Neue Informations- und Kommunikationstechnologien und die Globalisierung der Wirtschaft lassen keinen Zweifel daran, dass sich die Arbeitswelt erheblich verändern wird. Veränderungen in der Arbeitsorganisation und Produktionsstruktur werden aufgrund des Übergangs von der Industrie- zur Dienstleistungs- und Informationsgesellschaft erkennbar. Technische Fortschritte bei den Informations- und Kommunikationstechnologien und ein verändertes Führungsverhalten spielen dabei eine entscheidende Rolle. Aufgrund steigender Flexibilisierungsbedürfnisse und neuer, technologisch bedingter Integrationsmöglichkeiten wird es zu einer Aufspaltung der Wertschöpfungskette kommen. Produktionsnetzwerke werden von kleineren Fabrikeinheiten verschiedener Unternehmen gebildet, die ihre eigenen spezifischen Kernkompetenzen aufweisen. Eine wichtige Aufgabe der Unternehmen ist daher die Implementierung einer schlanken, prozessorientierten und leistungsfähigen Organisation, deren Kern überschaubare autonome Teams und Fertigungsinseln bilden. Diese Teams bzw. Arbeitsgruppen sollen selbstverantwortlich agieren und auch für das Arbeitsergebnis verantwortlich gemacht werden können. Klare Aufgabenstellungen und Zielvereinbarungen sind hierfür eine unabdingbare Voraussetzung. Ebenso muss dafür Sorge getragen werden, dass die Mitarbeiter über alle betrieblich relevanten Daten und Entscheidungsprozesse informiert werden und ausreichend Feedback erhalten. Bei der Vernetzung der Teams und Fertigungseinheiten werden die Errungenschaften im Informations- und Kommunikationsbereich neue Möglichkeiten eröffnen. Diese Optionen sind entscheidend, wenn es darum geht, die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu sichern. Die organisatorischen Maßnahmen und die entsprechende systemtechnische Infrastruktur sollen dazu führen, dass sich das System aus sich selbst heraus den veränderlichen Anforderungen anpassen kann und zum lernenden System wird. Der hiermit einhergehende kontinuierliche Verbesserungsprozess wird die innerbetriebliche Wertschöpfungskette schrittweise verbessern und die Verschwendungen in allen Unternehmensbereichen reduzieren.
Da es sich bei der lernenden Produktion um einen relativ neuen Begriff handelt, über dessen Bedeutung noch recht wenig berichtet wurde, soll in dieser Arbeit ein konkretes „Lernendes System“ beschrieben und anhand einer Fallstudie auch Möglichkeiten der organisatorischen Umsetzung eines solchen Systems diskutiert werden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Klärung grundlegender Begrifflichkeiten
2.1 Definition Lernen
2.2 Lernen im Unternehmen
2.3 Das lernende Unternehmen
2.4 Sammeln von Daten, Informationen, Wissen
2.4.1 Wissensträger
2.4.2 Wissensarten
2.4.3 Die organisationale Wissensbasis
3. Die lernende Organisation
3.1 Zum Wesen lernender Organisationen
3.2 Organisationen als lernende Systeme
3.2.1 Lernebenen
3.2.2 Lernformen
4. Wissensmanagement
4.1 Aufgaben und Ziele des Wissensmanagements
4.2 Wissensverteilung
4.3 Wissensbewahrung
4.4 Das Bewerten von Wissen
5. Lernen in der industriellen Produktion („Lernende Produktion“)
5.1 Der Lernbegriff und seine Bedeutung in der industriellen Produktion
5.2 Verallgemeinerungen des Lernkurvenmodells
5.3 Anwendungsbereiche von Lernkonzepten in der industriellen in der Produktion
5.3.1 Lernkurvenmodell
5.3.2 Machine Learning in der industriellen Produktion
5.3.3 Organisationale Lernen in der industriellen Produktion
6. Lernendes System
6.1 Von der Meldung zur Maßnahme-Optimierung der Produktion durch Störmeldeanalysen
7. Fallstudie- Die partizipative Fabrikplanung
7.1 Teamorientierte Unternehmensphilosophie
7.2 Zielvereinbarungen
7.3 Qualifikationen
8. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit analysiert das Konzept der "Lernenden Produktion" im Kontext eines globalen Strukturwandels. Sie verfolgt das Ziel, die Bedeutung von organisationalem Lernen und Wissensmanagement für industrielle Unternehmen zu erläutern, ein konkretes "Lernendes System" zu beschreiben und dessen praktische Umsetzung anhand einer Fallstudie zu verdeutlichen.
- Grundlagen des Lernens und Wissensmanagements in Unternehmen
- Die "Lernende Organisation" als Erfolgsfaktor in dynamischen Märkten
- Theoretische und praktische Aspekte der industriellen Lernkurvenmodelle
- Anwendung von Machine Learning und organisationalen Lernansätzen
- Partizipative Fabrikplanung als Fallbeispiel für kontinuierliche Verbesserungsprozesse
Auszug aus dem Buch
6.1 Von der Meldung zur Maßnahme-Optimierung der Produktion durch Störmelde-Analysen
Für die Auswertung prozessbezogener Störmeldungen werden in der Produktion viele Methoden und Werkzeuge eingesetzt. Maßnahmen zur Effizienzsteigerung in der Produktion sind aufgrund des starken Kostendrucks und der Beschleunigung der Entwicklungsprozesse heutzutage besonders wichtig. Aber auch das hohe Potenzial an Wissen und Erfahrungen der Mitarbeiter wird für die Unternehmen deshalb immer bedeutender. Wirkungsvolle Verbesserungsmaßnahmen werden daher meist von den Erfahrungsträgern vor Ort erkannt und systematisch umgesetzt. Es stellt sich die Frage, wie man gezielt nach Verbesserungsmaßnahmen suchen kann und wie man den Erfolg solcher Maßnahmen nachweisen kann? Die kontinuierliche Auswertung vorhandener Produktionsdaten liefert einen ersten Ansatz dazu. Im Folgenden soll eine Vorgehensweise vorgestellt werden, die z.B. von der Siemens AG praktiziert wird.
