Wissensmodellierung am Beispiel der Telekom Network Projects & Services GmbH
- Art: Diplomarbeit
- Autor: Henning Kraege
- Abgabedatum: Juli 2004
- Umfang: 100 Seiten
- Dateigröße: 1,2 MB
- Note: 1,3
- Institution / Hochschule: TU Berlin/Universidad Austral de Chile Deutschland
- ISBN (eBook): 978-3-8324-8430-9
-
ISBN (Paperback) :
978-3-8324-8430-9 P - ISBN (CD) :978-3-8324-8430-9 CD
- Sprache: Deutsch
- Prämierung:
- Arbeit zitieren: Kraege, Henning Juli 2004: Wissensmodellierung am Beispiel der Telekom Network Projects & Services GmbH, Hamburg: Diplomica Verlag
- Schlagworte: Wissensmanagement, Ontologie, Systemanalyse, Wissensbasis, Wissensarten
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Diplomarbeit von Henning Kraege
Einleitung:
Wissensmanagement ist als eine soziokulturelle, betriebswirtschaftliche und informationstechnische Aufgabe zu verstehen, die „Wissen“ als eine strategische Ressource betrachtet. Ein gemeinsames Ziel ist die optimale Nutzung dieser „Ressource Wissen“. Das Unternehmen lernt aus Erfahrungen, verbessert seine Prozesse kontinuierlich und möchte seine Unternehmenspotentiale so schnell wie möglich ausbauen.
Die Aufgaben des Wissensmanagements umfassen den Einsatz von Instrumenten der Organisation und der Informations- und Kommunikationstechnologie für Aufbau, Verfügbarmachen und Anwenden von Wissen im Unternehmen.
Das Modell des Wissensmanagements ist als ein Prozess zu verstehen, der in die Komponenten Wissensidentifikation, -erwerb, -entwicklung, -bewahrung, -bewertung und Wissensnutzung aufgeteilt wird. Dabei sind deren Teilprozesse voneinander stark abhängig und die einzelnen Bausteine wirken aufeinander ein. Die Maßnahmen des Wissensmanagements müssen immer in einem einheitlichen Kontext betrachtet werden.
Die Bausteine Wissensbewertung und Wissensziele befinden sich, wie in der folgenden Grafik illustriert, in einem äußeren Kreislauf. Sie geben dem Wissenskreislauf einen koordinierenden Rahmen vor. Die Wissensbewertung ermöglicht die Abgabe eines Feedbacks und schließt den Managementkreislauf.
Wissensmanagement ist nicht als ein lineares Vorgehensmodell zu verstehen, sondern eher als Kreislauf, dem Rapid Prototyping sehr ähnlich. Am Anfang stehen die Untersuchung einer kleinen Menge von typischen Anwendungsfällen, die Analyse und die Strukturierung des relevanten Wissens. Darauf folgen die Erstellung eines mentalen Modells der Expertise und die Entwicklung eines Prototyps für das Modell. Viele Schwierigkeiten entstehen, wenn die Organisation einem oder mehreren der Bausteine des Wissensmanagements zu wenig Beachtung schenkt und somit der Wissenskreislauf gestört wird.
Ziel dieser Arbeit soll es sein, die Möglichkeiten der Wissensmodellierung darzustellen. Zu Beginn wird in Kapitel 2 und 3 der Begriff Wissen mit seinen unterschiedlichen Arten und Quellen beschrieben. Dies dient unterstützend als theoretische und praktische Grundlage. In Kapitel 4 wird auf der Basis verschiedener Modellierungsformen und Werkzeugen die Erzeugung einer dynamischen Wissensbasis erörtert. Dabei werden die Schwierigkeiten ersichtlich, Wissen so darzustellen und zu dokumentieren, dass es für jeden zugänglich, verständlich und weiterverwendbar ist. Die Modellierung des Wissens soll am Ende dem Unternehmen zur Verfügung stehen, um eigene Potentiale ausweiten zu können und seine Wettbewerbsfähigkeit zu gewährleisten. Der praktische Bezug erfolgt im Anschluss in Kapitel 5, in Form einer Analyse des Bereiches Wissensmanagements, innerhalb des Unternehmens der Telekom Network Projects & Services GmbH.
