D I P L O M A R B E I T
Wissensmanagement in Verbindung mit Business Intelligence als Basis
für ein Konzept der selbstlernenden Organisation
Case based Learning mit IKT unterstütztem Wissensmanagement
durchgeführt am Studiengang Informationstechnik und System-Management
der FH-Salzburg Fachhochschulgesellschaft mbH
vorgelegt von
Dipl.-Ing. (FH) Peter Paul Schroffner, MMBA
Leiter des Studiengangs: FH-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Gerhard Jöchtl Betreuer: FH-Prof. MMag. Dr. Manfred Mayr
Salzburg, 01. September 2013
Seite I
I. Widmung
Diese Master Thesis ist
meinem Vater Josef Schroffner
gewidmet.
∗29.03.1932 +04.08.1999
Seite II
II. Danksagung
Zuallererst möchte ich mich bei FH-Prof. MMag. Dr. Manfred Mayr meinen Betreuer
bedanken, der immer bereit war mir in den Themen zu folgen und mit Anregungen gerne
vorweg gegangen ist.
Besonders bedanken möchte ich mich bei Herrn DI (FH), DI Gerhard Hacker für
die anregenden und tiefgehenden Diskussionen, für die Denkanstöße, die Zeit und Tipps
aber auch bei Susanna Rieß und Ingrid Hitzl, die sich die Mühe gemacht haben meine
Arbeit Korrektur zu lesen.
Weiters möchte ich meiner Mutter, Theodora Schroffner und Ihrem Freund, Herrn Karl
Gruber für Ihre Unterstützung Dank aussprechen.
Letztendlich danke ich allen Freunden Rene Pilz, Wolfgang Mayrhofer, Florian
Gobl, Michaela Pfisterer, Sandra Brandt und vielen mehr für das Verständnis in der Zeit,
die für eine solche Arbeit nötig ist, und für die Motivation, die sie mir gegeben haben!
Seite III
III. Eidesstattliche Erklärung
Hiermit versichere ich, Dipl.-Ing. (FH) Peter Paul Schroffner, MMBA, geboren am
23. Juni 1975 in Vöcklabruck, dass die vorliegende Master Thesis von mir selbstständig
verfasst wurde. Zur Erstellung wurden von mir keine anderen, als die angegebenen Quellen
und Hilfsmittel verwendet.
Salzburg, am 01.09.2013
____________________________ 1110581055
Peter Paul Schroffner Matrikelnummer
Seite IV
IV. Informationen
Vor- und Zuname: Dipl.-Ing. (FH) Peter Paul Schroffner, MMBA
Institution: Fachhochschule Salzburg GmbH
Studiengang: Informationstechnik & System-Management
Titel der Diplomarbeit: Wissensmanagement in Verbindung mit Business
Intelligence als Basis für ein Konzept der selbst-lernenden
Organisation
Case based Learning mit IKT unterstütztem
Wissensmanagement
Betreuer an der FH: FH-Prof. MMag. Dr. Manfred Mayr
V. Schlagwörter
1. Schlagwort: Wissensmanagement
2. Schlagwort: Business Intelligence
3. Schlagwort: Organisationsentwicklung
4. Schlagwort: Lernende-Organisation
5. Schlagwort: Organisationen als Systeme
6. Schlagwort: Systemisches Denken
7. Schlagwort: Management
8. Schlagwort: Datensicherheit
Seite V
VI. Abstract
The combination of Knowledge Management (KM), Business Intelligence (BI),
Organization Development (OD), Learning Organization (LO) and System Thinking (ST)
allows the creation of a Self-Learning organizational Management (SLoM) concept. The
self-learning organization uses information from inside (BI), knowledge (KM) and outside
(Benchmark) to optimize or reorganize processes. For example the management and
administrative systems can be used in different ways therefore it is a recommendation to
know how to use them properly. SLoM analyses the processes and supports all employees
to use the systems in the right way and monitors them to optimize the procedure. SLoM
can also be used to analyze dependencies between departments as for example production
and purchasing and is able to propose changes for effectiveness. The vision of the concept
is that SLoM is able to continuously improve all core factors of an organization so that a
holistic view can be created. The aim of the paper is to develop a conceptual IT System as
well as an organizational concept with the focus on organizational development by on the
job training of the employees, monitoring and certifying their knowledge. SLoM should be
able to create reasonable data and proposals for development and is a toolset for self-
directed decision management (Which employee does it best? What experiences are
necessary for the next step of organizational development? Which training or knowledge is
needed?). In fact the system itself should use information to bootstrap organizational
learning in different steps of organizational levels by knowing the current level and the
overall goal(s) of the organization. Important points that have to be considered are ethical
and legal aspects that occur by using such highly sensitive personal data.
Seite VI
VII. Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Motivation ........................................................................................... 1
1.1 Ziele und Motivation ............................................................................................. 1
1.2 Organisatorische Einbettung.................................................................................. 2
1.3 Hypothese .............................................................................................................. 2
1.4 Gliederung ............................................................................................................. 3
2 Grundlegender Rahmen .............................................................................................. 5
2.1 Philosophie ............................................................................................................ 5
2.1.1 Wissenschafts- und Erkenntnistheorie............................................................... 5
2.1.2 Systemtheorie und systemisches Denken .......................................................... 5
2.1.3 Ontologisches und konstruktivistisches Wissensverständnis ............................ 6
2.2 Mechanistischer Denkrahmen der Neuzeit ............................................................ 8
2.3 Generation X, Y, Z as of today ............................................................................ 10
2.4 Wahrnehmung „Höhlengleichnis von Platon“ .................................................... 11
2.5 Begriffe und Definitionen .................................................................................... 11
2.5.1 Realität ............................................................................................................. 11 2.5.2 Wirklichkeit ..................................................................................................... 12 2.5.3 Erfahrung ......................................................................................................... 12 2.5.4 Information ...................................................................................................... 12 2.5.5 Wissen ............................................................................................................. 12 2.5.6 Erkenntnis ........................................................................................................ 13 2.5.7 Kognition ......................................................................................................... 13
2.6 Erfahrung vs. Erkenntnis vs. Wissen vs. Information ......................................... 13
3 Theorie und Definitionen ........................................................................................... 14
3.1 Wissensmanagement (WM) ................................................................................ 14
3.1.1 Allgemeines Verständnis von Wissensmanagement ....................................... 15
3.1.2 Wissenskategorien ........................................................................................... 17 3.1.3 Humanorientiertes und Prozessorientiertes Wissensmanagement .................. 19
3.1.4 Die Wissenstreppe ........................................................................................... 23 3.1.5 Persönliches Wissensmanagement vs. Organisationalen WM ........................ 24 3.1.6 Das Portfolio .................................................................................................... 24 3.1.7 Wissensbewertung (persönlich und organisatorisch) ...................................... 25
3.1.8 Messen von Wissen (Wissensbilanz) .............................................................. 25
3.2 Organisationsentwicklung und die (selbst) Lernende Organisation .................... 26
3.2.1 Die Lernende Organisation .............................................................................. 27
3.2.2 Selbst-Lernende Organisation ......................................................................... 32
3.2.3 Organisation und Komplexität......................................................................... 34
3.2.4 Systemische Organisationsentwicklung .......................................................... 35
3.2.5 Organisationen als selbstorganisiertes und evolierendes System .................... 36
3.2.6 Anpassungsfähigkeit von Systemen ................................................................ 37
3.3 Lernen (Mensch und Organisation) ..................................................................... 37
3.3.1 Begriffe Lernen und Blended Learning ........................................................... 37
Seite VII
3.3.2 Wissensarbeiter ................................................................................................ 39 3.3.3 Der Lernende und Lehrende ............................................................................ 39
3.3.4 Lernen im Sinne der Sichtweisen/Wahrnehmungsveränderung ...................... 40
3.3.5 Das Modell der „vollständigen Handlung“ ..................................................... 42
3.3.6 Formelles Lernen/E-Learning vs. informelles Lernen/E-Lernen .................... 42
3.3.7 Lernen durch Wahrnehmungsveränderung (Abstraktionsleiter) ..................... 43
3.3.8 Wissens-, Erkenntnis-, und Fähigkeitenlandkarten ......................................... 44
3.3.9 Lernende Organisation als Maschine vs. als lebendes System ........................ 46
3.3.10 Lernen aus der entstehenden Zukunft .......................................................... 46
3.3.11 Komplexitätsbeherrschung .......................................................................... 47
3.3.12 Konstruktivistische Problemlösung ............................................................. 48
3.3.13 Evolutionäre Problemlösungsprozesse ........................................................ 48
3.3.14 Individuelles Lernen in Analogie mit der lernenden Organisation ............. 49
3.4 Einführung in Business Intelligence (BI) ............................................................ 50
3.4.1 Begriff: Business Intelligence (BI), BI 2.0 und BI 3.0 .................................... 50
3.4.2 Das BI-System ................................................................................................. 51 3.4.3 Der Informationsprozess im BI System........................................................... 52
3.4.4 Architektur von BI Systemen .......................................................................... 53
3.5 IKT Systeme für Wissensmanagement ............................................................... 55
3.5.1 Distance-Learning-System .............................................................................. 55
3.5.2 Content-Management Systeme (CMS) ............................................................ 56
3.5.3 Knowledge Management Suite (KMS) ........................................................... 57
3.5.4 Wissensmanagement System (WMS) ............................................................. 57
3.5.5 Wissensbasierte und wissensorientierte Systeme ............................................ 57
3.6 Maschinen Learning (ML)................................................................................... 60
4 Das grundlegende SLoM Konzept ............................................................................ 62
4.1 Das Basiskonzept ................................................................................................. 63
4.2 Der SLoM Prozess ............................................................................................... 65
4.3 Die Idee von SloM ............................................................................................... 66
4.4 SloM Anwendungsbeispiel .................................................................................. 68
4.5 Voraussetzung für Organisationen die SLoM als Konzept anwenden ................ 69
4.5.1 Das „Meister – Lehrling“ Konzept .................................................................. 69
4.5.2 Problemlösungs- / Veränderungs- / Anpassungsfähigkeit .............................. 71
4.5.3 Die „sowohl - als auch“ Philosophie (Fußballmannschaft und Boot) ............. 71
4.5.4 Entscheidungen und Collaboration im SLoM Konzept ................................... 72
4.5.5 Ethik und Nachhaltigkeit ................................................................................. 75
4.6 Aufbau und Beschreibung der WM und BI Komponente von SLoM ................. 75
4.6.1 Das SLoM IKT Konzept ................................................................................. 75
4.6.2 Die BI-Komponente ........................................................................................ 77 4.6.3 Die WM-Komponente ..................................................................................... 86
4.6.4 Die Fallstudie (Real Case) Komponente ......................................................... 90
4.6.5 Die Analyse-Komponente ............................................................................... 91
5 SLoM Validierung ...................................................................................................... 92
5.1 Real Case Komponente in SLoM mittels eines Produktentstehungsprozesses ... 92
Seite VIII
5.2 Konzept Validierung............................................................................................ 95
5.3 Fall Validierung ................................................................................................... 97
5.4 Technische Realisierung .................................................................................... 100
5.5 Technische Erweiterungen ................................................................................ 103
6 Resümee ..................................................................................................................... 106
7 Innovationen ............................................................................................................. 107
8 Literaturverzeichnis ................................................................................................. 109
9 Abkürzungsverzeichnis ............................................................................................ 112
10 Anhang - Detail Abbildungen ............................................................................. 116
10.1 Generation X, Y, Z as of today .......................................................................... 116
10.2 Ebenen der Aufmerksamkeit ............................................................................. 117
10.3 Echtzeit Performance Management Diagramm ................................................. 118
10.4 360° Sicht für das Unternehmen mit 1.0, 2.0 und 3.0 Klassifizierung .............. 119
Seite IX
VIII. Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Gliederung der Arbeit ...................................................................................... 4
Abbildung 2: Vase oder Gesichter oder Beides? ................................................................... 9
Abbildung 3: Generation X, Y, Z as of today* ................................................................... 10
Abbildung 4: Vier Cluster von Wissensmanagement-Modellen nach Hilse ....................... 16
Abbildung 5: Die vier Formen der Wissensumwandlung nach Nonaka und Takeuchi ...... 19
Abbildung 6: Darstellung der Wissensspirale von Nonaka und Takeuchi .......................... 20
Abbildung 7: Beziehungen zwischen den Begriffshierarchien ........................................... 21
Abbildung 8: Erweiterte Darstellung der Wissenstreppen nach North ............................... 24
Abbildung 9: Normative Wissensbewertungsmatrix ........................................................... 25
Abbildung 10: Ebenen der Aufmerksamkeit* ..................................................................... 28
Abbildung 11: Darstellung eines Systems mit Input, Output und inneren Zuständen ........ 30
Abbildung 12: System mit gegenseitigen Abhängigkeiten ................................................. 30
Abbildung 13: (geschlossenes) regelbasiertes System (Beispiel Heizungssteuerung) ........ 31
Abbildung 14: Loop-Learning (Systeme und Lernschleifen).............................................. 33
Abbildung 15: Komplexer Regelkreis von Unternehmen 1.0, 2.0 und 3.0 mit BI &
Controlling 1.0, 2.0 und 3.0* ............................................................................................... 34
Abbildung 16; Blended Learning – Lehr- und Lernformen in Theorie und Praxis ............. 38
Abbildung 17: Halbwertszeit von Wissen durch div. Bildungseinrichtungen .................... 40
Abbildung 18: Abstraktionsleiter ........................................................................................ 43
Abbildung 19: Aggregationsmodell des Emotional Inventory mit einer Ausprägung ........ 45
Abbildung 20: Aufbau IT- Informationssystem: MSS, EIS, MIS, DSS ............................. 52
Abbildung 21: Daten -/Informations-/ Wissens-Verarbeitungsprozess .............................. 53
Abbildung 22: Module und Funktionalitäten einer LMS Basiskonfiguration ..................... 56
Abbildung 23: Architektur Expertensystem ........................................................................ 59
Abbildung 24: Fall Darstellung im Prozess integriert ......................................................... 60
Abbildung 25: SLoM 3.0 NG .............................................................................................. 62
Abbildung 26: SLoM Konzept ............................................................................................ 64
Abbildung 27: Kreislauf zwischen Fähigkeiten, Business, Strategie und Profitabilität ...... 65
Abbildung 28: Self Learning organisation process ............................................................. 66
Abbildung 29: SLoM Kernkomponenten ............................................................................ 76
Abbildung 30: BI-System gekoppelt an den Produktentstehungsprozess ........................... 78
Abbildung 31: Echtzeit Performance Management Diagramm* ........................................ 79
Abbildung 32: Sichtweise eines Prozesses als Tunnel mit Regeln und Mustern* .............. 80
Seite X
Abbildung 33: 360° Sicht für das Unternehmen mit 1.0, 2.0 und 3.0 Klassifizierung ........ 82
Abbildung 34: Beispielhafte Darstellung Verzweigung der WM-Komponente ................. 86
Abbildung 35: Produktentstehungsprozess (Stage Gate) .................................................... 93
Abbildung 36: Phasenmodell Entwicklung ......................................................................... 94
Abbildung 37: Input und Output einer Phase des Gates D .................................................. 95
Abbildung 38: Produktentstehungsprozess (mentales Modell) ........................................... 95
Abbildung 39: SLoM Architektur im IT-Verbund ............................................................ 100
Abbildung 40: Hype Cycle for Pattern-Based Strategy, 2010........................................... 104
Disclaimer
Quelle der Abbildungen die mit einem * gekennzeichnet ist Gerhard Hacker, at::excellence Organisations-
und Unternehmensberatung für Change, Wissensmanagement und Technologie, Salzburg.
Seite XI
IX. Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Unterscheidung zwischen dem ontologischen und dem konstruktivistischen
Erkenntnismodell ................................................................................................................... 7
Tabelle 2: human-, technikorientiertes-, prozessorientiertes Wissensmanagement ............ 16
Tabelle 3: Fähigkeiten die ein (Intrapreneur) Entrepreneur benötigt ............................... 88
Tabelle 4: Emotional Competence Inventory ................................................................... 89
Einleitung und Motivation Seite 1
1 Einleitung und Motivation
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption einer Selbstlernenden
Organisation und wie diese etabliert werden kann. Im ersten Kapitel werden die Ziele des
Konzeptes der Selbstlernenden Organisation (SLoM1) und die aufgestellte Hypothese die
der Arbeit zugrunde liegen, beschrieben.
1.1 Ziele und Motivation
Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Darstellung und Beschreibung eines Konzeptes für eine
Selbstlernende Organisation (SLoM), welches die Verbindung zwischen Business
Intelligence (BI), Wissensmanagement (WM), Organisationsentwicklung (OE), Lernende-
Organisation (LO) und Organisationen als Systeme (systemisches Denken, SD) beschreibt
[1]. Dies beinhaltet auch, wie aus diesem Konzept mittels eines Falles (Real Case Studies)
Informationen und Wissen für Mitarbeiter entsprechend dem operativen und strategischen
Wissensmanagement generiert, abgeleitet, weitergegeben und bewahrt werden kann.
Daraus resultiert neues Wissen von Mitarbeitern und fließt wiederum in den Fall ein. Basis
für die selbst lernende Organisation sind erstens die Wissensportfolios von Mitarbeitern
und der Organisation, sowie auch deren jeweilige Ziele. Ein weiteres Ziel der Arbeit ist die
theoretische Erstellung eines Falles, welche in der Art designed werden soll, dass es
möglich wird, den aktuellen Wissensstand der Mitarbeiter zu ermitteln sowie
Weiterentwicklungspotential zu identifizieren (Focus des Falles ist die mittlere bis oberste
Führungsebene) [1].
Die grundlegende Motivation der vorliegenden Arbeit besteht darin, eine Umgebung zu
schaffen, die arbeitsintegriertes Lernen für Wissensarbeiter ermöglicht, um einen klaren
Wettbewerbsvorteil für Mitarbeiter als auch die Organisation zu erreichen (kontinuierliche
Umwandlung von implizitem in expliziertes Wissen). Mitarbeiter und Organisation sollen
in die Lage gebracht werden, sich und die Organisation ständig weiter zu entwickeln (zu
lernen) und sich den aktuellen Marktsituationen anpassen zu können. Wissen soll „On-
Demand“ bzw. aus der entstehenden Zukunft abgeleitet werden, um bessere
Entscheidungen schnell und sicher treffen zu können. Der Prozess des Life-Long-Learning
(LLL) soll auf allen Ebenen von Organisationen (Mitarbeiter, Team und Organisation)
1 SLoM leitet sich aus der englischen Übersetzung „self-learning organizational management“ (SLoM)
concept ab [1]
Einleitung und Motivation Seite 2
stattfinden können. Dieses Lernen basiert auf den Ansätzen von menschlich- sowie auch
prozessorientiertem Wissensmanagement.
1.2 Organisatorische Einbettung
Die Arbeit ist Teil einer wissenschaftlichen Studie des Fachhochschul-Studienganges
Informationstechnik und System-Management im Bereich des Life-Long-Learning (LLL).
Virtuelles bzw. Maschinen unterstütztes Lernen soll eine weitere Basis für die
Weiterqualifizierung von Menschen werden. Hierzu wird ein eigenes System entwickelt,
welches erlaubt, den Wissensstand von Individuen sowie auch von Organisationen zu
ermitteln und diesen im Sinne der Organisationsziele (strategische Ziele) weiter zu bilden.
1.3 Hypothese
Bis heute wurden weder Mensch noch Technik zu einem integralen Wissensmanagement
(Knowledge Management, KM) verbunden. Je nach Orientierung wurde die eine Seite
oder die andere Seite bevorzugt. Die vorliegende Arbeit versucht diese Verbindung
zwischen
- A = Wissensmanagement (WM)
- B = Organisationsentwicklung (OE)
- C = Lernende-Organisation (LO)
- D = Organisationen als Systeme (systemisches Denken, SD)
- E = Business Intelligence (BI) und anderen IT / CT Systemen
herzustellen.
A (Business Intelligence) + B (Wissensmanagement) + C (Organisationsentwicklung) + D
(Lernende Organisation) + E (als Systeme (Systemisches Denken) = Selbstlernendes
Organisations Management (SLoM)
Das Selbstlernende-Organisations-Konzept (SLoM) stellt im Wesentlichen eine neue
Kombination aus der Verbindung zwischen dem Wissensmanagement (WM) und der
Business Intelligence (BI) zur Etablierung einer selbst lernenden Organisation dar. In
dieser Arbeit stehen die theoretischen Überlegungen des SLoM Konzeptes im Vordergrund
und werden den meisten Raum einnehmen. Der Grund liegt in den massiven
interdisziplinären Zusammenhängen und entsprechender Materialsammlung für die
Beschreibung des Konzeptes selbst. Die Nachprüfbarkeit des Konzeptes wird mittels
Einleitung und Motivation Seite 3
theoretischer Beispiele erklärt und untermauert, sowie die daraus abzuleitenden Ergebnisse
und dienen in erster Linie für das Verständnis des Systems. Die „SLoM Fall“
Beschreibung und Validierung des Konzeptes stellt den zweiten Teil der Arbeiten dar.
Anhand des Falles (Produktentwicklungsprozess bzw. Corporate Entrepreneurship) werden
die Stufen der Mitarbeiterweiterbildung und des möglichen Organisationsent-
wicklungsprozesses beschrieben. Die Kollaboration zwischen IT und Mensch als auch
zwischen den Mitarbeitern selbst werden erklärt, dadurch soll die SLoM Methode klar
erkennbar werden.
Die Hypothese der Arbeit ist, dass mittels des SLoM Konzeptes 1. die Wahrnehmung und
2. ein kontinuierliches arbeitsintegriertes Lernen für Mensch und System möglich ist und
somit auch die Weiterentwicklung des Wissens. Dabei wird das Wissensmanagement
(WM) als Brücke zwischen der Organisationsstrategie und Ressourcen sowie deren
Fähigkeiten, das Business Intelligence (BI) System zur Analyse der unterschiedlichen
Wahrnehmungsmöglichkeiten verwendet.
1.4 Gliederung
Im 1. Kapitel (Abbildung 1), der Einleitung, wird das aktuelle Problem aus der Analyse
beschrieben, die Ziele festgelegt und eine Arbeitshypothese zur Zielerreichung gebildet.
Kapitel 2 spannt den grundlegenden Rahmen der Arbeit auf. Der Wissensbegriff wird aus
Sicht der Ontologie bzw. des Konstruktivismus beschrieben (wie bildete sich Wissen, was
wird unter Wissen verstanden). Weiters wird die „sowohl - als auch“ Denkweise und die
Wahrnehmungsfähigkeit durch die Philosophie erklärt, die für das SLoM Konzept von
Bedeutung sind. Im 3. Kapitel wird der Rahmen durch die Ecken und Kanten eingegrenzt,
die in dieser Arbeit die Theorie und die Definitionen bilden. Die Bereiche Business
Intelligence (BI), Wissensmanagement (WM), Organisationsentwicklung (OE), Lernende
Organisation (LO) und Organisationen als Systeme (systemisches Denken, SD) werden in
Zusammenhang mit der Sicht auf SLoM Konzept beleuchtet. Im 4. Kapitel wird der
Rahmen mit Inhalt gefüllt, dabei werden die vorher beschriebenen Bereiche mit dem
SLoM Konzept in Verbindung gebracht. Im folgenden 5. Kapitel werden die Inhalte in
Bezug auf richtig oder falsch validiert, hier wird ein echter Fall verwendet.
Einleitung und Motivation Seite 4
Abbildung 1: Gliederung der Arbeit
Quelle: Eigene Abbildung
Kapitel 6 bildet das Resümee indem nochmals die Erkenntnisse reflektiert werden – z.B.
war die Annahme des Denk-Rahmens zielführend, oder hätte das Dreieck, der Kreis besser
gepasst. Triple Loop Learning im System der Innovation zur Schaffung von Neuem.
Zusätzlich werden die Ergebnisse einer ethischen nachhaltigen Prüfung unterzogen, sowie
die Erörterung, ob noch Fragen als Impuls für weitere Studien offen geblieben sind.
Grundlegender Rahmen Seite 5
2 Grundlegender Rahmen
Im nun folgenden Kapitel wird ein Grobüberblick über den Denkrahmen gegeben. Des
weiteren werden die zentralen Grundbegriffe für die vorliegende Arbeit erklärt bzw.
definiert.
2.1 Philosophie
2.1.1 Wissenschafts- und Erkenntnistheorie
Die Wissenschaftstheorie beschäftigt sich mit 1. wissenschaftlichen Erkenntnis-
bemühungen(gewinn) und mit 2. den Methoden, Voraussetzungen und den Zielen der
Wissenschaft. Es geht um die Frage der Theorienbildung, welche erkenntnistheoretischen
Voraussetzungen herrschen. Wie werden Begriffe verwendet und verstanden, welche
Grund(vor)annahmen wurden getroffen.
„Das lateinische Wort "scientia" für Wissenschaft leitet sich aus dem indoeuropäischen "ski" ab, das "trennen, unterscheiden" bedeutet“ [2].
„Die Erkenntnistheorie umfasst die Fragen nach den Voraussetzungen für Erkenntnis, dem Zustandekommen von Wissen und anderen Formen von Überzeugungen. Dabei wird auch untersucht, was Gewissheit und Rechtfertigung ausmacht und welche Art von Zweifel an welcher Art von Überzeugungen objektiv bestehen kann“ [3].
Das SLoM Konzept soll nicht trennen, sondern verbinden, damit neue Erkenntnisse
gewonnen werden. Damit dies möglich ist, werden SLoM Lernfälle nicht isoliert auf ein
Problem hin betrachtet, sondern auch die Fälle in Zusammenhänge mit anderen Systemen
gebracht und deren Auswirkungen auf andere Systeme aufgezeigt (Verkürzung des
Feedbacks für das Lernen – Erkennen von Abhängigkeiten).
2.1.2 Systemtheorie und systemisches Denken
Durch Descardes Spaltung der Welt in Geist und materielle Dinge in die Zweier-Logik
wurde das westliche Weltbild geprägt. Welche sich aus der Philosophie von Plato und der
Logik von Aristoteles ableiten lassen. Vernünftig ist nur, was sich argumentieren und
schließen lässt, welches auf Basis der Zweier-Logik möglich ist (es gibt keine weiteren
Möglichkeiten, es ist „wahr“ oder „falsch“). Werden Aussagen jedoch paradox, wird diese
Logik an ihre Grenzen geführt. Um dies zu überwinden kann z.B. die ontologische bzw.
Grundlegender Rahmen Seite 6
konstruktivistische Erkenntnistheorie (Trennung in Subjekt und Objekt) helfen. Die
Systemtheorie betrachtet das zu Erkennende nicht getrennt (isoliert), sondern in Beziehung
zueinander zu seiner „Welt“ („Ein Baum wächst“ wäre hierzu die isolierte Betrachtung –
betrachtet man seine Umwelt „die anderen Systeme“ die dieses Wachsen möglich machen)
so begibt man sich in die Systemtheorie. Die Systemtheorie beschäftigt sich somit nicht
nur mit einem Objekt sondern mit einer Welt von Objekten und deren Zusammenhänge.
Systemisches Denken lässt sich aus der Systemtheorie ableiten und anstatt geradliniger-
kausaler Zusammenhänge werden zirkulierende Erklärungen gesucht (das Erreichen einer
bestimmten Raumtemperatur ist ein zirkulierende Prozess, bestehend aus mehreren Teil-
systemen) und die isolierten Objekte werden in Relation zueinander betrachtet.
2.1.3 Ontologisches und konstruktivistisches Wissensverständnis
Im Folgenden werden zwei Erkenntnistheorien in Bezug auf das Wissensverständnis kurz
erklärt und gegenübergestellt, dies ist 1. die (radikal) konstruktivistische Erkenntnistheorie
und 2. die ontologische. In dieser Arbeit, sowie auch bei der Ausarbeitung des SLoM
Konzeptes, wird von einem (radikal) konstruktivistischen Wissensbegriffsverständnis
ausgegangen (jeder verschafft sich sein eigenes Wissensverständnis zu seiner Realität – die
das Individuum Wissen nennt). Die Anwendung der Theorie U auf die Organisation soll
dann den Bogen zum ontologischen Wissensbegriff ermöglichen (gemeinsames
Wissensverständnis für eine mögliche Realität) [15].
Die ontologische Philosophie geht davon aus, dass eine reale Welt existiert. Durch
diese ontologische Grundannahme ergibt sich aus dem erkenntnistheoretischen Realismus
der bekannte „Alltagsrealismus“. Das heißt es existiert eine Realität, unabhängig von
menschlicher Bewusstseinsleistung – es besteht somit die Möglichkeit diese Realität
erkennen zu können [4].
„Es gibt eine Realität, die in ihrer Existenz wie Beschaffenheit unabhängig davon ist, ob und wie sie von uns Menschen erfahren, gedeutet oder erkannt wird“ [4].
Die Erkenntnis im ontologischen Modell orientiert sich an einem möglichst genauen
Abbild der Realität (die Beschäftigung mit dem „Sein“). Ziel der Wissenschaft aus dieser
Sicht ist eine möglichst große Übereinstimmung zwischen Realität und menschlicher
Welterklärung zu bringen. Für das ontologische Wissensverständnis bedeutet dies, dass die
„Güte der Realitätsbeschreibung“ mittels des gültigen Wissens gemessen werden kann.
Grundlegender Rahmen Seite 7
Der (radikale) Konstruktivismus hat verschiedene Schulen und Denkansätze und ist somit,
wie mit dem Begriff in Verbindung gebracht werden kann, keine vollkommen einheitliche
erkenntnistheoretische Philosophie. Ungeachtet der verschiedenen Ausprägungen der
Philosophie wurden drei übergreifende Thesen beschrieben: 1. der Beobachter beschreibt
die Erkenntnis, d.h. keine Erkenntnis ist Beobachter-unabhängig 2. Unterscheidungen
werden vom Beobachter aktiv (selbst) getroffen, damit dieser etwas Beobachtetes
beschreiben kann. Diese aktiven Unterscheidungen des Beobachters sind losgelöst von
einer vorgegebenen äußeren Realität. 3. Die Brauchbarkeit einer Unterscheidung hängt mit
dem Sinn der Zielsetzung zusammen. Somit kann der Beobachter die Angemessenheit der
getroffenen Unterscheidung selbst bestimmen [4].
„Wie das Sein ist, ist für den Konstruktivismus völlig gleichgültig. Wenn du glauben möchtest, dass die Realität so aussieht, wie du sie siehst, oder eine Transformation von dem ist, was du siehst – schön, das kannst du glauben“ [4].
Aus dieser Erklärung lässt sich auch der Begriff der Wirklichkeit beschreiben, im
Gegensatz zum Begriff der Realität [4]. Jedes Individuum lebt in seiner eigenen
Wirklichkeit, welche aus beobachterabhängigen Wahrnehmungen und Verhalten resultiert
- seine eigene Erfahrungswelt in der das Individuum lebt. Die Erfahrung wird von
Situation auf Situation übertragen. Bei Erfolg wird die Erfahrung verallgemeinert und bei
Misserfolg verworfen. Somit ist die Funktionalität des (radikalen) Konstruktivismus als
Erkenntnistheorie empirisch nicht beweisbar.
„Er lässt sich nur vernunftmäßig begründen, indem wir einsehen, dass unser Wissen von unserer Wirklichkeit nur eben unser Wissen ist“[4].
Die ontologische Philosophie stellt das Erkennen der Realität (das Sein) in den
Mittelpunkt, hingegen der (radikale) Konstruktivismus das Funktionieren der
Wirklichkeitskonstruktion. Die folgende Tabelle gibt einen kurzen Überblick über die
Unterschiede der beiden Erkenntnistheorien [4]:
Ontologisch Konstruktivistisch
Handlung Kopiervorgang Individuelle Wirklichkeitskonstruktion Ergebnis Abbilder bzw. Repräsentationen der vom
Beobachter unabhängigen, materiellen Realität
„Entdeckung“ einer subjektiven, d.h. beobachterabhängigen Wirklichkeit
Überprüfung Anhand von Messverfahren deren größtmögliche Genauigkeit die Voraussetzung für die Güte des gewonnenen Abbildes ist
Trail and Error mit dem Ziel eine größtmögliche Passung zu erreichen
Ziel Erkennung und „Nutzung“ der Realität „Überleben“ in der Wirklichkeit Tabelle 1: Unterscheidung zwischen dem ontologischen und dem konstruktivistischen Erkenntnismodell
Grundlegender Rahmen Seite 8
Beide Erkenntnismodelle gehen auch unterschiedlich mit den Begriffen Daten,
Informationen und Wissen um. Aus ontologischer Sicht sind Daten objektiv und können
somit die Realität abbilden, in Form von Zeichenfolgen ohne eigenen Zweck, aber mit der
Möglichkeit zur Weiterverarbeitung von Informationen, welche die Realität für den
Einzelnen oder Gruppen beschreiben, indem Daten zusammengesetzt werden und somit
Bedeutung erlangen. Wissen ist verarbeitete Information und aktuell verinnerlicht. Die
beobachtbare Handlung und die Abbildungsqualität sind zentrale Punkte. Wissen hat in der
ontologischen Erkenntnistheorie folgende Merkmale: 1. Akkumulativität und
Synergiefähigkeit, 2. Subjektbezogenheit, 3. Kontextbezogenheit, 4. Quasi-Speicher-
fähigkeit 5. Intangibilität und Quasi-Simultanität [4].
Daten aus konstruktivistischer Sichtweise dienen zur individuellen Beschreibung
der Wirklichkeitskonstruktion. Daten sind subjektive Unterscheidungsvorgänge - das
Ergebnis eines persönlichen Weltbildes. Daten werden je nach Verwendungszweck
verwendet (nach persönlicher Zielsetzung) und sind somit potenziell fehlerhaft und
unterliegen Kodierungsbeschränkungen. Informationen werden durch geschaffene oder
ausgewählte Daten zu individuellen Bedeutungen und sind somit Kontext abhängig und
sind dadurch nicht direkt austauschbar/übertragbar. Wissen ist im Gegensatz zur
ontologischen Theorie, welche durch niedergeschriebenes Wissen den Status von
Information hat und durch Daten fixiert ist (entspricht niedergeschriebenem Wissen).
Wissen in der konstruktivistischen Theorie hat folgende Merkmale: 1. Erfahrungsqualität,
2. Subjektbezogen, 3. Intangibilität, 4. Kontextbezogen, 5. Prozesscharakter, 6. Zweck-
bezogen, 7. Quasi-Speicherfähigkeit und 8. Modellcharakter [4].
Auf Grund des unterschiedlichen Umgangs mit Daten, Informationen und Wissen der
beiden Erkenntnistheorien (konstruktivistische bzw. ontologische) leitet sich für das SLoM
Konzept die Herangehensweise und das Verständnis für die jeweilige Realität
(Wahrnehmung) ab.
2.2 Mechanistischer Denkrahmen der Neuzeit
Die Philosophie die hinter SLoM steht ist, dass nicht nur das „entweder | oder“ bzw. das
„sowohl - als auch“ existieren, sondern beide Formen und diese können auch verbunden
werden. Durch die Darstellung der Daten im BI System sollen nicht nur neue Erkenntnisse
gewonnen werden die wiederum auf der radikal konstruktivistischen, sondern auch auf die
ontologische Denkweise umgemünzt werden können. Die folgende Abbildung 2 soll dies
veranschaulichen. In dieser Abbildung können zwei Gesichter erkannt werden oder eine
Grundlegender Rahmen Seite 9
Vase. Es ist jedoch auch möglich beides zu sehen. Im Rahmen der Arbeit geht es auch
darum, Daten so aufzubereiten, dass die Möglichkeit besteht alles Neues zu sehen bzw. zu
erkennen - die Gesichter, die Vase sowie die Gesichter und die Vase.
