Norbert Gronau (unter Mitarbeit von Gergana Vladova)
Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement untersucht die Notwendigkeit zur Orientierung des Wissensmanagements an den Geschäftsprozessen und hat als Ziel, die Wissensverarbeitung in den operativen Geschäftsprozessen zu erkennen und weiter zu entwickeln und so direkt zur Wertschöpfung im Unternehmen beizutragen. Dazu werden sowohl der Prozessablauf als auch die Wissensmanagementaktivitäten entlang der Prozesse untersucht [Remus 2002].
Wegen der formalen Modellbildung und den daraus resultierenden Analysemöglichkeiten, bieten Geschäftsprozesse eine geeignete Basis für eine Vielzahl von Ansätzen des Prozessorientierten Wissensmanagements [Abecker et al. 2002]. Diese Ansätze erweitern bestehende Geschäftsprozessmodellierungsverfahren hinsichtlich des betrachteten und modellierten Realitätsausschnittes um die unter Wissensgesichtspunkten relevanten Objekte, wie z.B. spezifische Wissensaktivitäten, die Abbildung von Kompetenzen von Individuen und Wissensanforderungen einzelner Aufgaben [Strohmaier 2003].
Anforderungen an die Ansätze des prozessorientierten Wissensmanagements
Die Ansätze des prozessorientierten Wissensmanagements zielen auf die Analyse und Platzierung von Wissensmanagementmaßnahmen entlang der Geschäftsprozesse. In den letzten Jahren wurden viele Methoden entwickelt, die eine Verbindung zwischen den Unternehmensprozessen und dem Wissensmanagement als Ziel haben (vgl. Auflistungen in [Abecker et al. 2002; Remus 2002; Strohmaier 2005]). Diese unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Zielstellung und Anwendung sowie bezüglich des modellierten Realitätsausschnitts bzw. der Art der Beschreibung der Wissensaktivitäten. Zu den Aufgaben des Geschäftsprozessorientierten Wissensmanagements gehören im engeren Sinne die Definition von Wissenszielen, die Auswahl relevanter Untersuchungsbereiche, die Erhebung und Dokumentation des Ist-Zustandes und die Analyse sowie die Soll-Konzeption. Diese Aufgaben stellen den Kern einer Methode des prozessorientierten Wissensmanagements dar und werden durch die Einbindung der Unternehmensstrategie sowie durch die Umsetzung des Soll-Konzeptes und Evaluation der Veränderung vervollständigt.
Ausgewählte Ansätze des Geschäftsprozessorienten Wissensmanagements
Modellbasiertes Wissensmanagement
Der Ansatz des Modellbasierten Wissensmanagements hat als Ziel die Erhebung, Analyse und Neukonzeption der Wissensverarbeitung in Geschäftsprozessen und stellt ein Vorgehensmodell mit sechs Schritten zur Verfügung: Wissensplanung, Ist-Erhebung der Wissensverarbeitung, Analyse, Soll-Konzept, Realisierung und Umsetzung [Allweyer 2002]. In diesem Ansatz wird die klassische Geschäftsprozessmodellierung mit ARIS-Modellen um spezifische Modellierungskonstrukte erweitert, um die Wissensverarbeitung in Geschäftsprozessen durch groupware- und intranetbesierte Informationssysteme zu unterstützen. Wissensmanagementaktivitäten werden als Bestandteil der Geschäftsprozesse betrachtet. Der Zusammenhang zwischen Wissensmanagement und Geschäftsprozess wird darin gesehen, dass Wissen im Rahmen der Geschäftsprozesse erschaffen und genutzt wird [Heisig 2005]. Die Methode geht von der Modellierung des gesamten Unternehmens aus. Eine Konzentration auf bestimmtes Wissen oder Geschäftsprozesse erfolgt nicht. Entsprechend ist es bei der Anwendung erforderlich, das gesamte Wissen eines Unternehmens zu klassifizieren, was sich in der Praxis als umfangreiche, kaum realisierbare Aufgabe darstellt [Heisig 2005]
Kommunikationsdiagnose