Inhaltsverzeichnis:
| INHALTSVERZEICHNIS | II | |
| ABBILDUNGSVERZEICHNIS . | IV | |
| ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS . | V | |
| 1. | EINLEITUNG | 8 |
| 2. | WISSENSQUELLEN UND WISSENSARTEN | 10 |
| 2.1 | DER BEGRIFF WISSEN | 11 |
| 2.2 | WISSENSQUELLEN | 12 |
| 2.3 | WISSENSARTEN | 13 |
| 2.3.1 | Unternehmensbezogene Wissensarten | 13 |
| 2.3.1.1 | Domänenwissen | 13 |
| 2.3.1.2 | Strategisches Wissen | 14 |
| 2.3.1.3 | Metakognitives Wissen | 14 |
| 2.3.2 | Personenbezogene Wissensinhalte | 14 |
| 2.3.2.1 | Implizites Wissen | 15 |
| 2.3.2.2 | Explizites Wissen | 16 |
| 2.4 | DIE ORGANISATIONALE WISSENSBASIS | 19 |
| 2.4.1 | Die Wissensträger | 20 |
| 2.4.1.1 | Personelle Wissensträger | 20 |
| 2.4.1.2 | Materielle Wissensträger | 21 |
| 3. | MODELLIERUNGSORIENTIERTER WISSENSKREISLAUF | 22 |
| 3.1 | WISSENSERWERB | 22 |
| 3.1.1 | E-Learning | 23 |
| 3.1.2 | Kritische Würdigung | 23 |
| 3.1.3 | Externer Wissenserwerb | 24 |
| 3.2 | MODELLIERUNG VON WISSEN | 26 |
| 3.3 | WISSENSBEWAHRUNG UND WISSENSBEWERTUNG | 26 |
| 4. | ORGANISATORISCHE WISSENSBASIS | 27 |
| 4.1 | NUTZUNG VON ONTOLOGIEN | 28 |
| 4.2 | MODELLIERUNG EINER WISSENSBASIS | 33 |
| 4.2.1 | Metadaten | 34 |
| 4.2.2 | Vorteile der Modellierung einer Wissensbasis | 35 |
| 4.2.3 | Nachteile / Aufwand / Probleme | 35 |
| 4.3 | MODELLIERUNGSTECHNIKEN | 36 |
| 4.3.1 | Prozessorientiertes Vorgehen | 36 |
| 4.3.2 | Objektorientiertes Vorgehen | 36 |
| 4.4 | METHODEN DER DARSTELLUNG | 38 |
| 4.5 | WERKZEUGE ZUR MODELLIERUNG | 39 |
| 4.5.1 | Yellow Pages | 39 |
| 4.5.2 | Wissenslandkarten | 40 |
| 4.5.3 | Wissens-Communities | 41 |
| 4.5.4 | Wissensstrukturdiagramm | 42 |
| 4.5.5 | Prozessmodellierungstools mit Wissensanwendung | 43 |
| 4.6 | MODELLIERUNG UND SPEICHERUNG VON DATEN | 45 |
| 5. | SYSTEMANALYSE DER TELEKOM NETWORK PROJECTS & SERVICES GMBH | 47 |
| 5.1 | PROJEKTBEGRÜNDUNG | 48 |
| 5.2 | ISTANALYSE | 50 |
| 5.2.1 | Istaufnahme | 50 |
| 5.2.2 | Der Akquisitions- und Angebotsprozess | 51 |
| 5.2.3 | Schwachstellenanalyse | 61 |
| 5.3 | SOLLKONZEPT | 62 |
| 5.3.1 | Sollkonzept des Akquisitions- und Angebotsprozesses | 62 |
| 5.3.2 | Wissensquellen | 66 |
| 5.3.3 | Wissensverfügbarkeit | 67 |
| 5.3.4 | Umgang mit Wissensbibliotheken | 72 |
| 5.3.5 | Wissensmodellierung und Wissenslandkarten | 76 |
| 5.3.6 | Wissensbewahrung und Bewertung | 77 |
| 5.4 | NUTZENANALYSE | 81 |
| 6. | ABSTRACT | 83 |
| 7. | LITERATURVERZEICHNIS | 85 |
| 8. | ANHANG | 89 |
| 8.1 | VORGEHENSWEISE EINER SYSTEMANALYSE | 89 |
| 8.2 | DIE BALANCED SCORECARD VON KAPLAN UND NORTON | 93 |
| 8.3 | BEISPIEL EINER WISSENSLANDKARTE | 94 |
| 8.4 | BEISPIEL DER MODELLIERUNG DES AKQUISITIONS- UND ANGEBOTSPROZESSES IN ARIS | 94 |
Für die Modellierung von Prozessen und Wissen sind in der Praxis die Methoden mit ARIS und mit KODA weit verbreitet und sollen in diesem Abschnitt vorgestellt werden. Im Anschluss erfolgt ein grafisches Beispiel. ARIS91 ist ein Toolset für Geschäftsprozessmodellierungen. Es basiert auf der ARISMethode (Architektur integrierter Informationssysteme) und ist ein Rahmenkonzept zur ganzheitlichen Beschreibung (Modellierung) Computer gestützter Informationssysteme vom Konzept bis hin zur Implementierung. Es unterstützt das Wissensmanagement indem es die Möglichkeiten bietet, Organisationswissen eines Unternehmens zu dokumentieren. Die verwendete Architektur basiert auf der ganzheitlichen Betrachtung von Unternehmensprozessen. Deren hohe Komplexität wird durch die Reduktion der Darstellung auf vier Sichten bewältigt. Es sind die Organisationssicht (z.B. ein Organigramm), Datensicht (z.B. ein eERM92 ), Funktionssicht (z.B. ein Funktionsbaum) und Steuerungssicht (z.B. ein eEPK). In der folgenden Abbildung 9: ARIS-Konzept werden die Zusammenhänge grafisch dargestellt. [...]
Daimler-Chrysler setzt bereits seit 1992 Communities of Practice in so genannten TechClubs um. 89 Diese Tech-Clubs, ursprünglich informale Gruppen, beschäftigen sich mit Disziplinen wie Elektronik, Chassis oder Innenausstattung. Tech-Clubs übernehmen die Verantwortung für die Weiterentwicklung von relevantem Wissen, Innovation sowie für die Entwicklung von neuen Fähigkeiten. Das primäre Ziel ist es, unabhängig von einem spezifischen Fahrzeugtyp Wissen zu definieren, für die Entwicklung und Produktion von allen für Fahrzeuge relevanten Wissensgebieten bzw. Disziplinen aufzubauen und konzernweit zur Verfügung zu stellen. Tech-Clubs haben zur Verkürzung der Entwicklungszeiten und zur Senkung der Entwicklungskosten beigetragen. Die TechClubs sind langsam gewachsen. In den ersten Jahren trafen sich Supervisoren, um Probleme bezüglich bestimmter Teile oder neuer Technologien zu besprechen. In einer zweiten Phase versuchten sie die Lernprozesse weiterzutragen, indem alle Ingenieure eines bestimmten Bereichs eingeladen wurden, dazu Vertreter des Einkaufs, der wissenschaftlichen Labors usw. In einer späteren Phase übernahmen die Tech-Clubs mehr Verantwortung und überprüften Pläne für Produkte und Prozesse und hielten wesentliches Wissen auf einer Lotus-Notes-Datenbank fest. Als Vorteil ist abschließend zu sagen, dass das Instrument Wissens-Communities einen beträchtlichen Beitrag zu allen Bausteinen des Wissensmanagements leistet, die in Kapitel 1 dargestellt sind. [...]
Wissens-Communities beziehungsweise Communities of Practice (CoP) sind keine einfachen Suchmaschinen. Es sollen ausformulierte Fragen mit ausformulierten Antworten erwidert werden. Jeder Nutzer kann Experte werden oder nur User sein. Experten beantworten die Frage die von Usern gestellt werden. Durch die Bewertung der Antworten wird automatisch ein gewisser Qualitätsstandard geschaffen. Die Themen sind so vielfältig und unterschiedlich wie die Menschen. In einer WissensCommunity wird jede offene Frage bestimmten Rubriken bzw. Hauptthemen zugeordnet. Dann kann effizienter kommuniziert und besser in verteilten Strukturen zusammen gearbeitet werden. 88 Auch nach Beantwortung der Fragen bleiben die Themen im System und können von jedem User wieder eingesehen werden. Eine Wissens-Community dient dazu, das individuelle, meist implizite Wissen mit den Anderen zu teilen. Es soll jedem die Möglichkeit bieten, Probleme und Fragestellungen in einer Art „Unterhaltung“ zu thematisieren, mit dem Vorteil, dass das Thema im Nachhinein auch weiter als Dokumentation digital vorhanden bleibt. Des Weiteren sind alle User nicht an Standorte oder Abteilungen gebunden. Sie können Wissen aus allen Bereichen des Unternehmens zusammentragen. Dadurch werden gemeinsame Interessen am jeweiligen Wissensgebiet und gemeinsame Unternehmensziele unterstützt. Über moderierte CoP wird als Ergebnis eine Extraktion von Expertenwissen gefördert. Folgendes Beispiel aus der Automobilindustrie zeigt den Einsatz von CoP: [...]
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Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832484309
Arbeit zitieren:
Kraege, Henning Juli 2004: Wissensmodellierung am Beispiel der Telekom Network Projects & Services GmbH, Hamburg: Diplomica Verlag
Schlagworte:
Wissensmanagement, Ontologie, Systemanalyse, Wissensbasis, Wissensarten



