Selbstoptimierende Prozesse mit Web 2.0++

Transkript

1 Selbstoptimierende Prozesse mit Web Einblicke in eine aktuelle Forschungsinitiative der Wirtschaftsinformatik der FH Osnabrück Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

2 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

3 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

4 Fachhochschule Osnabrück Zahlen Daten Fakten 1971 gegründet 3 Standorte Westerberg, Haste, Lingen 3 Fakultäten, 3 Departments und das Institut für Musik 8 interdisziplinäre Forschungsschwerpunkte Internationale Kooperationen mit rund 100 Partnerhochschulen 51 Bachelor-Studienprogramme (BA), 23 Master-Studienprogramme (MA) 3 Master of Business Administration- Programme (MBA) FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

5 Fachhochschule Osnabrück Zahlen Daten Fakten Studierende im WS 2008/2009 davon Studierende in der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Entwicklung der Studierendenzahlen 230 Professorinnen und Professoren 520 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Moderne EDV-Ausstattung FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

6 Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik Lehrgebiete Grundlagen der Wirtschaftsinformatik Informationsmanagement Forschung und Beratung Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Fachgruppe Quantitative Methoden Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik Gebäude CF Raum CF 0217a Caprivistr. 30a Osnabrück Business-IT-Strategy Alignment und Governance Business- und IT-Organisations-/ Prozessmanagement und Optimierung Wissensmanagement Enterprise Content und Collaboration Management Neue Technologien: Web 2.0 / 3.0, Social Networks, Semantic Web FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

7 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

8 Daher immer noch Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß Was ist wesentlich für eine Prozessoptimierung? Wissen über Prozesse Wissen in Prozessen Weltwissen Organisationswissen Wissen von Mitarbeitern über Prozesse FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

9 Handlungsbedarf Relevanz von Wissens in Prozessen Primäre Geschäftsprozesse Vertriebsprozess Innovationsprozess Produktentwicklungsprozess Produktplanungsprozess Serviceprozess Auf tragsabwicklungsprozess 3,37 3,33 3,14 3,12 3,08 2,94 n = gering hoch FH Osnabrück Betriebswirtschaft Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Voigt S, Staiger M, Finke I, Orth R (2006) Wissensmanagement in produzierenden KMU Bedeutung und Herausforderungen. Magdeburg, Berlin,

10 Prozesswissen wesentliche Herausforderung Der tragische Todesfall Internationaler Schauspieler stirbt an Schweinegrippe und wir WISSEN alle, wer ihn angesteckt hat... ;-) FH Osnabrück Betriebswirtschaft Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

11 Prozesswissen wesentliche Herausforderung Der Zeitpunkt entscheidet Internationaler Schauspieler stirbt an Schweinegrippe?! an Schweinegrippe Ausbruch der Schweinegrippe Zeit FH Osnabrück Betriebswirtschaft Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

12 Prozesswissen wesentliche Herausforderung Der Kontext entscheidet Kontext Internationaler Schauspieler stirbt an Schweinegrippe und wir wissen ALLE, wer ihn angesteckt hat... ;-)?! Zeit FH Osnabrück Betriebswirtschaft Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

13 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

14 Klassisches Geschäftsprozessmanagement Vorgehenssystematik zur Einführung Vorgehenssystematik zur Einführung von Geschäftsprozessmanagement 1 Identifizieruntierung 2 Implemen- 3 Optimierung 4 Positionierung 1-2 Monate 1 Monate 6-18 Monate laufend Geschäftsstrategie Geschäftsziele Handlungsbedarf GPM-Entscheidung GPM-Ziele Leistungsmessung Prozessassessment Prozessreporting Prozessverbesserung Prozesserneuerung Anforderungen Geschäftsprozesse Prozesslandkarte Prozessverantwortliche Prozessorganisation Prozessrollen Prozesscontrolling IT-Unterstützung Die Einführung von Geschäftsprozessmanagement ist in den meisten Fällen ein umfassendes und langfristig dauerndes Projekt FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Nach: Schmelzer, Hermann J. ; Sesselmann, Wolfgang: Geschäftsprozessmanagement in der Praxis. Hanser Verlag, 2008