In automatisierten Fertigungen werden Fehler und Störungen relativ zeitnah durch zentrale Leitwarten sichtbar gemacht. Hierbei geht es zunächst – wie bei allen so genannten Shop-Floor-Control-Systemen - darum, das Betriebspersonal umgehend auf den Störfall aufmerksam zu machen, um eine möglichst schnelle Behebung des Fehlers zu ermöglichen. Eine solche umfassende elektronische Alarmanlage ist jedoch keine Selbstverständlichkeit und erfordert eine umfassende Integration von Betriebsdatenerfassungssystemen, PPS-Systemen und Intranet. Gerade in großen und unübersichtlichen Fertigungen stellt diese Form der Datenerfassung deshalb eine große Herausforderung dar.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Notwendigkeit von organisationalem Wandel und lernenden Systemen infolge der Globalisierung und des technologischen Fortschritts in der Industrie.
2. Klärung grundlegender Begrifflichkeiten: Dieses Kapitel definiert Lernen und Wissen als zentrale Ressourcen für Unternehmen und erläutert die Bedeutung des "lernenden Unternehmens" sowie die Schichten der organisationalen Wissensbasis.
3. Die lernende Organisation: Der Abschnitt diskutiert das Wesen lernender Organisationen, grenzt diese von statischen Qualitätsmanagement-Ansätzen ab und definiert Lernebenen sowie Lernformen im organisationalen Kontext.
4. Wissensmanagement: Hier werden die Aufgaben, Ziele, Methoden zur Verteilung, Bewahrung und Bewertung von Wissen innerhalb einer Organisation dargelegt.
5. Lernen in der industriellen Produktion („Lernende Produktion“): Dieses Kapitel widmet sich dem Lernkurvenmodell, den Grundlagen des Machine Learning und dem organisationalen Lernen als spezifische Anwendungsbereiche in der industriellen Fertigung.
6. Lernendes System: Das Kapitel beschreibt eine konkrete Vorgehensweise zur Optimierung der Produktion durch die systematische Analyse von Störmeldungen und die Ableitung proaktiver Verbesserungsmaßnahmen.
7. Fallstudie- Die partizipative Fabrikplanung: Die Fallstudie der Phoenix AG illustriert die Anwendung von kontinuierlichen Verbesserungsprozessen und die Einbindung von Mitarbeitern durch partizipative Fabrikplanung.
8. Fazit: Das Fazit fasst die Notwendigkeit zusammen, Unternehmen als lernende Systeme zu gestalten, um die Wettbewerbsfähigkeit durch ständige Anpassung und Wissensnutzung langfristig zu sichern.
Schlüsselwörter
Lernende Produktion, Wissensmanagement, Organisationales Lernen, Lernende Organisation, Lernkurvenmodell, Industrielle Produktion, Störmeldeanalyse, Partizipative Fabrikplanung, Kontinuierlicher Verbesserungsprozess, Wissensbasis, Machine Learning, Prozessoptimierung, Unternehmenswandel.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Analyse und Bedeutung des Konzepts der "Lernenden Produktion" in industriellen Unternehmen im Zuge des globalen Strukturwandels.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die Schwerpunkte liegen auf den Grundlagen von Wissen und Lernen in Unternehmen, der Organisation als lernendes System, dem Wissensmanagement und der praktischen Anwendung von Lernkonzepten in der Produktion.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, den Kenntnisstand zur "lernenden Produktion" zu systematisieren und aufzuzeigen, wie Unternehmen durch den Aufbau eines lernenden Systems ihre Wettbewerbsfähigkeit durch kontinuierliche Verbesserung steigern können.
Welche wissenschaftliche Methodik wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine theoretische Aufarbeitung der Fachliteratur zum Wissensmanagement und organisationalen Lernen sowie eine detaillierte Fallstudie zur partizipativen Fabrikplanung bei der Phoenix AG.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen zu Wissensträgern und Lernmodellen sowie praxisnahe Kapitel über die Nutzung von Störmeldeanalysen und die Implementierung von Verbesserungskonzepten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den prägenden Begriffen gehören Wissensmanagement, lernende Organisation, Lernkurveneffekte, kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) und die Partizipation von Mitarbeitern.
Wie trägt das Wissensmanagement zur "lernenden Produktion" bei?
Das Wissensmanagement schafft die notwendigen Voraussetzungen, damit organisatorisches Wissen durch Klassifizierung, Verteilung und Bewahrung als Basis für Innovation und proaktive Prozessanpassungen genutzt werden kann.
Welche Bedeutung hat die Störmeldeanalyse für Siemens in diesem Kontext?
Siemens nutzt die systematische Auswertung von Störmeldungen, um durch statistische Analysen und die Verknüpfung von Daten proaktiv Optimierungsmaßnahmen einzuleiten, anstatt nur reaktiv auf Fehler zu reagieren.
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- Diplom Betriebswirt (FH) Johannes Hanschke (Author), 2005, Lernende Produktion, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/69160
