyer (2004: 53 ff.); Güldenberg (1998: 266 ff.); Schüppel (1996: 197 f.).

¹⁰ Weitere in der Fachliteratur zu findende Bezeichnungen sind bspw. synthetische Wissensträger (vgl. Schimmel, 2002: 226 ff.) oder auch künstliche Speichersysteme (vgl. Güldenberg, 1998: 274 ff.)

¹¹ Die von Heisig empfohlene Beschränkung auf vier Kernprozesse im Umgang mit Wissen ist zudem ein Resultat einer europaweiten Unternehmensbefragung zur Bedeutung von einzelnen Wissensmanagement-Aktivitäten in der betrieblichen Praxis. Hierbei wurde mit 96 Prozent der Nennungen die Aufgabe Wissen anwenden (nutzen) als unabdingbar und wichtig eingeschätzt, gefolgt von Wissen verteilen mit 91 Prozent der Nennungen sowie Wissen generieren mit 84 Prozent der Nennungen und Wissen speichern mit 74 Prozent (vgl. Heisig, 2005: 60). Somit ergibt sich also auch eine praktische Relevanz der aufgeführten Wissensprozesse.

¹² Im Rahmen der vorliegenden Arbeit sollen die vorgestellten Begriffe ebenso synonym Verwendung finden. Zudem wird auch auf die mittlerweile allgemein anerkannte Abkürzung KMU rückgegriffen. Aufgrund des weltweiten Erfolges des deutschen Mittelstandes lassen sich mittlerweile Eindeutschungstendezen erkennen, sodass häufig von „German Mittelstand" die Rede ist.

¹⁴ Nach Zeitel implizierten sie eine Homogenitätsfunktion, die in der Realität so nicht gegeben sei (vgl. Zeitel, 1990: 25). So hat bspw. die gleiche Betriebsgröße in den verschiedenen Branchen ein sehr unterschiedliches Gewicht (vgl. Zeitel, 1990: 25), sodass aus diesem Grund quantitative Abgrenzungsversuche um qualitative Kriterien erweitert werden müssen.