Die Kommunikationsdiagnose (KODA) wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes erarbeitet und bietet „eine integrierte Vorgehensweise zur dynamischen Modellierung von Geschäftsprozessen und Kommunikationsstrukturen“ [Dämming et al. 2002, S. 139]. Das Vorgehensmodell umfasst folgende Schritte: Zieldiskussion, Kommunikationsmodellierung, partizipative Kommunikations- und Strukturgestaltung sowie Kommunikationsoptimierung [ Kühne et al. 1998, S. 50]. Der Ansatzpunkt für die Kommunikationsoptimierung ist die Vereinfachung von Prozessabläufen [Heisig 2005, S. 28]. Im Sinne der Komplexitätsreduzierung werden Prozessschritte entfernt, vereinfacht oder standardisiert und die Informationsversorgung wird automatisiert [Dämming et al. 2002, S. 134]. In der Methode wird der Umgang mit Wissen auf Kommunikationsbeziehungen und Informationsflüsse beschränkt [Heisig 2005, S. 28]. Informationsflüsse, Aufgabengestaltung und Zuordnung von Verantwortlichkeiten stehen im Mittelpunkt der Analyse. Als Instrumente der (zum Teil sehr aufwendigen) Datenerhebung und Analyse stehen anpassbare elektronische Fragebögen und Auswertungsmodule zur Verfügung, wobei die Bewertungskriterien lediglich auf die Kommunikations- und Informationsbeziehungen als Schwerpunkt haben [Heisig 2005, S. 29].
Business Knowledge Management
Beim Business Knowledge Management-Modell wird angestrebt, ein auf die Verfügbarkeit von Informationen ausgerichtetes Wissensmanagement systematisch aus der Organisation abzuleiten [Bach, Österle 1999, S. 26ff.]. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Konzeption eines integrierten Informationssystems und der Etablierung von Rollen und Wissensmanagementprozessen, hier verstanden als Prozesse zur Informationserzeugung, -verteilung und -anwendung. Ausgangspunkt der Konzeption sind die Wissensflüsse innerhalb und zwischen den Geschäftsprozessen [Bach 1999, S. 50ff.]. Dieses Gesamtkonzept wird methodisch durch PROMET I-Net untermauert [Kaiser, Vogler 1999], welches aus den vier Phasen Initialisierung, Analyse, Konzeption und Realisierung besteht. Insgesamt weist der Ansatz eine starke Fokussierung auf Information und Technologie auf. In einer späteren Version des Business Knowledge Managements werden jedoch auch organisationale Instrumente des Wissensmanagements, wie zum Beispiel Community of Practice, ergänzt [Bach 2000].
PROMOTE-Ansatz zum Prozessorientierten Wissensmanagement
PROMOTE (Karagiannis, Woitsch 2002) wurde im Rahmen eines gleichnamigen EU-Projektes entwickelt und umfasst eine Methodologie und ein Software-Werkzeug zur Modellierung, Analyse, Simulation und Ausführung vom geschäftsprozessorientierten Wissensmanagement, welches auf dem ADONIS-Toolkit aufsetzt. Ziel der Methode ist es, die Prozesse der Wissensgenerierung und -suche zu erkennen und zu ermitteln, wie diese „mit Geschaftsprozessen im Rahmen einer Softwarelosung integriert werden konnen“ [Karagiannis et al. 1996]. Wesentliches Merkmal des Ansatzes ist die Konzentration auf wissensintensive Aktivitäten, die in den betrachteten Geschäftsprozessen enthalten sind [Hinkelmann, Telesko, Karagiannis 2002]. Die Verbindung von Geschäftsprozessmanagement und Wissensmanagement dient dem Ziel, die Kernkompetenzen eines Unternehmens auszubauen und effizient zu nutzen [Hinkelmann, Karagiannis, Telesko 2002]. Dabei wird als Kernaufgabe des geschäftsprozessorienten Wissensmanagements gesehen, die Wissensflüsse zwischen den wissensintensiven Aktivitäten möglichst gut zu ermöglichen. Es wird zwischen vier Arten von Wissensflüssen unterschieden: Wissensflüsse von Außen, innerhalb der Aktivitäten, zwischen unterschiedlichen Instanzen und zwischen unterschiedlichen Geschäftsprozessen. Schwerpunkt bilden einerseits das Prozesswissen – das Wissen über den Prozessablauf, Daten, Personen, Anwendungssysteme – sowie das Funktionswissen andererseits – das Wissen über Durchführung der einzelnen Projektschritte [Hinkelmann, Karagiannis, Telesko 2002]. Das Vorgehensmodell umfasst fünf Schritte: Strategie, Zielfindung, Problemlösung, Umsetzung und Erfolgskontrolle.
Abbildung 1: Vorgehensmodell PROMOTE
Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement
GPO-WM® erweitert die Geschäftsprozessmodellierungsmethode der Integrierten Unternehmensmodellierung (IUM) [Heisig 2005]. Die Methode besteht aus einem Vorgehensmodell zur Einführung von Wissensmanagement sowie einem Audit-Instrument zur Bewertung des Ist-Zustandes. Der Ansatz basiert auf einer Lösungsdatenbank mit ca. 100 Wissensmanagement-Methoden [Heisig 2005]. Ziel ist es, die Verbesserung des Umgangs mit Wissen und die Integration von WM-Aufgaben in die Arbeits- und Geschäftsprozesse im Unternehmen zu erstellen [Heisig 2005]. Am Anfang des Vorgehens wird ein geeigneter wissensintensiver Geschäftsprozess gewählt, insgesamt umfasst das Vorgehensmodell acht Schritte (Abbildung 2). In dem später entwickelten praxisorientierten GPO-WM®-Analyseleitfaden wurden die Schritte zur Verbesserung des Umgangs mit Wissen in den betrieblichen Abläufen modifiziert und auf fünf reduziert: Auswahl und Eingrenzung des Bereiches, Bestimmung des erfolgkritischen Wissens im Prozess, Analyse des Umgangs mit Wissen im Prozess, toolgestützte Lösungsideen (www.methodenfinder.de) und Lösungsvorschläge zur Gestaltung des Umgangs mit Wissen sowie Integration in den Arbeitsablauf und Gestaltung förderlicher Rahmenbedingungen [Heisig 2009]. Entlang des identifizierten Prozesses werden die relevanten Wissensaktivitäten untersucht: Wissen erzeugen, speichern, verteilen, anwenden. Weiterhin werden sechs erfolgskritische Gestaltungsbereiche berücksichtigt: Prozessorganisation, Informationstechnologien, Führungssysteme, Unternehmenskultur, Personalmanagement und Controlling. In diesen sind förderliche Maßnahmen zur Einführung von Wissensmanagement durchzuführen.
Ein Kritikpunkt ist die Fokussierung auf explizites Wissen, da individuelles, personengebundenes Wissen nicht systematisch erfasst wird. Jedoch gehen die Autoren davon aus, dass stets beide Wissensformen berücksichtigt und gestaltet werden müssen [Heisig 2005, S. 63]. Sie verweisen dazu auf die Einschätzung der Ist-Situation in der Analyse. Im praxisorientierten GPO-WM®-Analyseleitfaden werden bei der Bestimmung der Verteiler auf Wissensträger neben materiellen Wissensträgern wie Dokumente und elektronische Wissensträger ebenso Personen als Wissensträger berücksichtigt [Heisig, 2009]. Für die Modellierung, Analyse und Gestaltung kann das Softwarewerkzeug Mo²Go genutzt werden.
