10. Methodische Unterstützung des Wissensmanagements Prof. Dr. Dr. Popp FH Deggendorf

Methodenordnung lehnt sich an Managementkreislauf: Planung Organisation Kontrolle Ergänzung um Methoden, die Wissensnutzung fördern zur Wissensrepräsentation dienen Methoden sind Aufgaben des Wissensmanagements zugeordnet  Wissensmanagementprozesse Eindeutige Zuordnung der Methoden nicht möglich Methode hat einen Schwerpunkt, übernimmt aber mehrere Aufgaben

10.1 Methoden zur Förderung des Wissensaustausch und der Wissensnutzung Ziel: Erfahrungen vom Mitarbeiter unabhängig und anderen zugänglich machen.

10.1.1 Lessons Learned Systematische Dokumentation Aufbereitung von Erfahrungen Mittel um aus vorausgegangenen Erfahrungen zu lernen Voraussetzung: Bereitschaft das Wissen anderer Mitarbeiter zu nutzen Vorteile: Wissen kann für die Organisation bewahrt werden, auch wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlässt Breitere Wissensnutzung Verhinderung von Mehrarbeit Verkürzte Einarbeitungszeiten neuer Mitarbeiter Unterstützt Schaffung neues Wissen Evtl. Entwicklung einer fehlertoleranten Organisationskultur

10.1.2 Best Practice Sharing Erarbeitete Lösung (= bestmögliche) für eine bestimmte Problemstellung Lösung mit hinreichender Qualität, die nicht bestmögliche ist  Good Practice Ziel: bestehende Handlungsabläufe durch Good bzw. Best Practices zu ersetzen Vorteile: Unterstützt gezielte Suche nach bestmöglichen Lösungen Macht Wissen der Organisation allgemein zugänglich Vermeidung zeitaufwendiger Neuentwicklung, durch Möglichkeit auf Zugriff erprobte Vorgehensweisen Nachteil: Eingeschränkte Übertragbarkeit auf andere Einsatzbereiche

10.1.3 Story Telling/Learning History Wissen wird in Form von Geschichten gebracht Ziel: Organisationale Lernprozesse anstoßen Vielfältig einsetzbar: Weitergabe von Lessons Learned oder Best Practices Zur Veränderung der Unternehmenskultur Zur Verbreitung von Erfolgsgeschichten der Geschäftsleitung

10.2 Methoden zur Repräsentation von Wissen Dokumentation und Visualisierung von Wissensstrukturen Grundlage für Wissensmanagementprojekte Grundlage für Konzeption und Entwicklung von Wissensmanagementsystemen

10.2.1 Wissenskarten 5 verschiedene Arten: Wissensquellen Wissensanlagen Wissensstrukturen Wissensanwendung Wissensentwicklung

Wissensquellenkarten (knowledge source maps) Stellen Experten einer Organisation anhand selbstgewählter Kriterien graphisch dar Kriterienbeispiele: Fachgebiet der Experten, funktionale Bereiche der Organisation, ... = N. Y. = Basel = Berlin = Mobile Graphic Design CD-Rom Stand-alone Systems Web Animation Database Technicians Project Management Michael Gross Marion Pressl Diane Strong Uli Rubner Maya Senn Ute Lemp Josef Gorner Steffi Sieger Martin Silk Max Hitz Anne Weick Eva Rohner Uli Sigg Stefan Werd Mark Ott Ina Roehl Karl Toner

Wissensanlagekarten (knowledge asset maps) Wissensbestand einer Organisation kann sichtbar gemacht werden Unterstützen geschäftliche Entscheidungen und Besetzung von Projekten Consultants   IT Strategy M&A Accounting Marketing  Tinner, Jeff  Borer, André  Brenner, Carl  Deller, Max  Ehrler, Andi  Gross, Peter  …

Yellow Pages (Gelbe Seiten) Praktische Umsetzung von Wissensquellenkarten und Wissensanlagekarten Ermöglichen den direkten Kontakt zu den Personen, die das Wissen besitzen Regen den Lern- und Austauschprozess an Ziel: Vorhandenes Wissen zu einem Aufgabengebiet für alle Organisationsmitglieder abrufbar zu machen.

