Diplomarbeit, 2008
114 Seiten, Note: 1,0
1 EINLEITUNG
2 WISSENSMANAGEMENT
2.1 Abgrenzung Daten, Informationen und Wissen
2.1.1 Daten
2.1.2 Informationen
2.1.3 Wissen
2.1.4 Zusammenhang Daten, Informationen und Wissen
2.2 Wissen
2.2.1 Explizites Wissen
2.2.2 Implizites Wissen
2.2.3 SECI-Modell nach Nonaka/Takeuchi
2.2.4 Hanse-Modell nach Snowden
2.3 Wissensträger
2.3.1 Personelle Wissensträger
2.3.2 Materielle Wissensträger
2.3.3 Kollektive Wissensträger
2.4 Wissensbasis
2.5 Organisationale Wissensbasis
2.6 Wissensmanagementansätze
2.6.1 Wissensmanagement
2.6.2 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst/Raub/Romhardt
2.6.3 Prozessorientiertes Wissensmanagement
2.7 Trends im Wissensmanagement
3 MODELLIERUNG WISSENSINTENSIVER GESCHÄFTSPROZESSE
3.1 Begriffsdefinitionen
3.1.1 Geschäftsprozesse
3.1.2 Geschäftsprozessanalyse und Geschäftsprozessoptimierung
3.1.3 Wissensintensive Geschäftsprozesse
3.1.4 Wissensmanagementprozess
3.1.5 Wissensprozesse
3.1.6 Wissensfluss
3.1.7 Modell - Modellierung - Modellierungsansätze
3.1.8 Geschäftsprozess- und Wissensmodellierung
3.2 Modellierung von Geschäftsprozessen
3.2.1 Modellierungsstandard
3.2.2 Syntaxregeln
3.2.3 Modellierungsbeschreibung
3.3 Identifikation von wissensintensiven Geschäftsprozessen
3.3.1 Identifikation von Wissen
3.3.2 Anforderungen wissensintensiver Geschäftsprozesse
3.3.3 Kriterienkatalog wissensintensiver Geschäftsprozesse
3.3.4 Kennzahlensystem wissensintensiver Geschäftsprozesse
3.3.5 Durchführung der Analyse
3.3.6 Klassifikation der Analyseergebnisse
4 TECHNOLOGIEN DES WISSENSMANAGEMENTS
4.1 Retention-Management
4.2 Wissenskommunikation
4.2.1 Wissensmanager
4.2.2 Wissensingenieur
4.2.3 Expertenverzeichnisse
4.2.4 BarCamp
4.2.5 Communities, Communities of Practice
4.2.6 Best Practice
4.3 Organisationales Lernen
4.3.1 Computer Supported Cooperative Learning
4.3.2 Computer Supported Cooperative Work
4.3.3 Learning Content Management System
4.4 (Social) Software Systeme
4.4.1 Web 2.0
4.4.2 Wikis
4.4.3 Weblogs
4.4.4 Social Bookmarking
4.5 Organisational Memory System
4.5.1 Portalsysteme
4.5.2 Wissensdatenbank
4.5.3 Meta-Wissen
4.5.4 Dokumentenmanagement-Systeme
4.5.5 Data Warehouse Systeme
4.5.6 Content-Management Systeme
4.6 Systeme der künstlichen Intelligenz
4.6.1 Expertensystme
4.6.2 Data-Mining Systeme
4.6.3 Intelligente Software-Agenten
4.6.4 Information Retrieval Systeme - Suchdienste
4.6.5 Semantisches Web
4.7 Case-Writing
4.7.1 Case-Based Reasoning
4.7.2 FAQ
4.7.3 Sharing Events
4.7.4 Storytelling und Learning Histories
4.7.5 Mikroartikel
4.7.6 Debriefing
4.7.7 Lessons Learned
4.7.8 Wissensbücher
4.7.9 After Action Reviews
4.8 Visualisierung von Wissen
4.8.1 Kartographiesysteme
4.8.2 Mind-Mapping
4.8.3 Wissenskarten
5 WM-KONZEPTION SERVICEEINHEIT
5.1 Einleitung
5.2 Firma X Wissensmanagement-Konzept
5.3 Wissensmanagement-Strategie und Ziel
5.3.1 Leitfragen einer Wissensmanagement-Strategie
5.3.2 Wissensmanagement-Ziele
5.3.3 Sensibilisierungsstrategie
5.3.4 Wissensbewahrungsstrategien
5.3.5 Wissensaustauschstrategie
5.4 Kernprozesse des Wissensmanagements
5.5 Wissensportal
5.6 Applikationen
5.7 Ordnungsrahmen und Integrationsschicht
5.8 Wissensspeicher
5.9 Zusammenfassung WM-Konzept
5.9.1 Barrieren des Wissensmanagements
5.9.2 Nutzenpotentiale des Wissensmanagements
6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
7 LITERATURVERZEICHNIS
Die Diplomarbeit untersucht das Potenzial für den Einsatz wissensbasierter Methoden bei einem führenden Anbieter für MSR-Technik, wobei der Fokus insbesondere auf der Effizienz der Wissensprozesse im Service und Vertrieb liegt. Ziel ist die Identifikation wissensintensiver Prozesse und die Entwicklung einer geeigneten Konzeption zur Verbesserung der Wissensnutzung.