Abbildung 2: Vase oder Gesichter oder Beides?
Quelle: in Anlehnung an [3]
Der Quantenphysiker Pietschmann klassifiziert einerseits den „mechanistischen
Denkrahmen der Neuzeit“ basierend auf Aristoteles (entweder | oder), Galileo Galilei (alles
was messbar ist messen) oder auch Newton (Ursachen suchen und finden) „Logische
Denkrahmen“ und andererseits auf Platon (Widerspruch, Dialog) dem „Dialektischen
Denkrahmen“ [5].
Somit ergibt der eine Denkansatz das klare Trennen und der andere Denkansatz
Unterscheidung ohne zu trennen. Als Beispiel für den zweiten Denkansatz kann die Frage
gestellt werden: Wann ist ein Baum ein Baum? Ab welcher Größe ist der Baum ein Baum
oder ist er einfach Baum ob „klein“ oder „groß“.
Der mechanische Denkrahmen führt zur Unterscheidung, zur Kategorisierung, zur
Bewertung in richtig oder falsch. Der dialektische Denkrahmen hingegen führt ebenso zur
Unterscheidung jedoch ohne zu trennen, da für die Entwicklung der Widerspruch die
Quelle ist. Unterscheidungen dürfen nicht zur Trennung nicht nur zum ‚entweder | oder‘
sondern auch zu einem ‚sowohl - als auch‘ führen [5].
Grundlegender Rahmen Seite 10
Wird der „entweder | oder“ Denkrahmen auf Menschenbilder umgelegt so erhalten wir die
X und Y Managementtheorie (Annahme der X Theorie: der Mensch ist von Natur aus faul;
Annahme der Y Theorie: der Mensch ist durchaus ehrgeizig für sinnvolle Zielsetzungen.
Er ist bereit auch Selbstdisziplin und Selbstkontrolle auf sich zu nehmen). Die X/Y Theorie
wurde erweitert um die Z Theorie, der Synthese von X/Y Managementtheorie [5].
2.3 Generation X, Y, Z as of today
Nachfolgende Generationen wie z.B. Generation X (1965-77), Generation Y (1977-1995),
Generation Z (1996-2005) und Generation „Always On“ ( 2005++) haben immer ein
anderes Verständnis, brauchen eine nächste Generation (Abbildung 3). Die vorliegende
Arbeit benutzt diese Denkweisen der Generationen (z.B. technische Denkweise Release
1.0 � 2.0 � NG 3.0).
Das SLoM Konzept stellt in seiner Endausbaustufe eine 3.0 NG Anwendung dar und
verbindet alle anderen Generationen von Systemen sowie Denkweisen. In der Arbeit wird
immer wieder auf eine Art des Generationenmodells zurückgegriffen das im Folgenden
beschrieben wird:
Abbildung 3: Generation X, Y, Z as of today*
Quelle: at::excellent
Grundlegender Rahmen Seite 11
2.4 Wahrnehmung „Höhlengleichnis von Platon“
Die Darstellung des Höhlengleichnisses von Platon soll stellvertretend für die
eingeschränkte Wahrnehmung die der Mensch (meistens) besitzt stehen, die dann oft auch
als Erfahrung bzw. Wissen verstanden wird. Neue Erfahrung, Wissen und Erkenntnis kann
durch Wahrnehmungsveränderung entstehen. Ziel von SLoM ist es, eine eingeschränkte
Sichtweise (Erfahrung bzw. Annahmen aus der (subjektiven) Erfahrung die auf wenigen
Daten basieren) zu erweitern, zu verändern – eine neue Wahrnehmung zu ermöglichen
(siehe Abbildung 2). Wer immer die gleichen Verfahren und Methoden verwendet, wird
immer wieder die gleichen Ergebnisse erhalten in Anlehnung an Albert Einstein.
„Die Probleme, die es in der Welt gibt, können nicht mit der gleichen Denkweise gelöst werden, die sie verursacht haben. (Albert Einstein)“ [3].
Angekettete Gefangene sitzen nebeneinander aufgereiht und starren auf die Rückwand
einer Höhle. Hinter ihnen brennt ein Feuer, das flüchtige schwarze Gestalten auf die Wand
wirft. Die Ketten der Gefangenen erlauben es ihnen nicht sich umzudrehen, daher halten
die Gefangenen das was sie auf der Wand sehen (immaterielle Schatten) für die
Wirklichkeit. Wahrnehmung bezeichnet allgemein den Vorgang der Empfindung einer
subjektiven Gesamtheit von Sinneseindrücken aus Reizen (Stimuli), der Umwelt und
inneren Zuständen eines Lebewesens.
Wahrnehmung ist also das unbewusste und/oder bewusste Filtrieren und Zusammenführen
von Teil-Informationen zu subjektiv sinnvollen Gesamteindrücken. Diese werden auch
Perzepte genannt und laufend mit den als innere Vorstellungswelt gespeicherten
Konstrukten oder Schemata abgeglichen.
Inhalte und Qualitäten einer Wahrnehmung (Perzeption) können manchmal (aber nicht
immer) durch gezielte Steuerung der Aufmerksamkeit und durch Wahrnehmungsstrategien
verändert werden.
2.5 Begriffe und Definitionen
2.5.1 Realität
„Die Bedeutung bzw. Verständnis des Begriffs „Realität“ ist einerseits von der getroffenen philosophischen Voraussetzung/Sichtweise aber auch vom Realitätsverständnis der einzelnen Wissenschaften zu verstehen (z.B.: für die
Grundlegender Rahmen Seite 12
Naturwissenschaften gelten nur Dinge die messbar sind. Nur diese können Basis für die Theorienbildung sein, damit diese wissenschaftlich betrachtet standhalten können und der Erforschung zugänglich sind. Wahrnehmung, Gefühle und andere Inhalte dieser Ebenen sind für die Realitätsfindung nicht relevant und werden somit nicht mit einbezogen, im Gegensatz zu den Sozialwissenschaften die dies in manchen Bereichen jedoch tun. In philosophischer Hinsicht sollen die unterschiedlichen Sichtweisen von Platon und Aristoteles angeführt werden).“ [3]
2.5.2 Wirklichkeit
„Mit dem Begriff Wirklichkeit wird alles das beschrieben, was der Fall ist. Gegenbegriffe zur Wirklichkeit sind Schein, Traum oder Phantasie. In der Philosophie unterscheidet man nach der Modalität des Seins zwischen Wirklichkeit, der „bloßen“ Möglichkeit, die nicht verwirklicht ist, und der Notwendigkeit. Eine Wirklichkeit, die nicht notwendig ist, ist kontingent, d.h. es wäre auch möglich gewesen, dass diese bestimmte Wirklichkeit so nicht eingetreten wäre. Wirklichkeit umfasst also Kontingentes und Notwendiges. Unmögliches kann niemals wirklich werden“. [3]
2.5.3 Erfahrung
„Als Erfahrung wird zweierlei bezeichnet: im Einzelfall ein bestimmtes Erlebnis eines Menschen in Form eines von ihm selbst erlebten und damit selbst wahrgenommenen Ereignisses, oder allgemein – und dann im Sinne von „Lebenserfahrung“ – die Gesamtheit aller Erlebnisse, die eine Person jemals gehabt hat (ggf. einschließlich ihrer mehr oder weniger realitätsadäquaten Verarbeitung)“[3].
2.5.4 Information
„Information (lat. informare „bilden“, „eine Form, Gestalt, Auskunft geben“) ist eine zeitliche Abfolge von Signalen, deren Sinn und Bedeutung der Empfänger, nach seinen Möglichkeiten und Fähigkeiten, interpretiert. Information ist Gegenstand verschiedener Struktur- und Geisteswissenschaften, kann mathematischer, philosophischer oder empirischer (etwa soziologischer) Begriff sein. Den verschiedenen Informationsbegriffen gemeinsam ist: Information vermittelt einen Unterschied. Die Information verliert, sobald sie informiert hat, ihre Qualität als Information“ [3].
2.5.5 Wissen
„Wissen wird in der Erkenntnistheorie traditionell als wahre und gerechtfertigte Meinung (englisch justified true belief) bestimmt. Generell wird Wissen als ein für Personen oder Gruppen verfügbarer Bestand von Fakten, Theorien und Regeln verstanden, die sich durch den größtmöglichen Grad an Gewissheit auszeichnen, so dass von ihrer Gültigkeit bzw. Wahrheit ausgegangen wird. Paradoxerweise können daher als Wissen deklarierte Sachverhaltsbeschreibungen wahr oder falsch, vollständig oder unvollständig sein“ [3].
Grundlegender Rahmen Seite 13
2.5.6 Erkenntnis
„Für den Begriff „Erkenntnis“ gibt es wie für das Wissen keine eindeutige Definition. In einer ersten Annäherung kann man Erkenntnis als den Prozess und das Ergebnis eines durch Einsicht oder Erfahrung gewonnenen Wissens bezeichnen [3].“
2.5.7 Kognition
„ Kognition“ beschreibt diejenigen Fähigkeiten des Menschen, die es ihm ermöglichen sich in der Welt zu orientieren und sich an seine Umwelt anzupassen“ [2]
Zu den kognitiven Fähigkeiten eines Menschen zählen unter anderem: 1. Aufmerksamkeit,
2. Wahrnehmungsfähigkeit, 3. Erkenntnisfähigkeit, 4. Schlussfolgerung, 5. Urteilsfähig-
keit, 6. Erinnerung / Merkfähigkeit, 7. Lernfähigkeit, 8. Abstraktionsvermögen (Induktiver
Denkprozess) und 9. Rationalität (Verstand/Vernunft) [3]. Das SLoM Konzept baut sowohl
auf den kognitiven und emotionalen Fähigkeiten des Menschen auf und versucht diese
beiden Fähigkeiten zu vereinen (zu kombinieren).
2.6 Erfahrung vs. Erkenntnis vs. Wissen vs. Information
Die Beobachtung, dass es immer wieder hell und dunkel auf der Erde wird (die Sonne geht
auf und geht wieder unter, immer wieder) kann als Erfahrung bezeichnet werden. Die
kindliche Frage: ob auch die Sonne scheint wenn der Himmel mit Wolken bedeckt ist,
kann nur beantwortet werden, wenn man die Möglichkeit hat, durch die Wolkendecke
durchzubrechen bzw. aus der Beobachtung und somit Erfahrung wenn sich die Wolken
wieder auflösen (die Daten aus einem anderen Blickwinkel sehen – man besteigt einen
Berg und bricht durch die Wolkendecke durch). Die Erkenntnis, warum es zu dem
Phänomen der auf- und untergehenden Sonne kommt, kann durch die Bewegung der
Planeten erklärt werden, die Beschreibung der Sachverhalte führt zur Erkenntnis. Warum
dies so ist, kann wissenschaftlich noch nicht beschrieben werden (nicht existentes Wissen).
Theorie und Definitionen Seite 14
3 Theorie und Definitionen
Der ursprüngliche Ausgang für das SLoM war die Verbindung zweier Elemente: Business
Intelligence (BI) und Wissensmanagement (WM) [1]. Im Zuge der Erarbeitung der
Grundlagen wurde dieses Konzept vom Autor um weitere 3 Elemente erweitert. Das
folgende Kapitel beschreibt die 5 Elemente (eine Selbstlernende Organisation (SLoM),
welche die Verbindung zwischen Business Intelligence (BI), Wissensmanagement (WM),
Organisationsentwicklung (OE), Lernenden-Organisation(en) (LO) und Organisationen als
Systeme (systemisches Denken, SD)) aus den SLoM zusammengesetzt wird und wie diese
im Konzept ihre Anwendung finden.
3.1 Wissensmanagement (WM)
Wissen wird allgemein auch so definiert, dass es um die Vernetzung von
Informationen zu Wissen geht.
Wissensmanagement beschäftigt sich mit der Umwandlung von 1. implizitem
Wissen in explizites Wissen und vice versa, 2. individuelles in kollektives Wissen und vice
versa und 3. externes Wissen zeitnahe zur Verfügung zu haben und von der Organisation
in internes Wissen umzuwandeln. Wissensmanagement (WM) war über lange Zeit
Technologiegetrieben. Es wurde versucht, WM über IT-Lösungen durch Speichern von
Daten und Informationen zu realisieren. Heute wird WM als Entscheidungshilfe (früher,
schneller und richtigere Entscheidungen zu treffen) und Produktionsfaktor Wissen
(Effektivität und Effizienz steigernd) gesehen/verwendet. Neben diesen Faktoren soll WM
auch zur Steigerung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit, aber auch zur Steigerung
der Lernfähigkeit von Organisationen und Mitarbeitern beitragen, brachliegende
Ressourcen von Wissen zu Tage fördern und für die Organisation nutzbar gemacht werden.
Im Folgenden finden sich zwei Definitionen die im SLoM Konzept angewendet werden:
„Allgemein kann gesagt werden, dass sich Wissensmanagement mit der Generierung, Distribution und Allokation von Wissen beschäftigt. Hauptziel ist dabei das koordinierte Lernen innerhalb des Unternehmens, wobei dem Spezial- und Fachwissen der Mitarbeiter eine besondere Bedeutung zukommt, da dieses beim Anstehen von Entscheidungen wiederholt zum Einsatz kommt oder kommen kann. Hieraus ergibt sich bereits eine mögliche Definition des Begriffes Wissensmanagement“ [13].
Theorie und Definitionen Seite 15
"knowledge management is defined as the process of continuously creating new knowledge, disseminating it widely through the organization, and embodying it quickly in new products/services, technologies and systems” [14].
In SLoM soll mittels eines Austauschprozesses das Wissen der Mitarbeiter und der
Organisation gesammelt werden und andererseits auch in neue Produkte bzw. Services
einfließen/eingebunden werden können. Ziel ist es, das Wissen des Individuums und der
Organisation strukturiert zu sammeln und wiederum zur Verfügung zu stellen (die
Umwandlung von explizitem in implizites sowie individuelles in kollektives Wissen und
vice versa). Dieses neue Wissen (Daten und Informationen) soll über neue (erweiterte)
SLoM Lernfälle anderen Mitarbeitern zu Verfügung stehen. Die Wissenskomponente von
SLoM hat weiters die Aufgabe Wissen, Erkenntnisse und Fähigkeiten von Mitarbeitern zu
sammeln. Dies beschränkt sich nicht nur auf fachspezifische Fähigkeiten, sondern auch auf
z.B. emotionale Fähigkeiten in dem z.B. mittels dem Emotional Inventory Daten
gesammelt werden. Die Analyse, wie schnell kann neues Wissen erfasst und umgesetzt
werden, fällt ebenfalls in den Bereich dieser Komponente.
Als Austauschprozesse sind im SLoM Konzept iterative Lernprozesse in der BI– als auch
der WM-Komponente gemeint sowie zwischen den Komponenten selbst. Der Lernprozess
im BI-System ist die automatische Suche nach Verbesserungen mittels kaufmännischen
bzw. zeittechnischen Fakten (siehe BI-Erklärung Seite 18). In der WM Komponente sind
es die Erkenntnisse der Mitarbeiter, die immer wieder einfließen (erweitert werden). Die
BI geht dadurch in die Richtung künstlicher Intelligenz (KI), die WM Komponente wächst
durch den Input der Mitarbeiter (z.B. durch die Eingabe von neuen Erkenntnissen durch
Experimente).
3.1.1 Allgemeines Verständnis von Wissensmanagement
Die Literatur beschreibt, je nach Auffassung der Autoren, folgende gegensätzliche
Strömungen von Wissensmanagement: 1. human- und technikorientiertes WM, 2. human-
und prozessorientiertes WM und 3. ontologisches und konstruktivistisches WM.
Wird Wissen wie eingangs definiert - als vernetzt von Information gesehen, so gibt
es aus der Sichtweise des human- und technikorientierten WM einerseits das Wissen, das
Ergebnis von menschlicher Interaktion ist und zweitens die Vernetzung der Menschen per
Computer. Je nachdem welcher Schluss gezogen wird, wird eine der beiden Strategien
bevorzugt und die andere soll unterstützend sein (Personifizierungs- vs.
Kodifizierungsstrategie) [3].
Theorie und Definitionen Seite 16
Humanorientiertes WM Technikorientiertes WM Prozessorientiertes WM
- Individuen und Gruppen stehen als Träger von Wissen im Mittelpunkt;
- Betrachtungsschwer-punkte liegen auf den Interaktionen der Beteiligten;
- Schaffung von organisationalen Rahmenbedingungen, die eine Wissensentwicklung und – Weitergabe fördern
- Wissen gilt als ebenso steuerbar wie andere Unternehmensressourcen;
- Keine Unterscheidung zwischen Wissen und Informationen;
- Wissen und Informationen werden als Objekte betrachtet, die in Datenbanken oder Expertensystemen verwaltet werden können und der Unterstützung der Mitarbeiter dienen;
- Die organisationale Daten-, Informations- und Wissensverarbeitung wird mit Hilfe eingesetzter Techniken optimiert;
- Wissen ist in Prozessergebnissen gespeichert;
- Wissen ist in Abläufen und deren kontinuierlichen Verbesserung ersichtlich/erkennbar;
- Wissen ist durch die Beschreibung was, wann wie gemacht werden muss manifestierbar und weiterentwicklungsfähig und für jeden zugänglich;
Tabelle 2: human-, technikorientiertes-, prozessorientiertes Wissensmanagement Quelle: in Anlehnung an [4]
Es gibt vier Typologien von Wissensmanagement-Modellen (Abbildung 4): Dies sind
1. Lern-/Entwicklungsorientierte Modelle, 2. Informations- und Kommunikations- (IKT)-
technologische Modelle, 3. Management- /Steuerungsorientierte Modelle und
Innovationsorientierte Modelle. Je nach dem welches Modell gewählt wird, liegt der
Schwerpunkt auf der betriebswirtschaftlichen-, technologischen-, bildungs- oder
Wissensgenerierungssicht.
Abbildung 4: Vier Cluster von Wissensmanagement-Modellen nach Hilse
Quelle: in Anlehnung an [4]
Theorie und Definitionen Seite 17
Je nach Betrachtungsweise der Typologien kommt es zu erheblichen Unterschieden in der
Schlussfolgerung, was Wissensmanagement ist und lt. Hilse, wo es auch zu
Überschneidungen der Modelle kommt [3].
3.1.2 Wissenskategorien
Das Verständnis für diese Wissenskategorien hängt vom grundlegenden
Wissensverständnis ontologisches oder/und konstruktivistisches ab. Je nach
Wissensverständnis können diese Kategorien entsprechend interpretiert und ausgelegt
werden.
3.1.2.1 Explizites vs. Implizites Wissen
Im Wissensmanagement wird zwischen explizitem und implizitem Wissen unterschieden.
Als explizites Wissen wird jenes Wissen beschrieben, das einem Menschen „bewusst“ ist
und somit auch beschrieben werden kann. Implizites (verborgenes) Wissen ist jenes
Wissen das nicht auf diese Weise zugänglich ist. Meist ist dem Menschen das Wissen nicht
bewusst – es wird einfach angewendet und kann beobachtet werden. Mittels Knowledge
Management System wird versucht, verbalisiertes (explizites) und in den Köpfen
„geistiges“ (implizites) Wissen für die Organisation nutzbar zu machen. [6]
Die letzte Form des Wissens ist die des schöpferischen Wissens. Dieses Wissen ist die
Quelle der Innovation: als Beispiel „ein Künstler vor einer leeren Leinwand“ [15].
3.1.2.2 Individuelles vs. Kollektives Wissen
Individuelles Wissen ist das Wissen das der einzelne Mensch/Person besitzt und teilweise
weitergeben kann (explizit vs. implizit). Kollektives Wissen stellt das Wissen einer
Personengruppe, z.B. aus unterschiedlichen Bereichen einer Organisation dar und ist nicht
gebunden an Führungskräfte oder Mitarbeiter. Kollektives Wissen ist somit verteiltes
Wissen auf unterschiedliche Personen, jedoch vernetzt, damit es von einer Organisation
genutzt werden kann. Nicht jede Person ist Träger des „gesamten“ Wissens für die
Organisation. Beim Wegfall einer Wissensquelle kann die Organisation dieses verloren
gegangene Wissen über kurz oder lang wieder von anderen Wissensquellen aufbauen.
Emergentes Wissen ist spezielles Wissen eines Kollektives, das nur teilweise beschrieben
wurde und dennoch gewusst wird (z.B. kulturelle Normen) [16].
Theorie und Definitionen Seite 18
3.1.2.3 Kollektives Wissen (Wissensnetzwerke)
Ist die Eigenschaftsausbildung von Wissen und Fähigkeiten die ein einzelnes Subjekt allein
nicht erreichen kann. Organisationen besitzen kollektives Wissen gebunden in
Prozesswissen. Es entsteht durch das Zusammenspiel (einzelner Prozesse) einzelner
Gruppen (Systemen) zu einem übergreifenden gesamten Prozess Meta System [6].
3.1.2.4 Internes und externes Wissen
Internes Wissen stellt das Wissen der Organisation dar. Wie auch beim Menschen besitzt
eine Organisation implizite sowie individuelle Wissensfaktoren. Die Organisation weiß in
der Regel mehr als diese beschreiben kann. Als externes Wissen kann jenes Wissen
bezeichnet werden, das für die Organisation relevant (überlebenswichtig) ist, aber selbst
nicht erzeugt (z.B. Kundenbefragung) werden kann [6].
3.1.2.5 Weitere Wissenskategorien
Basierend auf der Wissenstreppe gibt es noch Kennen-, Können- und Wollen-Wissen. Im
ersten Fall handelt es sich um theoretisches Grundlagenwissen (z.B. Schulwissen,
Forschung). Das Können-Wissen beschreibt das Wissen zur Anwendung von Kennen-
Wissen, die praktische Anwendung um Produkte und Prozesse gestalten zu können
(Prozess etablieren und entwickeln, Produkte erfolgreich am Markt zu platzieren). Das
Wollen-Wissen bezieht sich auf das Handeln hin (Ziel, Visionen die gesetzt wurden zu
erreichen).
Des weiteren kann noch unterschieden werden in Struktur-Wissen (z.B. Ishikawa Modell
oder systemische Sichtweisen - Ursache und Wirkungszusammenhänge zu Wissen).
Muster-Wissen beschreibt Wissen über Trends oder Entwicklungspfade – (z.B. Projekt-
oder Produktentwicklungsabläufe). Zu diesem Wissen kann auch das Suchen nach Mustern
in Daten gezählt werden (Information Retrieval: Durch die Datenanalyse von Kaufhäusern
wurde festgestellt, dass es an Wochenenden zum erhöhten Kauf von Bier und Windeln
kam.). Abgeleitet aus diesem Muster-Wissen wurde dann das Struktur-Wissen (z.B. Frauen
schicken Familienväter an Wochenenden einkaufen, neben Bier werden auch die Windeln
für die Kinder gekauft). Fakten-Wissen stellt Wissen über Ergebnisse und Ereignisse dar
(z.B. Wer immer mehr ausgibt als er verdient, wird Schulden anhäufen, ein Unternehmen
das keine Gewinne macht, wird insolvent werden) [13].
Theorie und Definitionen Seite 19
3.1.3 Humanorientiertes und Prozessorientiertes Wissensmanagement
3.1.3.1 WM von Nonaka und Takeuchi (Humanorientiert)
Abbildung 5 stellt ein Modell dar, welches es ermöglichen soll, kontinuierlich implizites
und explizites Wissen zu transformieren. Das Modell der Wissensspirale erlaubt es über
vier Quadranten das Wissen in beide Richtungen zu transformieren und individuelles
Wissen auf eine höhere organisatorische Ebene, wie ein Team oder die gesamte
Organisation zu heben. Das Modell verdeutlicht somit die Wissensbeschaffung und
Wachstum in Organisationen. Die Spirale stellt den Wissensveränderungsprozess durch
Weitergabe von Wissen auf individueller oder auf organisationaler Ebene, somit auch den
Übergang vom individuellen zum kollektiven Wissen dar [14].
Abbildung 5: Die vier Formen der Wissensumwandlung nach Nonaka und Takeuchi
Quelle: in Anlehnung an [14]
Gespeist wird dieses Modell einerseits durch die individuelle Wissensaneignung, durch
Erfahrung und andererseits durch den Rückfluss (Weiterentwicklung/Reflexion) aus dem
Team/Organisation. Der Bereich der „Sozialisierung“ erfasst den Bereich von Erfahrung,
die jemand beherrscht aber nicht weitergeben kann – andere lernen nur durch die
Beobachtung/Nachahmung (Mutter/Kind, Professor/Student oder Meister/Lehrling). Diese
Wissensvermittlung ist auch ohne Sprache möglich. Implizites Wissen wird durch den
Erfahrungsaustausch in anderes implizites Wissen umgewandelt. Externalisierung des
Wissens ist das Umwandeln von implizitem in explizites Wissen. Dies kann durch
Verbildlichung (z.B. Konzept) realisiert und danach verglichen werden. Das Vergleichen
stellt somit eine neue Quelle des Wissens durch die mögliche Zwei(mehr)deutigkeit dar.
Theorie und Definitionen Seite 20
Kombination: die nächste Stufe ist, das explizite Wissen mit explizitem Wissen aus
unterschiedlichen Bereichen zu vergleichen mit dem Ziel, neues explizites Wissen zu
schaffen (z.B. Transfer von beschriebenen Technologien in andere Bereiche). Die
Internalisierung: wandelt explizites Wissen wieder in implizites Wissen um. Durch
regelmäßige Anwendung des expliziten Wissens wird es wieder implizites, jedoch in einer
neuen (durch den Austausch und Vergleich) Form. Der Kreislauf beginnt von neuem.
Das Modell wurde zur weiteren Verdeutlichung noch weiter entwickelt, wie dies in
Abbildung 6 ersichtlich ist.
Abbildung 6: Darstellung der Wissensspirale von Nonaka und Takeuchi
Quelle: in Anlehnung an [16]
Der Mitarbeiter ist die Quelle des Wissens und besitzt die Fähigkeit - Wissen - zu
generieren. Durch Kommunikation (nicht nur verbal sondern auch durch die Anwendung)
mit der Gruppe wird dieses implizite Wissen an andere weitergegeben (Wissen wird
externalisiert). Durch die Weitergabe von Wissen wird für den einzelnen das Wissen
wiederum internalisiert, da er sich des (eigenen)Wissens bewusst wird. Durch den
kontinuierlichen Fluss zwischen Internalisierung und Externalisierung bei den
Wissensträgern wird Wissen generiert und kann in der Organisation auch von weiteren
Gruppen, der Organisation selbst und auch organisationsübergreifend genutzt werden [16].
3.1.3.2 Prozessorientiertes Wissensmanagement bzw. das Management von Wissen
Das Managen von Wissen bezieht sich in der betriebswirtschaftlich sehr rudimentären
Sichtweise auf das Managen der knappen Ressource Wissen, um die Wettbewerbsfähigkeit
Theorie und Definitionen Seite 21
eines Unternehmens/Organisation durch deren Prozesse und Personen zu erhalten und zu
steigern. Dabei steht der Mensch im Mittelpunkt, da er die Quelle des Wissens ist, mit all
seinen Stärken und Schwächen [6].
Der Kernprozess des Wissensmanagement selbst besteht aus sechs Elementen (operatives
Wissensmanagement) die alle in Beziehung zueinander stehen. Diese Elemente sind
1. Wissenserwerb, 2. Wissensidentifikation, 3. Wissensentwicklung, 4. Wissens-
bewahrung, 5. Wissensverteilung und 6. Wissensnutzung. Ergänzend zu diesem Konzept
(strategisches Wissensmanagement) müssen (7.) Wissensziele und als Feedback eine (8.)
Wissensbewertung regelmäßig durchgeführt werden und auf die Elemente entsprechend
einwirken. Wissensmanagement kann auf allen Ebenen (Organisations-, Gruppen sowie
auf individueller) ansetzen und dabei alle Aspekte (normativ, strategisch und operativ)
beinhalten [6].
Der Aufbau der Wissensbasis wird gerne mittels vier Ebenen (Zeichen, Daten, Information
und Wissen) beschrieben (Abbildung 7). Die unterste Ebene sind Zeichen. Aufbauend auf
den Zeichenvorrat und der Syntax ergeben sich Daten. Wenn diese Daten in einen Kontext
gestellt werden, wird daraus Information. Durch die Vernetzung der Information entsteht
Wissen [6].
Abbildung 7: Beziehungen zwischen den Begriffshierarchien
Quelle: in Anlehnung an [6]
Neben diesem Ansatz existiert der Ansatz des geschäftsprozessorientierten WM der in
Theorie und Praxis, je nach Zielsetzung, als Erklärung für den Kernprozess des
Wissensmanagement herangezogen wird [17]:
• Individueller Ansatz (wie lernt das Individuum)
• Integrativer Ansatz (wird vom organisatorischen Lernen abgeleitet – innere und
äußere Austauschbeziehungen fördern auf allen Ebenen Lernfähigkeit und
Innovation )
Theorie und Definitionen Seite 22
• Geschäftsprozessorientierter Ansatz ( resultiert aus dem Business Reengineering -
in kurzer Zeit massive Veränderungen in Organisationen)
Business Reengineering verbindet die Wirtschaftsinformatik, Technologie Management
und Elemente der Organisationsentwicklung. Das Konzept verbindet in diesem
Zusammenhang auch die Ebenen Geschäftsstrategie, Prozesse und
Informationstechnologie. Jeder Prozess hat hierbei festgelegte Ziele. Treiber für
Wissensmanagement sind Kostensenkung, steigende Wettbewerbsfähigkeit und Sharholder
Value Creation. Wissensmanagement soll im Wesentlichen zur Senkung der Kosten
beitragen. Effektives und effizientes Managen von Prozessen, gerade im Forschungs- und
Entwicklungsbereich (F&E) sowie Servicequalität. Durch die Betrachtung der Information
die in strukturierten Prozessen enthalten ist, kann dieses Wissen auch organisationell
zugänglich gemacht und von allen verwendet werden. Eine Anwendung dieser Sichtweise
findet sich z.B. im Capability Maturity Model Integrated wieder. Durch die Steigerung der
Fähigkeiten der Prozesse wird Wissen in den einzelnen Phasen der Prozesse (durch Ziele)
abgelegt. Das führt weiter zu einer gesteigerten Wettbewerbsfähigkeit, da dieses Wissen
von Projekt zu Projekt weiter gegeben werden kann. Das Modell ist ein
abteilungsübergreifendes (prozessintegriertes Modell) und kann somit als weiterer Prozess
zur Wissensgenerierung verwendet werden. So können durch Kundenprozesse
(Supportprozesse) schnell Trends oder Funktionalitäten die der Kunde wünscht, besser in
die Entwicklung neuer Produkte und bessere Prozessen eingebunden werden. Dieses
Wissen soll zu einem weiteren Wettbewerbsvorteil führen [17].
Wissensmanagement steigert somit auch die Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen
durch Steigerung der Kernkompetenz selbst. Die Kernkompetenz/-fähigkeit einer
Organisation ist ein wesentliches Erfolgskriterium für die Organisation selbst und besteht
in der Bündelung verschiedener Fähigkeiten und Technologien zu einem erkennbaren
Nutzen für einen Dritten (z.B. Kundennutzen, andere Organisation). Kernkompetenzen
verbessern die Stärken der Organisation [17].
Aufbauend auf den Kernfähigkeiten wurde der Begriff des Kernprozesses definiert. Dieser
Prozess (auch Synonym für Geschäftsprozess) enthält maßgeblich die Ausprägungen der
Kernkompetenz einer Organisation. Kernkompetenzen werden vom strategischen
Management identifiziert und definiert. Daher sind Kernprozesse auch zwangsweise auf
Theorie und Definitionen Seite 23
die strategischen Faktoren einer Organisation ausgerichtet. Prozesse beinhalten somit
kollektives Wissen welches nicht verloren gehen darf. Die Unterscheidung zwischen Kern-
und Supportprozessen in Organisationen erlaubt nun Kernprozesse zu forcieren und
Supportprozesse zu verlagern (outsourcing) [17].
3.1.4 Die Wissenstreppe
Aufbauend auf den vorher beschriebenen vier Ebenen (Zeichen, Daten, Information und
Wissen) wurde die Wissenstreppe aufgebaut [16]. Diese besteht aus acht Stufen, wobei die
ersten drei Stufen der Wissenstreppe wiederum aus Zeichen bestehen. Diese
Zeichenbegriffe können Buchstaben, Ziffern und Sonderzeichen sein. Zeichen können
erweitert werden und als Sonderzeichen auch Gegenstände oder Ereignisse sein, sofern
diese von jemandem als Zeichen definiert worden sind (z.B. Loch in der Mauer). Bei der
Wissenstreppe werden Daten die einen definierten Syntax haben (Ordnungsregel: z.B.
Formeln oder Grammatik) aber noch nicht interpretiert sind, auch keine Bedeutung
beigemessen. Erst wenn die Daten eine Bedeutung erlangen, werden diese zur Information.
Die Bedeutung bzw. der Bedeutungskontext von Informationen ist von persönlichen und
situativen Bedingungen abhängig. Wie aus der folgenden Abbildung 8 erkennbar ist,
wurde die Wissenstreppe um Wissen, Können, Handeln, Kompetenz und
Wettbewerbsfähigkeit erweitert. Werden Informationen vernetzt (mit Kontext, Erfahrung,
Erwartung) so entsteht Wissen. Durch das Umsetzen von Wissen in Fertigkeiten entsteht
„Können“ (z.B. Lerninhalte werden umgesetzt). Basierend auf dem „Können“ und dem
„Wollen“ entsteht die nächste Stufe das „Handeln“. Durch das Handeln durch „Antrieb
oder Motivation“ wird das „Wissen“ sichtbar. Die siebte Stufe erreicht man durch
Wiederholung und Routine und das Individuum oder die Organisation erreicht durch
Professionalität und Übung die entsprechende Kompetenz durch richtiges Handeln. Die
letzte Stufe der Wissenstreppe stellt die Wettbewerbsfähigkeit einer Organisation dar. [16].
Wird die Wissenstreppe in der Mitte geteilt, so kann zwischen implizitem und explizitem
Wissen unterschieden werden. Das Strategische Wissensmanagement (WM) beschäftigt
sich damit, implizites Wissen in explizites umzuwandeln und das operative WM mit dem
Umwandeln von explizitem in implizites Wissen. Die ersten drei Stufen stellen somit die
personenunabhängige Ressource und die restlichen Stufen die personenabhängige
Ressource dar [16].
Theorie und Definitionen Seite 24
Abbildung 8: Erweiterte Darstellung der Wissenstreppen nach North
Quelle: in Anlehnung an [24]
3.1.5 Persönliches Wissensmanagement vs. Organisationalen WM
Für das persönliche Wissensmanagement ist der Ausgangspunkt die Reflexion von
individuellen Denk- und Handlungsweisen (Hinterfragen der persönlichen Wahrnehmung)
um die Arbeits- und Lernbereiche effizienter zu gestalten [18]. Um Wissensmanagement in
Organisationen verankern zu können ist die „ganz persönliche“ Umsetzung Voraussetzung.