15 Klassisches Geschäftsprozessmanagement Ergebnis: Prozesslandkarte / Prozessrahmenwerk Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Zulieferer Auftragsabwicklungsprozess Kunden Reklamations- und Serviceprozess FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Nach: Schmelzer, Hermann J. ; Sesselmann, Wolfgang: Geschäftsprozessmanagement in der Praxis. Hanser Verlag, 2008

16 Klassische Geschäftsprozessoptimierung Vorgehenssystematik zur Prozessverbesserung und -Erneuerung Kunden Wettbewerb Markt Vorgehenssystematik zur Einführung von Geschäftsprozessmanagement 1 Identifizieruntierung 2 Implemen- 3 Optimierung 4 Positionierung Vorgehenssystematik zur Prozessverbesserung und -Erneuerung Projektvorbereitung 1 Ist-Analyse 2 Soll-Konzept 3 Umsetzung 4 1 Monat 1/2 Monat 1 Monat 3 Monate Projektdefinition Projektauftrag Projektanstoß Umfeldanalyse Prozesslandkarte Stärken/Schwächen Handlungsfelder Prozess-Ziele Soll-Prozess Projektplan Prozessimplementierung Mitarbeiterqualifizierung Fortschrittsmessung Einflüsse von außen (neue Kunden, neue Märkte, neue Wettbewerber) sowie Einflüsse von innen (neue Produkte, Leistungsdefizite in Prozessen etc.) bedingen eine kontinuierliche Prozessverbesserung und Erneuerung FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Nach: Gausemeier, J.; Plass, C.; Wenzelmann, C.: Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung: Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen. Hanser Verlag, 2009

17 Problemfelder beim klassischen Vorgehen Fehlende Einbindung der Vielen Zentralistischer Top-Down Ansatz: 5% ausgewählte Wissensträger Zentral geplante Vorgehenssystematik 95% Prozessbeteiligte Projektteam Prozessbeteiligte Zentral definierter Prozess durch ausgewählte Wissensträger Zentral dokumentierter Prozess durch Spezialisten 5% ausgewählter Wissensträger geben 95% der Prozessbeteiligten ihre Prozess vor. Es werden nur 5% der Wissensressourcen genutzt! FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

18 Problemfelder beim klassischen Vorgehen Unzureichende Unterstützung durch Werkzeuge Flipchart Visio Einkauf Abteilungszielzielzielziele Abteilungs- Abteilungs- Abteilungs- Entwicklung Produktion Vertrieb BI Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Zulieferer Auftragsabwicklungsprozess Kunden Reklamations- und Serviceprozess Powerpoint Word Unzureichende Unterstützung der Kollaboration, Kommunikation und Kooperation durch Werkzeuge führt zu Inkonsistenzen und Medienbrüchen FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

19 Problemfelder beim klassischen Vorgehen Unzureichende Entflechtung der Prozesselemente Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Zulieferer Auftragsabwicklungsprozess Kunden rgebnisse Prozess- Reklamations- und Serviceprozess rgebnissergebnisse Abteilungs- Abteilungs- Prozessmodell als ganzes Dokument verhindert effektive kollaborative Optimierung von Einzelelementen FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Notation angelehnt an die Modellierungsmethode OMEGA: Gausemeier, J.; Plass, C.; Wenzelmann, C.: Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung: Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen. Hanser Verlag, 2009

20 Problemfelder beim klassischen Vorgehen Die Dynamik des Umfeldes verwirft Optimierungsziele Zulieferer Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Kunden Vorgehenssystematik zur Prozessverbesserung und -Erneuerung Projektvorbereitung 1 Ist-Analyse 2 Soll-Konzept 3 Umsetzung 4 Zulieferer Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Kunden Reklamations- und Serviceprozess 1 Monat 1/2 Monat 1 Monat 3 Monate Reklamations- und Serviceprozess veraltet Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Vorgehenssystematik zur Prozessverbesserung und -Erneuerung Zulieferer Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Kunden Projektvorbereitung 1 Ist-Analyse 2 Soll-Konzept 3 Umsetzung 4 Reklamations- und Serviceprozess 1 Monat 1/2 Monat 1 Monat 3 Monate Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Vorgehenssystematik zur Prozessverbesser Zulieferer Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Reklamations- und Serviceprozess Kunden Projektvorbereitung 1 2 Ist-Analyse Soll-Ko 1 Monat 1/2 Monat 1 Mo neues Produkt A Abteilung ausgelagert FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Unternehmensziele angepasst Zeit