2.2.4 Hanse-Modell nach Snowden
Das Hanse-Modell, im Englischen ASHEN-Model genannt, beschreibt Wissen nicht ausschließlich als implizit (still, tacit) oder explizit. Abb. 4 zeigt das Hanse-Modell, welches das Wissen in verschiedenen Zuständen darstellt. /Gronau 2004-1, S. 13/
Heuristiken sind Handlungsanweisungen oder Daumenregeln, die auf Erkenntnissen bisheriger Entscheidungen basieren. Sie werden eingesetzt, wenn die vorliegenden Informationen für eine fundierte Entscheidung nicht ausreichen. /Gronau 2004-1, S. 13/
Artefakte sind in der Organisation dokumentierte Informationen z.B. Wissensdatenbanken, in Akten abgelegte Informationen oder Projektaufzeichnungen. /Gronau 2004-1, S. 13/
Natürliche Begabungen zu erkennen und gezielt einzusetzen birgt ein großes Potential für die Optimierung von Geschäftsprozessen. /Gronau 2004-1, S. 13/
Skills sind Fähigkeiten, die sich Personen in einer bestimmten Qualität angeeignet haben. Erkannte Wissensdefizite können durch geeignete Maßnahmen der Aus- und Weiterbildung initiiert werden. /Gronau 2004-1, S. 13/
Erfahrungen dienen dazu, das Wissen effizient wieder bzw. weiter zu verwenden. /Gronau 2004-1, S. 13/
1 EINLEITUNG: Diese Einleitung führt in die Bedeutung des Wissensmanagements als strategische Ressource ein und erläutert die Zielsetzung der Untersuchung bei Firma X.
2 WISSENSMANAGEMENT: Das Kapitel definiert grundlegende Begriffe, Wissensformen und verschiedene Ansätze des Wissensmanagements in der Betriebswirtschaftslehre.
3 MODELLIERUNG WISSENSINTENSIVER GESCHÄFTSPROZESSE: Hier werden Geschäftsprozesse definiert und Methoden zur Identifikation und Analyse ihrer Wissensintensität vorgestellt.
4 TECHNOLOGIEN DES WISSENSMANAGEMENTS: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über verschiedene technologische Instrumente, von Social Software bis hin zu Systemen der künstlichen Intelligenz.
5 WM-KONZEPTION SERVICEEINHEIT: Das Kapitel entwirft ein konkretes Wissensmanagement-Konzept für eine Serviceeinheit, inklusive Strategie, Kernprozessen und technischer Unterstützung.
6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK: Das Fazit fasst die Ergebnisse der Untersuchung zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Bedeutung des Wettbewerbs um Wissen.
Wissensmanagement, Wissensintensive Geschäftsprozesse, Wissensmodellierung, Service, Vertrieb, Prozessorientiertes Wissensmanagement, Organisationslernen, Wissensbasis, Wissensfluss, Wissensidentifikation, Wissensbewertung, Wissensportal, Expertensysteme, Wissensingenieur, Innovationsmanagement.
Die Diplomarbeit untersucht, wie ein weltweit führender Anbieter für MSR-Technik durch wissensbasierte Methoden die Effizienz seiner Geschäftsprozesse, insbesondere im Bereich Service und Vertrieb, steigern kann.
Zentrale Themen sind die theoretischen Grundlagen des Wissensmanagements, die Modellierung und Identifikation wissensintensiver Geschäftsprozesse sowie die Auswahl geeigneter Technologien zu deren Unterstützung.
Das Ziel ist die Erstellung eines Wissensmanagement-Konzepts, das auf den spezifischen Anforderungen und Geschäftsprozessen der Serviceeinheit des Unternehmens basiert.
Die Arbeit nutzt die Modellierung von Geschäftsprozessen (eEPK) sowie einen Kriterienkatalog zur Klassifikation und Bewertung der Wissensintensität dieser Prozesse.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung des Wissensmanagements, die Analyse und Modellierung von Geschäftsprozessen sowie die Darstellung technologischer Unterstützungsmöglichkeiten.
Wissensmanagement, Wissensintensive Geschäftsprozesse, Prozessorientiertes Wissensmanagement, Wissensmodellierung und Organisationslernen sind zentrale Begriffe.
Das Hanse-Modell (oder ASHEN-Modell) dient dazu, Wissen in verschiedenen Zustandsformen (Heuristiken, Artefakte, Begabungen, Skills, Erfahrungen) zu differenzieren, um ein tieferes Verständnis für die Wissensbasis einer Organisation zu gewinnen.
Die Identifikation erfolgt durch einen Kriterienkatalog, der Dimensionen wie Komplexität, Variabilität, Interdependenzen und notwendige Lernzeiten bewertet, um eine Punktzahl für die Klassifikation zu ermitteln.
Die Analyse ergab, dass bisherige Aktivitäten nur punktuell als Insellösungen existieren, weshalb eine ganzheitliche Strategie notwendig ist, um die Effizienz der Wissensnutzung langfristig zu sichern.
Sie werden als Instrument zur Dokumentation und Bewahrung von Erfahrungswissen ausscheidender Mitarbeiter empfohlen, um die Einarbeitungszeit neuer Kollegen signifikant zu verkürzen.
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