„8 Prinzipien“ wurden als grundlegende Prinzipien des persönlichen Wissensmanagements
beschrieben, die zugleich Grundlage zur Verankerung als auch Ausgangspunkt zur
erfolgreichen Implementierung von Wissensmanagement in Organisationen darstellt [6].
Organisatorisches Wissensmanagement ist eine Tirade aus Arbeit-Organisation-Technik,
um einen effektiven Zugriff und Anwendung von Wissen der Mitarbeiter durch die
Organisation zu ermöglichen. Organisationales Managen von Wissen impliziert somit die
systematische Verankerung von Fähigkeiten und Kenntnissen auf allen Ebenen der
Organisation selbst. Um einen effektiveren Umgang mit Wissen zu ermöglichen, muss
dieses somit auch unabhängig von Hierarchien sein [18].
3.1.6 Das Portfolio
In allen drei Bereichen (für die Organisation: Arbeit-Organisation-Technik / für den
Mitarbeiter: Bildung-Erfahrung-Kompetenz) können nun Visionen definiert und somit
Theorie und Definitionen Seite 25
Ziele abgeleitet werden, je nach persönlichen oder organisatorischen Vorstellungen oder
Notwendigkeit. So erhält man für beide Bereiche eine entsprechende Zielvorgabe, welches
Wissen, welche Fähigkeiten und Kompetenzen weiter entwickelt werden müssen [18].
3.1.7 Wissensbewertung (persönlich und organisatorisch)
Die Wissensbewertung soll sicherstellen, dass sich das gesamte persönliche/individuelle
als auch das Organisations-Kompetenzportfolio in die gewünschte Richtung weiter
entwickelt und entsprechende Prioritäten bei dem Erwerb von Kompetenzen sichergestellt
werden. Normative Wissensbewertung kann nach vier Kategorien erfolgen siehe
Abbildung 9.
Abbildung 9: Normative Wissensbewertungsmatrix
Quelle: in Anlehnung an [6]
Dabei müssen die Profile (persönlich als auch organisatorisch) in Vergleich gestellt
werden, um strategisch eine Aussagekraft entwickeln zu können. Meist werden hierzu Best
Practies Ansätze verwendet, jedoch wird nicht berücksichtigt, dass die Situation
(Ausgangspunkt) mit der eine Best Practies Methode verwendet wird, nicht eins zu eins
anwendbar bzw. übertragbar auf eine andere Organisation ist [19]. Auf operativer Ebene
sind die tatsächlichen Wissensziele (persönlich als auch organisatorisch) zu definieren, zu
messen, zu kontrollieren und wiederum zu bewerten [6].
3.1.8 Messen von Wissen (Wissensbilanz)
Zurzeit gibt es keine klare Definition wie Wissen gemessen werden kann. Das liegt in der
Tatsache, dass keine Definition von Wissen selbst existiert. Es gibt jedoch bereits Ansätze
Theorie und Definitionen Seite 26
in der Organisation, neben der herkömmlichen Bilanz auch eine Wissensbilanz zu erstellen
z.B. Skanadia. Als IT-Lösung stellt das Bundesministerium für Wirtschaft und
Technologie eine Pilotsoftware zur Verfügung, mit der es möglich ist, eine Wissensbilanz
für eine Organisation zu erstellen [6].
3.2 Organisationsentwicklung und die (selbst) Lernende Organisation
Im SLoM Konzept werden Organisationen nicht als starre Gebilde gesehen sondern als
lebensfähige Systeme, die sich in Bewegung befinden. Die Verbindung von BI-SLoM,
WM-SLoM Komponente sowie der Organisationstrategie und den Business Opportunities
verbindet das „Was (Business Development)“ mit dem „Wie (Organisationsentwicklung)“.
Die BI Komponente erhält Daten nicht nur aus den internen Systemen sondern auch von
externen Systemen (z.B. Trends, Marktdaten, Wirtschaftssituation (-zyklen)). Das SLoM
Konzept sieht vor, dass sich die Organisation kontinuierlich verändert – je nach den
internen und externen Gegebenheiten. Die interne Veränderung soll im SLoM Konzept
durch die Wahrnehmungsveränderung ermöglicht werden, hierzu wird die U-Theorie
verwendet. Der Mensch lernt sich selbst aus verschiedenen Perspektiven zu sehen aber
auch, dass er selbst ein System und Teil eines Systems nämlich der Organisation ist
(systemische Denken). Die Organisation selbst ist wiederum nur System und Teil eines
Systems. Durch Veränderungen von Systemen ändern sich (passen sich an) auch die
anderen Systeme – diese Sichtweise ist Basis für das SLoM Konzept und den Lernfällen –
eine vorerst isoliert arbeitsintegrierte Lernsituation wirkt auch auf andere Systeme.
Systemisches Denken in den SLoM-Fällen basiert auf Annahmen die vom Lernenden
getroffen werden können oder sich durch die Aufgabe selbst ergeben (z.B. Auswirkungen
bei einer einfachen Annahme eines neuen Klebers in der Entwicklung für ein Produkt).
Organisationsentwicklung (OE) beschäftigt sich mit dem längerfristigen Veränderungs-
prozess von Organisationen (Strukturen) und den Menschen (z.B. Lernprozesse). Die sich
ständig (dynamischen) ändernden Anforderungen der Organisation, stehen dabei im
Vordergrund der OE. Die Veränderung sollte so von statten gehen, dass sowohl die
Organisation als auch der Mensch einen Nutzen haben. In der Organisationsentwicklung
geht es um Aufgaben der Humanisierung von Arbeit, Verbesserung der organisatorischen
Strukturen und Abläufe, Menschen (Personalentwicklung), der Anwendung von
(wissenschaftlichen) Methoden und der Unternehmenskultur. Grundlage für
Theorie und Definitionen Seite 27
Veränderungsprozesse im OE ist das Verhalten der Mitarbeiter (Fähigkeiten und
Einstellungen) sowie die Kommunikations- und Organisationsstrukturen.
3.2.1 Die Lernende Organisation
Die lernende Organisation besitzt die Fähigkeit sich ständig in Bewegung zu halten und
kann Veränderungsprozesse initiieren und gestalten. Die Lernende Organisation besteht
aus 5 Disziplinen: 1. Systemisches Denken ist die integrative Disziplin und soll das
Bewusstsein schaffen, dass alle weiteren Disziplinen miteinander verbunden sind,
2. Mentale Modelle sollen verändert (hinterfragt) werden, da diese das Handeln steuern, 3.
Die gemeinsame Vision soll das Team auf ein gemeinsames Ziel (Zweck) ausrichten um so
divergierende Kräfte zu eliminieren, 4. Das Teamlernen soll gefördert werden, um mittels
Dialog zu neuen Erkenntnissen kommen zu können und 5. Selbstführung und
Persönlichkeitsentwicklung (Personal Mastery) [19].
Für das Gesamtmodell ist das Systemische Denken der zentrale Punkt, um die so genannten
Systemarchetypen (z.B. Grenzen des Wachstums) erkennen zu können, da der Mensch den
vorgegebenen Strukturen unbewusst folgt. Ohne Erkennen der Archetypen kann es keine
Lernende Organisation geben, erst durch deren Verständnis wird der Lernprozess gefördert
oder verhindert. Durch das Verständnis der Strukturen ist es möglich, diese zu ändern und
somit auch das Handeln der Mitarbeiter zu verändern.
Dieser Ansatz basiert somit auf der zentralen Lernfähigkeit von Teams. Die Lernende-
Organisation besteht also aus Menschen, die ein gemeinsames Ziel erreichen wollen. Die
Lernende-Organisation stellt ein lebendes System dar, das wiederum aus lebenden
Systemen besteht (Organisationen sind „soziale Systeme“ bestehend aus Individuen
„personales System“) [19].
Die Theorie-U beschreibt wie Individuen und Teams lernen und als einzelner oder
gemeinsam zu völlig neuen Erkenntnissen kommen können. Zugrunde liegt der Theorie
der Weg der Kommunikation und des Zuhörens und somit der Wahrnehmungsfähigkeit für
Individuen und Gruppen, basierend auf den 4 unterschiedlichen Aufmerksamkeits-
strukturen (wie wird zugehört, wie werden die Daten für die Erkenntnisse interpretiert).
Damit zur vierten Ebene der Aufmerksamkeitsstruktur vorgedrungen werden kann, muss
der Bezugspunkt (Quellpunkt/Sichtweise) durch entsprechendes Zuhören und die damit
Theorie und Definitionen Seite 28
verbundene Kommunikation geändert werden, da ein Vordringen zur nächsten Ebene sonst
nicht möglich ist (Abbildung 10) [15].
Abbildung 10: Ebenen der Aufmerksamkeit*
Quelle: at::excellent
Quellpunkte der Aufmerksamkeit sind: 1. Ich in mir 2. Ich in es 3. Ich in Dir und 4. Ich in
Uns [15]. Die erste Ebene des Lernens und damit verbundene Art des Zuhörens ist das
„downloading“. Die aufgenommenen Daten werden als Bestätigung des schon Gewussten
verwendet. In dieser Ebene findet somit kein Lernen statt (wir sehen nur das, was wir
gewohnt sind zu sehen). Die zweite Ebene des Zuhörens ist „gegenständlich-
unterscheidendes Zuhören“. Zuhören auf das was anders - unterschiedlich - ist
(wissenschaftliches (objektivierendes oder subjektivierendes ) Zuhören). Die Daten werden
so wahrgenommen, dass etwas anders ist – keine Verleugnung/Verdrängung mehr wie
beim download-hören. Zuhören auf der ersten und zweiten Ebene kann auch gesehen
werden als Zuhören innerhalb der Grenzen unserer eigenen mental-kognitiven
Organisation. Auf den ersten beiden Ebenen wird die Kommunikation/Konversation eine
Zustimmung, Diskussion, Debatte oder auch Dialektik (Opposition erkunden) sein. Die
Ebene 3 ist erkennbar, wenn ein Dialog (zwischen 2 Individuen) oder Metalog (Gruppe)
geführt wird. Ab dieser Ebene wird „empathisch zugehört“. Durch den Dialog ist
Theorie und Definitionen Seite 29
einerseits die Konfrontation mit der eigenen und anderen Haltung sowie auch die
Offenbarung der Haltung und Gefühle möglich. Der Metalog erlaubt der Gruppe ein
gemeinsames Fühlen und Denken. Eine Entwicklung und Bildung gemeinsamer Kultur
und Haltung. Die Wahrnehmung verschiebt sich aus der eigenen Organisation zu dem
Anderen. Diese empathischen Fähigkeiten werden auch von anderen Autoren wie
Goldmann [Priamly Leadership] immer wieder als Schlüssel für die (Mitarbeiter)Führung
gesehen. Die Fähigkeit des „Empathischen Zuhörens“ kann kultiviert und entwickelt werden.
In dieser Ebene der Aufmerksamkeit wird das Wahrnehmungsorgan - das „Herz“ -
angesprochen, das Fühlen (Die Intelligenz des Herzens). Es geht um das unmittelbare
Gespür über das was der andere sagen möchte, bevor es analysiert wird (die Daten des
bzw. der Anderen sehen, deren Annahmen sehen und verstehen) [15].
Die vierte Ebene erlaubt der Aufmerksamkeitsstruktur das Lernen aus der
entstehenden Zukunft. Diese Ebene kann verglichen werden mit einem Künstler (Maler)
der vor einer leeren Leinwand steht und einen schöpferischen Akt durchläuft. Eine Leere
die es ermöglicht, etwas gänzlich Neues zu schaffen - das „schöpferische Zuhören“. An
diesem Punkt spricht er vom „Öffnen des Willens“. Auf dieser Ebene steht nicht mehr das
eigene Ego im Weg – die Öffnung eines neuen Raums mit gänzlich neuen Ansätzen und
Erkenntnissen ergibt sich. Eine Person oder Gruppe erkennt diese Art der Wahrnehmung in
dem sie nach dem Gespräch nicht mehr die gleiche ist wie vorher. Daten haben zu einer
völlig neuen, bisher noch nicht gekannten/bekannten Idee geführt [15].
3.2.1.1 Systemisches Denken und System
Das Systemdenken unterscheidet sich im Wesentlichen in 2 Punkten zur herkömmlichen
Wahrnehmung: 1. Systeme stehen in Wechselwirkung (Rückkoppelung) zu einander
anstatt in linearen Ursachen-Wirkungsketten (Kausalitätszusammenhänge) und 2. Ver-
änderungsprozesse sind allgegenwärtig, die Wahrnehmung von Momentaufnahmen ist
trügerisch. Ziel des Systemdenkens ist ganzheitliches Erkennen von Zusammenhängen.
Die Realität besteht aus Kreisen die in sich zusammenhängend sind. Die Realität ist ein
System mit mehrfachen Feedbackschleifen, die nach einer ausgewogenen (Balance) oder
nach einem vorgegebenen Ziel streben. Ursache-Wirkung-Beziehungen sind nicht linear
sondern ein ständiger Prozess des Angleichens bzw. Ausgleichens [15].
Betrachtet man ein System, so besteht es aus einem inneren Zustand und einer oder
mehreren Eingangs(Input)- und Ausgangsgrößen (Output). Durch das Verändern des
Einganges verändern sich die inneren Zustände des Systems selbst und verändern somit
Theorie und Definitionen Seite 30
auch den/die Ausgänge. Lineare Systeme haben keine Rückkoppelung (ein Input erzeugt
einen Output). In vielen Fällen beeinflusst der Output den Input, in diesem Fall handelt es
sich um rückgekoppelte Systeme [22].
Abbildung 11: Darstellung eines Systems mit Input, Output und inneren Zuständen
Quelle: in Anlehnung an [22]
Die Abbildung 11 zeigt ein System unabhängig von anderen. Ergänzt man dieses System
um ein weiteres, so werden die Abhängigkeiten und die Rückkoppelungen sichtbar
(Abbildung 12). System A könnte somit die eine Organisation darstellen und das System B
wie die Umwelt auf diese Organisation wirkt [24].
Abbildung 12: System mit gegenseitigen Abhängigkeiten
Quelle: in Anlehnung an [22] Organisationen bestehen aus vielen (Sub)Systemen (Abteilungen) und sind selbst ein
System in einem Metasystem. Alle Systeme wirken aufeinander und untereinander
(Rückkoppelung) und verändern somit immer ihren Zustand [23].
Werden Regeln bzw. Regelsysteme (Überwachung der Regeln) für ein System festgelegt,
so kann ein System nicht alle möglichen Zustände erreichen. Regeln dienen dabei auch zur
Komplexitätsbewältigung. Regeln ermöglichen es aber auch, dass das Verhalten von
Systemen teilweise auch prognostiziert werden kann [22]. Neben Regeln können auch die
Theorie und Definitionen Seite 31
Systemarchetypen zur Komplexitätsreduktion herangezogen werden [19]. Diese dienen
aber auch als Wahrnehmungsinstrumente, als machtvolles Instrument, Strukturen die bis
dato unbekannt waren, bewusst zu erkennen und diese wiederkehrenden Muster zu
verändern und somit organisatorisches Lernen zu ermöglichen.
Ein oft zitiertes Beispiel aus der Technik als (geschlossenes) regelbasiertes System ist eine
Heizungssteuerung. In Abbildung 13 ist so ein Gesamtsystem dargestellt. Es besteht in
diesem Fall aus vier Subsystemen (Einflussgrößen auf das Gesamtsystem) 1. Steuergerät
des Brenners, 2. dem Thermostat 3. dem Brenner und 4. der Raumtemperatur. Auf dieses
Gesamtsystem wirken Störgrößen wie z.B. das Fenster wird geöffnet. Die Temperatur im
Raum (innerer Zustand des Systems ändert sich) sinkt und der Regelkreis muss diese
Störgröße ausgleichen damit die eingestellte Wunschtemperatur erreicht werden kann. Zu
beachten ist, dass die eingestellte Temperatur erst in unendlich langer Zeit erreicht werden
kann bzw. ist von der Systemdynamik abhängig. Wesentlich ist, dass sich das
Gesamtsystem, ohne die Störgröße kennen zu müssen, wieder in den gewünschten Zustand
zurückführen kann [22].
Abbildung 13: (geschlossenes) regelbasiertes System (Beispiel Heizungssteuerung)
Quelle: in Anlehnung an [22]
Wird Wissensmanagement im System (Organisation) Bezug betrachtet, so ergibt sich
allein durch diese Betrachtung ein Wissensuniversum-Mikrokosmos. Jedes System steht
wiederum in Zusammenhang mit anderen Systemen, diese ergeben wiederum ein neues
System (Makrokosmos).
Der Mikrokosmos besteht wiederum aus einzelnen Sonnensystemen (Funktionsbereiche
einer Organisation z.B. Produktentwicklung, Marketing) und zum Sonnensystem
dazugehörigen Planeten (Produktentwicklung benötigt z.B. Soft-, Hardware,
Theorie und Definitionen Seite 32
Prozessentwicklung). Systeme und deren Subsysteme können auch als Synonyme für
personale Ressourcen und deren hierarchische Eingliederung gesehen werden.
Betriebswirtschaftliches WM für Unternehmen/Organisationen kann in zwei Sichtweisen
unterteilt werden: 1. betriebswirtschaftlich orientiertes WM versus 2. WM orientierte
Betriebswirtschaftslehre. Im ersten Fall ist der Focus auf die Personal– und
Organisationsentwicklung gerichtet. Im zweiten Fall liegt dieser auf „Gewinne machen“,
stellt somit die betriebswirtschaftlichen Funktionen im Unternehmen und die
dazugehörigen Elemente in den Mittelpunkt des Wissensmanagements. Für ein
ganzheitliches Konzept der Betriebswirtschaft für WM müssen beide Sichtweisen
ineinander integriert werden [18].
3.2.2 Selbst-Lernende Organisation
Für die Selbst-Lernende Organisation gibt es zurzeit keine einheitliche Sichtweise (die
Mehrheit der Definitionen sehen jedoch die kontinuierliche Weiterentwicklung (Wandel)
der Organisation selbst als Normalfall). Ziel der Lernenden Organisation ist das Wissens-
und Lernpotential aller zu vergrößern und für die Organisation nutzbar zu machen, um so
eine Steigerung der Leistungsfähigkeit der Organisation zu erreichen. Wissens- und
Innovationsmanagement stehen im Vordergrund der Betrachtung. Im Folgenden wird das
Modell der Lernenden Organisation beschrieben.
Die lernende Organisation besteht aus grundsätzlich 3 Ebenen (Loop-Learning) in denen
zirkulierend gelernt wird – verschiedene Ebenen des Lernens (vgl. operativ, strategisch
und normative Sichtweise von Wissen und Organisationsaufbau). Das Modell für die
lernende Organisation besteht aus: 1. Single-Loop-Learning (SLL) (Anpassungslernen),
2. Double-Loop-Learning (DLL) (Veränderungslernen) und 3. Trippel (Deutero) Loop-
Learning (TLL) („Das Lernen lernen“). SLL, DLL und TLL stellen die Grundlage des
organisationalen Lernens aus der Vergangenheit vor [27].
3.2.2.1 Single-Loop-Learning SLL für Organisationen
Als SLL versteht man reaktives Erhaltenslernen. Lernen basiert auf der Anpassung bzw.
auf dem Erhalt von Wissen ohne Veränderung der Rahmenbedingungen z.B. (Regeln,
Werte, Normen). Es zielt auf die „Verbesserung“ bzw. auf die Effizienzsteigerung ab -
adaptives Anpassungslernen. Bei Änderungen der Rahmenbedingungen soll möglichst
Theorie und Definitionen Seite 33
schnell eine Anpassung in der Organisation erfolgen. Die Reorganisation basiert auf
Effizienzsteigerung innerhalb des bestehenden Handlungsrahmens. Die Hauptfrage die im
SLL gestellt wird ist eine Wenn-Dann Frage. Bildlich dargestellt handelt es sich bei dieser
Form des Lernens um einen einfachen rückgekoppelten Prozess (Abbildung 14), in dem
nur ein unvollständiges Lernen bzw. Unternehmensentwicklung erreicht werden kann, da
eine Person oder eine Gruppe, unabhängig von anderen, für sich eine punktuelle
Optimierung anstrebt [27].
Abbildung 14: Loop-Learning (Systeme und Lernschleifen)
Quelle: Eigene Abbildung
3.2.2.2 Double-Loop-Learning DLL für Organisationen
Das Double-Loop-Learning erweitert das SLL um den Ansatz bestehende
Rahmenbedingungen kritisch zu hinterfragen und zu prüfen. Im Blickwinkel des
organisatorischen Lernens zielt die Erweiterung auf die Effektivitätssteigerung einer
Organisation oder Person ab, es wird auch reflektives Veränderungslernen genannt. Das
Erkennen von Mustern in Abhängigkeit zum SLL ist das Ziel. Durch die Möglichkeit, die
Rahmenbedingungen zu ändern und somit den Handlungsrahmen/-spielraum zu
erweitern/verändern, kann die Erweiterung bzw. Veränderung zu Konflikten zwischen
Einzelpersonen bzw. Gruppen führen. Die grundsätzliche Frage, die sich in dieser Stufe
stellt, ist: Ist die verwendete Theorie (Erfahrung) korrekt? Durch die Anwendung des DLL
soll die Entwicklungs- und Innovationsfähigkeit erhöht werden. Diese Fähigkeiten sind in
einer dynamischen, flexiblen und teils ungewissen Unternehmensumwelt für die
(Weiter)Entwicklung sowie das Lernen erforderlich. Die Sichtweise geht über die
Fehlerkorrektur, wie dies im SLL durchgeführt wird, hinaus und hinterfragt
Handlungsweisen [27].
Theorie und Definitionen Seite 34
3.2.2.3 Deutero-Learning oder Triple Loop Learning (TLL)
Stellt den Prozess des reflektiven Lernens dar - ein generatives Prozesslernen. Das Lernen
zu Lernen um den Lernprozess zu beschleunigen. Diese Stufe beschäftigt sich mit der
Reflexion, Analyse und Herstellung eines Sinnbezuges. Ziel ist es, ein erhöhtes
Problemlösungspotential und Prozesslernen in der Organisation zu ermöglichen (wie lernt
man richtig – Lernfähigkeit der Organisation). Bateson erweiterte diesen Ansatz um das
Lernen des systemischen Denkens [27].
Setzt man diesen Ansatz in Bezug mit den Ebenen der Wahrnehmungsfähigkeit der
Theorie U von Organisationen um, so entspricht die 1. Ebene keinem Lernen (Ich-in-mir),
die 2. Ebene dem SLL (Ich-in-Es), 3. Ebene dem DLL (Ich-in-Dir) und die 4. Ebene dem
TLL (Ich-in-Uns) [15].
3.2.3 Organisation und Komplexität
Organisationen können als komplexes soziales System mit Zielsetzungen, Regeln
formellen und informellen Strukturen verstanden werden (siehe Abbildung 15). Durch die
Erkennung der Zusammenhänge von Systemen und deren innere (Hyper)Komplexität in
den Systemen selbst, ergeben sich drei Stufen von Komplexitätstiefe.
Abbildung 15: Komplexer Regelkreis von Unternehmen 1.0, 2.0 und 3.0 mit BI & Controlling 1.0, 2.0 und
3.0* Quelle: Quelle: at::excellent
Theorie und Definitionen Seite 35
Die dynamische Komplexität beschreibt dabei, dass Ursache und Wirkung nicht mehr in
einem direkten Zusammenhang stehen. Die nächst tiefere Stufe ist die soziale Komplexität
von (soziotechnischen) Systemen, diese ergibt sich aus den unterschiedlichen Interessen
teilnehmender Stakeholder. Die tiefgreifendste Stufe der Komplexität wird als emergentere
Komplexität bezeichnet. Diese Stufe ist durch sprunghafte Veränderung gekennzeichnet,
Muster werden nicht mehr vorgeführt. Durch Erkennen der Komplexitätsstufe ist es
möglich die nächste tiefer liegende Stufe der Komplexität zu bemühen, um Lösungen für
ein Problem zu finden. So wird verhindert, mehr vom Gleichen durchzuführen.
Komplexitätsbewältigung ist verbunden mit der Lernfähigkeit von Systemen – ohne die
Veränderung der Wahrnehmung bleibt man gezwungenermaßen im SLL.
Komplexitätsbewältigung heißt somit auch permanente Veränderung [15]. Für die
Anwendung von SLoM bedeutet die Beherrschung von Komplexität in der Organisation,
dass das BI-System die Fähigkeit haben muss durch Änderungen in den angeschlossenen
internen Systemen das Verständnis zu generieren, in welchen Organisationsbereichen
welche Komplexitätsstufe vorliegt (z.B. durch massive Veränderungen der
Ergebniszahlen). Durch die Verbindung mit der WM-Komponente können diese
Veränderungen auf Personen zurückgeführt werden. Somit ist es möglich, Individuen und
deren Ergebnisse zusammen zu führen. Gleichzeitig erhält die WM-Komponente die
Information, welcher Mitarbeiter die Fähigkeit hat, Komplexität zu verstehen und zu
reduzieren bzw. welcher Mitarbeiter Veränderungen schnell umsetzen kann und flexibel
ist.
3.2.4 Systemische Organisationsentwicklung
Die Strukturen bestimmen somit auch das Verhalten [19].
Die klassische Organisationsentwicklung beschäftigt sich mit Änderungen von Strukturen
und Prozessen, sowie des Verhaltens der Mitarbeiter, die gut voneinander abgrenzbar sind
und keinerlei Beeinflussung untereinander haben. Durch die Veränderung der Sichtweise,
(Beispiel für eine Wahrnehmungsveränderung) dass Organisationen nicht so funktionieren
wie dies ein herkömmliches Organisationsdiagramm (OD) suggeriert. Ein Unternehmen
kann lernen und sich entwickeln und entspricht mehr einem lebenden Netzwerk als einer
starren Struktur. Es wurde für diese Ansatz folgende Sicht entwickelt: 1. der Funktionsplan
einer Organisation in ein flexibles Gebilde umgewandelt, das auf externe Ereignisse
Theorie und Definitionen Seite 36
reagieren kann (interne Abläufe auch durch externe bestimmt) und 2. der Ansatz gewählt,
dass eine Organisation einer lebenden Zelle entspricht [22].
Bezogen auf den Systemarchetyp „Wachstumsgrenze“ würde eine Teilung eines Systems
hin zu zwei eigenständigen Systemen diese Grenze überwinden (Zellteilung - somit wieder
ein überlebensfähiges System) [19]. Im Sinne von SLoM Konzept kann der Archetyp z.B.
die Wachstumsgrenze so verstanden werden, dass das System unterscheiden kann, ob ein
Mitarbeiter ein „Design“ Denker (in Prozessen oder Workflow), ein „Hybrid“ Denker
(Überspringen von z.B. gerade nicht notwendigen Workflows) oder ein „Fraktaler“ Denker
ist (punktuell, situativ). Auf Basis von Analysen von Daten durch das BI-System erkennt
SLoM z.B. wo Ablaufänderungen zur Optimierung der Organisation möglich sind
(Zellteilung, neue Zellen zu einem neuen Ablauf zusammen führen). Dabei berücksichtigt
das BI-System des SLoM Konzeptes auch SSL (z.B.: Workflow – welche Daten werden
benötigt, werden diese doppelt gesammelt), DLL (z.B. Prozess – Änderungen von
Zusammenhängen, Überspringen von nicht notwendigen Workflows) und TLL (z.B.
Regeländerungen)
3.2.5 Organisationen als selbstorganisiertes und evolierendes System
Basis dieses Ansatzes ist, dass nur bis zu einem begrenzten Umfang bewusst geplant,
gesteuert, gestaltet und eingegriffen werden kann – eine unsichtbare Grenze der
Selbstorganisation von Systemen. Der Rest der Organisation ist ähnlich wie in der Umwelt,
ein evolutionierender Entwicklungsprozess mit Wirkungsprinzip in den Systemen selbst
[23]. (Einwirkung von nicht planbaren Ereignissen – begrenzte Annahmemöglichkeiten
von Ereignissen). Die Annahme für diesen Ansatz, dass Systeme auch evolutionär sind,
beruht auf vier Grundelementen:
• Wirkungsweise alternativer Koordinationsformen (das Funktionieren einer Schiffsmannschaft durch direkte Befehle des Kapitäns vs. einer Fußballmannschaft, der Trainer steht auf der Seite)
• Menschliches Handeln wird nicht nur von Zielen beeinflusst sondern auch durch Regeln des Verhaltens
• Handeln führt im sozialen Kontext auch zu unbeabsichtigten und unvorhersehbaren Nebenwirkungen
• Dass es höchst zweckmäßige soziale Ordnungen gibt, die weder rein natürlich noch völlig künstlich sind. Sie ergeben sich nicht aus menschlichen Absichten wie Zielen und Planung sondern sind Resultate des menschlichen Handelns [23].
Theorie und Definitionen Seite 37
Aus dieser Sichtweise ergeben sich Prinzip-Prognosen für Systeme und deren Ergebnisse
die diese liefern und können nicht einfach geplant werden. Die Lernfälle im SLoM
Konzept sind mit dem Systemgedanken aufgebaut. Im Vorfeld zu jedem Fall können
Annahmen die der Lernende trifft, aufgenommen werden. Der Fall kann mit den
entsprechenden Annahmen gelernt, sowie mit der Verbindung des BI-Systems die
Annahmen auf Realitätsbezug überprüft werden. Durch die Annahmen des Lernenden
kann das Gedankenmodell des Lernenden analysiert und in der WM-Komponente mit den
anderen Bereichen verknüpft werden. Der Lernende erhält Feedback durch das System, in
wie weit seine Annahmen sinnvoll waren, bzw. wie sich diese und die daraus abgeleiteten
Ergebnisse auf andere Systeme auswirken. Die Fälle entwickeln sich ebenso evolutionär
mit der Organisation weiter. SLoM Lernfälle (da reale Fälle – arbeitsintegriertes Lernen)
sind also auch eigenständige Systeme, die sich den Veränderungen der Organisation
anpassen.
3.2.6 Anpassungsfähigkeit von Systemen
Damit sich Systeme anpassen können, müssen Einflussgrößen die das System nicht selbst
beeinflussen kann, in einen Regelkreis mit aufgenommen werden. Ein System hat somit
nicht nur einen inneren Zustand (Anfangszustand), einen Input und Output sowie eine
Feedbackschleife (Messung zwischen Ist- und Solltemperatur – z.B. die
Temperaturregelung) sondern auch „Störgrößen“. Für Organisationen könnte diese
Störgröße eine Veränderung des Kaufverhaltens sein. Damit Systeme (z.B.
überlebensfähige Organisation) somit ihre Aufgabe wahrnehmen können, muss sich ein
System kontinuierlich seiner Umwelt anpassen können. Anpassung/Veränderung ist ein
Teil eines kontinuierlich fließenden Prozesses zwischen Systemen [22].
3.3 Lernen (Mensch und Organisation)
3.3.1 Begriffe Lernen und Blended Learning
Unter Lernen versteht man den absichtlichen (intentionales Lernen) und den beiläufigen (inzidentelles und implizites Lernen), individuellen oder kollektiven Erwerb von geistigen, körperlichen, sozialen Kenntnissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten. Aus lernpsychologischer Sicht wird Lernen als ein Prozess der relativ stabilen Veränderung des Verhaltens, Denkens oder Fühlens aufgrund von Erfahrung oder neu gewonnenen Einsichten und des Verständnisses (verarbeiteter Wahrnehmung der Umwelt oder Bewusstwerdung eigener Regungen) aufgefasst [3].
Theorie und Definitionen Seite 38
„ Blended Learning ist ein integriertes Lernkonzept, das die heute verfügbaren Möglichkeiten der Vernetzung über Internet oder Intranet in Verbindung mit ‚klassischen‘ Lernmethoden und -medien in einem sinnvollen Lernarrangement optimal nutzt. Es ermöglicht Lernen, Kommunizieren, Informieren und Wissensmanagement, losgelöst von Ort und Zeit in Kombination mit Erfahrungsaustausch, Rollenspiel und persönlichen Begegnungen im klassischen Präsenztraining[18]
Lernen mit dem SLoM Konzept basiert auf einem (arbeits)integrierten Lernansatz,
Blended Learning (Abbildung 16) findet im SLoM Konzept soweit Anwendung, dass der
Wissensarbeiter aus unterschiedlichen Daten-, Informations–, und Wissensquellen die
Möglichkeiten hat, zu lernen. Lernen passiert auf dem SLoM Konzept aber nicht nur über
elektronische Medien sondern auch durch direkten Wissensaustausch der Mitarbeiter,
indem das SLoM System nach Mitarbeitern recherchiert, die besonderes Wissen besitzen
die ein anderer zur Zeit benötigt (z.B. ein neues Produkt das sich aus einer Business
Opportunity ableitet, benötigt spezifisches Wissen – SLoM sucht nach diesem Wissen und
bringt die Wissensarbeiter zusammen). Es ermöglicht somit auch den direkten Austausch
von Wissen. Formelles (durch die SLoM Fälle) und informales Lernen (direkter Austausch
von Wissen) soll dadurch ermöglicht werden.
Abbildung 16; Blended Learning – Lehr- und Lernformen in Theorie und Praxis Quelle: in Anlehnung an [18]
Theorie und Definitionen Seite 39
3.3.2 Wissensarbeiter
Ein Wesensmerkmal ist, dass der Wissensarbeiter eigenverantwortlich und autonom
arbeitet. Der Wissensarbeiter stellt für ein Unternehmen einen Vermögenswert dar und
keinen Kostenfaktor, somit ist in dessen Weiterbildung permanent zu investieren - Life-
Long-Learning. Wissensarbeiter (z.B. Freelancer, Leitende Mitarbeiter) müssen eigene
Bildungsmanager werden. Aus diesen Forderungen erwachsen wesentlich höhere
Anforderungen an das Individuum als auch an die Organisationen [18].
3.3.3 Der Lernende und Lehrende
Tell me, and I will forget, show me, and I may remember. Involve me, and I will understand.
- Confucius -
Eigenmotivation ist der entscheidende Faktor für das Lernen des einzelnen Mitarbeiters
sowie auch der Führungskraft. Dies beinhaltet, dass der Lernende eigenverantwortlich und
selbst gesteuert sein Lernen initiiert, plant, durchführt und evaluiert. Für den
Entwicklungsweg des einzelnen in einer Organisation, aber auch für die Organisation und
deren Erfolg, ist die Entwicklung der persönlichen Lernkompetenzen der entscheidende
Faktor. Das Lernen selbst basiert nicht mehr auf dem „schulischen Zwang“ sondern auf
Freiwilligkeit und dem Prinzip „Learning on Demand“ bzw. „Learning im Now“ (im Hier
und Jetzt) oder aus der entstehenden Zukunft [15]. Entscheidend für den Erfolg des
Lernens der entsprechenden Zielgruppe sind die Lern-settings (Lernort, Lernzeit,
Lernmodell, Lernumgebung, Lernform, Praxis der Zielgruppe) [21]. Das Learning Style
Inventory von Kobl berücksichtigt das „Lernen“ von Erwachsenen in der Regel im
Arbeitsumfeld (Training on the job) [21]. Typisches Lernen erfolgt in vier Phasen 1. Die
konkrete Erfahrung (feeling), 2. reflektive Beobachtung (reflection), 3. abstrakte
Konzeptionierung (thinking) und 4. aktives Experimentieren (doing). Das Modell erlaubt
des weiteren auch die individuellen Präferenzen (persönlicher Lernstil) zu identifizieren,
um eine gerechte Darbietung des Lerninhaltes zu gewährleisten [21]. Eine Steigerung der
Lerneffizienz ist dadurch gegeben. Der Mensch bevorzugt eine der 4 folgenden Methoden
[3]:
• visuelles Lernen (Lernen durch Schauen)
• auditives Lernen (Lernen durch Hören)
• Lesen und Schreiben (Lernen durch Verarbeitung von Texten)
• kinästhetisches Lernen (Lernen durch die Praxis, durch Bewegung)
Theorie und Definitionen Seite 40
Berufliches Lernen muss arbeitsintegriert oder möglichst arbeitsplatznahe (seminaristische
Prägung) sein. Der Lernende soll dabei nicht auf Hindernisse oder Grenzen stoßen. Diese
Rahmenbedingungen müssen erfüllt sein, dass der Lernende selbst den Lernprozess steuert.