Wissensstrukturkarten (knowledge structure maps) Bilden Struktur eines Wissensgebietes ab Wissensgebiet in logisch zusammengehörige Teile gliedern und diese zueinander in Beziehung setzen Dienen der Darstellung von Fähigkeiten, die z.B. für eine bestimmte Aufgabe wichtig sind Vorlage für Projektdokumentation Projekt-management- handbuch Projektwissen Wissen über Technologien Projektmanagementwissen Projekterfahrung Führungs-kompetenz PM-Man.doc Projdoc.dot

Wissensanwendungskarten (knowledge application maps) Am häufigsten eingesetzte Wissenskarten Ordnen Geschäftsvorfällen oder einzelnen Prozessschritten das relevante Wissen zu Jour Fixe Metaplan Added Value Trend-Workshop Problemspinne Stakeholder Analyse generate/acquir present/ get feedback administrate/ organize analyse/ condense QforYou Offertenvorlage Data View Analyzer Visualisierungs- techniken Statistische Methoden und Verfahren TOOL METHOD Online Panel Trendbarometer Collage-Technik Tagebuch-Methode CAPI PowerView Radiocontrol Delphi-Methode Quantum SPSS Stichproben- verfahren Kundenkreuz Maßnahmenplan Inmarkt Team Manger

Wissensentwicklungskarten (knowledge development maps) Visualisierung der notwendigen Schritte um einen bestimmten Wissenstand zu erreichen „Lernpfade“

10.2.2 Ontologien Darstellung und Speicherung durch Repräsentationssprache Klassen einer Ontologie sind Konzepte Spezifische Konzepte (z.B. Personen) oder abstrakte Konzepte (z.B. Absichten) Metaklassen = Klassen mit Klassen als Instanzen Instanzen = Elemente oder Individuen Relation = Typ der Assoziation zwischen Konzepten; über sie lassen sich Attribute von Konzepten darstellen Axiome = Annahmen; geben Gesetzmäßigkeiten an; sind stets gültig

Struktur einer Ontologie Die Struktur wird mit folgenden Aussagen beschrieben: Es gibt Objekte in der Welt. Objekte haben Eigenschaften oder Attribute, welche Werte annehmen können. Objekte können Relationen untereinander eingehen. Eigenschaften und Relationen können sich verändern. Es gibt Ereignisse, die zu einem bestimmten Zeitpunkt eintreten. Die Welt und ihre Objekte können ihren Status wechseln. Ereignisse können wiederum Ereignisse auslösen.

Arten von Ontologien Upper Ontologies: nur generische und abstrakte Konzepte  decken große Bandbreite von Domänen ab General Ontologies: bilden das generelle Wissen der Welt ab; Grundbegriffe: Zeit, Raum und Ereignis Domain-Specific Ontologies: fassen das Wissen eines bestimmten Bereiches zusammen Heavyweight Ontologies: Regeln für logisches Schließen, Bedingungen für die Anwendungen der Regeln; exaktes Abbild des Anwendungsbereiches notwendig

Anforderungen an Ontologien Einheitliche Definition von Begriffen Klar = Eindeutigkeit der definierten Begriffe Kohärent = konsistent Schnittstellen zur Sprache anderer Wissensdomänen berücksichtigen Vollständig Möglichkeit zur Definition neuer Begriffe für speziellen Gebrauch, ohne bestehende Definitionen anpassen zu müssen

Ontologie-Beschreibungssprachen Traditionelle Sprachen können in Gruppen gegliedert werden 1. Gruppe: Sprachen, der erweiterten Prädikatenlogik (z.B. B. CycL.) 2. Gruppe: framebasierte Beschreibungssprachen (z.B. Ontolingua) 3. Gruppe: Sprachen der deskriptiven Logik (z.B. Loom) Vorteil von traditionellen Sprachen: bieten bessere Unterstützung Problem: externer Zugriff auf Ontologien Webbasierte Ontologiesprachen basieren auf gängigen Web-Standards (z.B. OWL) „synonym“ „für“ Wasser Wagen Schiff Vehikel Luft Fahrzeug Flugzeug Auto Land Kfz Motorrad „ist ein“

Methoden zur Erfassung von Ontologien: Bottom-Up: hoher Detaillierungsgrad, schwere Identifizierung von Beziehungen und erhöhte Gefahr der Inkonsistenz Top-Down: bessere Kontrolle des Detaillierungsgrades, beinhaltet Risiko der semantischen Interoperabilität und Instabilität Middle-Out: angemessener Detaillierungsgrad für jede Ebene

10.2.3 Prozessmodellierung Wissensprozesse werden gestaltet und modelliert Geschäftsprozesse + begleitende und steuernde Wissensprozesse werden in Modellen erfasst Fokus auf wissensintensive Prozesse Darstellung mit z.B. ereignisgesteuerter Prozessketten (EPK) Dokumentiertes Wissen zu ausgewähltem Kunden Lessons Learned aus Akquisition Marketing- strategie Kunden- und Marktstruktur Wünsche von Kunden Eigene Produkte Akquisitions- erfahrung Wissen über ausgewählten Kunden Zeitpunkt für Akquise Kunden auswählen Produktdaten Kunde ausgewählt Kundendaten Auftragsdaten Akquisitions-gespräch durchführen Auftrag erhalten Keinen Auftrag erhalten Akquisitions-gespräch dokumentieren Akquisitions-gespräch dokumentiert

10.3 Planungsmethoden Unterstützen Situationsanalyse Analyse = Grundlage für Zielformulierung des Wissensmanagements Suche von Alternativen, Prognosen, Bewertungen und Entscheidungen

10.3.1 Wissensidentitätsportfolio Vier-Felder-Matrix Überprüfung: wie wissensintensiv ist Organisation? Hohe Wissensintensität = hoher Wissensaufwand für Erstellung eines Produktes/einer Dienstleistung z.B. Software Wissensintensität in der Wertschöpfungskette Wissensintensität in der Leistung Wertschöpfung durch physische Arbeit Produktintelligenz und Prozessintelligenz hoch gering

10.3.2 Wissensmanagementprofil Ziel: Art und Weise des Umgangs mit Wissen bestimmen  Ergebnis: Profildiagramm

10.3.3 Knowledge Asset Road Map Technology Road Maps  Identifikation zukünftiger technischer Anforderungen und Koordination deren Entwicklung Ziele und Projekte zu deren Umsetzung werden auf einer Zeitachse abgetragen

10.4 Organisationsmethoden 10.4.1 Wissensfördernde Organisationsformen Primäre Organisationsformen (funktionale/divisionale Organisation oder Matrix-Organisation) weisen Schwächen auf: unflexibel behindern Freiräume & Kreativität Entwicklung weiterer Organisationsformen, die Wissensmanagement unterstützen (flache Hierarchien mit dynamischen Strukturen) unendliche flache Organisation invertierte Organisation Modell der multiplen Überlappungsstruktur Sternexplosion Spinnennetz Hypertextorganisation

10.4.2 Communities of Practice (CoP) informelle Gruppe von Personen freiwilliger Zusammenschluss gemeinsames Interesse oder Erreichung eines gemeinschaftlichen Zieles gegenseitige Unterstützung bei der Lösung von Problemen durch Identifikation, Generierung und Austausch von Wissen Vergleich mit anderen Gruppenformen:

10.5 Bewertungsmethoden Ziel: Erfolgskontrolle des Wissensmanagement Im Rahmen des Wissensmanagement können vier Objekte bewertet werden: das Wissen (die Wissensbasis) selbst die Aktivität des Wissensmanagement Wissensmanagementprojekte Wissensmanagementsysteme Ziel: Erfolgskontrolle des Wissensmanagement

10.5.1 Deduktiv-summarische Ansätze Marktwert-Buchwert-Relationen Differenz Marktwert Buchwert (Börse-Bilanz) Annahme: alles was nicht in Bilanz = immaterieller Vermögenswert Verbesserung: Quotient Marktwert Buchwert, statt Differenz  Bessere Vergleichbarkeit mit Wettbewerbern, Rückschlüsse auf die Entwicklung der immateriellen Vermögenswerte

Tobin‘s q Betrachtung: Verhältnis Marktwert eines Vermögensgegenstandes zu seinen Wiederbeschaffungskosten Vermögensgegenstand kann einzelne Anlage (Maschine, Fahrzeug, Person) oder gesamte Organisation sein q = Marktwert/Wiederbeschaffungskosten

10.5.2 Induktiv-analytische Ansätze Intangible Asset Monitor Sammlung monetärer und nicht-monetärer Größen  dienen der Bewertung immaterieller Vermögenswerte Drei Arten immaterieller Vermögenswerte: Kompetenz der Mitarbeiter (Wissen) Interne Struktur (alles was dem Unternehmen gehört) Externe Struktur (Kundenbeziehung, Image,...)

Unterteilung von Humankapital und Strukturkapital in Komponenten Wissenskapitalindex Unterteilung von Humankapital und Strukturkapital in Komponenten Unterteilung der Komponenten in Kategorien Zuordnung von Indikatoren zu Kategorien  Indikatorensystem Entwicklung und Nutzung eines Indikatorensystems 1. Festlegen einer Unternehmensstrategie 2. Ableitung von kritischen Erfolgsfaktoren aus Strategie 3. Bestimmen von Indikatoren des Wissenskapitals für die kritischen Erfolgsfaktoren 4. Konkretisierung der Indikatoren durch Einbeziehung der Mitarbeiter 5. Einsatz und stetige Verbesserung des Indikatorensystems Bildung des Wissensindex durch einen oder wenige Indizes aus der Menge der Indikatoren

Balanced Scorecard Umfassende und ausgewogene Betrachtung der Leistungsfähigkeit einer Organisation Vier verschiedene Perspektiven Überblick über Ziele und Kennzahlen einer Organisation Individuelles, flexibles Konzept Vermeidung eines Information Overload Einblick in die Relationen verschiedener Bereiche einer Organisation

Interne Geschäftsprozesse Lernen und Entwicklung Vision und Strategie Interne Geschäftsprozesse Ziele Kennzahlen Vorgaben Maßnahmen Lernen und Entwicklung Kunde Finanziell Wie sollen wir gegenüber Teilhabern auftreten, um finanziellen Erfolg zu haben? In welchen Geschäftsprozessen müssen wir die Besten sein, um unsere Teilhaber und Kunden zu befriedigen? Wie können wir unsere Veränderungs- und Wachstumspotentiale fördern, um unsere Vision zu verwirklichen? Wie sollen wir gegenüber unseren Kunden auftreten, um unsere Vision zu verwirklichen?

Wissensbilanz (Knowledge Balance) Unternehmensziele werden in Bezug auf die Wissensbasis messbar gemacht Mehrstufiges Kennzahlensystem mit verschiedenen Klassen Vermeidung von Kennzahlenvermengung verschiedener Zielsetzungen  bessere Abbildung der Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge

Zwischenerfolge und Übertragungseffekte aggregierte Ergebnisse der Geschäfts- tätigkeit im Zeitraum t0 bis t1 Zwischenerfolge und Übertragungseffekte Mitarbeiter motiviert Wissen anzuwenden erhöhter Kundennutzen verbesserte Nutzung von Technologien Produkte treffen die Kundenanfor-derungen besser steigende Kundenzufrieden- heit geringere operative Kosten höhere Qualität von Produkten mehr Aufträge schnellere Entscheidungen schnellere Antwortzeiten Indikatorenklasse III Interventionen Unternehmensziele Wissensziele Indikatorenklasse II verändere das Anreizsystem, um Wissensaufbau und Wissensteilung zu motivieren implementiere eine IT-Infrastruktur mit E-mail, Groupware und Wissensbasen transferiere Best Practices Eröffnungs- bilanz Zeitpunkt t0 Finanz- bilanz (FB t0) Indikatoren- klasse IV Wissens- Bilanz (WB t1) Indikatoren- Klasse I (WB t0) (FB t1) Schluss- bilanz Zeitpunkt t1 Erfüllungsgrad messen Bewegungsbilanz: Veränderung t1-t0

10.5.3 Methoden zur Bewertung des Wissensmanagements Benchmarking Systematischer Vergleich von Dienstleistungen, Prozessen oder Produkten zur Identifikation von Stärken und Schwächen Vier verschiedene Benchmarking-Formen: Internes Benchmarking: Vergleich von Wissensmanagementprozessen in unterschiedlichen Abteilung, Geschäftsbereichen oder Projekten Wettbewerbsorientiertes Benchmarking: Vergleich von Wissensmanagementprojekten oder –aktivitäten verschiedener Unternehmen Funktionales Benchmarking: Vergleich nicht identischer Prozesse Generisches Benchmarking: Vergleich von Statistiken mit anderen Firmen

Danke für Ihre Aufmerksamkeit!