Wissen

Industrie 4.0 mit der Digitalisierung von Produkten und Prozessen bietet Unternehmen einen großen Pool an Informationen für die Prozessoptimierung. Diese können in der Textilindustrie aber häufig nicht direkt genutzt werden, da Rohstoffe natürlichen Schwankungen unterliegen und zu vielen Produkt- und Prozessparametern die Einflussfaktoren und Wechselwirkungen nur unvollständig bekannt sind. Nachfolgend wird ein Ansatz präsentiert, der die Informationen aus der Produktion mit dem Erfahrungswissen der Beschäftigten kombiniert und damit bei der Produkt- und Prozessoptimierung unterstützt. Dabei kommt das maschinelle Lernverfahren „Fallbasiertes Schließen“ zum Einsatz.

Die Digitalisierung hat die Dynamik in fast allen Branchen stark beeinflusst. Sie sorgt für grundlegende Veränderungen der Rahmenbedingungen und stellt Organisationen vor neue Herausforderungen. Neues Wissen und neue Kompetenzen müssen in immer kürzeren Zeitzyklen erworben werden. Die gezielte Auswahl, Verwertung und Weiterentwicklung von relevantem Wissen sowie erforderlichen Kompetenzen muss systematisch geplant und realisiert werden. Im Rahmen eines vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) geförderten Projekts wurde ein Selbstbewertungsinstrument entwickelt, das Unternehmen im Umgang mit den Erfolgsfaktoren Wissen und Kompetenz unterstützen soll. Die Vorstellung dieses Instruments ist Gegenstand des vorliegenden Beitrags.

Wissen ist heute die zentrale Ressource in einem Unternehmen. Nur mit qualifizierten Mitarbeitern, die aktuelles Wissen zur Problemlösung anwenden können, kann sich ein Unternehmen im Wettbewerb behaupten. Insbesondere in der Produktentwicklung spielt die Verfügbarkeit von relevantem Wissen eine entscheidende Rolle. Als wichtiger Baustein im Rahmen der Implementierung von Lean Development bei der Sulzer Mixpac AG wurde dort Wissensmanagement eingeführt. Man folgt damit dem Leitsatz der Firma Toyota, der da lautet: „Before we build cars, we build people!“

Wissen als Ressource wirkungsvoll einzusetzen und die Prozesse zur Erzeugung, Verbreitung und Nutzung von Wissen zu optimieren, ist seit Jahren die Begründung für Anstrengungen zum Wissensmanagement. Dass sich in vielen Fällen die Erwartungen an entsprechende Projekte nicht erfüllt haben, kann meist auf (einen von) drei Faktoren zurückgeführt werden: (1) „Wissen“ wird mit „Daten“ gleichgesetzt und damit gründlich missverstanden, (2) Der Nutzen wird nicht klar herausgearbeitet, sondern als zwangsläufiges Ergebnis erwartet, (3) Projekte fokussieren auf ideale Konzepte und Prozesse und verfehlen somit den Kontakt zur Organisationswirklichkeit. Der Beitrag zeigt, wie diese Fehler vermieden und die Potenziale von Wissensmanagement erkannt und erschlossen werden können.

In der Vergangenheit hat die Dynamik der Märkte im Zusammenspiel mit einem wachsenden globalen Wettbewerb dazu geführt, dass Industrie- und Handelsunternehmen sich mehr und mehr auf ihre Kernkompetenzen konzentriert haben. Durch die Reduzierung der Leistungstiefe wurden Wertschöpfungsprozesse im gleichen Maße wie unterstützende Tätigkeiten ausgelagert. Um nun der sich so entwickelnden Komplexität der Leistungserbringung besser begegnen zu können, wurden Produktions- und Logistiknetzwerke zur Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen mit einer langfristigen und stabilen Form gebildet, in denen neben Produkten und Halbzeugen auch Wissen und Informationen erzeugt und transferiert werden. Die Sicherung und das Teilen von Wissen, Erfahrungen und Verhaltensweisen ist dann von besonderer Relevanz, wenn z.B. ein Teilnehmer das Netzwerk verlässt. In einem solchen Fall ergibt sich die Frage, ob und wie das Wissen des ausscheidenden Teilnehmers für das Netzwerk und besonders für einen ...

Wissen als strategische Ressource wird im Zusammenhang mit sich schnell wandelnden Unternehmens- und Umweltbedingungen immer wichtiger. Umso mehr beschäftigen sich innovative Dienstleistungsunternehmen damit, das vorhandene Wissen gezielt zu bündeln und optimal zu nutzen. Durch die Akkumulation von Wissen entstehen Kompetenzen, die für die Konkurrenz schwer imitierbar sind und den notwendigen Wettbewerbsvorsprung garantieren. Genau dort setzt die Methode “Learning His-tory” an. Learning Histories helfen, implizites Wissen im Unternehmen offen zu legen sowie Prozessverbesserungen und letztlich die Dienstleistungskompetenz zu stärken.