Der Lehrende selbst tritt dabei in den Hintergrund und übernimmt dabei je nach Bedarf des
Lernenden, den Lernberater, Moderator oder/und Fach-, Prozessexperte.
Abbildung 17: Halbwertszeit von Wissen durch div. Bildungseinrichtungen
Quelle: in Anlehnung an [39]
Aufgrund der Haltbarkeitszeit von Wissen (Abbildung 17) ist der Wesenszug des
Lernens auf Vorrat (durch die Verschwendung von Lebenszeit ohne Berücksichtigung von
ökonomischen Faktoren) zu hinterfragen und steht somit im beruflichen Leben in direkter
Konkurrenz zum bedarfsorientierten Lernen.
3.3.4 Lernen im Sinne der Sichtweisen/Wahrnehmungsveränderung
Jedes System (Meta, Sub) besitzt die Möglichkeit von vier Perspektiven aus sich selbst zu
sehen, zu lernen und sozial zu handeln. Die Theorie-U beschreibt die Perspektiven in den
vier Wahrnehmungsebenen 1. Ich-in-Mir, 2. Ich-in-Es, 3. Ich-in-Dir und 4. Ich-in-Uns.
Jede dieser Ebenen erlaubt es dem System (oder einem Menschen) sich selbst aus einer
anderen Perspektive wahrzunehmen. Die 1. Ebene (Mikroebene) beschreibt ein Quasi-
Autistisches2 System (Mehr vom Gleichen). Die Aufnahmefähigkeit aus der Umwelt ist
beschränkt auf Struktur und Rahmen, die bereits in dem System vorhanden sind. Impulse
2 SCHRAMMER findet den Begriff nicht glücklich gewählt, da dieser negativ assoziiert werden könnte. Kinder
mit Autismus haben die Fähigkeit, Begrenzungen mit denen sie geboren wurden, zu verändern. Dies lässt
sich auch auf autistische Systeme übertragen.
Theorie und Definitionen Seite 41
von außen für Neues werden als Bestätigung für das schon Gewusste gesehen.
Adaptierende Systeme (Mesoebene) können Impulse von der Außenwelt aufnehmen und
die Beschränktheit der Vergangenheit auf Rahmen und Strukturen selbst aufheben. Die
Wahrnehmungsveränderung erlaubt dem System eine geeignete Positionierung in Bezug
auf das sich verändernde Umfeld und Wahrnehmung durchzuführen (Wenn-Dann). In
dieser Ebene existiert eine „strukturelle Koppelung“ 3, d.h. die Ebenen beeinflussen sich
gegenseitig. Nicht nur die obere Ebene die untere sondern auch die untere die obere Ebene.
Auf dieser Ebene der Wahrnehmung ist das System an seiner eigenen Grenze und kann nur
Impulse4 aufnehmen jedoch noch nicht sich selbst und sein Wirken von außen betrachten.
Die 3. Ebene (Makroebene – selbstreflektierende Menschen) ist eine Sichtweise bzw.
Wahrnehmung von dem System (oder Mensch) außerhalb seiner Grenzen
(Vogelperspektive – Veränderungen von Rahmenbedingungen). Das System hat die
Fähigkeit sich selbst zu reflektieren (sich selbst zu sehen). Das System kann sich als Teil
eines anderen Systems wahrnehmen. Systeme kommunizieren nicht mehr über
Schnittstellen, sondern beginnen sich zu begreifen als Teil eines weiteren Systems und
erkennen die Beteiligungen der anderen Bereiche5. Schöpferische/Generative Systeme
(Mundoebene - authentische Menschen) brechen die Grenzen noch weiter bzw. lösen die
Grenzen auf [15].
Je nach Kommunikationsart erkennt man in welcher Ebene man sich befindet. Aus
Sicht „System Mensch“ ist keine Kommunikation die 1. Ebene (Monolog). In der 2. Ebene
findet eine Debatte (Diskussion) statt. Diese Ebene ist nützlich, um Dinge auf den Tisch zu
bringen (unterschiedliche Perspektiven werden sichtbar). Die Fähigkeit in den Dialog mit
anderen zu gehen ist Zeichen der 3. Ebene. Der Dialog ist die Kunst gemeinsam zu denken
3 Der Begriff der strukturellen Kopplung beschreibt einen Organismus mit seinem Umfeld und kommt aus
der Theorie der lebenden Systeme (die Kybernetik) 4 z.B. Schnittstellen von Prozessen oder Abteilungen (die Information Material ist angekommen wird von der
Planung verwendet, um die Produktion eines bestimmten Produktes durchzuführen. Die Information, dass die
Planung die Produktion geplant hat, veranlasst die Produktion wiederum die Bauteile für das Produkt zu
holen und das Produkt zu produzieren) 5 Beispiel: Annahme: Änderung einer zeitlichen Komponente in der Produktionskette. Durch eine
Teilverlagerung des Produktionsortes eines Produktes werden die Abläufe in einer Organisation verlängert.
Die Produktdurchlaufzeit durch die Fertigung verändert sich. Betroffen sind die Abteilungen Planung,
Produktion, Einkauf, Vertrieb, Warenausgang und -eingang. Alle Abteilungen erkennen die Auswirkung und
verstehen diese zueinander.
Theorie und Definitionen Seite 42
– der Beginn die kollektive Intelligenz anzusprechen. Die 4. Ebene die Fähigkeit der
Kommunikation des „Presencing“6 [15].
3.3.5 Das Modell der „vollständigen Handlung“
Das Modell der „vollständigen Handlung“ beschreibt ein gewünschtes Verhalten, z.B. ein
Projektmanager vergibt ein Arbeitspaket an einen Arbeitspaketverantwortlichen. Dieser
führt idealtypisch den Arbeitspaketauftrag komplett aus. Für den Wissensarbeiter bedeutet
dies, dass die Qualifizierungsmethode auch eine vollständige Handlungsfähigkeit haben
muss, um das gewünschte Verhalten zu bewirken. In diesem Zusammenhang lassen sich
sechs Phasen identifizieren die für die (weitere) Qualifizierung von Bedeutung sind: 1. die
Informations-, 2. Planungs-, 3. Entscheidungs-, 4. Ausführungs-, 5. Kontroll- und 6. die
Auswertungsphase [18]. Der Wissensarbeiter muss die Möglichkeit haben, jederzeit
(in)formal Lernen zu können. Das fehlende Wissen für die Erfüllung der Aufgabe muss
entweder durch das System erfolgen oder durch den Wissensmitarbeiter selbst. Das SLoM
Konzept bietet die Möglichkeit, Wissensdefizite zeitgerecht zu identifizieren und
entsprechend zu vermitteln. Der Wissensarbeiter muss selbst entscheiden (vollständige
Handlung), wann eine Qualifizierungsmaßnahme notwendig ist und kann diese
eigenverantwortlich mit dem SLoM durchführen.
3.3.6 Formelles Lernen/E-Learning vs. informelles Lernen/E-Lernen
E-Learning ermöglicht es, dass die Schule zum Schüler kommt unabhängig von Lernort
und –zeit. Für die Arbeitsumgebung bedeutet dieser Ansatz, dass es ein arbeitsplatznahes
Lernen (traditionelle Seminare, Workshops, Eventlearning) und ein arbeitsplatzintegriertes
Lernen (keine explizite Lernsituation) gibt [18].
Wissensvermittlung mittels partiellen E-Learning Systemen (Distanz-Lernen)
passiert, wenn pädagogisch dominierende Strukturen zur Wissensvermittlung
herangezogen werden (Ziele, Inhalt und Zertifikate - z.B. Software Applikation Programm
(SAP) für Studenten). Informale E-Learning Systeme sind jene Systeme, die ein Lernen im
Arbeits- und Lebenszusammenhang ermöglichen. Diese zeichnen sich aus durch eine
losgelöste Struktur und Kursschemen.
Wissensvermittlung im schulischen- als auch im Arbeitsumfeld erfolgt somit meist heute
schon in einer Mischform zwischen dem traditionellen- und dem Distanzlernen. Aus
6 Presencing: Beschreibt den Prozess in dem Ziele und Visionen verbunden werden und zwar für das
Individuum als auch für das Kollektiv.
Theorie und Definitionen Seite 43
diesem Gedanken wurde der Ansatz des Blended (integriertes) Learning oder „hybride
Lernszenarien“ entwickelt [18].
In Anlehnung an [18] wurde folgendes Modell für Blended (integriertes) Learning
entwickelt. Es verbindet Theorien, Methoden und Medien zu einem integrierten System
zur Wissensvermittlung
3.3.7 Lernen durch Wahrnehmungsveränderung (Abstraktionsleiter)
Die Abstraktionsleiter (Abbildung 18) erlaubt es dem Lernenden, seine Wahrnehmung zu
hinterfragen in dem er eine Trennung zwischen dem Gesagten (der rechten Seite) und dem
Gedachten (der linke Seite) unterscheidet. Die Leiter steht hierbei als Synonym für das
mentale Modell von Individuen und deren Interpretation der Daten, auf dem seine
Erfahrung aufgebaut ist. Das Modell besteht aus sieben Stufen, wie von einer Beobachtung
aus Daten und Erfahrung eine Handlung unterstützt wird und wie das Individuum zu
dessen Überzeugung kommt. Wesentlich bei diesem Modell ist, dass lediglich die erste und
letzte Stufe sichtbar sind. Daten werden nicht objektiv neutral hinterfragt sondern aus der
inneren Überzeugung interpretiert, welche Daten man sehen möchte und wie diese zu
einem Schluss des Individuums führen [19].
Abbildung 18: Abstraktionsleiter
Quelle: in Anlehnung an [19]
Theorie und Definitionen Seite 44
Für das SLoM Konzept lässt sich somit ableiten, dass Daten alleine zu keiner Veränderung
der Wahrnehmung führen, da die Daten immer mit der eigenen Erfahrung verbunden
werden bzw. die Daten so interpretiert werden, dass sie auf die eigene selektive Erfahrung
passen. Bezugnehmend auf die Abbildung 2 werden Daten von einem Individuum so
interpretiert, dass es immer nur die Gesichter erkennt und von dem anderen Individuum
nur die Vase erkannt werden kann – je nach Erfahrung. Für das SLoM Konzept stellt sich
die Herausforderung, dass der Lernende alles erkennen kann, die Gesichter, die Vase und
beides zugleich. Nur wenn diese Möglichkeit besteht, jedes einzelne Bild für sich als auch
das gesamte Bild erkennen zu können ist es möglich durch die 4 Felder der
Aufmerksamkeit (siehe Seite 36 Theorie U; Wahrnehmungsveränderung) auch einen
Lernprozess für die Organisation und das Individuum zu durchlaufen [15].
3.3.8 Wissens-, Erkenntnis-, und Fähigkeitenlandkarten
Das Anlegen und Erstellen von Wissens-, Erkenntnis-, und Fähigkeitenlandkarten ist ein
Teil der WM-Komponente des SLoM Konzeptes. Die Erstellung von Wissens-,
Erkenntnis-, und Fähigkeitenlandkarten wird von der zu erledigenden Aufgabe oder
Zielsetzung abgeleitet. Je nachdem welche Aufgabe zu erledigen ist, werden unter-
schiedliche Fähigkeiten und Wissen benötigt. Die Fähigkeiten und Wissensbereiche von
z.B. Elektriker vs. Krankenschwester vs. Wandmaler unterscheidet sich grundsätzlich.
Fähigkeits-/Kompetenzlandkarten zeigen grundsätzlich alle Kompetenzen, die ein
Individuum oder eine Organisation hat, auf. Neben den fachlichen Kompetenzen werden
eine Reihe weiterer unterschiedlicher Kompetenzen zur Erledigung von Aufgaben
benötigt. Um im Sinne dieser Arbeit die Wissens- bzw. Fähigkeitslandkarte erstellen zu
können, sind im ersten Schritt die Kompetenzbereiche festzulegen. Diese können
wiederum in Subkompetenzbereiche unterteilt werden. Im Sinne von Wissensarbeitern im
Managementbereich würden diese neben der Basisausbildung in weitere Bereiche wie z.B.
Methoden-, Führungs-, Innovations-, Work-Life-Balance, Soziale, Emotionale und
Rationale- Kompetenzen aufgeteilt werden. Jede dieser Kompetenzen kann weiter
unterteilt werden in Teilkompetenzen [33].
Theorie und Definitionen Seite 45
Abbildung 19: Aggregationsmodell des Emotional Inventory mit einer Ausprägung
Quelle: in Anlehnung an [33]
Die Führung wird in der Ausbildung z.B. Entrepreneurial vs. Intrapreneurial vs.
General Management (Methoden) weiter unterteilt. Das Emotional Inventory (wird in
5 Teilkompetenzen unterteilt) [25]. Wesentlich ist dabei, dass hier nicht ein „entweder /
oder“ sondern ein „sowohl - als auch“ möglich ist. Denn je nach Aufgabe sind
unterschiedliche Kompetenzen und damit verbundene Fähigkeiten sowie Wissen
notwendig. Abgeleitet von den Kompetenzen können nun Fähigkeitsindizes ermittelt
werden. Als Beispiel kann hier das Emotional Inventory (Abbildung 19) herangezogen
werden. So ergibt sich ein dreistufiges Aggregationsmodell je Kompetenzbereich
(Kompetenzbereich selbst, Teilkompetenzen und Kompetenzkategorien).
Die Erfahrungslandkarten beschreiben die Durchführungsfähigkeiten je Bereich.
Wird ein und dieselbe Aufgabe (ohne klar definiertes Ziel) an unterschiedliche Personen
vergeben, so wird diese Aufgabe von allen Personen unterschiedlich erledigt. Als Beispiel
Aufgabe Kaffeekochen: jede der beauftragten Personen wird die Aufgabe erledigen
können, jedoch kann das Ergebnis sehr variieren (wie stark der Kaffee ist, die verwendeten
Zutaten, wie der Kaffee serviert wird, wie lange es dauert, usw.) bzw. die Anforderungen
Theorie und Definitionen Seite 46
an einen Operationsmanager können sehr unterschiedlich sein in Bezug auf die
Fertigungstiefe von Produkten, Planungshorizonten und der Volatilität.
Wissenslandkarten zeigen auf, welches Wissen in welchen Bereichen zurzeit
vorhanden (individuell als auch organisatorisch) ist. Jedoch geben sie keine Auskunft
darüber, ob dieses Wissen auch anwendbar ist. Das Wissen wie ein Kaffee zubereitet wird,
reicht allein nicht aus, einen Kaffee zubereiten zu können (Fähigkeit etwas zu tun).
Werden alle drei Landkarten übereinander gelegt, so erhält man eine objektive Sicht einer
Person bzw. Organisation über deren momentane Situation.
3.3.9 Lernende Organisation als Maschine vs. als lebendes System
Die lernende Maschine bedient sich des radikalen Wandels wie dem Business
Reengineering; so wird für das bewusste Change Managment (CM) ein Hebel umgelegt
z.B. in der Form der Einführung einer neuen Software (z.B. Daptiv). Eine zwingende
Anwendung wird vorgeschrieben. Im Bereich des Wissensmanagements werden Daten aus
den Verbunden (von verschiedenen Systemen) zu neuem Wissen generiert oder Normen,
Standards und Handbücher generiert, um Prozesse zu etablieren. Wird die Organisation als
lebendiges System gesehen, so wird für das CM eine kulturelle Veränderung bemüht. Um
neues Wissen zu generieren, werden Menschen miteinander verbunden, um den
Wissensaustausch zu ermöglichen. Im Bereich des Prozessmanagement wird dieses
Vorgehen durch agile bzw. vitale Prozesse ermöglicht [23]. Die Betrachtung von „sowohl -
als auch“ verbindet die Lernende-Organisation als Maschine mit Ursache und Wirkung mit
dem lebenden evolutionalen (Veränderung durch Lernen) System.
Im SLoM Konzept sind beide Forme n integriert: Einerseits das bewusste Reengineering
durch quasi „automatische“ Veränderung von Prozessen. Auf Grund der Erkenntnisse
unterschiedlicher Handlungsweisen von Mitarbeitern kann das BI-System optimierte
Abläufe erkennen und andererseits durch die Verbindung von Menschen (SLoM hat die
Fähigkeit bei Mitarbeiter nach diesem Wissen, Kenntnissen sowie Fähigkeiten zu suchen
und bringt die Wissensarbeiter wenn notwendig und gewünscht zusammen – siehe Kapitel
3.4.5 - Das Modell der „vollständigen Handlung“) [18].
3.3.10 Lernen aus der entstehenden Zukunft
Nicht Informationen (Informationen sind vergangenheitsbezogen) sind für die Zukunft das
Maß aller Dinge, sondern die Annahmen auf denen die mentalen Modelle von
Entscheidungsträgern aufbauen und somit die Systeme auch handeln. Durch die
Theorie und Definitionen Seite 47
Prognostizierbarkeit [23] von Systemverhalten, basierend auf Regeln und dem Erkennen
von Systemarchetypen [19], können die Annahmen über die Zukunft sichtbar gemacht
werden und auf ihren Realitätsbezug hin geprüft werden. Lernsysteme wie SLoM müssen
unterstützend sein in der Annahmenüberprüfung und deren Realitätsbezug. Lernen heißt
somit, die Annahmen der mentalen Modelle (Wahrnehmung der Daten) zu verstehen und
Szenarien auf diesen Annahmen zu erstellen und sind auf deren Realitätsbezug zu prüfen.
Mentale Modelle beruhen auf Daten und Erfahrungen und einer systeminternen (Ich-
bezogenen) Sichtweise. Die Gefahr der mentalen Modelle liegt somit darin, dass Daten
(meist vergangenheitsorientiert) selektiv gefiltert werden und zur Entscheidungsfindung
herangezogen werden (Verzerrung der Realität durch selektive Interpretation von Daten)
[15].
Lernen aus der entstehenden Zukunft funktioniert im SLoM Konzept mittels den SLoM
Fällen, den Annahmen (Mentales Modell) der Lernenden und dem Wissen über das System
(Organisation) und den Abhängigkeiten des Systems (Organisation) zu anderen Systemen
(Umwelt) und dem Wissen der Störgrößen (z.B. Mitbewerberstrategie). Die SLoM Fälle
sind reale Lernfälle, durch Simulation der Systeme können die mentalen Modelle des
Lernenden abgefragt und analysiert werden. Die erste Möglichkeit zu lernen besteht durch
die entsprechenden Veränderungen der Annahmen oder auch Regeländerungen in den
Systemen selbst. Damit kann die Lernfähigkeit (Erkenntnisfähigkeiten) sowie
Anpassungsfähigkeit des Lernenden hinterfraget werden. Die zweite Möglichkeit ist, aus
der Strategie der Organisation und deren (new) Business Opportunities (z.B. Value
Engineering - und Value Analyse Opportunities) zu lernen. Beide Möglichkeiten sind
zukunftsorientiert und zeigen dabei auch auf, welche Fähigkeiten der Mitarbeiter als auch
die Organisation in Zukunft haben muss. Ziel ist es auch hier wieder die
Wahrnehmungsfähigkeit der Systeme zu öffnen.
3.3.11 Komplexitätsbeherrschung
Aus Sicht des strategischen Managements gilt es die Komplexität zu beherrschen. Eine
Strategie ist somit ein Satz von Regeln, die das zukünftige Verhalten von Personen oder
Organisationen in einer nicht vorhersehbaren Art und Zahl von Situationen steuert. Diese
Regeln werden zur Bewältigung der Komplexität herangezogen. Für Systeme, die in einem
inneren Zustand verharren, kann somit eine Prognose im Verhalten und dessen Ergebnis
durchgeführt werden, da der Input und die internen Systemparameter (z.B. Prozessabläufe)
Theorie und Definitionen Seite 48
bekannt sind. Diese Systeme reagieren aber nicht auf ihre Umwelt, sie befinden sich als
System im Single-Loop-Learning Zustand [23]. Durch Simulationen (durch Änderung von
Regeln z.B. Wenn-Dann) die mittels den realen Fällen von SLoM durchgearbeitet werden
können, kann die Komplexität reduziert und besser verstanden werden, die sich durch den
Fall und dessen Änderungen in einem System ergeben, sowie die Auswirkungen auf die
anderen Systeme dargestellt werden.
3.3.12 Konstruktivistische Problemlösung
Anpassungsfähigkeit von Systemen bedeutet in diesem lernenden Kontext „Probleme“ von
Organisationen/Individuen lösen zu können. Um ein System an eine neue Situation
anzupassen, kann nun ein linearer Problemlösungsprozess definiert werden. Dieser Prozess
besitzt einen definierten Anfang und ein definiertes Ende. Eine punktuelle Lösung des
Problems/Veränderung ohne Berücksichtigung der Zusammenhänge kann durch einen
einfachen linearen Prozess bewältigt werden. Beispiel: Durch den Preisdruck müssen
Bauteile für elektronische Steuerungen kostengünstiger besorgt werden. Ohne
Berücksichtigung auf die Auswirkungen in anderen Unternehmensbereichen/Funktionen
wie z.B. Produktion, Qualität oder Entwicklung kann dieses Problem relativ einfach gelöst
werden. Befindet man sich nun in einem Markt wie der Automobilindustrie oder der
Medizintechnik, kann dieses simpel wirkende Problem zu einem komplexen Problem
werden, welches Abteilungsübergreifend sowie mit dem Einbezug des Kunden gelöst
werden muss [22].
3.3.13 Evolutionäre Problemlösungsprozesse
Bei der Lösung komplexer Probleme (z.B. neue Produktentwicklung und
Weiterentwicklung) können einzelne Schritte der Lösung zwar sequenziell angedacht bzw.
durchlaufen werden - aber die Reihenfolge ist nicht mehr von entscheidender Bedeutung,
sondern passt sich dem Stand des entsprechenden Problems an. Neben dieser Sichtweise
kann jeder Schritt der Problemlösung als Versuch und Irrtumsprozess verstanden werden,
wenn eine Methodik nie zu einem sicheren Ergebnis/Resultat führt, sondern lediglich einen
Vermutungscharakter besitzt. Die grundlegende Struktur des Versuchs-Irrtumsprozess sind
1. Ein Problem, 2. Die Vorgehensweise zur Lösung (erkenntnistheoretisch einen
hypothetischen Charakter) 3. Die Elimination von Fehlern und 4. (meist) ein neues
Problem oder Lösung. Zur Lösung eines Problems existieren zumeist mehrere
Lösungsansätze. Der Prozess wird somit aufgefächert und für jede Lösung ergeben sich
Theorie und Definitionen Seite 49
wiederum weitere Fehlermöglichkeiten [23]. Wird dieser Prozess jedoch auf sich selbst
angewendet, so ist ersichtlich, welche vielfältigen Wechselwirkungen und Interaktionen
sich daraus ergeben. Durch diese Anwendung auf das Problem und sich selbst ergibt sich
eine 2. Ebene (von einer ein dimensionalen Problemlösung in eine zwei dimensionale
Problemlösung). Ein Problem kann z.B. so formuliert werden: Wie erhöht man den
Gewinn von Produkt A, oder wie wird Produkt A zu einer „Cash Cow“.
Diese Herangehens-/Denkweise erlaubt es in einem definierten und strukturierten
Produktentstehungsprozess einen Problem/Ziel-„Fall“ mit entsprechenden Annahmen
abzuleiten („Wie die Erhöhung des Gewinnes auf Produkt A“), und zu untersuchen, wie
das definierte Ziel erreicht werden kann. Durch diese Maßnahme kann ein System
beginnen zu lernen - Ziel - jährliche Erhöhung des Gewinnes. Störgrößen verändern bei
einem offenen regelbasierten System, jedoch alle grundlegenden Systemgrößen: Input,
Output, Feedback und innerer Zustand des Systems. Das System befindet sich somit im
nächsten Lernzyklus.
Solche „Fälle“ (Problem) sind wie oben beschrieben komplex und meist
unstrukturiert (es gibt mehrere Lösungsansätze). Es handelt sich dann um einen „Fall“,
wenn es für die Interessensgruppen 1. unterschiedliche Widersprüche, 2. unterschiedliche
Perspektiven, 3. unterschiedliche Ansprüche, 4. unterschiedliche Einigungen sowie
Risiken, somit kein optimales Ergebnis für alle gibt. „Fälle“ haben dabei folgende
Schlüsseleigenschaften: 1. die Arbeit ist ad hoc, und muss gemeinsam von Experten
ausgeführt werden, 2. extreme Abhängigkeiten und unstrukturierte Informationen, 3. die
Arbeit basiert auf auftretenden Events, Entscheidungen oder Informationen, 4. lange
Durchlaufzeiten, 5. sind nicht vorhersehbar, 6. besitzen rekursive Eigenschaften, 7. haben
unterschiedliche Ausführungsprozeduren, 8. haben Auswirkungen auf den case flow,
9. viele Mitarbeiter arbeiten an einem Fall, 10. ist einzigartig und hat einen ungewissen
Ausgang und 11. Meilensteine treiben den Prozesses (z.B. Produktentstehung) und werden
als Synchronisierungspunkte für den Fall verwendet [31].
3.3.14 Individuelles Lernen in Analogie mit der lernenden Organisation
Für das Individuum bedeutet die Anwendung der drei Learning Loops, dass folgende
These aufgestellt werden kann: Ein Subjekt im SLL wird das was es kann mehr und mehr
verbessern, jedoch wird seine Wahrnehmung zusehends eingeschränkt (das Subjekt wird
unter Umständen als stur wahrgenommen). Erreicht ein Individuum das DLL, besitzt es die
Theorie und Definitionen Seite 50
Fähigkeit, seine Wahrnehmung bewusst zu sehen und ermöglicht sich selbst die
Wahrnehmung zu verändern und somit die Rahmenbedingungen zu verändern. Die letzte
Stufe wäre die Sinnhinterfragung von dem was wahrgenommen wird, um gänzlich neue
Ansätze zu finden.
3.4 Einführung in Business Intelligence (BI)
Der Begriff Business Intelligence (BI) findet sich in unterschiedlichster Literatur wieder,
jedoch nicht eindeutig. Im Folgenden werden Definitionen verwendet, die für die
vorliegende Arbeit angewendet werden können, neben der eingangs erwähnten
Übersetzung aus dem englischen „Wahrnehmung“. Die primäre Funktion des BI-Systems
ist, aus den im IT Verbund liegenden Informationssystemen Daten zu sammeln und zu
strukturieren, um entsprechende Auswertungen zu ermöglichen.
3.4.1 Begriff: Business Intelligence (BI), BI 2.0 und BI 3.0
„Business Intelligence (BI) ist ein unternehmensweites Konzept, das den Zugriff, die Analyse und das Reporting von im Unternehmen gespeicherten Unternehmensdaten regelt. Die wichtigsten Aspekte eines BI-Konzeptes sind die Integration von Einzellösungen zur Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen sowie die Zusammenfassung aller informationstechnischer Werkzeuge.[7]
“Business Intelligence (BI) is the ability of an organization to collect, maintain, and organize data. This produces large amounts of information that can help develop new opportunities. Identifying these opportunities, and implementing an effective strategy, can provide a competitive market advantage and long-term stability”.[8]
“Business Intelligence 2.0 (BI 2.0) is a term that refers to new tools and software for business intelligence, beginning in the mid-2000s, that enable, among other things, dynamic querying of real-time corporate data by employees, and a more web- and browser-based approached to such data, as opposed to the proprietary querying tools that had characterized previous business intelligence software”[3]. “Business Intelligence 3.0 (BI 3.0) is a term that refers to new tools and software for business intelligence, that enable contextual discovery and more collaborative decision making. BI 3.0 is socially enabled, which keeps it in line with the popularization of social media technologies and the demand for more intuitive self-service BI. Some executives, such as Venkat Iyer, the practice head of business information management for Capgemini, have called it the future of business intelligence in the face of new technology and rising data use” [3].
Das BI-System im SLoM Konzept arbeitet mit vergangenheits-, gegenwarts-, und
zukunftsorientierten (z.B. Business Opportunities), internen (Organisationsintern) und
externen Daten (z.B. Trends, Big Data, Marktteilnehmer). Diese Daten werden
Theorie und Definitionen Seite 51
entsprechend aufbereitet, um für die Lernfälle von SLoM zur Verfügung zu stehen. Dies
wird gemacht, da das SLoM Konzept den Anspruch stellt, arbeitsintegriertes - reales
Lernen zu ermöglichen. Des weiteren dient das BI-System dazu, neue Grenzen
(„Klassifikation“) zu finden sowie Mustererkennung durchzuführen – dies soll zur
Wahrnehmungsmöglichkeit (-veränderung) des Lernenden beitragen. Durch das Ablegen
von neuen Daten (z.B. Produktdaten oder Änderungen von Workflows und deren
Ergebnissen) soll umgekehrt auch das System lernen können (Änderungen im Ablauf
führen zu Kosten- und/oder Zeitersparnissen oder zum Gegenteil dessen) – durch die
Erweiterung des Systems soll wiederum auch ein anderer Lernender sich dieses Wissen
aneignen können.
3.4.2 Das BI-System
Grundlegend gilt die Unterscheidung zwischen Informationssystem „Business as usual/
Run the Business“ (1.0 Ansatz von BI) vs. Business Intelligence „Plan the Business“ (2.0
Ansatz von BI (zukunftsorientiert), bzw. Govern the Business als 3.0 Ansatz (jetzt-
orientiert)). Moderne Informationssysteme unterstützen dabei das BI-System. Bei den
Informationssystemen geht es um den Betrieb und die Ausführung, bei dem BI-System
steht die Frage im Vordergrund: Erkennen was zu tun ist und die Steuerung. Aus
Information gewonnenes „Wissen“ soll dabei einen Wettbewerbsvorteil bringen. Um dies
zu ermöglichen, werden Daten (z.B. Finanzdaten, Produktdaten, Kundendaten,
Planungsdaten, Verkaufsdaten) in einem Data-Warehouse (DWH) gesammelt, um in
späterer Folge die Daten für Entscheidungen nutzen zu können. Das Data-Warehouse
(DWH) dient dem Ziel, eine unternehmensweite logisch zentrale, einheitliche und
konsistente Datenbasis zu schaffen, die eine vielfältige Anwendung des Bereichs -
Analytisches Informationssystem (AIS) - ermöglicht. Das Data-Warehouse (DWH)
übernimmt dabei die Daten in einem atomaren Zustand aus verschiedensten und
heterogenen Vorsystemen, fasst diese gesäubert, konsolidiert und transformiert zusammen.
Danach werden die Daten entsprechend den Anforderungen strukturiert abgelegt [12].
„Analytisches Informationssystem“ ist ein Oberbegriff für ein System, aus dem mittels
Daten Informationen gewonnen werden sollen und dem Management zur Verfügung
gestellt werden sollen, damit dieses Entscheidungen treffen kann. In der Literatur werden
folgende Systeme meist als Beispiel genannt (Abbildung 20): 1. Management Information
Theorie und Definitionen Seite 52
System (MIS), 2. Decision Support System (DSS) und 3. Executive Information System
(EIS) [10].
Abbildung 20: Aufbau IT- Informationssystem: MSS, EIS, MIS, DSS
Quelle: in Anlehnung an [10]
3.4.3 Der Informationsprozess im BI System
Die Literatur gibt keine klare Abgrenzung bzw. Definition was ein BI-System enthalten
soll. Grund dafür ist die kontinuierliche Weiterentwicklung und Integration neuer
Technologien. Als Ansatz eines komplexen BI-Systems kann jedoch angenommen werden,
dass sämtliche Technologien die für die Datenextraktion, -integration, -informations-
generierung und -analyse benötigt werden, als integraler Bestandteil eines komplexen BI-
Systems bezeichnet werden können. Ausgehend von der Datenaufbereitung bis hin zur
Informationsverwertung, kann ein komplexes BI-System mittels der Prozessschritte gut
beschrieben werden, um ein hinreichendes Verständnis zu entwickeln. In Abbildung 21
wird dieser Prozess sowie die entsprechenden verwendeten Technologien zu den einzelnen
Prozessschritten dargestellt [10].
Theorie und Definitionen Seite 53
Abbildung 21: Daten -/Informations-/ Wissens-Verarbeitungsprozess
Quelle: in Anlehnung an [10] Wird ein BI System nun als integraler Bestandteil des Gesamtsystems gesehen, so ergibt
sich eine Art 3 „Schichtarchitektur“/Technologiestack. Die drei Ebenen sind: 1. Daten-
integration und –bereitstellung 2. Informationsgenerierung und Datenanalyse und
3. Wissenszugriff und –präsentation. Diese Ebenen bauen aufeinander auf, müssen aber
keinen einheitlichen Implementationsreifegrad haben [11]. Wie in Abbildung 21 ersichtlich
ist, gehören operative Vorsysteme und alle weiteren internen und externen Systeme nicht
zum BI-Technologiestack. Sie dienen als Rohdatenlieferanten für die Analyse und
Auswertung. Der Ansatz ein komplexes BI-System wie ein komplexes IT-System zu
betrachten, kommt aus dem TCP/IP-Protokollstack der Informations Technologie (IT)-
Netzwerktechnik [12].
3.4.4 Architektur von BI Systemen
3.4.4.1 Datenintegrationsebene/ Data-Warehouse (DWH)
Die Ebene bzw. die erste Architekturebene von vier Ebenen des DWH‘s ist für die
Konsolidierung der Rohdaten aus den einzelnen Systemen (z.B. Enterprise Ressourcen
Programm (ERP) System, Customer Relationsship Management (CRM) System,
Controlling, Marktforschungsinstituten, Personaldatenbanken, Dokumentenmanagement
System, externen Datenquellen) verantwortlich. Um die Daten in das DWH laden zu
können, um Auswertungen und Analysen durchführen zu können, müssen die Daten
mittels Extraktion, Transformation und Laden (ETL) aufbereitet werden, dies stellt
zugleich die zweite Architekturebene des DWH’s dar. Der ETL Prozess sorgt durch 1.
Theorie und Definitionen Seite 54
Transformation, 2. Integration, 3. Säuberung, 4. Aktualisierung und 5. Katalogisierung
dafür, dass nur mehr richtige Daten in den benötigten Strukturen im DWH vorliegen. Das
DW ist für sich bereits ein eigenes System (die dritte Ebene des DWH’s), das aus
verschiedenen Komponenten besteht (z.B. Datenbanken, Zentral Data Warehouse,
Departmental Data Warehouse, Data Marts, Mateadaten). Die Daten werden im DWH
mittels Stern- oder Schneeflocken-Datenmodellen abgelegt. Dabei repräsentieren die Daten
Dimensionen (Zeit, Kunde, Produkt, Ort, Preis), welche die Grundlage für
mehrdimensionale Datenwürfel (Hyperwürfel bzw. Hypercubes) sind [11].
3.4.4.2 Informationsgenerierungsebene
Durch die aufbereiteten Daten in den Hypercubes können nun Auswertungen vom
Anwender durchgeführt werden. Mittels Online Analytical Processing (OLAP) können
Abfragen gemacht werden die den multidimensionalen Datenwüfel nun dynamisch
analysieren mit dem Ziel, unerwartete bzw. neue Beziehungen zwischen den Daten
festzustellen. Für die Abfragen wurden eigene Operationen von E.F. Codd, wie Slicing,
Dicing zum Wechseln des Blickwinkels und Drill-Down, Roll-Up für die
Aggregationsgenauigkeit, definiert. Mittels der Operationen ist es möglich, vorher durch
den Anwender aufgestellte Hypothesen (Hypothesengenerierung) zu überprüfen
(Hypothesenvalidierung), um so Muster oder Trends aus den Daten zu erkennen und jene
Hypothesen als Ergebnis zurückzuliefern, die Gültigkeit haben.
Gibt es nur eine begrenzte Anzahl von vorgelagerten rational organisierten Systemen, kann
auf ein DWH verzichtet werden und mittels relationalen OLAP die Abfrage gestartet
werden. Neben der Analyse mit OLAP kommen auch Tools wie das Datamining und das
Textmining für unstrukturierte Daten zum Einsatz. Datamining wird z.B. für die
Mustererkennung herangezogen (z.B. Aufdecken von Kreditkartenbetrug) [11].
3.4.4.3 Informationszugriffsebene
Diese Ebene beschäftigt sich mit der Präsentation der Daten. Ergebnisse müssen
verständlich und bei Bedarf ohne großen Aufwand erweiterbar sein. So genannte
Dashboards stellen die Daten entsprechend für den User dar. Der Erfolg des BI-Systems
hängt meist von der Darstellung ab, daher können die Dashboards meist individuell
(persönliche Präferenzen z.B. Zahlen oder/und Grafik orientiert) gestaltet werden. Die
Informationsgenerierungsebene (OLAP, Datamining) und die Informationszugriffsebene
Theorie und Definitionen Seite 55
(Visualisierung, Adhoc-Query, Tabellenkalkulationen) stellen die vierte Ebene des DWH’s
dar [12].
3.5 IKT Systeme für Wissensmanagement
In den folgenden Kapiteln werden IT–Systeme beschrieben, die für die Speicherung von
Wissen und für das Lernen und Lehren angewendet werden. Im Zuge des SLoM Konzeptes
können diese IT-Systeme angewendet werden wie z.B. das Learning Management System,
Content-Management Systeme oder Knowledge Management Suite. Andere Systeme wie
wissensbasierte und wissensorientierte Systeme sind für die Umsetzung erforderlich. Zu
den wissensbasierten Systemen zählen Cased-Based-Reasoning (CBR), Expertensysteme
(ES) und Case (Fall) Management. IR Systeme bzw. Mustererkennung (Datamining) und
Maschinen Learning (ML) sind ebenfalls Teil des SLoM Konzeptes.
3.5.1 Distance-Learning-System
Im Konkreten soll kein Medium (z.B. E-book, Computer-Based-Training, E-Training,
Teletraining, Mediathek) bevorzugt werden. Es gibt unterschiedliche Lerntypen, die
unterschiedliche Medien bevorzugen (siehe Kapitel 3.4.3). Ein voll ausspezifiziertes E-
Learning System ist für Organisationen auch nicht notwendig, wesentlich ist, dass sich das
System an einem übergeordneten Rahmenplan orientiert z.B. People CMM. So kann ein
Lernsystem durchaus für eine Zielgruppe spezifiziert werden. Beginnen sollte dieser
Prozess mit einem geplanten Curriculum, welches sich danach durch einen kreativen
Prozess weiterentwickelt. Durch dieses Vorgehen wird eine Community gebildet, die in
einen Prozess gelangt der „Wissen schafft“ und „Wissen anwendet“ [18].
Wesentlich ist ein Lern- und Lehrsystem, das aus erstens einem Distance-Learning-System
welches 3 Bereiche beinhaltet (1. Qualifizierungsmethode, 2. Wissensvermittlungs-
instrumente und 3. den Wissensspeicher/„Wissenspool“) und zweitens der Distance-
Learning-Technologie (Hardware und Software) besteht [18].
Das Learning Management System (LMS) hat die Aufgabe die Bereiche der
Wissensorganisation abzudecken. Bildungswillige sollen es als Einstiegs-, Arbeits- und
Lernportal zur Wissensvermittlung nutzen können. Eine LMS soll somit die
Administration und die Steuerelemente zur Verfügung stellen. Das Aus- und
Weiterbildungsangebot sowie Lehrgänge und –material werden über die administrativen
Theorie und Definitionen Seite 56
Tools verwaltet, die Steuerelemente sind für die Datenverwaltung von Usern. Die
Konfiguration hängt von den Anforderungen der Organisation ab. Eine Basiskonfiguration
für ein LMS (Abbildung 22) sollte aber zumindest folgende Module haben: 1. Stamm-
datenverwaltung, 2. Ressourcenmanagement und Reporting, 3. Finanzschnittstelle,
4. E-Learning, 5. Portal für Bildungswillige und 6. Lehrgangsadministration [18].
Abbildung 22: Module und Funktionalitäten einer LMS Basiskonfiguration
Quelle: in Anlehnung an [18]
3.5.2 Content-Management Systeme (CMS)
CMS sind Systeme mit denen es möglich ist Daten (Text, Grafik, Bild, Audio und Video)
strukturiert (ökonomische–Einheit besteht aus logischen Einheiten diese wiederum aus
einzelnen Informationselementen) in Datenbanken abzulegen. Aufgrund der Inhalte
(Informationselemente) können diese Daten auch für Lernsysteme herangezogen werden.
Die einzelnen Informationselemente können zu logischen Einheiten, zusammengefasst
werden. Es liegt daher nahe, die Systeme zu verbinden. Die Basiskonfiguration eines
CMS-Systems enthält 1. Content Creation, 2. Content Administration, 3. Content
Publishing, 4. Content Distribution, 5. Autoren-/Redaktionstool, und 6. Wissenspool. Die
ersten 4 Punkte stellen zugleich den Prozess der Contentverarbeitung (Content-Life-Cycle)
dar. In der Praxis findet man die Kombination zwischen CMS und Lernsystem nur mit
eingeschränkter Funktionalität [18].
Theorie und Definitionen Seite 57
3.5.3 Knowledge Management Suite (KMS)
Eine Knowledge Management Suite (KMS) sollte 6 Module haben, dies sind: 1. Content
Management System, 2. Visualisierung, 3. Kollaboration und 4. Information Retrieval (IR)
5. Visualisierung ggf. 6. Schnittstellenmanagement. KMS Systeme sind darauf konzipiert,
dass sie den Kernprozess des Wissensmanagements abbilden können. Neben dieser
Grundanforderung können CMS Systeme meist leicht eingebunden werden. Die
Verbindung zu Lernsystemen ist nicht bzw. nur rudimentär vorhanden. Das in ein WMS
eingebundene CM unterscheidet sich von den CMS integrierten Modulen vollständig. Es
beinhaltet z.B. ein Dokumentenmanagement, Personal- und Group Information
Management. Das IR Modul gleicht mehr der „Ad Hoc“ (einfache Such-Anfrage) und ist
daher nicht mit dem IR des Datamining zu verwechseln, welches mittels multivarianten
Analysen Ergebnisse liefert. Es enthält Sortierung, Suchmethoden, Suchsprache,
Suchverhalten, Suchresultate und Retrieval [18].
3.5.4 Wissensmanagement System (WMS)
Erst eine Gesamtintegration von LMS, CMS und KMS würde zu einem arbeitsintegrierten
WMS System führen. Um eine Plattform des Arbeitens und Lernens zu schaffen, müssten
alle Anforderungen des Blended-Learning Konzeptes umgesetzt werden, wie 1. Medien-
bezogen - Online/Offline Lernen, 2. Methodenbezogen a-/synchron und 3. Theorie
bezogen Konstruktivismus/Kognitivismus/Behaviorismus [18].
3.5.5 Wissensbasierte und wissensorientierte Systeme
Als weiterer Teil des WMS können Systeme die Aufgaben übernehmen, bei denen
normalerweise der Mensch seine Intelligenz einsetzt. Diese Systeme werden
wissensbasierte und wissensorientierte Systeme genannt. Diese Systeme beschäftigen sich
mit der Abbildung von menschlichen kognitiven Prozessen und versuchen diese künstlich
nachzubilden (Künstliche Intelligenz (KI)).
3.5.5.1 Cased-Based-Reasoning (CBR)
Um für die Problemlösung menschliches explizites Wissen nachzubilden, werden
wissensbasierte Systeme wie z.B. Cased-Based-Reasoning- (CBR), Expertensysteme (ES)
oder Entscheidungsbäume (können auch Teil einfacher ES sein) verwendet. Diese
Algorithmen bedienen sich festgelegter Regeln für die Problemlösung (Set von
Problemlösungsmöglichkeiten). Wissensorientierte Systeme, wie genetische Algorithmen
Theorie und Definitionen Seite 58
oder neuronale Netze lernen durch Zyklen ohne vorgegebene Regeln. (z.B. ein neuronales
Netzwerk benötigt je nach Aufbau und Aufgabe unterschiedliche viele Lernzyklen).
Mittels eines Ausgangszustandes wird durch Anpassen von Parametern eine
Problemlösung erlernt (implizites Wissen) [30].
CBR ist eine inkrementelle Methode (Schritt für Schritt) ohne Trainingsdaten zu lernen.
Die Methode besteht aus vier Schritten: 1. Retrieve, 2. Reuse, 3. Revise und 4. Retain.
Mittels Lösungswissen das in einer (ähnlichen) vorangegangenen Situation zur Lösung des
Problems geführt hat, wird versucht diese oder eine ähnliche Lösung anzuwenden. Kann
die Lösung angewendet werden, wird dies zum Lösungswissen hinzugefügt (Ablegen von
Lösungen und Problemen). Kann das Problem mit keiner bereits bekannten Lösung
eliminiert werden, wird ein ähnlicher Fall (Retrieve) gesucht und dem neuen Problem
angepasst (Reuse). Die Lösung wird solange angepasst (Revise), (entweder durch reale
Versuche oder Simulationen) bis eine passende Lösung gefunden (Retain) wurde [30].
3.5.5.2 Expertensysteme (ES)
Es wird in deterministische bzw. stochastische Expertensysteme unterschieden. Das
deterministische System basiert auf einfachen booleschen Regeln (z.B. wahr/ falsch; 0/1;
weiß/schwarz). Es kann somit zwei Fälle unterscheiden. Mit dem Anwenden dieser Regeln
und der Frage mit: WENN - DANN kann es versuchen, Lösungswege für
domainspezifische Problemlösungen zu finden. Für die Findung von Lösungen wird Logik
(stellt zugleich die Wissensbasis dar) verwendet, die auf folgenden Operatoren basiert:
1. Negation, 2 Konjunktion, 3. Disjunktion, 4. Implikation und 5. die Äquivalenz. Im
Hintergrund können somit Entscheidungs(Regel)bäume durchlaufen werden und zu
entsprechenden Ergebnissen kommen. Viele Probleme lassen sich nicht exakt
(deterministisch) beschreiben, daher werden diese Systeme auch so erweitert, dass gewisse
(Vor)Bedingungen oder/und Unschärfe abgebildet (0,8 schwarz 0,2 weiß) werden können.
Ein Beispiel hierfür ist die Fuzzy Logic. Basiert die Schlussfolgerung auf
Wahrscheinlichkeiten spricht man von einem probabilistischen Expertensystem.
Ein Expertensystem beinhaltet folgende allgemeine Komponenten: 1. Fallspezifisches
Wissen, 2. Problemlösungskomponenten (Inferenzenmaschine), 3. Dialogkomponenten,
4. Erklärungskomponenten, 5. Wissensakquisitionskomponente und das 6. Problem-
lösungswissen. In Abbildung 23 ist die allgemeine Architektur eines Expertensystems
dargestellt [30].
Theorie und Definitionen Seite 59
Abbildung 23: Architektur Expertensystem Quelle: in Anlehnung an [30]
Die Inferenzenmaschine erlaubt es, neue Fakten oder Aussagen in der Wissensbasis
abzuspeichern. Dabei merkt sich die Maschine bei zutreffendem WENN-Teil den
entsprechenden DANN-Teil. Um mit einem Problem eines Benutzers zu einer Lösung zu
kommen, wird dabei mittels (Domain)Wissensbasis eine konkrete Anfrage gestellt, um zu
einer Schlussfolgerung zu kommen und somit neue Fakten zu generieren [30].
3.5.5.3 Case (Fall) Management
Abbildung 24 zeigt eine einfache Struktur eines Prozesses oder Ablaufes mit einem Gate
„Raute“ und Meilensteinen „Stern“. In diesem Prozess sind mehrere Fälle ersichtlich.
Bezugnehmend auf das Beispiele des Produktlebenszyklus7 „Optimierung des Gewinns für
ein Produkt“ gibt es nun mehrere Möglichkeiten und verschiedene Fälle, um dieses Ziel zu
erreichen. Aus der Sicht der „Fälle“ können nun verschiedene Annahmen gemacht werden
7 Der Autor unterscheidet zwischen Innovations- und Produktzyklen folgendermassen: Ein Produktzyklus ist
z.B. der Sprung vom einen iPhone auf das Nachfolgemodell. Dieses stellt nichts anderes dar, als eine Art
Verbesserung des Produktes mit anderen und neuen Funktionalitäten. Eine Innovation stellt der Sprung von
Tasten zu Touchscreenbedienung dar. Somit unterscheidet sich die Sichtweise des Autors von dem der
gängigen insofern, dass sich Innovationszyklen verkürzen – das iPhone gibt es mittlerweile in der 5.
Generation – die grundlegende Innovation des Touchscreens und der Bedienung hat sich nur
weiterentwickelt bzw. verbessert. Der Produktzyklus (Veränderungsprozess des Produktes) ist aus
marketingtechnischer Sicht verkürzt worden. Innovationszyklen verkürzen sich nur marginal und nicht wie
dies weitläufig propagiert wird. Die Verbesserung bzw. die Erweiterung der Funktionalität von Produkten
unterliegt heute einer anderen Geschwindigkeit. Somit ist auch eine Verbesserung (Optimierung) des
Gewinnes möglich.
Theorie und Definitionen Seite 60
„Wie durch (Organisationsentwicklung)“ das definierte Ziel erreicht werden kann. Das
„Was“ (Die Frage der Strategie (Business Development) wäre z.B. „Soll das Produkt im
Portfolio bleiben oder nicht? [31]“
Abbildung 24: Fall Darstellung im Prozess integriert
Quelle: in Anlehnung an [31]
3.6 Maschinen Learning (ML)
Im Gegensatz zur Ad Hoc Anfrage, bei der ein ausdrückliches Informationsbedürfnis mit
relevanten Dokumenten/Daten gefunden werden soll, ist die Klassifikation so gestaltet,
dass je nach Inhalt des Dokumentes/Daten, mittels Klassifikationsfunktion (γ), dies einer
oder auch mehreren Kategorien zugeordnet werden soll. Neben dem Begriff der
Kategorien wird auch manchmal der Begriff Klassen verwendet, die Beschaffenheit der
Klassen kann unterschiedlich sein. Diese können flach oder auch hierarchisch sein oder
sich überlappen. Damit die Klassifikation einen Sinn macht, müssen mindesten zwei
Kategorien existieren, nach oben hin gibt es keine Beschränkungen.
Maschinen Learning (ML) ist entweder eine supervised (überwachtes) learning oder
unsupervised (unüberwacht) learning Methode und ist das Bestimmen der -Funktion
(Klassifikationsfunktion (γ)). Dies geschieht im Falle der supervised learning Methode
mittels Trainingsdaten, wobei die unterschiedlichen Algorithmen aus bekannten
Kategorien/Daten die Klassifikationsmodelle ableiten. Bei der unsupervised learning
Methode basiert dasselbe jedoch ohne Trainingsdaten und mit teils anderen Verfahren zur
Bestimmung der Klassifikationsfunktion [28].
Theorie und Definitionen Seite 61
Anwendungsgebiete können einfache Spamfilter sein. Je nach Kategorie werden Mails
automatisch nur in den Spamordner verschoben oder nicht. Man spricht in diesem Fall
(Textklassifikation in zwei Kategorien) auch von vertikalen (Web-)Suchmaschinen. Es
werden nur jene Dokumente in den Index aufgenommen die in das Themengebiet fallen,
alle anderen Dokumente werden ausgeschlossen [28].
Bei „Any of“ - Entscheidung arbeiten die Klassifikatoren unabhängig voneinander, ein
Dokument kann auch mehreren Klassen zugewiesen werden. Ein Dokument das Terme für
z.B. Politik und Wirtschaft aber nicht Sport enthält, wird den ersten zwei Klassen (Politik
und Wirtschaft) zugewiesen [29].
Ein anderes Anwendungsgebiet ist die themenspezifische Klassifizierung von Dokumenten
z.B. Wissenschaftliche Texte. Je nach Fachgebiet werden wissenschaftliche Publikationen
dem entsprechenden Fachbereich zugewiesen z.B. Netzwerk, Software, Digitale
Signalverarbeitung oder Medizintechnik. Vorerst wird zur formalen Betrachtung davon
ausgegangen, dass jedes Dokument genau einer Kategorie zugewiesen werden kann. Es ist
zu einer Menge D = {d1,d2,d3 ... dn} von Dokumenten/Daten und einer Menge C = {c1, c2,
c3, ... cj} von Kategorien immer ein Dokument einer Kategorie cj zuzuordnen (Funktion
von D nach C) [29].
3.1
Um die formale Beschreibung auch für überlappende Kategorien anwenden zu können,
kann man jedem Dokument eine Teilmenge K aus C zuordnen, somit ist in diesem Fall
eine Abbildung in Potenzmenge P(C) [29].
3.2
Maschinen Learning (ML) ist eine supervised learning Methode und das Bestimmen der -
Funktion (Klassifikationsfunktion (γ)). Dies geschieht mittels Trainingsdaten, wobei die
unterschiedlichen Algorithmen aus bekannten Kategorien die Klassifikationsmodelle
ableiten [29].
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 62
4 Das grundlegende SLoM Konzept
SLoM stellt die New/Next Generation (NG) 3.0 dar. Die 1.0 System Generation wurde für
die Sichtweise einer „statischen Welt“ entwickelt (z.B. Bilanz, Businessplan). Diese
Systeme können basierend auf vorhandenen Daten „Fragen beantworten“, sofern diese
Daten auch vorhanden sind. Ergebnisse von Prozessen (vor allem Rechnungswesen
orientierte Prozesse) werden hierfür IT-technisch verarbeitet, damit diese
vergangenheitsorientierte Informationen liefern können. 2.0 Systeme (z.B. Real-Time
System) erlauben die Sicht auf die „Dynamische Welt“ (z.B. dynamische
Investitionsrechnung) mittels der Unterstützung von IT. Diese Systeme erlauben eine
„Suche nach der Frage“. Die 2.0 Welt ist eine kollaborative – Menschen erhalten die
Informationen wie diese von ihnen am besten wahrgenommen werden können, d.h. die
Daten (z.B. BI-Daten) werden für die Zusammenarbeit entsprechend dem individuellen
Wahrnehmungsmodell dargestellt. Die SLoM „schöpferische oder gestaltende Welt “ die
3.0 NG ist „die Suche nach der Idee bzw. dem blinden Fleck“. Daten werden verwendet
um eine Wahrnehmungsveränderung zu ermöglichen. Daten die keiner Klasse zugeordnet
werden können, die chaotisch wirken, sind Basis dafür (was sieht man nicht – ist ebenso
eine Frage).
Abbildung 25: SLoM 3.0 NG
Quelle: Eigene Abbildung
Für die weiteren Kapitel, in denen nun das System sowie auch der Case beschrieben
werden, geht die Arbeit von Führungskräften der zweiten und dritten Ebene aus, wie z.B.
Product Linie Director (Intrapreneur), Entwicklung Direktor, General Manager, Business
Unit (BU)-Manager Vice President und höher.
SLoM kann wie in Abbildung 25 dargestellt ist, als Global Positioning System
(GPS) System für die Organisationen gesehen werden. Von der Planung 1.0 (Landkarte)
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 63
über die Planung 2.0 (ein fixes Ziel kann eingegeben und erreicht werden) zur Planung 3.0
GPS mit variablen Zielen. Das System, die Organisationen und der Mensch entwickeln
sich somit vom ergebnisgesteuerten Design (Prozess) Denken zum Hybrid Denken,
welches ereignisgesteuert ist, hin zum Fraktalen (evolutionäres) Denken, das
einflussgesteuert ist (EGO-Systeme (EGO) � Ökonomische-System (ECO) �
Evolutionäre-Systeme (EVO)). In der Planung 1.0 wird eine fixe BO mit kontinuierlichem
Wachstum verwendet (Jahr 1, Jahr 2, Jahr 3, usw.) Die Planung 2.0 berücksichtigt auch
den Einfluss von aussen, die Organisation bzw. den Menschen (Abhängigkeiten zu
internen und externen Systemen). Die Planung 3.0 mit SLoM betrachtet mehrere definierte
Ziele mit vielen BO’s, wobei BO’s dynamisch verstanden werden können. Wenn eine BO
nicht mehr den Zielen förderlich ist, wird eine andere BO hinzugefügt bzw. die Aktivitäten
einer anderen BO verstärkt, die bessere Aussichten auf Erfolg verspricht. SLoM verbindet
somit wie ein GPS System die BO’s mit dem BI und die Fähigkeiten der Organisation, um
die gesetzten Ziele bestmöglich zu erreichen. Es verbindet das „das haben wir immer schon
so gemacht“ mit dem „es geht auch anders“ hin zum „sowohl - als auch“.
4.1 Das Basiskonzept
Das Gedankenmodell auf dem SLoM aufbaut ist in Abbildung 26 dargestellt. Auf dieses
Gedankenmodell wird in den folgenden Kapiteln immer wieder zurückgegriffen, um so das
Konzept wie auch den SLoM Fall (Produktentstehung) beschreiben zu können. Das
Gedankenmodell ist für Einzelunternehmen mit nur einem Produkt/Dienstleistung genauso
wie auch für mittelständische Unternehmen oder Konzerne anwendbar. Wie aus der
Abbildung ersichtlich, beginnt das System bei der strategischen Planung „Annahme“ wie
sich die Zukunft entwickeln wird. Hierzu gibt es eine Reihe an möglichen Methoden (z.B.
5 Force von Porter, Technologie Roadmapping, Produkt Portfolio Management). An
diesem Punkt der Organisationen basiert das „Was“ das Business-Development
(Dienstleistungs-, Produkt-, Technologie- und Geschäftsstrategie). Im
Produktentstehungsprozess sind dies die ersten Aufgaben, die zu erfüllen sind (z.B.
Sammeln von neuen Ideen, Registrierung von neuen Produktideen, Formulierung von
Business Opportunities, Machbarkeitsstudien und Businessplan). Es wird die Produktlinie
Strategie festgelegt. Trends, andere Marktteilnehmer, Wirtschafts- und Innovationszyklen
beeinflussen sowohl die strategische-, operative und die laufende Planung des Produkts
selbst. Die Zahlen wie z.B. im Businessplan angenommen (prognostiziert), werden
entsprechend in die (SOLL) Planung des ERP Systems übernommen. Mittels dem BI
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 64
System werden sämtliche Daten (z.B. Finanz (FI)-, Verkaufs-, Einkaufs-, Produktions-,
Reklamations-, Qualitäts,- Customer Relation Management (CRM)-, ERP-,
Produktionsplanungs- und Steuerungssystem (PPS)-, Produkt Daten Management (PDM),
Status, Workflow-/Prozessmanagement-Daten) zusammengefasst. Durch die anschließende
Konsolidierung kann nun der SOLL Zustand mit dem IST Zustand verglichen werden.
Simulationen erlauben die sofortige Überprüfung der „Annahmemodelle“ des
Managements. Durch die Betrachtung, dass Organisationen/Systeme mit Rückkopplung
und Stör(Einfluss)größen sind, werden Abhängigkeiten zwischen den Bereichen
offensichtlich. Zum Beispiel: bewegt man sich aggressiv (Preispolitik) am Markt, so
werden andere Marktteilnehmer darauf reagieren und entsprechend handeln. Wird ein
interner Systemparameter verändert z.B. Personalabbau bei gleich bleibender
Umsatzentwicklung, so hat dies interne Auswirkungen – wie z.B. Verschlechterung des
Kundenservices. Dies kann wieder eine Auswirkung auf ein externes System (Kunden)
haben (Reklamationsanzahl steigt und Kundenzufriedenheit fällt). Durch eine schlechte
Bewertung des Kunden kann das wiederum die Organisation selbst betreffen. Jede
Veränderung in einem System kann somit auch ein anderes System beeinflussen.
Wahrnehmungen sowie deren Veränderung - Erkennen von Abhängigkeiten - ist
Kernaufgabe des BI – Systems.
Abbildung 26: SLoM Konzept
Quelle: Eigene Abbildung
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 65
Lernen basiert im WM Bereich des SLoM Konzeptes. Kern dieses Systems ist die
Ermittlung von Wissens-, Fähigkeits- und Kompetenzlandkarten der Mitarbeiter und der
Organisation wie dies in Kapitel 3.4.8 beschrieben ist. Um gegenwärtige und zukünftige
Herausforderungen und somit ein zumindest überlebensfähiges System (Organisation) zu
erhalten, fließen diese Erkenntnisse der vorhandenen und fehlenden Ressourcen-
Fähigkeiten in die Strategie mit ein. Die Business Opportunities stellen eine mögliche
Zukunft dar und das vorhandene Produkt/Dienstleistungs Portfolio die Gegenwart. Somit
entsteht ein Kreislauf zwischen 1. Ressourcen und Fähigkeiten, 2. Business Opportunities
und 3. Corporate Strategie. Der 1. und der 3. Punkt sollen die Firmenprofitabilität erhöhen
(Abbildung 27) [32].
Abbildung 27: Kreislauf zwischen Fähigkeiten, Business, Strategie und Profitabilität
Quelle: in Anlehnung an [32]
Wie in der Abbildung oberhalb ersichtlich ist, kann, soll und muss das Lernen zwischen
jeder Verbindung ermöglicht und wahrgenommen werden können. WM basiert in dem
System somit nicht an einer Stelle der Prozesse sondern an jeder Funktion, Prozess oder
Idee. Arbeitsintegriertes Lernen - durch Weiterentwicklung persönlicher Fähigkeiten,
Wissen und sofern gewünscht, auch neuer Kompetenzen.
4.2 Der SLoM Prozess
Die Abbildung 28 zeigt den SLoM Prozess der aus drei wesentlichen Teilphasen besteht.
Der Prozess startet bei der Erhebung des aktuellen Wissensstandes, sowie des
Wissensprofils für jeden Mitarbeiter, sowie für die Organisation selbst. Die nächste Phase
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 66
beschäftigt sich mit der Aufzeichnung der Leistungen der einzelnen Geschäftsprozesse und
deren Zusammenhänge im Verbund selbst, um Schlüsselindikatoren (SI) für die Leistungs-
fähigkeit der Mitarbeiter und der Organisation zu identifizieren. Basierend auf den SI’s und
den Informationen aus dem BI-System sowie ev. weiterem IT-System soll die
Businessstrategie für die Organisation entsprechend entwickelt werden. Abgeleitet aus der
Strategie sollen die Mitarbeiter entsprechend arbeitsintegriert trainiert werden, um erstens
die Ziele der Organisation selbst als auch Wunschentwicklungsziele der Mitarbeiter mittels
Echtzeit Fallstudie (real time cases studies) zu qualifizieren und zweitens die Wissensbasis
zu erweitern und zu verbessern [1].
Abbildung 28: Self Learning organisation process
Quelle: in Anlehnung an [1]
4.3 Die Idee von SloM
Die Idee von SLoM ist die maschinelle Ermittlung des zurzeit vorhandenen Wissens von
Mitarbeitern, um diese ihren Möglichkeiten entsprechend zu fördern und fordern. Mit der
Förderung der Mitarbeiter soll das Wissen in der Organisation und somit auch das Wissen
der gesamten Organisation weiter entwickelt werden.
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 67
SLoM ermittelt mittels Computer gesteuerten Assessments (Beobachtung) die Fähigkeiten
der Mitarbeiter. Neben diesen Assessments werden auch Informationen aus den anderen
IT-Systemen ermittelt, die für die Entwicklung der Organisation benötigt werden. SLoM
verbindet somit das gesamte vorhandene Wissen (Wissen der Mitarbeiter und Wissen in
den Systemen).
Es ist mit allen in der Organisation vorhandenen IT-Systemen verbunden und
erkennt Informationen, die für andere Mitarbeiter ebenso von Bedeutung sind, basierend
auf den durchgeführten Assessments. Neben dieser Fähigkeit kann SLoM durch die direkte
Verbindung zum BI-System abteilungsübergreifende Analysen durchführen. Es erkennt
somit Abhängigkeiten zwischen den Bereichen.
SLoM ist verantwortlich für Innovation im Unternehmen, indem klare Ziele definiert
werden und das System selbstständig nach Optimierungspotential sucht. Dabei verbindet
SLoM das Wissen der Mitarbeiter und die Informationen aus dem BI-System.
Kommt neues Wissen in die Organisation, z.B. ein Mitarbeiter hat eine bestimmte
Erfahrung gesammelt, kann diese in das SLoM (z.B. durch das e-Learning System) mit
aufgenommen werden. Das SLoM nutzt dieses neue Wissen und versucht mittels der
gegebenen Informationen und Wissen der Mitarbeiter sowie dem aktuellen Wissensstand
der Organisation, diese weiter zu entwickeln.
Zum Ermitteln des Wissens (Fähigkeiten), besitzt SLoM reale Fallstudien. Mittels dieser
Fallstudien werden fachliches Wissen, Management Wissen, persönliches Wissen und
emotionales Wissen der Mitarbeiter ermittelt. Der Ausbildungslevel wird ebenso
festgehalten z.B. Bachelor of Arts (BA), Master of Arts in Business (MA), Doctor of
Philosophy (PhD) und mit bewertet.
Die Fallstudien sind so konstruiert, dass sie mögliches Entwicklungspotential von
Mitarbeitern erkennen und den aktuellen Wissensstand des Mitarbeiters wieder geben. Der
Mitarbeiter erhält somit auch für sich eine Potentialanalyse und einen entsprechenden
Trainingsplan.
Die Potentialanalyse erlaubt es der Organisation, den Mitarbeiter optimal einzusetzen und
zu fördern, damit dieser wiederum zur gesamt organisatorischen Entwicklung beitragen
kann. Der Trainingsplan legt fest, wann er welche Ziele zu erreichen hat, abgestimmt auf
die jeweilige Lerngeschwindigkeit des einzelnen. Diese Parameter (Wissen und
Geschwindigkeit) erlauben es, das Weiterentwicklungspotential der Organisation zu
definieren.
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 68
In diesem Zusammenhang spielt die Zertifizierung von Mitarbeitern eine wesentliche
Rolle. Zertifizierungen sind Grundlage für das Weiterkommen im Unternehmen und für
das Weiterkommen des Unternehmens selbst. Durch die Zertifizierungen ist eine
kontinuierliche Weiterentwicklung des Unternehmens gesichert.
Jeder Mitarbeiter hat aufgrund der Erhebung der Fähigkeiten und Leistungen die
Möglichkeit, sich für jede definierte Position in einer Organisation zu zertifizieren, da das
System SLoM auf Entwicklung und Förderung von Mitarbeitern ausgerichtet ist. Es liegt
in seiner eigenen Hand und Motivation, sein gestecktes Ziel zu erreichen. Das SLoM
System ist Werte frei (neutral), bewertet die Leistungen und Fähigkeiten und ermittelt
somit das Potential für die Entwicklung der Mitarbeiter und somit für die Organisation. Es
ist eine Chance für jeden Mitarbeiter, sich für die Position zu qualifizieren und zertifizieren
die er anstrebt. Der Mitarbeiter weiß, welche Anforderungen er erfüllen muss. Er kann sich
in der Organisation weiterbilden und bekommt regelmäßig Feedback. Es stehen dem
Mitarbeiter alle Türen offen und er kann jede Chance nützen. Er bestimmt selbst wie weit
er kommt und was er macht.
4.4 SloM Anwendungsbeispiel
Projektmanagement Fähigkeiten sollen ermittelt und verbessert werden:
Der Ausbildungsstand des Mitarbeiters wird ermittelt (z.B. nach International Project
Management Association (IPMA)). Durch die Überwachungs- und Analysekomponente
wird erstens: die Fähigkeit der Bedienung der Software, zweitens: der effiziente Einsatz
der Projektmanagementsoftware und drittens: der Projektverlauf untersucht und analysiert
(Zeitverzögerungen, Mehrkosten, Ressourcen).
Die Ergebnisse werden mittels SLoM und dem Einsatz von BI entsprechend interpretiert,
um Verbesserungspotential zu ermitteln. Die Analyse ergibt z.B., dass die
Zeitverzögerungen durch schlecht geplanten Ressourceneinsatz entstanden sind
(Urlaubsplanung fehlt, Ressourcen waren in anderen Projekten schon verplant) und
Mehrkosten durch nicht geplante/berücksichtigte Projektschritte (Projektcontrolling und
eine Testphase wurde nicht berücksichtigt) ergaben.
Weiters wurden Reisekosten nicht berücksichtigt und Lohnerhöhungen nicht in den Kosten
geplant und mit aufgenommen. Es wurde festgestellt, dass der Mitarbeiter alle geplanten
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 69
Projekte in sinnvolle Phasen unterteilt. Die Analyse mittels SLoM ergab, dass alle Projekte
in diese Phasen unterteilt werden können. Diese Phasen sind nun in einem Template
„Basisplan“ der Projektmanagement Software enthalten. Somit können Projekte leichter
strukturiert und reportet werden.
Weiters werden Wissensbereiche wie fachliches Wissen, Management Wissen,
persönliches Wissen und emotionales Wissen ermittelt. Alle Wissensbereiche werden mit
den vorherigen Werten mittels SLoM verglichen. Basierend auf dieser SLoM Analyse ist
es möglich, die Veränderungen bei den Mitarbeitern zu monitoren und zu kontrollieren.
Die Auswertung ergibt, dass der Mitarbeiter eine erweiterte Schulung für
Projektorganisation und -planung erhält. Neben dieser Schulung wird als weiteres
Ausbildungsziel die Zertifizierung nach IPMA Level A von SLoM empfohlen.