21 Effekt FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

22 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

23 Das Paradigma der Selbstoptimierung Selbstoptimierender Bottom-Up Ansatz 5% Steuerung 95% Beteiligung Steuerung Prozessbeteiligte Selbstoptimierender Bottom-Up Ansatz Dezentrale Vorgehensweise erlaubt eine schnelle Reaktion auf dynamische Einflüsse Individuelle Prozesselemente werden durch die besten Wissensträger optimiert und gleichzeitig dokumentiert Die Vernetzung der Vielen führt zu einer selbstlernenden Organisation und Communities of Practice Ein Wandel in der Führungs- und Kommunikationskultur ist notwendig FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

24 Analogie der Selbstoptimierung bei Ameisen Selbstoptimierung führt zu emergenter Gesamt-Systemoptimierung Selbstoptimierendes Verhalten des Individuum führt zu emergentem Optimum des Gesamtsystems FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Bildquelle: Wikicommons

25 Analogie der Selbstoptimierung bei Ameisen Elemente der Selbstoptimierung bei Ameisen Überleben Ziel der Selbstoptimierung Pheromone Verhaltensmuster zur Selbstoptimierung Wissen über Prozesse und Umfeld Emergentes Verhalten Methoden zur Selbststeuerung Selbst-Organisation FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

26 Selbstoptimierung im Prozessmanagement Elemente der Selbstoptimierung Ziele Restriktionen Verhalten Selbstadaption Ziele Methoden Selbstmodellierung Wissen Selbst FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Vernetzung Selbstorganisation Umfelddynamik Selbststeuerung Kontinuierliche Verbesserung Andere

27 Gliederung Die Fachhochschule Osnabrück Wissen in und über Prozesse Das klassische Vorgehen bei der Prozessoptimierung Das Paradigma der Selbstoptimierung Die Umsetzung mit Web Technologien FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

28 Reklamations- und Serviceprozess Reklamations- und Serviceprozess Abteilungszielzielzielziele Abteilungs- Abteilungs- Abteilungs- Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb rgebnisse Prozess- Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Abteilungszielzielzielziele Abteilungs- Abteilungs- Abteilungs- Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb rgebnisse Prozess- Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Die schöne neue Welt Von Web 1.0 nach Web 3.0 Web 1.0 Das Publikations-Web Web 2.0 Das Mitmach-Web Web 3.0 Das Intelligente-Web Zulieferer Kunden Zulieferer Kunden WEB 1.0 WEB 2.0 Britannica Online Visio Standalone Wikipedia Kollaborative Prozessmodellierer WEB 3.0 Selbstoptimierende Inhalte / Prozesse FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

29 Wissen in Prozessen a la Web 2.0 IT-Landkarte zur Unterstützung des Wissensmanagement Webconferencing Social Network Wissen unter online Diskussion Vernetzung der Wissensträger Folksonomy => Beschreibung des Wissens Blog <Wissensträger C> Blog <Wissensträger B> Wiki Tag Tag Blog <Wissensträger A> Tag Tag Tag Kollaborative Wissensplattform => gefestigtes Wissen Wissen unter offline Diskussion FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

30 Wie erhalte ich Zugriff auf Prozesswissen? Von Web 1.0 nach Web 2.0 (vereinfachte Darstellung) Web 1.0 Web 2.0 <h1> Vertriebsprozess <//h1> <p> Wichtig ist die <em> Kundenzufriedenheit </em> im Primärprozess Vertriebsprozess </p>. <h1> Vertriebsprozess <//h1> <p> Wichtig ist die <kennzahl> Kundenzufriedenheit </kennzahl> im Primärprozess <prozess> Vertriebsprozess </prozess> </p>. Layout wird beschrieben Konzepte werden genannt (NICHT beschrieben) z.b.: <h1>: Überschrift <em>: betonter Text z.b. <kennzahl>, <prozess> Suche auf Begriffe, die IN der Webseite vorkommen möglich Suche auf Konzepten die durch (Social) Tagging spezifiziert wurden möglich z.b. Suche nach Kundenzufriedenheit z.b. Suche nach Prozessen Nicht möglich Nicht möglich: Tagging von Inhalten Suche nach weiteren Primärprozessen FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