Abbildung 2: Vorgehensmodell GPO-WM®
KMDL – Knowledge Modeling and Description Language
Die Methode zur Modellierung und Analyse wissensintensiver Geschäftsprozesse mit KMDL bietet die Möglichkeit, Wissensmanagementaktivitäten direkt am Geschäftsprozess zu analysieren und Vorschläge zur Verbesserung herzuleiten. Auf diese Weise kann Wissen in die Wertschöpfungskette besser integriert und ein Mehrwert aus dem Wissen der eigenen Mitarbeiter erlangt werden [Bahrs, Gronau 2005a, S. 3]. Die KMDL® grenzt sich durch die personen- und instanzbezogene Erhebung und Modellierung und die dadurch mögliche Differenzierung von Information und Wissen von den anderen Ansatzen ab. Zur Abbildung und Gestaltung der wissensintensiven Geschäftsprozesse mittels KMDL® steht ein Vorgehensmodell zur Verfügung, das die korrekte Erfassung aller erforderlichen Daten und Informationen gewährleistet. Das Modell besteht aus sieben sequentiell ablaufenden Phasen [Gronau 2009, S. 69 ff.].
Abbildung 3: KMDL – Vorgehensmodell
Die KMDL enthält ein mehrstufiges Analyseverfahren zur Ermittlung von Schwachstellen in wissensintensiven Prozessen. Dieses Verfahren beruht auf formalen, überwiegend mithilfe des Modellierungswerkzeugs – K-Modeler – automatisierten Ansätzen, wie vordefinierten Reports, Sichten und der Suche nach Prozessmustern [Gronau, Uslar 2004] sowie der freien Analyse durch den erfahrenen Benutzer [Bahrs, Gronau 2005]. Die Methode wurde im Rahmen von Forschungsprojekten in der Softwareentwicklung [Gronau, Hasselbring 2006], und in zahlreichen Praxisprojekten [Gronau 2012], [Kopecny, Hopfner 2004], [Gronau, Weber 2005] genutzt.
Im Rahmen des praktischen Einsatzes zur Prävention vor Produktpiraterie wurde die KMDL um das Konzept der Informations- und Wissensschnittstellenanalyse (IWS) sowie um das zugehörige Tool Knowledge Firewall Designer (KFD) erweitert [Bahrs, Gronau, Vladova 2010], [Vladova, Bahrs, Gronau 2012].
Literatur
Abecker, Andreas; Hinkelmann, Knut; Maus, Heiko; Müller, Heinz Jürgen (Hrsg.): Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement. Berlin: Springer, 2002.
Allweyer, Thomas: Wissensmanagement mit ARIS-Modellen. In: August-Wilhelm Scheer (Hrsg.): ARIS – Vom Geschaftsprozess zum Anwendungssystem. Berlin: Springer, 2002, S. 162-168.
Bach, Volker: Business Knowledge Management: von der Vision zur Wirklichkeit. In: Volker Bach, Petra Vogeler, Hubert Österle (Hrsg.): Business Knowledge Management – Praxiserfahrungen mit Intranet basierten Losungen. Berlin: Springer, 1999, S. 37-84.
Bach, Volker: Business Knowledge Management: Wertschopfung durch Wissensportale. In: Volker Bach, Hubert Österle, Petra Vogler (Hrsg.): Business Knowledge Management in der Praxis – Prozessorientierte Losungen zwischen Knowledge Portal und Kompetenzmanagement. Berlin: Springer, 2000, S. 51-119.
Bahrs, Julian; Gronau, Norbert; Müller, Claudia; Schmid, Simone: Modellierung von Wissenskonversionen entlang wissensintensiver Geschäftsprozesse. In: BIT: Banking and Information Technology 1 (2005), S. 21-31.
Bahrs, Julian; Gronau, Norbert: Prozessorientiertes Wissensmanagement – Strategien, Methoden, Erfahrungen und Werkzeuge. Berlin: GITO, 2005.
Bahrs, Julian; Vladova, Gergana; Gronau, Norbert: Wissensflussmanagement – Koordinierte Geheimhaltung als Waffe gegen Produktpiraterie in Wertschöpfungsnetzwerken. In: zfo – Zeitschrift Führung + Organisation, Jahrgang 79, Heft 6/2010.
Gronau, Norbert, Hasselbring, Wilhem (Hrsg.): M-WISE: Modellierung wissensintensiver Prozesse im Software Engineering. Berlin: GITO, 2006.
Gronau, Norbert; Uslar, Matthias: Antipattern zur Potenzial-Analyse mittels KMDL in wissensintensiven Prozessen im Software Engineering. In: Norbert Gronau, Boris Petkoff, Thomas Schildhauer (Hrsg.): Wissensmanagement – Wandel, Wertschopfung, Wachstum. Berlin: GITO, 2004, S. 288-291.
Gronau,Norbert, Weber, Edzard: Analyse wissensintensiver Verwaltungsprozesse mit der Beschreibungssprache KMDL. In: Ralf Klischewski, Maria Wimmer (Hrsg.): Wissensbasiertes Prozessmanagement im E-Government. Münster: LIT, 2005.
Heisig, Peter: Integration von Wissensmanagement in Geschäftsprozesse. Berlin 2005.
Heisig, Peter: GPO-WM-Analyseleitfaden. Nutzen Sie Ihr Wissen effektiver! Berlin, Cambridge: Eigenverlag, 2009.
Gronau, Norbert; Fröming, Jane; Korf, Roman: Modellierung und Analyse wissensintensiver Prozesse mit KMDL v2.0. In: Bahrs, Julian; Gronau, Norbert (Hrsg): Prozessorientiertes Wissensmanagement. Strategien, Methoden, Erfahrungen und Werkzeuge. Berlin: GITO, 2005.
Gronau, Norbert: Wissen prozessorientiert managen. Methode und Werkzeuge für die Nutzung des Wettbewerbsfaktors Wissen in Unternehmen. Berlin: GITO, 2009.
Gronau, Norbert (Ed.): Modeling and Analyzing knowledge intensive business processes with KMDL – Comprehensive insights into theory and practice. Berlin: GITO, 2012.
Knut Hinkelmann, Dimitris Karagiannis, Rainer Telesko: PROMOTE – Methodologie und Werkzeug fur geschaftsprozessorientiertes Wissensmanagement. In: Andreas Abecker, Knut Hinkelmann, Heiko Maus, Heinz-Jurgen Muller (Hrsg.): Geschaftsprozessorientiertes Wissensmanagement. Berlin: Springer, 2002, S. 65-90.
Kaiser, Thomas M.; Vogler, Petra: PROMET I-NET: Methode fur Intranet-basiertes Wissensmanagement. In: Volker Bach, Petra Vogler, Hubert Osterle (Hrsg.): Business Knowledge Management – Praxiserfahrungen mit Intranet-basierten Losungen. Berlin: Springer, 1999, S. 117-129.
Kopecny, Andreas; Höpfner, Volker: Wissensintensive Geschaftsprozesse Geschaftsprozesse nah am Konsumenten-Bericht eines Wissensmanagementpilotprojektes bei der Kraft Foods Deutschland GmbH. In: Norbert Gronau, Boris Petkoff, Thomas Schildhauer (Hrsg.): Wissensmanagement – Wandel, Wertschopfung, Wachstum. Berlin: Gito, 2004, S. 77-85.
Remus, Ulrich (2002): Prozessorientiertes Wissensmanagement. Konzepte und Modellierung. Dissertation. http://www.opus-bayern.de/uni-regensburg/volltexte/2002/80/, 10.09.2008.
Strohmaier, Markus: Designing Business Process Oriented Knowledge Infrastructures. GI-Workshopwoche Lehren – Lernen – Wissen – Adaptivitat (LLWA), Workshop Wissens- und Erfahrungsmanagement, Karlsruhe, Gesellschaft fur Informatik (GI), 2003.
Strohmaier, Markus: B-KIDE: A Framework and a Tool for Business Process Oriented Knowledge Infrastructures. Shaker (Aachen), 2005.
Vladova, Gergana; Bahrs, Julian; Gronau, Norbert: Managing Knowledge Distribution to Prevent Product Imitation and Counterfeiting. In: International Journal of Intelligent Information Technologies (IJIIT), Volume 8, Issue 2