Durch die Analyse der Informationen, dass Ressourcen doppelt verplant wurden, wird in
Zukunft eine gemeinsame Ressourcenplanung zur Verfügung gestellt, die für alle Projekte
verwendet wird. Der Mitarbeiter erstellt das Template für den Basisplan und schult die
Vorgänge in den einzelnen Phasen sowie die Benutzung des Templates. Die
Überwachungs- und Analysekomponente wird erweitert um die Fähigkeit, Projektpläne
und Urlaubspläne zu vergleichen und entsprechend dem SLoM System Informationen
Überschneidungen mitzuteilen, damit dieser Fehler nicht mehr passieren kann.
4.5 Voraussetzung für Organisationen die SLoM als Konzept anwenden
In den folgenden Kapiteln werden die grundlegenden Voraussetzungen zur Anwendung
des SLoM-Konzeptes in einer Organisation als auch ethische Sichtweisen beschrieben.
4.5.1 Das „Meister – Lehrling“ Konzept
Das Konzept beschreibt Erfahrungswissen über Prozesse, die von einem Meister an einen
Lehrling weitergegeben werden müssen, damit dieser seine Arbeit in Zukunft auch
eigenständig und selbständig durchführen kann. Der Meister kennt somit die Schritte, die
zum gewünschten Ergebnis führen (z.B. Elektroinstallation eines Hauses). Der Meister
weiß, dass er zuerst den Kundenauftrag erhalten muss. Bis der Meister zu diesem ersten
wesentlichen Meilenstein kommt, sind einige Zwischenschritte (1. Kunden finden, 2. Plan-
ung mit dem Kunden durchführen, 3. Machbarkeit erheben, 4. Kalkulieren, 5. Anbot
abgeben und dann 6. den Zuschlag erhalten) durchzuführen. Die erste Phase ist somit, die
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 70
Business Opportunities zu erkennen. Die weiteren Phasenergebnisse zum fertigen Produkt
wären zweitens die durchgeführte Installation der Elektrorohre und Trassen. Folgend das
Phasenergebnis, dass die Elektrokabel verlegt sind. Die vierte Phase wäre der Anschluss
der Elektrokabel an Schaltern, Steckdosen und Elektroverteiler, um die gesetzlich
vorgeschriebenen Testergebnisse zu liefern. Abgeschlossen ist dieser Produktentstehungs-
prozess mit der letzten Phase, der Übergabe der Anlage. Diesen Weg zum Erfolg kennt der
Meister durch seine langjährige Erfahrung, der Lehrling jedoch nicht – dieses Wissen ist
jedoch mindestens notwendig (neben den handwerklichen Fähigkeiten), um ein Produkt in
diesem Segment fertig zu stellen. Neben dem Hauptprozess kommen weiter dazugehörige,
meist parallel laufende Prozesse, die ebenso durchgeführt werden müssen (z.B.
Kundenwunschänderungen, phasenabhängige Rechnungserstellung), damit das gewünschte
Produkt, aber auch der entsprechende Unternehmenserfolg sich einstellen kann.
Das System (Organisation) funktionierendes Elektrounternehmen benötigt somit
unterschiedlichste (Geschäfts)Prozesse, die bekannt sein müssen. Ohne das Wissen des
Meisters kann kein Produkt entstehen. Das System Elektrounternehmen wird jedoch
permanent durch die Störgröße (Kundenwunschänderung) des ihn begeleitenden Systems
„Kunde“ beeinflusst. Die Anpassung an das System Kunde ist somit entscheidend für den
Erfolg, ein Produkt herstellen zu können. Das Wissen wie ein Produkt „Elektroinstallation
für ein Haus“ zustande kommt wird dem Lehrling schrittweise beigebracht. Zu beachten ist
dabei, dass der Lehrling und in späterer Folge der Geselle die operative Tätigkeit ab Phase
zwei übernehmen wird. Ziel der Ausbildung bzw. des Wissenstransfers wird sein, dass
diese Teilphasen von ihm beherrscht werden und kontinuierlich verbessert werden müssen.
Der Lehrling und auch in späterer Folge der Geselle hat die Aufgabe, sich während der
Durchführung seiner Tätigkeit ständig zu verbessern.
Der evolutionäre Problemlösungsprozess (Versuch- und Irrtumsprozess): der Meister und
der Lehrling lernen gemeinsam. Dieser Prozess kommt bei komplexen Problemen zum
Einsatz, z.B. ein bewährter Ablauf führt nicht mehr zu den gewünschten Ergebnissen von
Einhaltung des Termins, Kosten, Qualität und Zeit für die Produktentwicklung
„Hausinstallation“. Die bewährten Methoden (Erfahrungen) die der Meister dem Lehrling
vermittelt hat, müssen neu überdacht werden, um die Phasenergebnisse wieder zu
erreichen ev. völlig neue Ansätze müssen gefunden werden. War früher das Verlegen der
Leitungen über den Boden eine gängige Methode (viele zeitaufwändige Schritte
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 71
notwendig, immer wieder Unterbrechungen der Arbeit notwendig) werden diese in einem
Versuchs- und Irrtumsprozess z.B. in die Decke verlegt. Somit wird erreicht, dass alle
Rohre bereits vor der finalen Installation verlegt worden sind und anschließend sofort mit
dem Einziehen der Elektroleitungen begonnen werden kann. Diese Methodenänderung
setzt Unwissenheit voraus, völlig neue Denkschemata die von Meister als auch Lehrling
generiert werden müssen, mit dem Ziel Termin, Kosten und Zeit für die
Produktentwicklung wieder zu erreichen. D.h. der Evolutionäre Problemlösungsprozess
verändert nicht die Ergebnisse eines Geschäftsprozesses, jedoch die Methoden und den
Zeitpunkt zu welchem gewisse Teilergebnisse zu liefern sind. Der Prozess basiert auf
bereits vorhandenem Ergebniswissen – die Strukturen sowie die Methoden im
Produktentwicklungsprozess werden jedoch verändert.
4.5.2 Problemlösungs- / Veränderungs- / Anpassungsfähigkeit
Kreative Denkansätze, fern von jedem Machtanspruch, und Veränderungswille
(prozessorientiertes Denken) sind Basis um Probleme zu lösen. Die Organisation lernt
durch Fehler, durch Beobachten von Fehlern anderer und durch das ständige Hinterfragen
jedes Mitarbeiters „was würde passieren wenn ich meine Rahmenbedingungen (DLL)
verändern kann“. Der Mitarbeiter sieht sich selbst als Teil eines Systems in einem System.
Jeder Mitarbeiter ist dazu angehalten, kontinuierlich zu lernen, sich weiterzuentwickeln
und sein System zu hinterfragen, zu verändern und im Sinne der Organisation anzupassen.
Letztlich darf er auch die Sinnfrage (TLL) von Tätigkeiten stellen die er durchführen muss
im aktuellen Prozess. Ist dieses Ergebnis sinnbringend oder nicht, wird es gebraucht oder
nicht, von wem wird es gebraucht?
Der Kern der Lernenden Organisation sind die Lernwilligen. Der Umgang mit
Lernunwilligen/Machtinstitutionen in einer Organisation entschleunigt und kann eine
Lernende Organisation auch verhindern.
4.5.3 Die „sowohl - als auch“ Philosophie (Fußballmannschaft und Boot)
Je nach Größe der Organisation kann diese in vielen unterschiedlichen Bereichen tätig sein
und aus den unterschiedlichsten Abteilungen bestehen. Um mit SLoM erfolgreich zu sein,
gibt es einerseits klare Regeln (klare Strategievorgaben auf der normativen Ebene von
Organisationen) wie bei einer Bootsmannschaft, aber auch die Selbstorganisation die im
Rahmen dieser Regeln eigenständig und selbständig handelt. Bei Regelverstößen wird
bestraft, bei Einhaltung belohnt. Die Rahmenbedingungen (DLL) können bei Bedarf
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 72
verändert werden. Zum Beispiel: lautet der Auftrag: „senken des Wertes des
Lagerbestandes während des gesamten Produktlebenszykluses“, kann das folgende
Auswirkungen haben: 1. Sicherheitsbestand reduzieren - beeinflusst den Kunden, aber
auch die Produktion, 2. Die Qualität der gekauften Materialien sinkt - beeinflusst die
Qualität des Produktes, die Produktionsgeschwindigkeit, den Deckungsbeitrag, kann ganze
Geschäftsprozesse verändern. Um diesen Auftrag umsetzen zu können, ist es dienlich, dies
nicht bewusst von „oben herab“ zu steuern sondern die (Fußball)Mannschaft das machen
zu lassen. SloM würde mit diesem Auftrag in Verbindung mit den anderen Systemen eine
Analyse beginnen.
4.5.4 Entscheidungen und Collaboration im SLoM Konzept
Zusammenarbeit im System von SLoM kann zwei Dimensionen annehmen. Die erste
Dimension stellt den Austausch von Wissen direkt von Mitarbeitern untereinander dar, in
dem das System die „effektivsten“ oder/und „erfolgreichsten“ (im Sinn von
kaufmännischen, zeitlichen und qualitativen Ergebnissen) Mitarbeiter ermittelt und diese
für interne Schulungen heran zieht. Die zweite Dimension der Zusammenarbeit ist
Wissensaustausch, wie beschrieben, durch das Lernen von bereits gespeichertem Wissen.
Die Frage, wie es in diesem System zur Zusammenarbeit kommt, entscheidet der
Mitarbeiter letztendlich selbst.
Der Wissensaustausch, bzw. Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern selbst, ist oft sehr
schwierig, da durch den Wissenstransfer auch eine gewisse Einbuße von Macht entstehen
kann. In der „Realität“ wird in erster Linie Informations-„Hidding“ zwischen den
Mitarbeitern (Wissensarbeitern) betrieben. Informationen werden nur spärlich und nur
wenn notwendig an andere weitergeben. Wissen kann jedoch erst dann zu einer
Machtquelle werden, wenn der Erfolg (Überleben der Organisation) von diesem Wissen
und dessen Entscheidungen abhängt. Übersehen wird jedoch bei dieser Betrachtung oft,
dass der Mitarbeiter diese Machtposition „nur“ situativ einsetzen kann und Organisationen
in der Regel versuchen, sich von dieser Abhängigkeit zu befreien. Die Situation, dass ein
Wissensmitarbeiter in einer Organisation die „gleiche“ Machtausübung besitzt wie eine
Führungskraft, ist somit nicht auf Dauer haltbar. [36]
Wissen kann unter der Betrachtung des „Machterhalts“ nur kurzweilig einen Vorteil
verschaffen. Durch das Abspeichern von mentalen Mustern (Hinterfragen von Methoden
Wissen, Annahmemodellen) wird diese Mauer vermieden, denn nur wer Wissen weiter
gibt „in das System“ kann von den Erfahrungen der Anderen auch „profitieren“. Man lernt
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 73
voneinander durch das Verständnis der Annahmemodelle. Die Schwierigkeit in diesem
System liegt darin, dass Menschen „Wissensarbeiter“ nicht immer auf „rational“ –
optimierte Entscheidungen treffen und somit auch nicht auf diese zurückgreifen können –
jedoch aber die Ergebnisse der vorangegangenen Entscheidungen kennen. Entscheidungen
von Führungskräften und Wissensarbeitern basieren oft in Abhängigkeit von ihrer
Persönlichkeit bzw. auch durch definierte Incentivesysteme. Für Wissensarbeiter kann
gesagt werden, dass diese autonom über ihre Arbeit entscheiden wollen und das was sie
machen „richtig“ machen wollen. Für eine leistungsorientierte Organisationskultur, in die
Wissensarbeiter und Führungskräfte eingebunden sind, ist es wichtiger, die richtigen
strategischen Ziele und Informationen bereit zu stellen und den „Geldgedanken“ vom
Tisch zu bringen (bis dato gibt es keinen empirischen Beweis, dass „pay for performance“
tatsächlich den Shareholder Value erhöht haben). Werden Mensch und Maschine
gegenübergestellt in Hinsicht auf ihre Entscheidungsfähigkeit, so liegen Maschinen im
Bereich von medizinischen Diagnosen, Finden von profitablen Kunden, der richtigen
Mitarbeiterauswahl oder der Vorhersage von Weinernten klar im Vorsprung. Die Maschine
schlägt durch Computersimulationen oder Modellen die Vorhersagequalität gegenüber der
menschlichen Erfahrung bzw. Intuition. [37]
Simulations- bzw. Predictive Technology wird auch für die Erkennung möglicher
zukünftiger Musik Hit’s verwendet. Die Zusammenstellung der Komposition wird dabei in
das System geladen und aufgrund von (Noten) Mustern, Sequenzen und anderen
Eigenschaften mit bereits erfolgreichen Stücken verglichen, die ähnliche Muster
aufweisen, wobei die Abfolge von Noten nicht die gleiche sein kann und aus rechtlichen
Gründen(Plagiatsvorwurf) auch nicht sein darf. Im Bereich der Business Analyse werden
Vorhersagetechnologien und BI Systeme bereits zur Berechnung von hochkomplexen
Supply Chain Managementanalysen verwendet.
Das Maschinen Lernen ML wird weiter vorangetrieben und durch Entwicklung von
unterschiedlichsten Algorithmen (IBM-Watson8) kann die Maschine zu einem Schlüssel
8 „Watson“ wurde von IBM entwickelt und verwendete spezielle Algorithmen, um tausende von Daten zu
durchforsten. Watson trat dabei in der Quiz Show „Jeopardy“ (Finde die Frage zur Antwort) gegen
Menschen an und gewann überragend. Watson versteht hierbei nicht die Sprache wie der Mensch, sondern
verwendet eine Reihe an unterschiedlichen Technologien wie z.B. ML, IR, generiert und bewertet
unterschiedlichste Hypothesen, sammelt, evaluiert, gewichtet und balanciert unterschiedliche Typen von
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 74
für automatische Entscheidungen werden. Die Analysen der Annahmemodelle der
Lernenden können eine Möglichkeit darstellen, neue Algorithmen für die Anwendung von
Entscheidungsfindungen zu sein. Eine der Aufgaben in den kommenden Jahren besteht
darin, entsprechende stochastische Modelle zu entwickeln. Diese Modelle sollen von
„Jedermann“ verwendet werden können, um hoch komplexe Business Probleme und
Szenarien (Fälle) zu generieren, um diese dann zu simulieren. Diese Art von Modellen
wird bereits in der Supply Chain Planung eingesetzt, wo der Mensch an seine Grenzen
stößt.
„Gemeinsames“ Lernen von Mensch und Maschine (Lernen passiert dabei unterschiedlich)
ermöglicht somit auch, die gemeinsamen Entscheidungen (Collaborative decision making
CDM) zu treffen. CDM stellt dabei ein Entscheidungssupport-System dar, welches eine
nicht routinemäßige und komplex iterative menschliche Aktion benötigt, um die Qualität
des Entscheidungsprozesses zu verbessern [37]. Somit kann die Verbindung von WM-
SLoM (Sozial Software Wissen von Vielen) und BI-SLoM zur Entscheidungsfindung für
zukünftige Ereignisse verwendet werden (Nutzung der menschlichen kollektiven
Intelligenz). Die Technologie erlaubt es somit auch, Entscheidungen transparent zu
machen (Annahmemodelle). Zusammenarbeit entsteht im SLoM System somit, indem
Wissen und Entscheidungen transparent gemacht werden. Denk-, Verhaltens- und
Bewegungsmuster der anderen können aufgezeigt werden. Arbeitsintegriertes Lernen
entsteht, indem Wissen geteilt wird, Gedanken über eine entstehende Zukunft im „BA“
geteilt werden können. Die Zusammenarbeit entsteht dadurch, dass man sich der
unterschiedlichen Denkweisen klar werden kann und die beste Lösung für ein aktuelles
Problem (Fall) finden kann und sich der Abhängigkeiten (teil) bewusst wird. Es gibt im
systemischen Denken und im SLoM System keine monokausalen Zusammenhänge. Durch
die Einbindung der Maschinen kann der Entscheidungsprozess „objektiver“ werden.
Erfahrungen können schneller in Erkenntnisse und in Handlungen umgesetzt werden. Im
Zuge der Vorhersagefähigkeit der entstehenden Zukunft gewinnt lt. Forschungen am
Massachusetts Institute of Technology (MIT) weder der Mensch noch die Maschine,
Beweisen, um die Antwort zu finden, die durch die vorhandenen Daten unterstützt wird. Für die Suche nach
der richtigen Antwort wurden dabei unterschiedlichste Algorithmen parallel (gleichzeitig) verwendet. Je
mehr Algorithmen unabhängig voneinander auf die gleiche Lösung kamen, desto wahrscheinlicher ist, dass
die Antwort korrekt ist. Watson arbeitet dabei mit strukturierten, halbstrukturieren und unstrukturierten
Daten.
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 75
jedoch in der Zusammenarbeit zwischen den beiden gelingt eine exaktere/bessere
Vorhersage [37]. Bindet man die Theorie-U in der Zusammenarbeit im
Zwischenmenschlichen mit ein, so können und werden ganz neue Modelle entstehen.
4.5.5 Ethik und Nachhaltigkeit
4.5.5.1 Privat
Privatsphäre gibt es in SLoM nicht mehr. Die Daten die über Menschen mittels SLoM
gesammelt werden, umfassen physische (z.B. Schnelligkeit der Bedienung von Software)
als auch psychische (z.B. Emotinal Invenory) und werden bis ins Tiefste aufgezeigt. Der
Mensch ist nicht nur gläsern - er wird dem System hilflos ausgeliefert. Stärken/Schwächen
sind für die Organisation voll ersichtlich. Die Unterstützung die SLoM durch seine
Analysen bieten soll, kann gnadenlos gegen den Menschen verwendet werden.
Datenschutzrechtlich bewegt man sich im absolut strafbaren Bereich, weis alles (jeder
Klick) über den Mitarbeiter überwacht, aufgezeichnet und analysiert wird. Es erlaubt eine
klare Kategorisierung von Menschen. SLoM wird praktisch zur Waffe des
Personalmanagers und des Vorgesetzten, nichts bleibt verborgen, Leistungstiefs und –
hochs werden ersichtlich. Maschinen bestimmen über die Zukunft eines Menschen.
Lernunwillige die eine Weiterentwicklung der Organisation verlangsamen bzw. verhindern
könnten, sind leicht zu identifizieren.
4.5.5.2 Sozial
SLoM verändert auf eine gravierende Weise das soziale Umfeld. Viele Entscheidungen
kann die Maschine übernehmen – der Mensch ist ein unbeteiligter Auftragsempfänger. Es
beginnt der Kampf der Maschinen in der Ökonomie (Marktwirtschaft) – Zahlen, Daten und
Fakten werden nüchtern analysiert und auf Basis der Analysen - Entscheidungen getroffen.
Je mehr die Maschine weiß, desto weniger benötigt sie den Menschen. SLoM ermöglicht
aber den Menschen sich den Gebieten zu widmen, für die er mehr geschaffen ist z.B. der
Kreativität, dem sozialen Austausch.
4.6 Aufbau und Beschreibung der WM und BI Komponente von SLoM
4.6.1 Das SLoM IKT Konzept
SLoM besteht aus drei Kernkomponenten (Applikationen), 1. die Fallstudien (Fallstudie-
Komponente), 2. ein System zum Eintragen des Erlernten bzw. neuen Wissens (WM-
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 76
Komponente), 3. ein Überwachungs-/ Analysesystem zum Monitoring, Kontrolle und
Ermittlung von Prozessoptimierungspotential (Analyse-Komponente) sowie der 4. BI-
Komponente, welches direkt mit SLoM verbunden ist, damit eine kontinuierliche
Überwachung des Wissenswachstums im Einklang mit den Zielen der Organisation
gegeben ist.
Abbildung 29: SLoM Kernkomponenten
Quelle: Eigen Abbildung
Die Kernkomponenten haben entsprechende Schnittstellen zu den im IT Verbund
enthaltenen Systemen, wie diese in der Einleitung (CMS, LMS, WMS,...) beschrieben
werden, sowie auch anderen IT-Systemen (z.B.: ERP, PPS, Personalsystem, Finanzsystem,
selbst entwickelte Systeme). Zur Analyse werden die beschriebenen wissensorientierten
sowie wissensbasierten Techniken/Systeme herangezogen. Um aus der entstehenden
Zukunft lernen zu können, werden so genannte Predictiv Systems (statistische
Analysetools z.B. SPSS) verwendet.
Ziel von IT-SloM ist die Darstellung der drei Landkarten (Wissen, Fähigkeiten, Erfahrung)
der Mitarbeiter in Abhängigkeit zurzeit zwischen Start und Ziel und der Weiterentwicklung
und Verbesserung der Geschäftsprozesse in Abhängigkeit mit den Zielen der Organisation.
Das E-Learning-System wird für die Zertifizierungen sowie für die Sammlung des
erworbenen Wissens durch „Training on the job“ verwendet. Die Fallstudien ermöglichen
SLoM die Wissensbereiche zu überwachen, zu kontrollieren und zu erweitern. Gelerntes
Wissen wird in die Fallstudien inkludiert und geht somit nicht mehr verloren. Die
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 77
Überwachungs- und Analysekomponente ist für den optimalen Einsatz von Mensch und
Maschine verantwortlich.
Es überwacht den Ressourceneinsatz und den Mitarbeiter selbst. Bei zum Beispiel falscher
Verwendung des Systems wird automatisch im Trainingsplan eine Schulung eingetragen.
Der Mitarbeiter der das System am besten nutzt, erhält die Information, dass er seine
KollegInnen weiterbilden soll. Zusätzlich erlaubt diese Komponente Informationen aus
anderen am System angeschlossen IT-Systemen zu extrahieren und zu interpretieren.
Weiters analysiert die Komponente kontinuierlich die Einhaltung der Ziele sowie die
kontinuierliche Verbesserung von Mitarbeitern durch neue Ziele.
SLoM nützt in Abstimmung mit dem BI-System die Informationen, wo die Organisation
zurzeit ist. Wo diese aufgrund des Wissens sein könnte und welche Schritte notwendig sind
dort hinzugelangen. Es erkennt weiters notwendige Korrekturen, sowie mögliche
Entwicklungspotentiale für das Unternehmen und deren Mitarbeiter, mittels Benchmarks
(z.B. aktueller Marktanteil, Potential für weitere Umsätze bei Kunden, Know How
Vergleiche).
4.6.2 Die BI-Komponente
Je nach Aufbau des BI-Systems umfasst dies alle Managementebenen und setzt auf den
operativen Systemen auf. Im SLoM System wird eine weitere Instanz des BI-Systems
abgeleitet und auf den realen Fall aufgesetzt, wie dies in der Abbildung 30 dargestellt ist.
Das BI-System wird somit nicht nur für die kontinuierliche Steuerung (Controlling) des
Unternehmens eingesetzt, sondern auch für die Lern- und Entscheidungsanalyse. Es
entsteht ein Kreislauf von 1. Qualifizierung und Quantifizierung der Information, 2. dem
Ableiten von Erkenntnissen, 3. Bewerten der Erkenntnise und 4. Umsetzen von konkreten
Maßnahmen. Für die Qualifizierung und Quantifizierung werden wie beschrieben auch
diverse mathematische Verfahren (Prediktivsystem, Datamining, Regelsets) herangezogen.
Durch die Ableitung möglicher Erkenntnisse (Wahrnehmungen und Darstellung von
Abhängigkeiten) werden z.B. für den Produktentstehungsprozess Kennzahlen ermittelt.
Dabei wird auch die Abhängigkeit zu anderen Kennzahlen, die nicht offensichtlich sind,
ermittelt und aufgezeigt (z.B. ein Produkt wird ausgelagert; um die Qualität weiterhin
sicher zu stellen, werden zusätzliche Prüfschritte eingebaut - wie steigen die Kosten für das
Produkt und geschätzte Kosten für das Verlagerungsprojekt).
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 78
Abbildung 30: BI-System gekoppelt an den Produktentstehungsprozess
Quelle: in Anlehnung an [10] Durch das Aufzeigen dieser Daten können nun Wahrnehmungen verändert und andere
Entscheidungen getroffen werden. Die nächste Stufe des Systems wäre die Integration
weiterer Projekte in diese Entscheidung. Als Beispiel gibt es zwei Möglichkeiten der
Verlagerung: 1. Outsourcing zu einem Lieferanten und 2. Verlagerung im eigenen
Unternehmen z.B. nach China - die Komplexität steigt durch die möglichen Strategien die
hinter diesem Vorgehen liegen (z.B. billiger produzieren, Kapazitäten-Kompensation).
Jede dieser Fragen wirft weitere Fragen auf, die mittels des Systems hinterfragt werden
können. Durch die Bewertung der Erkenntnisse (neues Wissen) kann diese auch
transparent dargestellt werden und für die Weiterentwicklung (Wissensportfolio) des
Mitarbeiters und der Organisation verwendet werden. Ziel ist es, somit Aktionszeit für die
beste Entscheidung und dem daraus resultierenden Wissen auf ein Minimum zu reduzieren
wie dies in Abbildung 31 dargestellt ist - die Wertsteigerung des Unternehmens soll erhöht
werden.
Links zeigt die Abbildung den flexiblen Ereignistunnel und rechts die daraus
resultierenden negative und positive Wertschöpfung. Im Einzelnen stellt die linke Seite die
„negative Wertschöpfung durch Zeitverluste“ dar und die rechte Seite die positive
Wertschöpfung durch die Veränderung (Kreative Zerstörung) bis zum nächsten
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 79
signifikanten Ereignis, das den Vorteil der Veränderung zunichte macht und eine
neuerliche weitere Veränderung erfordert.
Abbildung 31: Echtzeit Performance Management Diagramm*
Quelle: at::excellent Power Value (PoV): Energie um in der Organisation eine Veränderung herbeiführen zu
können; Entrogence Latency: Zeitverzögerung (im BA9) auf Grund unterschiedlicher
Sichtweisen; Prediction Value (PrV): sind Methoden zur Hand für die unterschiedlichen
Szenarien?; Analyses Latency: Verzögerung der Mustererkennung durch die automatische
Analyse.; Decision Value (DeV): Sind die richtigen Regeln in der Organisation integriert
um Entscheidungen treffen zu können?; Decision Latency (DeL): Verzögerung bei
Einführung von Regeln, auf Grund der automatischen Rückkopplung von Ursache,
Wirkung und Kreisläufen.; Adaption Value (AdV): Ist das richtige System etabliert um
Entscheidungen und Regeln implementieren zu können? ; Response Latency:
Verzögerung von Ergebnissen aus dem Prozess durch die durchgeführten Änderungen;
Lost Value (LoV): Verluste durch Veränderung bis diese greifen und etabliert sind: PoV +
PrV + DeV + AdV. - Geld das verloren geht bis die nächste Aktion durchgeführt wird;
Created Value (CrV): Wertsteigerung durch die herbeigeführte Veränderung in der
Organisation in einem definierten Zeitraum - Geld das gewonnen wird bis die nächste
Aktion durchgeführt wird; Action Distance (AcD): Zeit die vergeht, bis eine Aktion
9 Eigener realer „Raum“ für Mitarbeiter um kollaborativ zusammen zu arbeiten
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 80
durchgeführt wird (Jahre, Monate, Tage, Minuten abhängig von der Lösung); Agility
Levels (AL): Leidensstufe um eine Änderung herbeizuführen; Energy Value (EV):
Energie Level (Zeit, Geld, Ressourcen); extended Energy Value (eEV): Zeitperiode
zwischen 2 signifikanten Ereignissen; eEV = Created Value (CrV) - Lost Value (LoV);
Summe der generierten Kosten /des Nutzens (Generated Costs, GeC) = Verlust/Gewinn
durch positives U-Movement mittels Prozess-Exekution + Debatten + Dialog + Presencing.
Summe der erzeugten Widerstände (Generated Resistances, GeR) = Verluste durch
negativen U-Movement (destruktives Zerstören, organisationale Widerstände) [39].
Traditionell (aus der Vergangenheit) geführte Prozesse zeigen genaue Abläufe und
Abhängigkeiten zueinander – sie geben, je nach Definition ein sehr enges Korsett vor. In
der Regel kommt es zu unterschiedlichsten Ereignissen die im Vorfeld (wenn Erfahrungen
vorhanden sind) berücksichtigt, sowie die Risiken (z.B. Eintrittswahrscheinlichkeit, Kosten
bei Eintritt, Zeitverzug bei Eintritt) bewertet werden können. Die Planung eines Business
ist das eine, die Dynamik das andere. In jedem Verlauf kommt es zu Ereignissen, die
weder planbar noch vorhersehbar sind. Entscheidungen müssen unter Umständen schnell
getroffen werden. Agilität auf Ereignisse und Ergebnisse (Wissen) aus vorangegangenen
Entscheidungen beeinflussen das System. Sieht man den Prozess als Tunnel, so sind die
Ergebnisse und Ereignisse regelmäßige Muster, die erkannt werden können. Legt man nun
das bekannte Muster über einen laufenden Prozess, so kann man Anomalien (ungeplante
Ergebnisse und Ereignisse) erkennen. Teilaufgabe des BI-Systems ist, diese Anomalien
selbstständig zu suchen.
Abbildung 32: Sichtweise eines Prozesses als Tunnel mit Regeln und Mustern*
Quelle: at::excellent
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 81
Wiederkehrende Unregelmäßigkeiten deuten entweder darauf hin, dass der Prozess
anzupassen ist oder Ergebnisse und wiederkehrende Ereignisse aus den Ergebnissen selbst
(den Standardprozess) ge(ver)ändert werden müssen, bzw. neue Regeln in das Regelset des
CRB Systems aufgenommen werden müssen, wie dies in Abbildung 32 dargestellt ist. Wie
beschrieben können die einzelnen Latenzzeiten Monate auseinander liegen, bis es zu einer
Entscheidung kommt. Diese Zeiten sollen durch das BI-System auch wesentlich verkürzt
werden - somit ist „Learning on Demand“ und „von der entstehenden Zukunft“ durch
arbeitsintegriertes Lernen sichergestellt sowie auch Real-Time-Unternehmensmanagement.
Das BI-System kann durch Muster- und Anomalienerkennung die Daten entsprechend
darstellen. Anomalien ergeben sich aus nicht geplanten Ergebnissen (von Mitarbeitern
produziert) sowie internen und externen nicht steuerbaren Ergebnissen.
Durch die Einbindung aller Führungsebenen und der damit verbundenen Entscheidungs-
fähigkeit können die Auswirkungen von SSL, DLL und TLL mit betrachtet werden.
Im Zuge von SLoM werden die Informationen aus den Prozessen gezogen und Fälle
verwendet, um Annahmen (auch Strategie) des Managements zu analysieren, zu berechnen
und in geeigneter Lernform darzustellen. Dabei werden die drei Formen der Welt
analysiert und für den Mitarbeiter entsprechend aufbereitet: statische (Vergangenheit),
dynamische (Gegenwart) und schöpferische (mögliche zukünftige) Welt. In Abbildung 33
(siehe Detailabbildung im Anhang) wird ein kleiner Überblick gegeben, mit welchen
möglichen Kennzahlen dabei gearbeitet werden kann. Kennzahlen nicht nur mit
monetärem Hintergrund sollen dabei eine Rolle spielen. Es ist darauf zu achten, dass es zu
keiner Kennzahlenwucherung kommt. Kennzahlen stehen in Abhängigkeit zu anderen, wie
dies auch deutlich wird beim Einsatz von Balance Scorcard (BSC). Diese verwendet die
Bereiche: Finanz, Kunden, Prozesse und Personal – wird eine Größe verändert so wirkt
sich das auch auf andere Bereiche aus, wie dies die BSC offensichtlich macht. Wie in der
Abbildung ersichtlich ist, können die Bereiche erweitert werden um z.B. Vertrieb oder
Markt. Zu jedem Bereich können Kennzahlen definiert werden. Die Abhängigkeit der
einzelnen Unternehmensbereiche voneinander, sowie zu anderen externen Systemen wird
mittels SLoM und dem übergeordneten Produktentstehungsprozess ersichtlich. Wie wirkt
sich das „Was“ auf das „Wie“ (Business Development und Organisationsentwicklung) aus
und somit auf die einzelnen Unternehmensbereiche. Optisch kann dies entweder durch eine
BSC dargestellt werden, oder durch eine Art kritischer Pfad wie in einem Projekt (z.B. die
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 82
Senkung des Personalstandes in der Qualitätsabteilung um 10% hat Auswirkungen auf z.B.
die Kundenzufriedenheit die Produktqualität).
Abbildung 33: 360° Sicht für das Unternehmen mit 1.0, 2.0 und 3.0 Klassifizierung
Quelle: in Anlehnung an [15]
Betrachtet man das SLoM Konzept bezogen auf den Produktentstehungsprozess mit
Einbindung des BI-Systems, ergeben sich unterschiedliche Fälle. Als Beispiel werden im
folgenden 3 Fälle (1. das Produkt besteht und es sollen die Erlöse maximiert werden, 2. es
werden Key Features zu einem Produkt hinzugefügt (Produktweiterentwicklung), 3. es
wird ein neues Produkt entwickelt und versucht es am Markt zu positionieren) betrachtet
und wie das BI-System mit diesen Fällen und Annahmen umgeht.
Der erste Fall beschreibt einen typischen Management Fall. In dem beschriebenen
Kreislauf der kontinuierlichen Produktverbesserung wird in der Regel versucht, das
Produkt wie es in seiner Art existiert, kostengünstiger zu produzieren oder/und das Produkt
(z.B. durch leichte Modifikationen) auch in anderen Märkten zu platzieren. Für die
Planung kann nun auf die vergangenen Jahre zurückgegriffen werden, Wachstumszahlen
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 83
pro Gebiet oder Einbruch in den Umsätzen können analysiert, Lagerbestände untersucht
bzw. reduziert, billigere Komponenten verwendet, Fertigungslose optimiert, externe
Einflüsse wie Mitbewerber und Wirtschaftssituation mit einbezogen werden. Aus den
vergangenen Daten können mittels Datamining neue Erkenntnisse gewonnen werden. Der
Businessplan (in diesem Fall Budget) ist einfach zu ermitteln - große Abweichungen,
sofern sich keine Innovation am Markt ankündigt, wird es nicht geben. Die Planzahlen
werden in das System eingepflegt/eingetragen. Sämtliche Kennzahlen wie z.B. Cash Flow
können somit berechnet werden und die Organisation erhält eine gute Übersicht für das
kommende Jahr. Je stabiler der Markt, homogener das Produkt und monopolistischer die
Stellung, desto genauer können diese Zahlen ermittelt werden (Beispiel: Markt der
Krankentransporte)
Die Annahmen die der Manager trifft, könnten nun folgende sein: 1. wenn das
Produkt kostengünstiger ist, werden es mehr Kunden kaufen, 2. durch die Einsparung
bleibt die Qualität des Produktes/Services gleich, 3. Optimierung/Verbesserung des
Produktionsprozesses: wird das Produkt billiger, kann der daraus ergebende Erlös in das
Marketing investiert werden, um so die Verkaufszahlen zu erhöhen 5. durch die
Produktionsverlagerung kann das Produkt billiger produziert werden, 6. der Markt für das
Produkt ist stabil und wachsend (je nach Produkt das verkauft wird, muss unterschieden
werden – Produkte des täglichen Gebrauches wie Nahrungsmittel werden sich anders
verhalten als Konsumgüter).
Betrachtet man nun den Produktentstehungsprozess, ist jede Annahme ein eigener
Fall. Durch Verbinden von Annahmen steigt die Komplexität des Falles. Der Fall der
„Optimierung der Erlöse“ könnte in der Automobilindustrie Tier 1., 2., und 3., zur
Anwendung kommen. Die Planung der Zahlen ergibt sich aus den Berechnungen
(Abnahmezahlen) von den darüber liegenden Automobilherstellern. Das BI-System erhält
von allen anderen Systemen die im IT Verbund sind die Daten, damit diese für die
Simulation der Annahmen zur Verfügung stehen. SLoM bereitet die Daten so auf, dass die
Fälle je nach Bereich oder aber auch übergreifend dem Lernenden zur Verfügung stehen.
Die Weiterentwicklung von Produkten mit neuen Features (Kopieren von Funktionalitäten
des Mitbewerbers) soll die Marktstellung festigen, aber auch neue Kunden zum Kauf des
Produktes/Services animieren. Dies kann den zweiten Fall eines
Produktentstehungsprozesses darstellen. Für das BI-System bedeutet dies zum Beispiel,
dass es sich nicht nur mehr um eine Budgetierung handelt (wie im ersten Fall), sondern
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 84
auch, dass die neuen Funktionalitäten bewertet werden müssen - wie diese sich auf den
Verkauf des Produktes/Services auswirken. Der Business Plan enthält somit auch weitere
Daten (best, real, und worst case) die eine größere Unsicherheit in sich bergen. Externe
Einflüsse wie das Handeln der weiteren Marktteilnehmer oder auch
Wachstumsentwicklungen in den produktspezifischen Märkten in denen die Organisation
tätig ist, sind zu berücksichtigen. Das BI-System wird um ein prädiktives System erweitert
bzw. wird es im Gesamtsystem integriert. Hinzu kommt, dass in diesem Fall den
Komponenten Fähigkeiten, Kompetenzen und Wissen der Mitarbeiter eine weitaus
bedeutendere Rolle zukommt. Die Schnittstelle zum WM-SLoM System wird hierzu
bedient. Für die Weiterentwicklung eines Produktes kann es nötig sein, dass neues
zusätzliches Wissen in der Organisation benötigt wird. Ein elektronisches Produkt kann
durch einfache Modifizierung der Schaltung mit programmierbaren Bausteinen wesentlich
mehr an Funktionalität bieten und ist somit für andere Märkte adaptierbar. Hat die
Organisation noch keine Projekte durchgeführt, die mit der Entwicklung von Software zu
tun haben oder diesen Bereich bis dato ausgelagert, so kann das System dies durch Analyse
von Produktdaten (Analyse von verwendeten Bauteilen und deren Eigenschaften) und
Produktentstehungsdaten (Analyse von Projektplänen, Handbüchern) ermitteln. Neben
diesen Daten, bezogen auf das Produkt, können in späterer Folge auch die
mitarbeiterspezifischen Daten verglichen werden. Die Organisation mag noch keine
Erfahrung haben, jedoch Mitarbeiter können bereits Wissen/Kompetenzen/Fähigkeiten
(aus anderen Organisationen) haben – die bis dato noch nicht genutzt wurden. Die Daten,
basierend auf den Annahmen im Business Plan sowie denen in Systemen, können nun
verglichen werden. Im Vergleich zum ersten Fall kommen in diesem Fall weitere Daten
aus anderen Bereichen zum Einsatz um das Ziel – „Erhöhung der Erlöse aus dem Produkt“
erreichen zu können. Die vergangenheitsbezogenen Daten stehen in derselben Form wie
vorher zur Verfügung – die Zahlen für die Gegenwart bzw. entstehende Zukunft ergeben
sich aus den zusätzlichen Ausgaben, die sich aus den Kosten der Entwicklung und den
anderen Bereichen (siehe Produktentstehungsprozess) ergeben. Trägt das „alte“ Produkt
die Kosten und bleibt der Markt unverändert, so können die Daten entsprechend gut
ermittelt werden. Das BI-System und dessen verbundene Systeme liefern somit die
Informationen, wie z.B.: wo wird das laufende Produkt verkauft, wie sind die Absatzzahlen
pro Gebiet. Der Businessplan beschreibt die gewünschte Zukunft des Produktes. Das
SLoM System erlaubt nun die Lücken zwischen organisatorischem Wissen und dem
eigentlich vorhandenen (ungenutzten) Wissen der Mitarbeiter darzustellen und kann somit
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 85
auch entsprechende Kompetenz und Erfahrungslücken vor Projektstart (Weiterentwicklung
des Produktes) bereits erkennen. Eine zeitgerechte Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter
aller Ebenen kann begonnen werden, damit sich zum entsprechenden Zeitpunkt zumindest
das Wissen (wenn dies Strategie des Unternehmens ist) in der Organisation vorhanden ist.
Im letzten (dritten) Fall gibt es keine Vergangenheit. Die Schöpfung eines neuen
Produktes für einen bekannten Markt oder die Schöpfung eines Marktes durch ein neues
Produkt ist hier das Ziel. Das BI-System wird in diesem Fall an das Experten-, CBR,
Datamining und prädiktive System gekoppelt.
Die 3 beschriebenen Fälle zusammengefasst ergeben die Fähigkeiten des BI-Systems, das
in SLoM Anwendung findet. Sämtliche zur Verfügung stehenden sinnvollen Daten werden
mittels geeigneter Datenmodellierung dargestellt. Der Vorteil der Verwendung eines BI-
Systems liegt in der Tatsache, dass man zumindest vergangene, sowie gegenwärtige
Informationen zeitnahe zur Verfügung hat. Aussagen – vor allem über die Zukunft sind
schwer – wenn das Produkt noch nicht am Markt existiert - jedoch erlaubt das System
durch die Kopplung an das WM-SLoM die richtigen Leute schneller zu lokalisieren.
Durch das Abziehen der aktuellen Daten aus den operativen Systemen und deren
Aufbereitung durch die an das BI-System gekoppelten Systeme, wie in den drei Fällen
beschrieben, können Lernprozesse beschleunigt werden, da unterschiedliche Fälle real
simuliert werden können - die getroffenen Annahmen können z.B. sofort überprüft werden
und der Lernende erhält mögliche Ergebnisse, bzw. sieht die möglichen Resultate seiner
Entscheidungen, und kann entsprechende Maßnahmen aus einer Entscheidung sofort
einleiten - Learning on Demand. Die üblichen Latenzzeiten (Daten-, Analyse-,
Entscheidungs-, und Umsetzungslatenz) werden massiv verkürzt. Durch die Verwendung
des Produktentstehungsprozesses bewegt sich das SLoM System zwischen den
Wissenspolen Entrepreneurship und General Management.
Der Wesenskern der BI-Komponente ist der Kern der Wahrnehmungsveränderung in dem
die Daten einerseits das Bekannte darstellen und durch mathematische Modelle auch das
Unbekannte zum Vorschein bringen - Veränderung der selektiven Datenwahrnehmung.
Das Datamining wird nicht nur für die Klassifizierung verwendet, sondern vor allem auch
für die Ermittlung des offensichtlich nicht Erkennbaren. Die Abbildung 2 (Kapitel 2.2)
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 86
zeigt zwei Grenzen die im Profil wie Gesichter aussehen - Klassifizierung in z.B. A und B
- bei anderer Betrachtung der Grenzen kann jedoch auch eine Vase erkannt werden. Durch
die Anwendung von ML bzw. (Mustererkennung) Pattern Recognition soll bzw. ist es dem
Menschen bereits ermöglicht worden, aus tausenden von Daten nicht nur Altbekanntes zu
erkennen sondern auch neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Ziel für die BI- Komponente ist es, dem Lernenden die Daten so zu präsentieren, dass nicht
nur das Gewohnte erkannt wird sondern auch mögliche Alternativen, bzw. zu seinen
Annahmen auch die Voraussetzungen aufgezeigt werden. Subjektive Erfahrungsdaten
werden durch das System durch mögliche Entscheidungswege ergänzt. Daraus folgt
wiederum die Möglichkeit neue Erkenntnisse zu gewinnen, die zum bewussten Handeln
führen.
4.6.3 Die WM-Komponente
Der Kern der SLoM Wissenskomponente ist die Ermittlung von Wissen, Erkenntnis und
Fähigkeiten der Mitarbeiter und der Organisation. Basierend auf der Wissenstreppe baut
die WM-Komponente von SLoM nun auf den Informationen, die aus dem BI-System
kommen, auf. Wissen kann in diesem Zusammenhang einerseits als schulisches/
universitäres, aber auch als beruflich angeeignetes Wissen (durch Weiterbildungskurse),
gesehen werden (ist zu unterscheiden von der beruflichen Erfahrung). Der
Ausbildungsstand wird dabei auf eine der drei Achsen aufgetragen. Wie in der Abbildung
34 dargestellt ist, wird auch die Ausbildung fachspezifisch weiter unterteilt.
Abbildung 34: Beispielhafte Darstellung Verzweigung der WM-Komponente Quelle: Eigene Abbildung
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 87
So kann ein Mitarbeiter im Bereich Technik, Wirtschaft aber auch anderen Bereichen (je
nach Anforderung) unterschiedliche Schwerpunkte gesetzt haben und in Zukunft auch
setzen. Ein Wissensindikator für die Ausbildungsbreite und –tiefe kann aus den belegten
Kursen ermittelt werden. Im universitären Bereich gibt es je, nach grundlegender Richtung,
weitere Vertiefungen z.B. in der Technik - Spezialisierung Softwaretechnik, Maschinenbau
oder Elektrotechnik/Elektronik. Als Qualität der Ausbildung können in diesem Bereich die
ECTS verwendet werden. Je höher die ECTS desto besser die Ausbildung. So kann eine
Differenzierung erfolgen. Z.B.: der Wissensstand von Mitarbeitern im Bereich
Entrepreneurship soll verglichen werden – so ergibt die Analyse, dass beide Mitarbeiter
einen Kurs in deren Ausbildungszeit hatten, jedoch die ECTS unterschiedlich waren. Ein
weiterer Schwerpunkt der Ausbildungsanalyse kann die Wandelbarkeit (z.B. vom Koch
zum Wirtschaftsingenieur), oder aber auch die Schnelligkeit der Wissensaneignung sein.
D.h. es werden für jeden Mitarbeiter die relevanten Daten seiner Ausbildungs- und
Weiterbildungszeit ermittelt. Ein weiterer Indikator für die Ausbildung kann das
Ausbildungsprogramm selbst sein. So bieten Universitäten z.B. eine unterschiedliche
Anzahl an Kursen in einem Bereich (Entrepreneurship Kurs vs. Entrepreneurship
Programm) an. Die Wissensanalyse beschäftigt sich somit mit dem Aufbau und den
Inhalten der einzelnen Fächer/Kurse sowie mit der Intensität in der sich der Lernende
damit auseinander gesetzt hat. Der Kursinhalt eines Entrepreneurship Kurses hat folgende
Themenbereiche [26]:
1. Understand the role of new and smaller firms in the economy 2. Understand the relative strengths and weaknesses of different types of
enterprises 3. Know the general characteristics of an entrepreneurial person 4. Assess their own entrepreneurial skills 5. Understand the entrepreneurial process and the product planning and
development process 6. Know alternative methods for identifying and evaluating business
opportunities and the factors that support and inhibit creativity 7. Know the generic entry strategies for new venture creation 8. Understand the aspects of and have created a new venture business plan
and presented it 9. Know the essentials of:
– marketing planning – financial planning – operations planning – organization planning
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 88
– venture launch planning 10. Know how to grow a new venture and manage this growth 11. Know the managerial challenges and demands of new venture launch 12. Understand the role of Entrepreneurship in existing organizations –
Intrapreneurship
Untersuchungen haben gezeigt, dass die Inhalte und die Tiefe von Kursen, die den gleichen
Lehrinhalt haben, sehr variieren.
Die Kompetenzanalyse bezieht sich in SLoM auf einerseits führungs- und andererseits
auch auf fachspezifische Kompetenzen eines Mitarbeiters. Die Unterscheidung ergibt sich
aus der Tatsache, dass diese beiden Themenkomplexe sehr oft vermischt werden. Viele
Managementausbildungen vermitteln in erster Linie Fachkompetenzen und zu wenig bis
keine Managementkompetenzen.
Wie aus der folgenden Tabelle 3 ersichtlich ist, sind die Führungs- und Fachkompetenzen
gemischt. Wissenskompetenzen sind in diesem Fall lediglich „Accounting“, alle anderen
sind fachspezifische Kompetenzen. Hinter dem Wort „Writing“ steckt die Fähigkeit, so
schreiben zu können, dass der Schreiber Andere von seinen Ideen begeistern und
überzeugen kann z.B: das Schreiben eines Business Plans für die Gewinnung von
Investoren. Im Bereich der Technik würde der Inhalt dieser Tabelle gänzlich anders
aussehen.
Als Beispiel von Fachkompetenzen die im Bereich Entrepreneurship erlernt werden sollen
wurden folgende drei Haupthemen definiert [26]:
Technical Skills Business Management Style Personal Entrepreneurial Skills
Writing Planning and Goal Setting Inner Control/Disciplined
Oral Communication Decision Making Risk Taking
Monitoring Environment Human Relations Innovative
Technical Business Management Marketing Change Oriented
Technology Finance Persistent
Interpersonal Accounting Visionary Leader
Listening Management -
Ability to Organize Control -
Network Building Negotiation -
Management Style Venture Launch -
Coaching Managing Growth -
Being a Team Player - - Tabelle 1:
Tabelle 2:
Tabelle 3: Fähigkeiten die ein (Intrapreneur) Entrepreneur benötigt
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 89
Zur Analyse der fachlichen Fähigkeiten ist es notwendig, jeden der drei Themenbereiche,
wie dies in der Tabelle ersichtlich ist, weiter zu unterteilen (siehe auch Kapitel 3.4.8). Die
Erfassung fachlich spezifischer Kompetenzen ist der eine Teil.
Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Analyse des Typs der Mitarbeiter, z.B.
nach dem Dominanz, Integrativ, Stetig und Gewissenhaft (DISG)-Modell und der Analyse
der emotionalen Intelligenz. Basierend auf dem „Emotional Competence Inventory“ gibt es
fünf Bereiche die untersucht werden können [25]. Für die Führungskräfte/Manager wurden
entsprechende Leadershipfähigkeiten erforscht. Diese teilen sich in self-awareness, self-
management, social awareness, relationship Management und cognitive Fähigkeiten auf.
Studien haben ergeben, dass die erfolgreichen Führungskräfte in allen Bereichen und
Teilbereichen überdurchschnittlich hoch liegen. Für jeden Teilbereich kann von
unterschiedlichsten Interessensgruppen eine Bewertung von 1 bis 5 abgegeben werden.
5 stellt dabei die höchst möglich zu erreichende Bewertung dar – erfolgreiche
Führungskräfte haben bei mindestens 18 der Teilbereiche mindestens einen Wert von 4,5
und höher. In der folgenden Tabelle sind die Bereiche und deren Subkategorien angeführt.
Diese Fähigkeiten werden mittels eines 360° Verfahrens (Einbeziehung mehrerer
Interessensgruppen, wie zum Beispiel Kunden Vorgesetzte, Mitarbeiter) hinterfragt. In
folgender Tabelle werden die Themenbereiche und deren Fähigkeitsteilkompetenzen
aufgelistet:
Self-Awareness Self-Management Social- Awareness Relationship Mgmt Cognitive
Emotional Self-Awareness
Emotional Self-Control
Empathy Inspiration Leadership
Systems Thinking
Accurate Self-Assessment
Achievement Orientation
Service Orientation
Communication Pattern Recognition
Self-Confidence Initiative Organizational Awareness
Conflict Management
Trustworthiness Cultural Awareness
Change Catalyst
Conscientiousness Influence Adaptability Developing Others Optimism Building Bonds Teamwork and
Collaboration
Tabelle 4: Emotional Competence Inventory
In Bezug auf diese Arbeit, in der es unter anderem um Fähigkeiten und
Charakteristiken von Führungskräften geht, können nun auf Grund der ersten
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 90
Rahmenbedingungen Klassifizierungen durchgeführt werden in traditionelle Manager,
Entrepreneur und Intrapreneur. Diese werden mittels entsprechender Fragestellung
erhoben. Die Ergebnisse werden in die zweite Achse aufgetragen.
Die dritte Achse des WM-SLoM System beschäftigt sich mit der Erkenntnisfähigkeit
(berufliche Erfahrungen) und den Handlungen die daraus abgeleitet werden. Als erstes
werden die beruflichen Erfahrungen des Mitarbeiters gelistet. Wie viele Jahre „Erfahrung“
er in den Bereichen hat – wie weit korreliert dies mit seinem Wissen/Ausbildung. Als
Beispiel hat ein Entwicklungsleiter (Head of Development) 5 Jahre Erfahrung mit der
Leitung von 5 Mitarbeitern, im Vergleich dazu ein Projektleiter im gleichen Fachgebiet mit
der Erfahrung in der Leitung von 25 Mitarbeitern auf drei Jahre. Beide haben
Budgetverantwortung usw. Es wird dadurch schnell ersichtlich, dass der Jobtitel meist
auch irreführend sein kann, da dieser oft nichts mit den Erfahrungen, Komplexität und
deren Größenordnung zu tun hat. Durch das Herausarbeiten der täglichen Erfahrung des
Mitarbeiters ergibt sich das Erfahrungsprofil. Je nach Stellenbeschreibung/Ausschreibung
kann dieses Profil abgeglichen werden.
Die Ermittlung dieses Profils erlaubt nun die genaue Darstellung der Mitarbeiter
zueinander. Basierend auf den Profilen kann das Wissen der gesamten Mitarbeiter sichtbar
gemacht werden. Basierend auf den bisherigen Tätigkeiten der Organisation kann nun das
nicht genutzte Potential bzw. das fehlende Wissen für die (neuen) Strategien ermittelt
werden.
4.6.4 Die Fallstudie (Real Case) Komponente
Vorlage des Denkens für die Real Case Komponente in SLoM ist die an der Harvard-
Business-School (HBS) entwickelte Methode der Fallstudienlösung. In diesen Fallstudien
werden Studenten in die Situation versetzt, eine Person in einer Organisation zu sein, in der
die Studenten Entscheidungen treffen müssen für die Organisation. Jede HBS-Fallstudie
gibt entsprechende Informationen und Daten zum Lösen eines aktuellen Problems einer
Organisation. Der Lehrende stellt entsprechende Fragen, die aus dem Fall heraus
beantwortet werden sollen – durch die Vorbereitung der Studenten im Vorfeld werden die
unterschiedlichen Sichtweisen und Lösungen der Fälle in der Vorlesung diskutiert und
gegenüber gestellt. Für Fallstudien die im elektronischen Bereich an Universitäten
eingesetzt werden in Verbindung mit LMS, wurden folgende 6 Anforderungen definiert
Das grundlegende SLoM Konzept Seite 91
[35]: 1. Unterschiedliche Sichten auf die Fallstudie für Lehrende und Lernende, 2. Flexible
Verwendung der Fallstudien in zahlreichen Lehr- und Lernszenarien, 3. Unterstützung
unterschiedlicher Aufgabenstellungen, 4. Wirklichkeitsgetreue Fallstudien durch
Verwendung von Multimedia, 5. Unterschiedliche Ausgabeformate und 6. Platt-
formunabhängigkeit. Um den Anforderungen gerecht zu werden, wurde die
Auszeichnungssprache CaseML entwickelt. In Abbildung 24 wurden die einzelnen Phasen,
die durchlaufen werden, bis es in einer Organisation zu einer Entscheidung (aber auch
Ergebnissen) kommt, beschrieben. Auswirkungen von Entscheidungen werden in diesem
Fall erst Monate später ersichtlich. Das Selbe ergibt sich aus der Lösung von Fällen für
Entscheidungen wie sich dies durch herkömmliche Studien ergibt – man betrachte einen
singulären Fall um ein Problem zu lösen (konstruktivistische Problemlösung). Aus dem
Problem könnten sich weitere ergeben die aber zurzeit noch nicht sichtbar sind (gemacht
werden können - Ausnahme evolutionäre 2D Problemlösung) [22].
4.6.5 Die Analyse-Komponente
Die Informationen der WM- und BI-Komponente müssen zusammengeführt und
ausgewertet werden. Diese Aufgabe übernimmt im SLoM IKT Konzept die Analyse-
Komponente. Sie verbindet somit Zahlen, Daten und Fakten der BI-Komponente mit
Wissen, Fähigkeiten und Erkenntnissen der BI-Komponente. Im ersten Schritt der
Auswertung soll diese Komponente die Effektivität sowie die Effizienz der Organisation
und der Mitarbeiter steigern (z.B. wer bringt welche Ergebnisse über welchen Zeitraum).
Bei diesen Analysen werden auch die Rahmenbedingungen mit berücksichtigt, da nicht
jedes Produkt/Projekt mit den gleichen Bedingungen startet. Es werden z.B.
Schwierigkeitsgrad des Projektes, Volumen eines Produktes, Neuerungen eines Produktes
und Risiken eines Produktes berücksichtigt. Alle Parameter zusammen (z.B. Ergebnisse,
Rahmenbedingungen, Wissen, Fähigkeiten und Erkenntnisse) ergeben das Leistungs- und
Wissensprofil des Mitarbeiters und der Organisationen. Basierend auf den Ergebnissen
werden im zweiten Schritt der Analyse und Auswertungen die Fähigkeiten und die
Erkenntnisse der Mitarbeiter in der WM-Komponente erweitert und neu bewertet. Eine
weitere Aufgabe dieser Komponente ist die Potentialanalyse von Organisation und
Mitarbeitern. Werden neues Wissen, Fähigkeiten oder Erkenntnisse in die WM-
Komponente eingetragen, so eruiert die Analyse-Komponente, z.B. Return of Investment,
z.B. wie schnell neu erworbene Fähigkeiten in der praktische Anwendung eingesetzt
werden können.
SLoM Validierung Seite 92
5 SLoM Validierung
5.1 Real Case Komponente in SLoM mittels eines Produktentstehungsprozesses
Die Real Case Komponente in SLoM beschreibt hingegen den entsprechenden Prozess,
dessen grundlegende Schritte und dessen Ergebnisse. Prozessbeschreibungen gelten im
Wissensmanagement als die reinste Form der Beschreibung von Wissen. Im Sinne des
Meister/Lehrlingsverhaltens weiß der Meister die einzelnen Schritte, die zum gewünschten
Ergebnis eines Werkstückes (Produktes) führen. Die Prozessbeschreibung stellt somit
einen möglichen Weg (Erfahrungsweg) zum Erfolg dar. Voraussetzung hierfür sind
entsprechende Erfahrungen – Erkenntnisse und daraus abgeleitete Handlungen. Die Real
Case Komponente entwickelt bzw. verändert sich mit dem Unternehmen und seinem
Wissensstand nach jedem SLoM Prozessdurchlauf. Je nach Aufgabe und Wissensstand der
Organisation und der Mitarbeiter können die Prozesse variieren, jedoch nicht die nötigen
Ergebnisse (die Ergebnissemenge kann jedoch erweitert bzw. reduziert werden). Durch die
Veränderungen der (erweiterten bzw. reduzierten) Ergebnisse beginnt der Fall sich von
einem 1-dimensionalen in einen 2-dimensionalen Problemlösungsprozess zu wandeln.
System (Meister) und Lernender (Lehrling) beginnen gemeinsam zu lernen. Durch das
vorhandene Modellwissen im System (Prozess) und dem mentalen Modell des Lernenden,
ergibt sich die Situation, dass sich diese vermischen (gegenseitiges updaten von
Ergebnissen und überflüssigen Ergebnissen). Das System lernt, in dem es das Weglassen
bzw. Hinzufügen von Ergebnissen durch finanzielle Betrachtungen optimiert. Für die
Validierung von SLoM wird der Produktentstehungsprozess verwendet.
In der Abbildung 35 ist der erste von zwei Produktentstehungsprozessen zu sehen (dieser
kann als Beispiel eines dokumentierten Produktentstehungsprozesses einer Organisation
verstanden werden). Jeder Produktentstehungsprozess verfolgt dasselbe Ziel, neue
Produkte am Markt zu platzieren. Der erste Prozess besteht aus sechs Phasen
Makroprozess (Schlüsselprozess oder Hauptprozess) in 1. Produktlinienstrategie planen,
2. Business Opportunities (BO) bewerten, 3. Machbarkeitsalternativen auswählen,
4. Entscheidung planerische Umsetzung 5. Controlling durchführen und 6. Herausnahme
aus dem Markt.
SLoM Validierung Seite 93
Abbildung 35: Produktentstehungsprozess (Stage Gate)
Quelle: Eigene Abbildung
Damit der Makroprozess nicht zu komplex wird, ist dieser in 2 weitere Subprozesse, die
die erste Ebene darstellen, unterteilt. Der Subprozess Machbarkeitsstudie besteht aus vier
Teilphasen. Der Produktentwicklungsprozess beinhaltet jedoch vier weitere Prozesse die
somit die 2te Ebene des Makroprozesses Produktentstehung darstellen. Jeder dieser vier
Prozesse ist wiederum in weitere Phasen unterteilt.
Der Entwicklungsprozess ist in der Form ergebnisorientiert (Arbeitsergebnisse) dargestellt.
Jede Phase/Gate wird mit entsprechenden Ergebnissen verbunden. Einzelne Phasen lösen
weitere parallel geführte Prozesse aus. Die Phase „Entscheidung planerische Umsetzung“
beinhaltet die direkte Produktentwicklung, die in drei weitere Geschäftsprozesse unterteilt
wird: 1. Entwicklung, 2. Markteinführung 3. Fertigungseinführung. Dieser sehr allgemein
dargestellte Prozess kann, je nach Branche der Organisation, nun entsprechend unterteilt
werden. So wird eine Organisation, die sich mit der Entwicklung von Elektronik- und
Softwareprodukten beschäftigt, anders gestaltet wie die Produktentwicklung
„Elektroinstallation“. Je nachdem kann die Entwicklung von Elektronik mehrere
Musterphasen (A,B,C, Nullserie) enthalten, wie dies z.B. in der Automobilbranche
gegeben ist.
Ein mögliches, allgemein gehaltenes Phasenmodell für die Entwicklung ist in der
Abbildung 36 dargestellt. Es besteht aus den Phasen 1. der Analyse, 2. Design und
Entwurf, 3. Realisierung und Implementierung, 4. Komponententest, 5. Integrationstest,
6. Systemtest und anschließend 7. die Wartung.
SLoM Validierung Seite 94
Abbildung 36: Phasenmodell Entwicklung
Quelle: Eigene Abbildung
Jede Phase enthält definierte Inputergebnisse aus der vorangegangenen Phase des
Prozessabschnittes oder anderen unterstützenden Prozessen, definierten Startkriterien,
Aufgaben und Ablauf, welche Ergebnisse erreicht werden müssen, damit die nachfolgende
Phase bzw. Prozessabschnitt beginnen kann, die erforderliche Qualität der Ergebnisse (z.B.
Metriken, Qualitätswerte), einen definierten Verantwortlichen der für Bereitstellung der
Ergebnisse verantwortlich ist und durchführungsbeteiligte Mitarbeiter.
Jede Phase des Prozesses wird als eigenständiger Meilenstein definiert, wobei der Output
einer Phase zugleich den Input der nächsten Phase (Meilenstein) darstellt. Der Input als
auch der Output ist durch verschiedenste Ergebnisse definiert, die erreicht werden müssen,
um mit der nächsten Phase beginnen zu können (Abbildung 37), d.h. jede Phase hat ein
oder mehrere Ziele und Ergebnisse die durch ein selbstgewähltes Verfahren/Methode
erreicht werden können.
Wie aus der Abbildung 37 zu erkennen ist, gibt es eine Vielzahl von Ergebnissen die eine
Phase liefern kann. In Anbetracht der sich daraus ergebenden Komplexität stellt der
definierte Produktentstehungsprozess das „Meisterwissen“ dar, das einer Führungskraft
wie dem Intrapreneur zu vermitteln ist. Die Ergebnisse der Business Opportunities Phase
könnten sein: (Darft) Businessplan, Bewertung der Realisierungskonzepte,
Anforderungsspezifikation, alternatives Realisierungskonzept, grober Kostenrahmen. Als
Metriken könnten verwendet werden: Net Present Value (NPV), Dauer der
Machbarkeitsstudie, Iterationsschleifen, Aufwand für die Machbarkeit, abgestimmte
Portfoliobewertung.
SLoM Validierung Seite 95
Abbildung 37: Input und Output einer Phase des Gates D
Quelle: Eigene Abbildung
5.2 Konzept Validierung
Der zweite Prozess ist ebenso ein Produktentstehungsprozess (Abbildung 38). Dieser
Prozess kann nun das aktuelle Wissen (Mentales Modell) einer Führungsperson, die in der
Funktion eines Product Line Managers (PLM) ist (kann mit einem Intrapreneur gleich
gestellt werden), darstellen. Im konkreten stellt Abbildung 38 das Mentale Modell des
Autors über den Produktentstehungsprozess dar.
Abbildung 38: Produktentstehungsprozess (mentales Modell)
Quelle: Eigene Abbildung
Die einzelnen Phasen, die sich auch überschneiden können, sind: 1. „F“ Forschung,
2. „E“ Entwicklung, 3. „V“ Serienproduktion (Prototyp/Vorserie/Nullserie Richtung),
SLoM Validierung Seite 96
„A,B,C,…“ - Serienproduktion mit mehreren Versionen eines Produktes, 4. „L“ Letzte
Bestellungen, 5. „R“ Reparatur- und Servicephase, 6. „X“ Tod des Produktes.
Die Real Case Komponente von SLoM nimmt nun das vorhandene Prozesswissen und
vergleicht dieses mit dem „eigenen“ Prozess und kann nun feststellen, inwieweit das
Wissen des zu Trainierenden mit dem eigenen Wissen übereinstimmt bzw. abweicht. Aus
dem Vergleich wird ersichtlich, dass die Prozess Business Opportunity (BO) und BO-
Machbarkeitsstudie & Business Plan fehlen. Die Überprüfung des Wissens geht in die
nächste Ebene und somit kann sehr schnell festgestellt werden, wo Abweichungen
zueinander sind. Durch die Abfrage der Ergebnisse von den einzelnen Phasen und
Teilphasen erhält man die Wissensunterschiede bzw. den Mehrwissensstand. Will man mit
der Real Case Komponente nun die Fähigkeit der Produktentstehung (siehe Tabelle 3 -
Ability to organize) trainieren, so wird der Trainingsplan basierend auf den
Wissensunterschieden aufgesetzt. Trainieren der unbekannten Ergebnisse – der Prozess
weiß, welche Ergebnisse gefordert sind für die Phase Business Opportunity z.B. 1. Be-
schreibung der BO, 2. Liste der Anforderungen, 3. Liste ungeklärter Probleme und
Risiken, 4. Zuordnung von Funktionalität der BO, 5. Beschreibung des Kundennutzen,
6. Wettbewerbsvorteil, 7. Strategisch/taktische Bedeutung, 8. Schätzung der nötigen
Ressourcen zur Durchführung der Machbarkeitsstudie und Business Plan, 9. Geschätztes
Markt-/Umsatzpotential, 10. Grober Kostenrahmen für Entwicklung, Markteinführung und
Fertigung, 11. Nachteil bei Nichtrealisierung. Diese Ergebnisse werden bei dem
2. Produktentstehungsprozess (dem mentalen Modell) nicht gefordert. Durch Darlegung
der Ergebnisse kann nun das vorhandene Wissen (WM-SLoM) bezüglich der Ergebnisse
abgeglichen werden (siehe auch Abbildung 34). Durch die Forderung des Prozesses, dass
ein Draft Business Plan benötigt wird, kann nun die Ausbildung durchsucht werden, ob
Vorwissen vorhanden ist bzw. durch die Analyse der beruflichen Erfahrung bereits mit
Business Plänen gearbeitet wurde. Das Fehlen des Wissens, dass eine BO notwendig ist,
kann auf Grund der 3 definierten Fälle des Produktentstehungsprozesses festgestellt
werden. In Zusammenarbeit mit der WM-SLoM Komponente, kann nun festgestellt
werden, dass der schöpferische Produktentstehungsprozesses beruflich noch nicht
umgesetzt wurde (berufliche Erfahrungen fehlen). Je nachdem ob im Ausbildungszweig
Hinweise auf Entrepreneurship enthalten sind, kann nun das Training des Product Line
Managers (PLM) (Intrapreneur) beginnen.
SLoM Validierung Seite 97
5.3 Fall Validierung
Der nun folgende SLoM Fall wurde vom Autor der Arbeit an seiner eigenen Person, im
Zuge seiner Arbeit durchgeführt. Das CBR war in dieser Form nicht vorhanden, es wurde
durch vorhandene Schätzungen in Excel-Formatvorlagen und Erfragen nachgebildet. Das
BI-System wurde mittels vorhandenen bzw. aufbereiteten Zahlen durch den Autor
simuliert. Der beschriebene Fall und das Anwenden der Beschreibungen in den
vorangegangenen Kapiteln waren die Basis für den Versuch und Validierung.
Durch das Fall Management können nun einzelne Teilbereiche, z.B. Schätzung der
nötigen Ressourcen zur Durchführung der Machbarkeitsstudie und Business Plan, trainiert
werden (Punkt 8). Fälle im Case-Based-Reasoning System können für das Lernen
verwendet werden, um das Schätzen zu lernen. Schätzungen können durchgeführt werden
und durch das Vorhandensein der tatsächlichen Ergebnisse erhält der Lernende sofort
Feedback. Sofern Abweichungen in den Zahlen entstanden sind, können diese mittels dem
BI-System ermittelt und analysiert werden. Die Lern-Feedbackschleife (wenn Zahlen
abweichen) wird dadurch extrem verkürzt und es können die Zusammenhänge noch
erkannt werden – was in den meisten Fällen nicht mehr möglich ist, da Ursachen zeitlich
bereits in der Vergangenheit liegen und nicht mehr ermittelt werden können. Durch das
Lernen von anderen Fällen die zeitnahe vorhanden sind, kann nun arbeitsintegriertes
Lernen stattfinden, indem ein „echter“ Fall verwendet wird, z.B. ein PLM muss eine
Schätzung abgeben wie dies in Punkt 8 erwähnt ist. Durch das Wissen, im CRB System
(gesammeltes Wissen anderer PLM), der BI-Komponente und der WM-SLoM-
Komponente, kann sich der PLM an eine „echte“ (aktueller Fall) Schätzung wagen. Unter
Zuhilfenahme eines Expertensystems (ES) können nun z.B. die finanziellen Ressourcen
ermittelt werden. Da zu diesem Zeitpunkt bei weitem nicht alle Informationen zur
Verfügung stehen, wird der PLM mehrere Fälle für sich kreieren müssen und dies mittels
dem ES System durch WENN-DANN Fälle, die vorher gelernt werden müssen,
überprüfen.
Beispiel: Für einen Neukunden wird eine Maschine angeboten, sowie die
Entwicklungskosten geschätzt (Budget Produktentstehungsprozess – Fall 1; Seite 81). Aus
den gelernten Fällen ist die Struktur einer Schätzung bekannt. Aus dem vorliegenden Fall
mit den bekannten Informationen und den sich daraus ableitenden möglichen Fällen, kann
das Kostenrisiko für die Schätzung ermittelt werden. Damit die Kosten die in das Budget
einfließen sollen geschätzt werden können, hat der PLM nun folgende Informationen: Die
SLoM Validierung Seite 98
Aufgabe der Maschine ist es, LED Module auf einen Kühlkörper hochpräzise zu kleben.
Es sind noch keine thermischen Untersuchungen gemacht worden die Auswirkungen auf
die Wahl des Klebers haben. Die Wahl des Klebers wiederum hat 1. extreme
Auswirkungen auf den Verarbeitungsprozess der Maschine (Kosten der Teile die
verwendet werden sowie die Taktzeiten für die Produktion des Produktes) und 2. auf die
Entwicklung der Tests die durchzuführen sind, damit das Produkt den Anforderungen der
Lebensdauer gerecht wird (die Anzahl der Tests die durchzuführen sind, hängt vom
Kunden sowie der verwendeten Kleber ab). Die arbeitsintegrierten Lernanforderungen an
den PLM sind nun, diese Kosten zu berechnen und in sein Budget mit aufzunehmen.
Mittels dem Expertensystem können nun vom Lernenden die Fälle und dessen Annahmen
eingegeben werden (best-, normal-, worst Case). Die Annahmen und die Ergebnisse zu
diesen Fällen werden angezeigt und gespeichert. Somit hat der Lernende für sich die
Information, was gedacht wurde als die Fälle durchgeführt wurden (die getroffenen
Annahmen können auch mit anderen Annahmen von anderen PLM’s verglichen werden).
Die einzelnen Varianten werden im System hinterlegt und können dann mit dem
tatsächlichen Ergebnis verglichen werden. Somit entstehen 2 Feedbackschleifen für das
Lernen: 1. Das System gibt sofort Auskunft über die Annahmen und wie sich diese
auswirken (z.B.: zu viel Budget für das eine Produkt läßt Geld fehlen bei einem anderen
Produkt oder muss zwischenfinanziert werden) und 2. der Lernende erhält einen Vergleich
zwischen seinen Annahmen und dem was tatsächlich eingetreten ist. Durch Aufzeichnen
der Historie, wenn Änderungen im Budget erfolgen sollten, kann die
Wahrnehmungsveränderung (neue Informationen – neues Wissen) aufgezeichnet werden,
sofern weitere Fälle durchgespielt werden. Neu getroffene Annahmen werden durch
Zwischenergebnisse aus dem Prozess selbst dargestellt. Die Ergebnisse des
Wissenswachstums können erstens vom System erkannt und andererseits selbst vom
Lernenden in das WM-SLoM System eingetragen werden.
Eine Möglichkeit wie das System lernt, kann in diesem Fall so dargestellt werden,
dass der PLM Manager auf Grund technischer Gegebenheiten im Produkt einen für die
Organisation unbekannten Kleber einsetzt (Anlage und Zuweisung des Klebers zum
Produkt). Die Organisation hat nun das Wissen, dass ein neuer Kleber mit neuen
Eigenschaften verwendet wurde. Durch entsprechende Tests, die auch im System hinterlegt
sind, sowie deren Ergebnisse (z.B. es gibt Kleber, die bei Raumtemperatur aushärten - die
Aushärtung kann wiederum zwischen 2 Stunden und 7 Tage je nach Kleber dauern - weiß
nun die Organisation die entsprechenden Verarbeitungsschritte, das hat Auswirkungen auf
SLoM Validierung Seite 99
den Verarbeitungsprozess und Taktzeiten eines Produktes. Diese Erkenntnis findet sich in
Arbeitsplänen von ERP/PPS Systemen wieder. Ein neuer Kleber findet sich in einer
Stückliste für ein Serienprodukt wieder, damit kann organisatorisch erkannt werden, dass
neues „technologisches“ Wissen in der Organisation entstanden ist. Je nachdem wie früh
erkannt wird, ob neues technologisches Wissen benötigt wird, desto zielgerichteter kann
mit der Ausbildung weiterer Mitarbeiter begonnen werden (z.B. da ein Kleber noch nicht
vorhanden ist, kann es sinnvoll sein einen Mitarbeiter zeitgerecht – auf den Punkt hin – zu
trainieren – Erfahrungen zu sammeln). Zeitgerecht wäre in diesem Falle vor der Bestellung
der Maschine, damit die richtigen Anlageteile bestellt werden und die Programmierung
(verarbeitungstechnisch) der Maschine durchgeführt werden kann.
Für den „echten Fall“ des SLoM Systems in Verbindung mit dem BI-System und
dem WM-SLoM System bedeutet dies Folgendes für die Eingabe: Der PLM Manager kann
zum ehestmöglichen Zeitpunkt, z.B. durch Verwendung einer Checkliste von vorhandenen
Klebern, das Hinzufügen eines neuen Klebers eingeben. Das System kennt die Kosten
durch andere Produkte je nach Kleber (der Kleber ist Treiber des Prozesses) – es kennt das
Risiko (aus anderen Entwicklungsprojekten ausgedrückt in Zahlen) das entsteht, wenn
neue Kleber eingeführt werden ebenso – bis hin zum Scheitern von neuen Produkten durch
neue Technologien (das Scheitern läßt sich durch Verkaufszahlen ermitteln) bzw. auch
verursachte Qualitätskosten durch Reklamationen – daraus lassen sich wiederum
vergessene Tests, die durchgeführt werden hätten sollen, ermitteln (werden meist im
Nachgang gemacht und sind dann in Produktverbesserungen wieder zu finden – neue
Version eines Produktes). Durch das Aufzeigen der Zusammenhänge können wesentlich
tiefere Lernerfahrungen gemacht werden. Die Annahme der Kosten für die Entwicklung
können sofort hinterfragt werden – bzw. gelernt werden. Die Vernetzungen über
Abteilungen (durch vernetzte Darstellung des Prozesses) werden ersichtlich - Ursache und
Wirkung von Entscheidungen können kausal beschrieben werden. Der einfache „echte
Fall“ wird zur dynamischen Lernerfahrung durch Vernetzung von Wissen über den
gesamten Prozess (Learning on Demand, Lernen die Fragen zu stellen, Lernen seiner
Wahrnehmung). Der Fall stellt sich für den Lernenden nun dynamisch dar. Der Fall fügt
durch eine einfache Eingabe „neuer Kleber“ Schritte hinzu, die im Standardfall (Budget für
neues Produkt mit bekannter Technologie) für den Lernenden eventuell nicht ersichtlich
wären. Es kommt zu einer „erweiterten“ Lernerfahrung, da die Auswirkung einer
„Kleinigkeit“ wie das Einsetzen eines neuen Klebers viele weitere Schritte beinhaltet, die
sich in den Kosten widerspiegelt. Der Fall bietet dem Lernenden einen vollen Satz von
SLoM Validierung Seite 100
Prozessschritten an, die notwendig sind, um eine neue Technologie (Kleber) sicher und
erfolgreich (z.B. geringe Qualitäts- oder Fertigungskosten) einzuführen. Mit diesem Fall
können nun 2 Fähigkeiten (Technologie und die Organisationsfähigkeit) gelernt werden.
5.4 Technische Realisierung
In der folgenden Abbildung 39 ist grundsätzlich die Systemarchitektur (Applikation /
Komponenten) von SLoM dargestellt. Neben den 4 Kernkomponenten wie in Kapitel 4.6.1
erwähnt bedient sich das SLoM-IT-System mit Daten auch aus andern Systemen. SLoM
existiert im IT-Verbund als eigenes unabhängiges System (eine eigene Instanz für sich).
Die Wissens- und die BI-Komponente in Verbindung zueinander und die möglichen daraus
resultierenden Ergebnisse aus den Daten, Informationen und Wissen von anderen
Systemen sind der Kern von SLoM. Erst durch die Verbindung der Daten aus beiden
Komponenten ist es möglich, die Analyse der Fähigkeiten, Wissen und Erkenntnisse von
Mitarbeitern und Organisation zu eruieren und darzustellen.
Die in den Kapiteln 3.4, 3.5 und 3.6 beschriebenen Applikationen, die sich um das SLoM
System anordnen, ergänzen das System und stellen einen Mehrwert für den User, sowie die
Organisation, für die Datenverfügbarkeit, -analyse und –vollständigkeit dar. Die
Erweiterung der einzelnen Applikationen um das SLoM System ermöglicht eine
wesentlich tiefere Daten- sowie Informationsanalyse bzw. Wissensspeicherung.
Abbildung 39: SLoM Architektur im IT-Verbund
Quelle: Eigene Abbildung
SLoM Validierung Seite 101
Wie weiters aus der Abbildung zu sehen ist, haben einzelne Applikationen Verbindungen
zu einander. Diese Verbindungen werden mittels Schnittstellen und eigenen Datenwürfeln
realisiert. Je nach Ziel der Organisation und Anwendung für den Mitarbeiter können so die
Datenstände durch das SLoM System selbst abgerufen werden. Durch die Verbindung zum
CBR, WMS und Case Management System soll es möglich sein eine Anzahl von
unterschiedlichen SLoM Fällen zu generieren. Durch die Verbindung zu strategischen
Tools wie z.B. BCS wird es möglich Varianten von Strategien mit Annahmen zu verbinden
und diese in einer integrierten Lernsituation zu vereinen. Die WM Komponente ist für die
Sammlung und Auswertung der Mitarbeiter Fähigkeiten, Erkenntnisse und Wissen da
(siehe Kapitel 4.6.3). Weiter sollen die mentalen Modelle der Mitarbeiter und der
Organisation sowie deren Veränderung über die Zeit abgespeichert werden können. Diese
Informationen fließen wiederum (wenn vorhanden) in die CBR Komponente ein. Sollte
kein CBR System vorhanden sein, werden Fälle in einer eigenen Form entweder in ein
CMS System oder in Dokumenten unterschiedlichsten Formates (z.B. Excel, Word, pdf)
hinterlegt. Durch die entsprechende Aufbereitung der Inhalte kann wiederum ein CBR
System aufgebaut werden (siehe Kapitel 5.3). Dieser Austausch in der WM-Komponente
ist der Schlüssel zum beschriebenen Wissensaustausch zwischen dem expliziten und
impliziten Wissen (siehe Abbildung 8). Somit hat die WM- wie auch die BI-Applikation
Schnittstellen zu allen verbundenen Systemen – sammeln der Daten und Informationen zur
Falldarstellung, und umgekehrt durch die Annahmen der Mitarbeiter Zugriff auf die
mentalen Modelle. Die Verbindung zwischen WM- und BI-Applikation ermöglicht die
mentalen Modelle auf ein ökonomisches, persönliches bzw. von der Organisation für
diesen Mitarbeiter vorgegebenes Ziel zu hinterfragen (Hinterfragen der eigenen Interessen
wird dadurch möglich). Damit die WM-Komponente diese Aufgaben erledigen kann, muss
die Möglichkeit bestehen, die Daten und Informationen der drei Bereiche (Erkenntnis,
Wissen und Fähigkeiten) zu sammeln. Für die Ermittlungen der mentalen Modelle muss
die WM Komponente die drei (Design, Hybrid und Fraktal – siehe Seite 41) Arten des
Denkens ermitteln können. Ein einfaches Werkzeug mit einigen grafischen
Grundelementen wird hierzu benötigt. Mit diesem Tool können sowohl grafisch
verschiedene Fälle dargestellt und modelliert werden (siehe Elemente Abbildung 24)
andererseits können auch Abläufe von Prozessen und deren erwartete Ergebnisse
(Abbildung 37 und 38) zusammengestellt werden und mit den aktuellen
Organisationsprozessen verglichen werden. So erhält der Mitarbeiter sofort ein
SLoM Validierung Seite 102
unbewertetes Ergebnis über die (Eigen/Fremd)-Wahrnehmung von Abläufen und
Ergebnissen.
Durch das Zusammenstellen der Abläufe und Angaben der Annahmen warum etwas zu
einem besseren kaufmännischen/zeitlichen Ergebnis führen soll, kann in Verbindung mit
dem CBR-System und dem-BI System eruiert werden. Mittels der Sammlung der
unterschiedlichsten mentalen Modelle kann begonnen werden, wie dies in Abbildung 25
unten dargestellt ist, die Organisation durch das Denken der Mitarbeiter (Design, Hybrid
und Fraktal) von einer 1.0 in eine 2.0 bzw. 3.0 Organisation hin zu entwickeln bzw.
bedient sich des jeweiligen notwendigen Denkens für das Case Management (Hybrid und
Fraktals Denken).
Die WM-Komponente ist weiters der zentrale Datensammelpunkt für das organisatorische
Wissen, z.B. durch das Wissen der verwendeten Materialen und verwendeten Zukaufteilen
aus dem PDM System, sowie des Prozesswissens aus den Arbeitsplänen des ERP/PPS
Systemen, weiß die WM-Komponente dass neues Wissen in das Unternehmen gelangt ist
bzw. benötigt wird. Je nachdem ob dieses Material in der Stückliste Alternative oder die
Hauptposition in der Stückliste einnimmt, soll nun die WM-Komponente weiteres Wissen
ableiten (z.B. wird das Material nur bei einem Produkt eingesetzt – welche(r) Kunden
kaufen das Produkt (wird mittels CRM ermittelt), welchen Preis hat das Material, welche
Auswirkung hat das Material auf den Verarbeitungsprozess, dies kann über die Aufträge
im System ermittelt werden). Aufgrund dieser Daten und der daraus abgeleiteten
Informationen kann die WM-Komponente schnell Daten in Bezug zueinander stellen und
Informationen liefern. Durch das Sammeln von Daten von Marktbegleitern (z.B.
Produktdaten, Preise, Verkaufszahlen, Marktanteile) aber auch Daten von Kunden die das
Produkt kaufen (z.B. Kundenbewertungen in Foren (Big Data)) läßt sich Wissen genieren,
das für die Organisation und deren Effektivität und Effizienz Rückschlüsse für
(Wahrnehmung)Änderungen im mentalen Modell ermöglicht. Indem neue Materialien,
meist durch ein Projekt in den Produktentstehungsprozess einfließen, kann die WM-
Komponente über die Verbindung zu einer Verantwortungsmatrix feststellen, wer an der
Einführung des neuen Materials beteiligt war. Somit kann das Wissenprofil des
Mitarbeiters automatisch erweitert werden, wenn dies vom Mitarbeiter gewünscht ist, oder
der Mitarbeiter erweitert seinen Wissensstammbaum selbst durch entsprechende Eingaben
in die Datenbank.
SLoM Validierung Seite 103
Die Daten- und Informationssammlung aus den unterschiedlichen Systemen wird in
Zusammenarbeit mit der BI-Komponente ermöglicht. Es werden somit nicht nur
kaufmännische Daten sondern auch wissensgenerierende Daten aufbereitet (siehe
Abbildung 21). Die mögliche technische Realisierung der entsprechenden
Datenaufbereitung wurde in Kapitel 3.4 bereits beschrieben. Des weiteren kann die BI-
Komponente, wie dies in Kapitel 4.6.2 beschrieben wurde, zur Beschleunigung von
Entscheidungen genutzt werden.
Um mit diesem System in einen Zustand des organisatorischen Lernens (SLL, DLL und
TLL) zu gelangen, besitzt die WM-Komponente auch die Möglichkeit, Regeln zu
definieren. Je nach dem in welchen Rahmen sich der Lernende oder das BI-System
bewegt, können Begrenzungsregeln aufgestellt werden. Optimierung von Subsystemen –
was wirkt bei angeschlossenen Systemen z.B. Optimierung des Kundenauftragseinganges
bis zur Lieferung mit gegeben Rahmenbedingungen.
Für die technische Realisierung wird auf bekannte Technologien (Web, Schnittstellen und
DWH) zurückgegriffen. Die WM-Komponente stellt im IT-Verbund die höchstintegerirte
und skalierbare dar. Für die Leistungsfähigkeit des SLoM Systems, wenn es um reale
Annahmenüberprüfung geht und Echtzeitdaten (Real Time Business) benötigt werden,
stellt aufgrund der gängigen Software-Architekturen eine Herausforderung dar, da die BI-
Systeme in der Regel in definierten Zeitintervallen die Daten Update und nicht „on
demand“ liefern.
5.5 Technische Erweiterungen
SLoM stellt in seiner Form wie in Abbildung 30 zu sehen ist eine 3.0 Anwendung dar.
Viele der Technologien, die im Konzept als auch im Fall benötigt werden, sind in dieser
ausgereiften Form am Markt noch nicht verfügbar (daher die Mischung zwischen semi-
automatisch (z.B. CRB, ES) und vollautomatisch (z.B. Pattern Seeking)). BI 2.0/3.0
Systeme sind, wie diese in der Arbeit beschrieben sind, am Markt noch nicht verfügbar.
Um SLoM in seinem Funktionsumfang realisieren zu können, müssen diese wie im Hype
Cycle for Pattern-Based Strategy (HCPBS) dargestellt (Abbildung 40) ist, auf den Weg
gebracht werden um die Erwartungen die an Softwaretools gestellt werden, zu erfüllen.
Damit das SLoM System vollautomatisch funktioniert, benötigt es zusätzlich zu den bereits
beschriebenen - folgende Komponenten: 1. Business Pattern Strategy, 2. Collaborative
SLoM Validierung Seite 104
Decision Making, 3. Business Pattern Strategy impact on Enterprise Architecture,
4. Pattern Seeking, 5. Predictive Model Solution, 6. Dynamic Financial Analysis Solution
Systems, 7. Social Network Analysis, 8. Integrated Business Planning, 9. Complex –Event
Processing, 10. Master Data Management, 11. Business Rule Management Systems,
12. Prediction Markets, 13. Predictive Analytics und 14. Case Management. Viele der
aufgezählten Technologiesegmente sind im HCPBS beschrieben und zum derzeitigen
Entwicklungsstand in ca. 5-7 Jahren einsatzbereit (Abbildung 40) wenn diese die
Erwartungen erfüllen. Werden diese Technologien oder Teile mit den BI 2.0/3.0 verknüpft,
so entsteht in seiner Gesamtheit SLoM [38].
Ersetzt man ES-Systeme und Domänexperten mit Watson, so wird in der Zukunft
dieses System die Fragen stellen, die das BI System bzw. der Mensch oft vergisst oder
bewusst vernachlässigt (z.B. ein Vorgesetzter einer Sales-Person vergleicht den SOLL und
IST von New Business Opportunities (NBO), dabei stellt er fest, dass SOLL und IST weit
auseinander klaffen, obwohl genügend Lead’s in der Verkaufspipeline waren. Anstatt zu
fragen warum nur so wenig Lead’s tatsächlich zu einer NBO’s geführt haben wird nur
festgestellt, dass der IST Stand nicht OK ist und die Sales-Person die Gründe nicht
anführen kann).
Abbildung 40: Hype Cycle for Pattern-Based Strategy, 2010
Quelle: in Anlehnung an [28]
SLoM Validierung Seite 105
Die besten Modelle (Simulationsmodelle) und die Fähigkeit der Anwendung zur
Erkennung und Auswertung von strategischen Mustern, die auf diese Modelle anwendbar
sind, wird in Zukunft für die Organisation gegebenüber den Mitbewerbern entscheidend
sein. Das bedeutet, Business- und Statistiken Modellexperten in Zusammenarbeit mit
Domänexperten werden in Zukunft die entsprechenden Simulationsmodelle für Software
entwickeln, welche es erlauben, die letzte Stufe der Wissenstreppe zu erreichen – the
competitive advantage. Der Bereich der Simulationen in BI, wird nach Studien von
Gartner, der am schnellsten Wachsende sein – die Verbindung von menschlichem Wissen
mit Simulationswissen der Maschinen. Das Umwandeln von stochastischen in
deterministische Modelle im Bereich „Mustersuchen“ (pattern seeking) stellt den
vorläufigen Endpunkt der Maschinen getriebenen Entwicklung dar.
Die nächsten Schritte der Entwicklung für das SLoM System stellt die Entwicklung eines
Modelles dar, welches es erlaubt, 2 mehrdimensionale (BI-SLoM und WM-SLoM)
Komponenten (Datenwürfel) zu verbinden. Wird vom Beispiel des Produktentstehungs-
prozesses ausgegangen, so werden eine Vielzahl von zwei dimensional strukturierten
Daten aus den unterschiedlichsten System und Programmen datentechnisch so aufbereitet
werden, dass je nach Annahme und Informationsbedarf der entsprechende Fall zur
Verfügung steht.
Resümee Seite 106
6 Resümee
Resümierend kann abgeleitet werden, dass das SLoM Konzept realisierbar ist. Der
Aufwand für die organisatorischen und technischen Änderungen in einer Organisation
sowie der Stand der heutigen Technik ermöglichen nur eine teilweise Umsetzung des
gesamten Konzeptes. Auch für eine teilweise Realisierung des Konzepts bedarf es jedoch
vieler Daten, die aus heutiger Sicht höchst persönlich sind und aus datenschutzrechtlichen
Gründen (und aus gutem Grund) nicht einfach zur Verfügung stehen werden. Aus dem
Blickwinkel der Analyse betrachtet, kann das Konzept bei entsprechender Umsetzung viele
neue Ansätze zur Wahrnehmungsveränderung und zu anderen/neuen Erkenntnissen führen.
Wie aus einzelnen Kapiteln der Arbeit hervorgeht, wird bereits an Software gearbeitet die
es ermöglichen soll, Analysen durchführen zu (z.B. CDM) können, wie diese für das
SLoM Konzept notwendig wären. Aus ethischer und menschlicher Sicht stellt das Konzept
je nach Sichtweise sehr viele positive Aspekte für die Entwicklung von Mitarbeitern oder
aber auch ein höchst zweifelhaftes Menschenverachtendes Vorgehen dar und kann genau
das Gegenteil von dem eigentlich Gewünschten (Förderung und Entwicklung der
Mitarbeiter) bewirken.
Bezugnehmend auf den Rahmen der Arbeit bleibt festzustellen, dass dieser richtig gewählt
wurde. Ohne die Kombination unterschiedlicher Bereiche wäre das Ergebnis – zu zeigen,
dass eine selbstlernende Organisation möglich ist – nicht erreicht worden. Erst durch die
Verbindung (Zusammenführung) von „normal“ Getrennten konnte ein Weg gezeigt
werden, der dies möglich macht. Die Basis für den Rahmen wurde durch das Paper „A new
Concept in combining knowledge management and business intelligence for establishing a
self-learning organization“ [1]. Durch die Erweiterung, Weiterentwicklung und
Kombination der 5 Elemente (A (Wissensmanagement) + B (Organisationsentwicklung) +
C (Lernende Organisation) + D (als Systeme (Systemisches Denken) + E (Business
Intelligence) = Selbstlernende Organisations Management (SLoM)) konnte für das SLoM
Konzept eine Realisierbarkeit aufgezeigt werden. Wäre der Rahmen noch komplexer
gewählt worden (noch mehr Elemente zu verbinden), wäre dies für die Verständlichkeit
des Konzeptes vielleicht einfacher geworden – jedoch die Verbindung zwischen den
Elementen noch undurchsichtiger.
Innovationen Seite 107
7 Innovationen
Eine Innovation an SLoM ist unter anderem, dass Wissen gesammelt werden kann und für
neue Mitarbeiter nutzbar gemacht wird. Durch die Hinterfragung der Mentalen Modelle
werden unterschiedlichste Denkweisen aufgezeigt und sichtbar gemacht. Durch die
Integration in das SLoM Konzept der Wahrnehmungsveränderung wird ein Maximum an
systemischer Integration gewährleistet. Für die Organisation ist es möglich, sich genau das
Wissen anzueignen, die diese jetzt und in naher Zukunft für ihre Wettbewerbsfähigkeit
benötigt. Das Lernen auf Vorrat und die „Zeitverschwendung“ der individuellen
Fortbildung wird minimiert bzw. konzentriert sich auf das, was für beide Seiten
(Mitarbeiter und Organisation) optimiert notwendig ist. Werden die Informationen, die in
der WM-SLoM gesammelt werden, Organisationen zur Verfügung gestellt, so kann als
Vision dieses Konzeptes eine Datenbank entstehen „eine Wissensbank“ die es
Organisationen ermöglicht, das Wissen (den Mitarbeitern) runter“(r)ein“zuladen, welches
zur Zeit in der Organisation benötigt wird. In Bezug auf den Wirtschaftsstandort Österreich
oder der EU ist heute die Innovationskraft schon der entscheidende Faktor. Die
Halbwertszeit von „echten“ Innovationen (siehe Fussnote 7) verkürzt sich. Der
Wettbewerbsvorteil gegenüber einer globalen Wirtschaftswelt liegt in der Fähigkeit,
innovativer als andere (globale) Markteilnehmer zu sein. Die Größe einer Organisation
spielt keine Rolle, da auch kleine Organisationen heute auf globale Ressourcen zugreifen
(können). Um den europäischen Wirtschaftsstandort gegenüber anderen Wirtschaftsräumen
für die Zukunft weiter zu sichern, könnte dieses Konzept es ermöglichen, der globale
Think Tank zu werden. Durch das SLoM Konzept wird es für den Mitarbeiter möglich,
sich kontinuierlich an die ständigen Systemänderungen anzupassen, sein Wissen
kontinuierlich zielgerichtet zu erweitern. Dies stellt eine weitere Innovation des Systems
dar. Bis heute sind viele (organisationsinterne) Weiterbildungen losgekoppelt von den
Bedürfnissen des Mitarbeiters und der Organisation selbst, und zeigen daher oft nicht die
Wirkung, die von den Mitarbeitern aber auch der Organisation erhofft oder gewünscht
wird. Weiterbildung wird Gewinn bringender (effektiv und effizient) und kann in der
Organisation direkt eingesetzt werden.
Ausgehend von dem ursprünglichen Ansatz des Papers [1] stellt die Verbindung (BI und
WM) das größte Innovationspotential dar. Die organisatorische Wahrnehmung durch die
BI-Komponente und die individuelle Wahrnehmung durch die WM-Komponente, sowie
Innovationen Seite 108
der kontinuierliche Abgleich der beiden Komponenten - ausgerichtet auf die zukünftigen
Ziele der Organisation und deren Mitarbeiter - ist der Kern der Innovation (kontinuierlich –
zielgerichtete Wissensanpassung um (über)lebensfähige Systeme zu schaffen).
Einer der nächsten Schritte wäre die Erstellung einer einfachen Plattform mit der es
möglich ist, die Basisdaten für die WM-SLoM Komponente sowie erste mentale Modelle
von Organisationen und Mitarbeitern für einen definierten Bereich zu sammeln. Dies
würde der erste Schritt sein um von beiden Seiten (Organisation und Mitarbeitern) mentale
Modelle und somit die unterschiedlichen Wahrnehmungssichten zu sensibilisieren und auf
beiden Seiten zu etablieren.
Literaturverzeichnis Seite 109
8 Literaturverzeichnis
[1] Haber P., Mayr M., Schroffner P., A new Concept in combining knowledge management and business intelligence for establishing a self-learning organization, 2011, Salzburg
[2] Werner Stangl Arbeitsblätter, http://arbeitsblaetter.stangl-taller.at/ WISSENSCHAFTPAEDAGOGIK/WissenschaftstheorieWarum.shtml (02.07.2013) Linz 2013
[3] Wikipedia: Die freie Enzyklopädie, http://de.wikipedia.org/wiki/ (02.07.2013)
[4] Meisner S, Konstruktivistisches Wissensmanagment, 2002, Beltz Verlag Weinheim, Basel, Berlin
[5] Pietschmann H., Die Atomisierung der Gesellschaft, 2009, Ibera Verlag, Wien
[6] Probst G., Raub S., Romhardt. K., Wissen managen: Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen, 2010, 6. Auflage, Springer Fachmedien, Wiesbaden
[7] IT Wissen: Das Große Online-Lexikon für Informatik, http://www.itwissen.info/definition/lexikon/business-intelligence-BI.html, (02.07.2012)
[8] Rud O., Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy,2009, Wiley & Sons Verlag, New Jork
[9] Heinz Duden: http://www.duden-didactica.de, (27.07.2013)
[10] Strietzel T., Wirkungsvolles Verwaltungshandeln durch Business Intelligence am Beispiel des Kommunalen Sozialwessen, e-Journal of Pracical Business Research, 2011, Ausgabe 12
[11] Gluchowski P., Management-Support-Systeme und Business Intelligence, 2008, 2., vollständig überarbeitete Auflage, Springer Verlag, Berlin; Heidelberg
[12] Kemper H, Mehanna W, Unger C,, Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen, 2010, 3. überarbeitete und erweiterte Auflage, Vieweg Verlag, Wiesbaden
[13] http://www.wi2ki.de/doku.php/wissensmanagement, (02.11.2012)
Literaturverzeichnis Seite 110
[14] Takeuchi H., Nonaka I., Hitotsubashi-Daigaku: Hitotsubashi on knowledge management., 2004, Verlag Wiley, Singapore
[15] Schrammer O., Therorie U. Von der Zukunft her führen: Presencing als soziale Technik, 2009, Auer-System-Verlag, Heidelberg
[16] North K., Wissensorientierte Unternehmensführung: Wertschöpfung durch Wissen, 2005, 4. Auflage, GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
[17] Riempp G., Integrierte Wissensmanagement Systeme, 2004, Springer, Berlin
[18] Broßmann M., Mödlinger W., Praxisguide Wissensmanagement, 2011, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg
[19] Senge P., Die fünfte Disziplin, Kunst und Praxis der lernenden Organisation, 2006, 2. Auflage Gabler Verlag, Wiesbaden
[20] Senge P., Kleiner A., Smith B., Roberts C., Ross R, Das Fieldbook zur Fünften Disziplin, 2004, Doubleday Verlag, New York
[21] Kolb A., The Kolb Learning Style Inverntory, 2005, Case Western Reserve University, Ohio, Cleveland
[22] Malik F., Strategie des Managements komplexer Systeme: Ein Beitrag zur Management-Kybernetik evolutionärer Systeme, 2010, 10. Auflage, Haupe Verlag, Bern
[23] Malik F., Systemisches Management, Evolution, Selbstorganisation: Grundprobleme, Funktionsmechanismen und Lösungsansätze für komplexe Systeme, 2004, 4. Auflage, Haupe Verlag, Bern
[24] Forschungsinstitut Betriebliche Bildung, http://qib.f-bb.de/wissensmanagement/thema/wissen/wissenstreppe.rsys, (27.07.2013)
[25] Goleman D., Boyatzis R., McKee A., Primal Leadership, Realizing the Power of Emotional Intelligence, 2002, Harvard Business Press, Boston
[26] Hisrich R. Entrepreneurship Education and Research: Present State and Future, Weatherhaed School of Management, 2002, Cleveland
[27] Argyris C., Schön D., Die Lernende Organisation. Grundlagen, Methode, Praxis 2008, Klett-Cotta Verlag
[28] Gottron T., Information Retrieval, 2010, Uni Mainz
Literaturverzeichnis Seite 111
[29] Manning C., Raghavan P., Schütze H; An Introduction to Information Retrieval, 2009, Draft Cambridge University, Press Cambridge, England
[30] Bodendorf F., Daten- und Wissensmanagement, 2006, 2. Auflage, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg
[31] Hill J., To the Point: Case Management — The Hottest Unstructured Process Style, 2012, Gartner Sysmposium, Barcelona, Spain
[32] Collins D., Montgomery C., Corporate Strategy: A Resource-Based Approch, 1998, Irwin/McGraw-Hill Verlag
[33] Ott B., Eigene Kompetenzen erkennen und fördern: Neue Wege und Methoden durch virtuelles Coaching, 2006, Press und Verlagsserivce, Austria
[34] Kempfer H., Mehanna W., Unger C., Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen, 2. Auflage, 2006, Vieweg Verlag, Wiesbaden
[35] Reinecke K., Topcuoglu H., Hauske S., Bernstein A., Felxiblisierung der Lehr- und Lernszenarien von Business-Fallstudien durch CaseML, Institut für Informatik, Universität Zürich
[36] Koch G., Macht, Management und Verhaltensbiologie Grundzüge eines verhaltensorientierten Managements, Fakultät für Mathematik und Informatik, Institut für Informatik, Universität Leipzig
[37] Nigel R., Judgment Day: Letting the Maschines Automate Decision Making, 2011, Gartner Sysmposium, Barcelona, Spain
[38] Genovess Y., Hype Cycle for Pattern-Based Stratgy 2010, August 2010, Gartner Research, Gartner Inc.
[39] Hacker G., Unique Approach for Lifelong Learning & Living: Finding Specific Options 4 the EU Project POOL2Business and Generic Answers for Anyone, 2010, Salzburg
Abkürzungsverzeichnis Seite 112
9 Abkürzungsverzeichnis
A
AcD Action Distance
AdV Adaption Value
AIS Analytisches Informationssystem
AL Agility Levels
B
BA Bachelor of Arts
BI Business Intelligence
BO Business Opportunities
BSC Balancec Scorcard
BU Business Unit
C
CAD Computer-Aided Design
CBR Cased-Based-Reasoning
CDM Collaborative decision making
CM Change Management
CMS Content-Management Systeme
CMM Capability Maturity Model
CRM Customer Relationship Management
CT Computer Technologie
CrV Created Value
D
DeL Decision Latency
DeV Decision Value
DLL Double-Loop-Learning
DSS Decision Support System
DW Data-Warehouse
Abkürzungsverzeichnis Seite 113
E
ECTS European Credit Transfer and Accumulation System
EIS Enterprise Information System
ERP Enterprise Ressourcen Programm
ETL Extraktion, Transformation und Laden
ES Expertensysteme
eEV extended Energy Value
EV Energy Value
F
FH Fachhochschule
G
GeC Generated Costs
GeR Generated Resistances
GPS Global Positioning System
H
HBS Harvard-Business-School
I
ICT/IKT Information und Communications Technology
IPMA International Project Management Association
IR Information Retrieval
IT Informationstechnologie
K
KM Knowledge Management
KMS Knowledge Management Suite
kNN K Nearest Neighbour Klassifikator
KVP Kontinuierlicher Verbesserung der Prozesse
L
LSI Learning Style Inventory
Abkürzungsverzeichnis Seite 114
LLL Lebens Langes Lernen
LMS Learning Management System
LoV Lost Value
M
MA Master of Arts in Business
MIS Management Information System
MIT Massachusetts Institute of Technology
ML Maschinen Learning
MSS Management Support System
N
NB Naive Bayes
NG New Generation
NPV Net Present Value
O
OD Organisationsdiagramm
OE Organisationsentwicklung
OLAP Online Analytical Processing
P
PDM Produkt Daten Management
PhD Doctor of Philosophy
PPS Produktionsplanungs- und Steuerungssystem
PLM Product Line Managers
PoV Power Value
PrV Prediction Value
S
SAP Software Applikation Programm
SECI Sozialisierung, Externalisierung, Kombination, Internalisierung
SI Schlüsselindikatoren
SIFT Scale-Invariant Feature Transform
Abkürzungsverzeichnis Seite 115
SLL Single-Loop-Learning
SLoM Self-Learning organizational Management
SVM Support Vektor Maschinen
T
TCP/IP Transmission Control Protocol / Internet Protocol
TLL Trippel (Deutero) Loop-Learning
W
WM Wissensmanagement
WMS Wissensmanagement System
Anhang - Detail Abbildungen Seite 116
10 Anhang - Detail Abbildungen
10.1 Generation X, Y, Z as of today
Anhang - Detail Abbildungen Seite 117
10.2 Ebenen der Aufmerksamkeit
Anhang - Detail Abbildungen Seite 118
10.3 Echtzeit Performance Management Diagramm
Anhang - Detail Abbildungen Seite 119
10.4 360° Sicht für das Unternehmen mit 1.0, 2.0 und 3.0 Klassifizierung