31 Web 3.0 Das intelligente Web Zuordnung von semantischen Relationen zu Web-Ressourcen Ontologie: Spezifikation der Konzepte und Relationen Primärprozess ist_ein Kennzahl ist_ein Vertriebsprozess gehört_zu Kundenzufriedenheit Innovationsprozess steht_in_zusammenhang_mit Entwicklungsprozess gehört_zu Produktqualität Instanzen MeinEntwicklungsprozess gehört_zu MeineProduktqualität Web- Ressourcen FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt http-adressen sind frei erfunden; Übereinstimmung mit tatsächlichen Adressen ist nicht beabsichtigt

32 Web 3.0 Das intelligente Web Einsatz intelligenter Verfahren zur Auswertung des Prozesswissens Unterstützung des selbstoptimierenden Prozessmanagements Einsatz von Verfahren der künstlichen Intelligenz Primärprozess Kennzahl ist_ein ist_ein Vertriebsprozess Innovationsprozess gehört_zu Kundenzufriedenheit steht_in_zusammenhang_mit Auswertung der Ontologien Entwicklungsprozess gehört_zu Produktqualität MeinEntwicklungsprozess gehört_zu MeineProduktqualität Suche in Webressourcen FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

33 Web 3.0 Das intelligente Web Möglichkeiten intelligenter Verfahren Konzepte werden in Relation gesetzt. Eine formale Beschreibung des Prozesswissens in Form von Ontologien wird spezifiziert. Ontologien können automatisch ausgewertet werden Suche über Prozesswissen wird ermöglicht Intelligente Kontextsuche: Suche nach Primärprozessen => Webseiten in denen Vertriebsprozess, Innovationsprozess,. Genannt werden, werden gefunden Vorschlagsgenerierung: Vorschläge können generiert werden: Suche nach Kennzahlen im Innovationsprozess kann auch Kennzahlen aus dem Entwicklungsprozess zurück liefern Automatisierte Analyse des Wissensbestandes mit z.b. Logik und Regeln wird ermöglicht. Das intelligente Web wird die Basis für die Umsetzung von Selbstoptimierung im Prozessmanagement FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

34 Was können Sie damit anfangen? Anwendungsszenario Zulieferer Mein Unternehmen Kunde Einkauf Entwicklung Produktion Vertrieb Produktentwicklungsprozess Schnittstellen Auftragsabwicklungsprozess Reklamations- und Serviceprozess Unterstützung der Selbstoptimierung Prozesswissen / Ontologie Tag Tag FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

35 Zusammenfassung Lösung Selbstoptimierendes Prozessmanagement mit Web 2.0/3.0 Web 2.0 Vernetzung der Vielen: Social Networks Beschreibung des Wissens: Folksonomies (Social Tagging) Gemeinsame Entwicklung des Wissens: kollaborative Plattform: WIKI Gemeinsame Diskussion des Prozesswissens: Blogs, Webconferencing Web 3.0 Selbstmodellierung: automatisierte Analyse durch Logik-/Regel-Web-Bots Beschreibung des Wissens: Verknüpfung Social Tagging + automatisierte Auswertung auf der Basis von Ontologien Selbstadaption: Automatische Anpassung des Wissens an andere Wissensbestände durch Ontology- Mapping Selbstoptimierung: Unterstützung des Prozessoptimierungsprozesses durch Recommender-Agents (=> Human-inthe-Loop) FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt

36 Selbstoptimierende Prozesse mit Web Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Fachgruppe Quantitative Methoden Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik Ich freue mich auf Ihre Fragen. Gebäude CF Raum CF 0217a Caprivistr. 30a Osnabrück?? FH Osnabrück Selbstoptimierende Prozesse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt???