Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse. Werkzeugen

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1 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse mit herkömmlichen Werkzeugen Prof. Dr.-Ing. Norbert Gronau Universität Potsdam, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government Abstract Die Ressource Wissen als Bestandteil der unternehmerischen Wertschöpfung hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Besonders davon beeinflusst sind Branchen und Geschäftsmodelle, deren Wertschöpfung zu einem Großteil auf Erwerb, Erzeugung und Nutzung von Wissen basiert. Bekannte Werkzeuge für die Geschäftsprozessmodellierung berücksichtigen in der Regel nur explizites Wissen, welches in statischer Form abgebildet wird. Dabei gerät die Betrachtung von personenbezogenem Wissen, welches nicht unmittelbar zur Erzeugung von Informationen benötigt wird, aus dem Blickfeld. In diesem Beitrag werden klassische Verfahren der Modellierung von Geschäftsprozessen auf ihre Eignung zur Darstellung wissensintensiver Geschäftsprozesse untersucht. Basierend auf den vorgefundenen Defiziten wird der Modellierungsansatz KMDL (Knowledge Modeling Description Language) vorgestellt. 1 Einleitung Wissensmanagement hat seit Mitte der 90er Jahre stetig an Bedeutung gewonnen. Unternehmen und Verwaltungen versprechen sich hierdurch u.a. eine Verbesserung der Innovationsfähigkeit und die Steigerung der Prozesseffizienz. Nicht zuletzt erfordern Globalisierung, steigender Wettbewerb, steigende Marktdynamik und kürzere Produkt- und Innovationslebenszyklen eine erhöhte Anpassungsfähigkeit der Unternehmen an eine dynamische Umwelt [PrRo98]. Diese Anforderungen bedingen eine Anpassung und konsequente Ausrichtung der Geschäftsprozesse an bestehende und zukünftige Markterfordernisse. Parallel zu herkömmlichen Geschäftsprozessen laufen Vorgänge der Wissensverarbeitung ab, die in nur geringem Maße strukturiert sind. Diese zu erkennen, zu modellieren, zu analysieren und letztendlich zu optimieren, muss das langfristige Ziel eines umfassenden prozessorientierten Wissensmanagementansatzes sein. Wissens- und Geschäftsprozesse sind unmittelbar miteinander verbunden und müssen daher integriert betrachtet werden. Klassische informationsverarbeitende Geschäftsprozesse lassen sich mit etablierten Methoden umfassend abbilden und analysieren. Auch existieren viele Ansätze, die Wissen als Bestandteil eines Unternehmens bzw. einer Organisation berücksichtigen [Go02, Re02a]. Es ist allerdings die Frage, ob das Abbilden von statischem

2 2 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Wissen (in der Regel als Information) einem umfassenden und integrierten Ansatz zum prozessorientierten Wissensmanagement genügend Rechnung tragen kann. 2 Definition wissensintensiver Geschäftsprozesse Zur Beschreibung oder Definition wissensintensiver Prozesse werden unterschiedliche Ansätze verwendet. Davenport macht die Wissensintensität u.a. anhand der Vielfältigkeit und Ungewissheit von Input und Output fest [Da95, S. 55]. Heisig stellt die Planbarkeit des Wissensbedarfs in den Vordergrund und entscheidet über die Wissensintensität anhand des Vorhandenseins von Variabilität und Ausnahmebedingungen [He02, S. 56]. Andere Quellen sprechen von wissensintensiven Prozessen, wenn eine Verbesserung mit klassischen Methoden der Geschäftsprozessoptimierung nicht oder nur zum Teil möglich ist [Re02a, S. 92]. Ein Prozess ist dann wissensintensiv, wenn die durch ihn entstehende Wertschöpfung nur durch Befriedigung des Wissensbedarfs der Prozessbeteiligten erzeugt werden kann. Anhaltspunkte für wissensintensive Prozesse sind daher neben den oben genannten Kriterien insbesondere: Quellen- und Medienvielfalt Varianz und dynamische Entwicklung der Prozessorganisation [Ho02, S. 164] viele Prozessbeteiligte mit unterschiedlicher Expertise Einsatz von Kreativität hoher Innovationsgrad und verfügbarer Entscheidungsspielraum. 3 Kritik an existierenden Modellierungssprachen Wissensintensive Geschäftsprozesse zeichnen sich durch eine Vielzahl von Aktivitäten aus, die sich wandelnde, nicht planbare Wissensbedürfnisse beinhalten und alternative Ergebnisse bereitstellen. Um eine Modellierung wissensintensiver Geschäftsprozesse zu verwirklichen, bedarf es weiterer Kriterien, die über den Ansatz bisheriger Prozessmodellierungsansätze hinausgehen [Re02b, S. 218]. Die folgenden Kriterien müssen nach Ansicht des Autors bei der Modellierung wissensintensiver Geschäftsprozesse berücksichtigt werden: Zielsetzung: Welche Zielsetzung wird mit der Modellierung verfolgt? Dient sie ausschließlich zur Dokumentation oder auch für Schwachstellenanalyse und Sollkonzeption? Integration von Prozess- und Wissensmodellierung: Werden z.b. Aktivitäts-, Organisations-, Kommunikations- und Wissensperspektiven innerhalb der Modellierung berücksichtigt? Implizites Wissen: Wie wird der Wissensbegriff bei der Modellierung definiert und verwendet? Ist eine Unterscheidung zwischen stillem und explizitem Wissen möglich und können verschiedene Abstufungen von stillem Wissen modelliert werden [Snow00]?

3 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 3 Wissenskonversion: Kann die Umwandlung von Wissen modelliert werden und welche Umwandlungsarten werden unterschieden? Wissensfluss: Wird neben dem Informationsfluss auch eine Darstellung des Wissensflusses in der Modellierung bereitgestellt? Angebot und Nachfrage von Wissen: Kann eine angebots- bzw. nachfrageorientierte Darstellung von Wissen modelliert werden? Personenbezogenes Wissen: Wird die Wissensmodellierung auf Organisationseinheiten beschränkt oder ist es möglich, personengenau zu modellieren? Soll/Ist Vergleich von Wissen: Bietet die Modellierung einen Soll/Ist Vergleich von Wissen in Bezug auf Stellenanforderungen und personenorientiertes Wissen? Sichtendarstellung: Wird eine Sichtendarstellung angeboten, die es erlaubt, bestimmte Kriterien zu fokussieren, zum Beispiel eine Organisations- oder Prozessablaufsicht? Wissenslandkarten: Ermöglicht die Modellierung die Erstellung von Wissenslandkarten? Diese Kriterien werden nun auf einige weit verbreitete Verfahren zur Modellierung von Geschäftsprozessen angewandt. Dabei werden nur Verfahren diskutiert, die den Schwerpunkt auf die Prozessorientierung legen. Allgemeine Modellierungssprachen wie z.b. die UML werden in diesem Vergleich aufgrund mangelnder Einschlägigkeit nicht berücksichtigt. 3.1 ARIS Remus gibt einen Überblick über eine Vielzahl von existierenden Modellierungsmethoden und beschreibt detailliert ihre Fähigkeit zur Abbildung von Wissen [Re02b, S.216f]. Von besonderer Relevanz sind dabei Ansätze zur Prozessmodellierung, die ursprünglich andere Gegenstände zum Beschreibungsziel hatten, später jedoch um Hilfskonstruktionen zur Modellierung von Wissen erweitert worden sind. Solche Methoden sind, ihrem ursprünglichen Einsatzziel entsprechend, in der Praxis häufig schon zur Geschäftsprozessmodellierung eingesetzt worden und dem Anwender daher vertraut. Als ein bekannter Vertreter ist hier ARIS zu nennen. Der ARIS-Ansatz zählt zu den klassischen Geschäftsprozessmodellierungs-Werkzeugen, das um zwei Komponenten zur Wissensmodellierung erweitert wurde. ARIS teilt Wissen in bestimmte inhaltliche Kategorien und repräsentiert diese als implizites Wissen. Verschiedene Attribute geben Auskunft über Qualität und Aktualität. Explizites Wissen wird als dokumentiertes Wissen im Modell ausgewiesen. Neben der Modellierung im Geschäftsmodell können Wissensobjekte in Wissensstrukturdiagrammen und Wissenslandkarten zusammengefasst werden [Al98, Re02b]. Innerhalb der Geschäftsprozessmodellierung wird Wissen Organisationseinheiten zugeordnet. Das Hauptaugenmerk der ARIS-Wissensmodellierung ist auf die Dokumentation von Wissen innerhalb der Modellierung typischer informationsverarbeitender Geschäftsprozesse gerichtet. Im Falle von ARIS muss Wissenserzeugung und Nutzung als zusätzliche Metainformation modelliert werden [Sc98, S.166]. Diese lässt aber noch keinen Schluss auf die Quelle des

4 4 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Wissens zu. Es werden lediglich die Aufgaben genannt, bei deren Bearbeitung das Wissen entsteht oder verwendet wird [ID00]. Durch die Ungenauigkeit einer solchen Modellierung können keine Aussagen über die Interaktion von implizitem Wissen und Informationen getroffen werden. Auch wird die Herkunft und Verwendung der im Prozess vorkommenden Wissens- und Informationsobjekte vernachlässigt. 3.2 Income Der Income Process Designer repräsentiert Wissensgebiete mit Hilfe der Objektmodellierung. Ein Wissensobjekt spezifiziert dabei die Art, Nutzung und Beziehung zu anderen Objekten. Eine Trennung von explizitem und implizitem Wissen kann durch die Vergabe eigener Attribute erfolgen. Unter dem Begriff Ressource wird dem Objekt ein Wissensträger aus dem Organisationsmodell zugewiesen [Re02b]. Die Integration der Wissensobjekte findet in der Ablauf- und Organisationsmodellierung statt, was die personenbezogene Zuordnung von Wissen ermöglicht. Wissensflüsse und die Konversion von Wissen werden nicht abgebildet. Income ermöglicht aber die Erstellung von Wissenslandkarten, indem Objekte über Generalisierungsbeziehungen miteinander verbunden werden. Der Income Ansatz dient weniger der Wissensmodellierung, sondern vielmehr der Dokumentation von Wissen in Prozessabläufen, die mittels des Income Knowledge Browsers abgerufen werden. 3.3 PROMOTE Die Zielsetzung von PROMOTE - entwickelt im Rahmen eines EU-Projektes an der Universität Wien und inzwischen als Produkt der BOC verfügbar - ist die Entwicklung von Methoden und eines Systems zum prozessorientierten Wissensmanagement, welches bestehende Geschäftsprozesse integriert [KaWo02]. Das System von PROMOTE steuert dabei die Sammlung und Verteilung von prozessrelevantem Wissen. Durch die Orientierung an bestehenden Geschäftsprozessen soll gewährleistet werden, dass Wissen in seinem Anwendungskontext repräsentiert, genutzt und verwaltet wird. Die Methode gründet sich auf die Annahme, dass Wissensprozesse zur Transformation von Wissen existieren (z.b. Akquisition, Suche, Retrieval, Speicherung, Verwaltung). Diese sollen analog zu Geschäftsprozessen mit einem Modellierungswerkzeug beschrieben und durch Informationstechnik unterstützt werden. Die PROMOTE-Vorgehensweise basiert auf einem Top-Down-Ansatz. Zunächst werden strategische Ziele definiert, im nächsten Schritt die relevanten Wissensprozesse identifiziert. Diese werden im weiteren Vorgehen detailliert erfasst und modelliert. Im nächsten Schritt wird das PROMOTE-System implementiert, dabei geht es vorrangig um die Gestaltung der organisationsbezogenen Wissensbasis und der Szenarioentwicklung für die Unterstützung von Wissensprozessen durch IT.

5 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Workware Das System Workware zielt auf die Unterstützung von teilweise strukturierten Prozessen, sog. emergent workflows. Um auch unvollständige und sich zur Laufzeit verändernde Prozesse als ablauffähig zu betrachten, wird die Modellierung und die Durchführung eines Prozesses integriert dargestellt. Unvollständige Prozesse berücksichtigen, dass der Bearbeiter einer Aufgabe auch nicht im Prozessmodell dokumentiertes implizites Wissen besitzt. Prozessorientiertes Wissensmanagement bedeutet im Kontext von Workware, dass das Wissen aus der Gestaltung und Neuplanung von Aufgaben oder der Modifikation von Prozessen in den entsprechenden Prozessmodellen expliziert wird. Neben der Externalisierung ist auch die Kombination durch die Verknüpfung von Prozessmodellvorlagen möglich. Implizites Wissen der Bearbeiter soll durch Kommentare zu den Prozessmodellen berücksichtigt werden. Hinzuweisen ist noch darauf, dass der Begriff Prozessbezogenes Wissen auf das in den Prozessmodellen enthaltene explizite Wissen beschränkt wird [Go02]. 3.5 Andere Modellierungsansätze Neben Modellierungsansätzen von Wissen in Geschäftsprozessen existieren weitere Ansätze, die auf einer Modellierung von Wissen aufbauen und im Geschäftsprozessablauf zur Unterstützung von Mitarbeitern dienen. So handelt es sich bei EULE2 um ein wissensbasiertes Anwendungssystem, welches bei der Swiss Life Versicherungsgruppe den Sachbearbeiter in der Bewältigung von komplexen Versicherungsfällen unterstützt. Modelliert wird der Vorgang ähnlich wie bei Workflowmanagementsystemen mittels eines Aufgabengraphs, in dem die einzelnen Schritte zur Bewältigung der Aufgabe nach der Reihe ausgeführt werden [Go02]. Der Aufgabenmodellierung werden Unternehmensregeln und gesetzliche Vorschriften hinzugefügt, die den Sachbearbeiter unterstützen und ihn bei der Bearbeitung leiten. Der Wissensbegriff in EULE2 geht ausschließlich von explizitem Wissen aus. Implizites Wissen von Personen findet keine Berücksichtigung im Modell. EULE2 modelliert das Wissen als eine Sollkonzeption zur Steuerung von Arbeitsaufgaben. Wissenskonversionen und Wissensflüsse werden dabei nicht berücksichtigt. Auch der Ansatz von Workbrain, welcher an der Universität Erlangen (FORWISS) entwickelt wurde, stützt sich im wesentlichen auf ein Workflowmanagementsystem (WMS) [WaWeTh02]. Dieses wurde um eine Komponente aus dem Wissensmanagement erweitert dem organisational memory information system. Idee ist es, ein evolutionäres WMS zu schaffen und ein herkömmliches WMS um eine organisationale Wissensbasis zu erweitern. Diese enthält zum einen eine Workflow-Fallbasis, die kontinuierlich durch Erfahrungen innerhalb des Workflows gepflegt wird, zum anderen eine generelle Wissensbasis, die unternehmensbezogenes Wissen beinhaltet. Der Schwerpunkt von Workbrain liegt auf der Unterstützung von konkreten Geschäftsprozessen, deren Auswertung und Präsentation und weniger auf der Optimierung der Prozesse [Go02, S.45].

6 6 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 3.6 Vergleichende Bewertung Abb. 1 stellt eine grobe Einschätzung der zuvor skizzierten Modellierungsverfahren vor. Es wird deutlich, dass insbesondere in den Bereichen der Wissenskonversion und der personenbezogenen Modellierung von Wissen Defizite bestehen. ARIS INCOME PROMOTE Workware Zielsetzung Dokumentation Dokumentation Planung Dokumentation Integration von GPM und WPM Verwendung des impliziten Wissensbegriffs Verwendung von Wissenskonversion Getrennte Darstellung des Wissensflusses Personenbezogene Modellierung von Wissen Darstellung von Nachfrage und Angebot von Wissen Soll-ist-Vergleich Sichtenkonzept Darstellung von Wissenslandkarten Legende: ++: sehr ausgeprägt vorhanden +: ausgeprägt vorhanden 0: vorhanden -: nur ansatzweise vorhanden --: nicht vorhanden Abbildung 1: Vergleich der Modellierungsansätze Diese Defizite sollen durch die Entwicklung einer Beschreibungssprache für wissensintensive Geschäftsprozesse ausgeglichen werden.

7 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 7 4 KMDL als Modellierungsansatz für wissensintensive Prozesse 4.1 Anforderungen an eine Modellierungsmethode Ziel einer Modellierungsmethode für wissensintensive Prozesse ist es, die Sicht auf die Geschäftsprozesse mit der auf die Wissensprozesse zu vereinen. Als Wissensprozess wird dabei jeder aufgabenrelevante Fluss von Wissen zwischen den an der Aufgabe beteiligten Personen verstanden. Eine Erweiterung gegenüber konventionellen Prozessmodellierungsmethoden muss somit in der Darstellung wissensspezifischer Eigenschaften liegen. Ebenso muss eine Erweiterung gegenüber Wissensmodellierungsmethoden in der Darstellung der prozessspezifischen Relevanz und Verwendung von Wissen liegen. Die prozessrelevanten und wissensspezifischen Eigenschaften, die ein Modell abbilden können muss, lassen sich aus dem zugrunde gelegten Verständnis von Wissen ableiten. Wissen entsteht in Personen und wird von Personen angewendet und kann sowohl auf Daten als auch auf Informationen basieren. Es stellt eine veränderliche Mischung von eingeordneter Erfahrung, Wertvorstellungen, Kontextinformationen und fachmännischer Einsicht dar, das einen Rahmen für die Bewertung und Verinnerlichung von Erfahrung und Information liefert [Da98, S. 5]. Dieses Wissen wird als still (tacit) bezeichnet und kann analog zur Auffassung von Nonaka/Takeuchi nicht auf Informationsträgern, wie beispielsweise Dokumenten oder Datenbankeinträgen existieren. Diese sind nicht personengebunden und widersprechen damit jener Vorstellung von einem humangebundenen Wissen. Hierfür wird in der Literatur der von Polanyi geprägte Begriff vom expliziten Wissen verwendet [Po58, S. 88]. Gemeint ist damit Wissen, welches sich als Information auf Medien, wie Handbüchern und Artikeln, oder zum Beispiel in Form von Patenten oder Software ausdrücken lässt [BoPa98, S. 6]. Für eine Modellierung wissensintensiver Prozesse können folgende wissensspezifischen Eigenschaften und Beziehungen identifiziert werden: Stilles Wissen ist personengebunden (Wissensträger). Stilles Wissen selbst kann nicht kodifiziert dargestellt werden, so dass es eine Umschreibung des Wissens bzw. eine Beschreibung der Wissensdomäne geben muss (Wissensdeskriptor). Das notwendige oder vorhandene Wissen einer Person kann eine beliebige Teilmenge einer beliebig allgemein definierten Wissensdomäne umfassen (Kompetenzklassen). Das Wissen einer Person kann nur als Referenz auf einen Teilbereich einer Domäne modelliert werden (Wissensobjekt). Explizites Wissen kann auch personenungebunden vorliegen (Informationsobjekte). Wissen ist von einer Verwendung in einem bestimmten Kontext abhängig (Pragmatik). Wissen kann nachgefragt oder angeboten werden (Wissensbedarf und Wissensnachfrage).

8 8 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Wissen kann externalisiert, internalisiert, sozialisiert oder kombiniert werden (Wissenskonversion). Eine Wissenskonversion kann nur dann erfolgreich verlaufen, wenn die Beteiligten dies auch wollen und können (Konversionsanforderungen). Methoden aus dem Bereich der konventionellen Geschäftsprozessmodellierung werden diesen Vorgaben nicht gerecht. Das ihnen zugrunde liegende Prozessverständnis beschränkt sich in der Regel auf Aktivitäten der Informationstransformation 4.2 Wissenskonversion als Grundprinzip der Beschreibungssprache KMDL Grundlegendes Konzept von KMDL ist die Wissenskonversion. Dazu werden, analog zu Nonaka und Takeuchi [NoTa97, S. 71], vier Arten der Wissenskonversion unterschieden. Hierunter wird die Umwandlung von Wissen verstanden. Neue Wissens- und Informationsobjekte entstehen durch Umwandlung der im Prozess vorhandenen Objekte. Diese Umwandlung geschieht durch die Interaktion von Wissens- und Informationsobjekten miteinander. Durch das Modellieren von explizitem Wissen und Informationen als Informationsobjekt, sowie von stillem Wissen als Wissensobjekt, wird in KMDL auch bei der Wissenskonversion eine strikte Trennung von personengebundenem Wissen einerseits und personenungebundenem Wissen und Informationen andererseits erreicht. Im Folgenden wird ein kurzer Überblick über die bei KMDL verwendeten Arten der Wissenskonversion gegeben. Internalisierung bezeichnet die Umwandlung von Informationen in stillem Wissen. Ein Wissensobjekt wird mit Hilfe eines oder mehrerer Informationsobjekte generiert. Als Externalisierung wird die Umwandlung von stillem Wissen in Informationen verstanden. Ein Informationsobjekt wird mit Hilfe eines oder mehrerer Wissensobjekte erzeugt. Hierbei gehen die personengebunden Aspekte des stillen Wissens verloren. Es ist also mit einem Bedeutungsverlust bei der Externalisierung zu rechen. Die Sozialisation bezeichnet die Weitergabe stillen Wissens von Person zu Person. Dies geschieht in der Regel durch direkte persönliche Kommunikation. In KMDL wird Sozialisation durch Interaktion von Wissensobjekten abgebildet. Bei der Kombination werden ein oder mehrere Informationen dazu verwendet, um neue Informationen zu generieren. An der Kombination sind auch eines oder mehrere Wissensobjekte beteiligt. Diese haben aber nur eine koordinierende Funktion und werden selbst nicht mittels der zu kombinierenden Informationen erzeugt. Zusätzlich müssen methodenspezifische und anwendungsspezifische Anforderungen an eine Wissensumwandlung berücksichtigt werden. Methodenspezifische Anforderungen zielen auf die Fertigkeiten und das Verhalten der Wissensträger ab, um an einer bestimmten Wissenskonversion überhaupt effektiv oder effizient teilnehmen zu können. Je nach verwendeter Methode bedarf es beispielsweise Fähigkeiten der Rhetorik, des wissenschaftlichen Schreibens, der Anwendung von Mapping- Techniken oder der Bereitschaft zu lernen. Während Fachwissen, Methodenwissen oder Wissen über soziales Verhalten also einerseits Gegenstand der Wissensumwandlung sein

9 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 9 können, können diese andererseits auch Voraussetzungen für andere Wissensumwandlungen darstellen. Diese Anforderungen bestehen immer für den Einsatz einer Methode unabhängig vom Anwendungskontext. Lediglich die Gewichtung der Anforderungen kann in bestimmten Grenzen anwendungsspezifisch angepasst werden. Bei einem Vortrag sind stets rhetorische Fähigkeiten und die Bereitschaft, vor einer Menge von Leuten zu sprechen, gefordert, wenngleich diese im Rahmen einer Kleingruppensitzung weniger gut ausgeprägt sein müssen als bei einer Großversammlung. Anwendungs- bzw. kontextspezifische Anforderungen werden von der Umwelt vorgegeben. Sie sind methodenunabhängig. Die Methode selbst ist in ihrer erfolgreichen Anwendung aber davon abhängig, dass diesen Anforderungen genügt werden kann. Diese Anforderungen können rechtlicher, organisatorischer, kultureller, technischer oder finanzieller Natur sein. Beispiele hierfür sind nicht überwindbare Organisationshierarchien, unterschiedliche Vertrauensstufen, fehlende technische Hilfsmittel, hohe Schulungskosten oder unterschiedliche Arbeitsmentalitäten. 4.3 Elemente von KMDL KMDL stellt eine Objektbibliothek bestehend aus Informationsobjekt, Aufgabe, Stelle, Stellenanforderung, Person, Wissensobjekt und Wissensdeskriptor zur Verfügung: Informationsobjekte repräsentieren explizites Wissen, welches in formaler, systematischer Sprache wiedergegeben worden ist. Beispielsweise werden Ausprägungen jeder Art von Dokumenten, ob in Papierform oder elektronisch, als solche dargestellt. Als Aufgabe wird hier ein Bearbeitungsschritt von Inputs zu Outputs bzw. die Erzeugung eines neuen Zustandes an einem Inputobjekt verstanden. Stellen sind Aufgaben zugeordnet und bearbeiten diese. Stellen sind von einem oder mehreren Mitarbeitern besetzt. Durch die Zuordnung von Mitarbeitern und Aufgaben zu einer Stelle kann die personelle und funktionelle Unternehmensstruktur abgebildet werden. Personen sind Stellen zugeordnet und sind die Träger von Wissensobjekten. Ein Wissensdeskriptor beschreibt die Grenzen einer Wissensdomäne und definiert gegebenenfalls Teildomänen. Damit ist keine Kodifizierung des Wissens verbunden. Anforderungen und Wissensobjekte referenzieren jeweils auf einen Wissensdeskriptor. Dabei hat die Anforderung anzugeben, welcher Domänenausschnitt in welcher Ausprägung (Kompetenzklasse) gefordert ist. Das Wissensobjekt gibt an, welchen Domänenausschnitt es in welcher Ausprägung abdeckt. Die Bearbeitung von Aufgaben stellt Anforderungen an die Person, die eine Stelle besetzt. Die Gesamtheit der Anforderungen einer Aufgabe definiert das stille Wissen, ü- ber welches diese Person verfügen muss, um sie effizienzsteigernd oder effektiv bearbeiten zu können. Jede der unter Umständen mehreren benötigten impliziten Fähigkeiten wird in einer Anforderung repräsentiert. Ein Wissensobjekt wird verwendet, um das stille Wissen von Personen aufzuzeigen. Die Gesamtheit aller Wissensobjekte einer Person bildet deren Wissensbasis.

10 10 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Wissenskonversionen werden durch Beziehungen zwischen Elementen vom Typen Wissensobjekt oder Informationsobjekt dargestellt. Die grafische Notation sieht dafür gerichtete Pfeile mit farblicher Kennzeichnung der Konversionsart vor. Eine erweiterte Darstellungsform für Wissenskonversionen ermöglicht die Abbildung weiterer Konversionseigenschaften. Die Konversion wird dabei als Knoten dargestellt, an dem ein beliebige Anzahl von Informations- und Wissensobjekten als Input und/oder als Output verbunden sein können. Durch die Linienart und Knotenfärbung kann zusätzlich noch die Häufigkeit und die Vollständigkeit, mit der diese Wissensumwandlung betrieben wird, dargestellt werden. Ein Konversionsknoten kann gleichfalls Anforderungen zugeordnet bekommen. Hiermit werden die methodenspezifischen Konversionskompetenzen beschrieben, die die Teilnehmer erfüllen müssen, damit die Konversion überhaupt stattfinden kann. 4.4 Beispiel zur Benutzung von KMDL Abbildung 1 zeigt schematisch vereinfacht die Verwendung von KMDL bei der Beschreibung eines Prozessablaufes. Dabei handelt es sich um einen Ist-Abgleich einer vorgegebenen Prozessstruktur. Der gewöhnliche Prozessablauf bei der vorliegenden Problemklasse besteht aus der Ermittlung eines Sachverhaltes, welcher durch einen Antrag Y angestoßen wurde und auf der Rechtsgrundlage der Vorschriften X und W basiert. Der dokumentierte Sachverhalt sowie die Rechtsvorschrift W dienen als Entscheidungsgrundlage für eine Intervention, für die eine Begründung anzufertigen ist. Diese Aufgaben sind z.b. gemäß einer Dienstvorschrift institutionalisierte Schritte, die dementsprechend auch einer verantwortlichen Bearbeitungsstelle zugeordnet worden sind: die Ermittlung nimmt die Geschäftsstelle vor, die Entscheidungsfindung liegt bei der Amtsleitung. Ermittlung Rechtsvorschrift Sach- Verhalt Ermittlung Begründung für ein Eingreifen Antrag Y Geschäftsstelle Rechtsvorschrift W Amtsleitung Herr Winkler Frau Müller Internalisierung Rechtsauffassung Erfahrungswissen Sozialisierung Rechtsauffassung Verwaltungskenntnisse Externalisierung Akten zu Vorfall Z Rechtsauffassung Herr Uslar Problembericht E Abbildung 1: KMDL-Anwendungsbeispiel

11 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 11 Die standardmäßig bereitgestellten Informationen (Rechtsvorschriften, Sachverhaltsberichte) sind jedoch nicht ausreichend gewesen, um die Aufgaben zu bewältigen. Der Geschäftsstellenmitarbeiter hat zusätzliches Dokumentenwissen in Anspruch genommen, um die Aufbereitung des Sachverhaltes analog zu verwandten Fällen vornehmen zu können. Der Amtsleiter hatte Probleme bei der Interpretation einer Rechtsvorschrift und hat sich deshalb mit Kollegen beraten. Ein Mitarbeiter konnte beispielsweise über sein hinterlegtes Profil als Rechtsexperte als geeigneter Gesprächspartner identifiziert werden, wenngleich er gemäß seiner eigenen Stellenzuordnung keinen institutionalisierten Bezug zu dem hier betrachteten Prozess hat. Letztendlich erstellte der Amtsleiter noch Bericht über die Problematik, die dieser spezielle Fall mit sich brachte, der zukünftig anderen Mitarbeitern als Erfahrungsschatz dienen kann. Dieses Ist-Modell bzw. die Auswertung einer Vielzahl weiterer Instanzen dieses oder anderer Prozesse, kann dazu beitragen wissensbasierte Aktivitäten zu identifizieren und formalisieren, die immer wiederkehrend sind oder von entscheidender Bedeutung für den Prozessfortschritt oder die Qualität der Ergebnisse sind. Diese können dann im Prozessschema aufgenommen werden oder ihre Initiierung wird vereinfacht (Wissensaustausch mit Personen oder Dokumenten). Konsequenzen aus obigen Beispiel können beispielsweise sein, dass ein bereits vorhandenes Vorgangsbearbeitungssystem Akten von vergleichbaren Fällen standardmäßig dem Geschäftszimmer bereitstellt, oder dass die Beratung einer Interventionsentscheidung grundsätzlich gemeinschaftlich stattfinden soll und somit als Aufgabe im Prozess fest vorgesehen wird. 4.5 Merkmale von KMDL KMDL stellt Prozesse als eine Menge von Wissenskonversionen bzw. Aktivitäten zur Umwandlung von Wissen dar. Der sachlogische Zusammenhang wird durch die gemeinsame Verwendung von Informations- und Wissensobjekten hergestellt. KMDL arbeitet nicht mit Ereignissen, welche die zeitliche Prozessabfolge triggern und somit zwingend als Sequenz von Aktivitäten darstellt. Im Falle einer Prozesssteuerung durch KMDL-Modelle achtet jede Konversion eigenständig darauf, ob alle für sie notwendigen Ressourcen vorhanden sind, um aktiv werden zu können. Die in der Realität stattfindende Parallelisierung geht dem Modell somit nicht verloren. Eine Aufgabe kann eventuell schon begonnen werden, obwohl noch nicht alle notwendigen Informationsobjekte oder vollständiges Fachwissen vorhanden sind. Oder aber eine Person beginnt, sich bereits spezielles Fachwissen anzueignen, wenngleich die durch ihn zu bearbeitende Aufgabe erst in zeitlicher Ferne angegangen werden kann. Bei einer sequenziellen Abfolge wäre diese Aufgabenverrichtung erst bei ihrem Beginn von der fehlenden Qualifizierung ihres Bearbeiters überrascht worden. KMDL-Modelle sind Wissenslandkarten, die genauer als Conversion Maps bezeichnet werden können. Sie bilden ab, an welchen Stellen und durch welche Art der Konversion im Prozess/in der Organisation Wissen benötigt, erzeugt, verwendet oder bewahrt wird. Es wird nicht das Wissen selbst kodifiziert, sondern lediglich dessen Verwendungskontext und die Grenzen der Fachdomäne, aus der das Wissen stammt. Durch modellierte Anforderungen und Wissensobjekte kann der Bedarf und der Bestand von Dienstwissen, welches nicht in Dokumentenform explizit verfügbar ist, institutionalisiert werden. Bestimmtes Methodenwissen, Problembewusstsein oder auch Sozialverhalten

12 12 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse können als prozessrelevante Elemente deklariert und im Weiteren auch gemanagt werden, während sie in konventionellen Prozessmodellen unbewusst oder als selbstverständlich und somit ohne Berücksichtigung bei einer Prozessunterstützung vorausgesetzt werden. Grundkomponenten einer jeden Prozessstruktur sind Information, Aktivität und stellenbesetzender Akteur [Tr99, S. 103]. Die Menge aller hiermit darstellbaren Prozessmodelle ist eine Untermenge aller möglichen KMDL-Modelle, weil KMDL hierfür entsprechende Typen zur Verfügung stellt (Informationsobjekt, Aufgabe, Person, Stelle), um eine rein informationsbasierte Sicht auf eine Prozess zu erzeugen. Bestehende Referenzmodelle oder Prozesskonzepte, die auf obigen Komponenten basieren, können somit in KMDL-Modelle überführt werden und KMDL-spezifisch erweitert werden. 5 Komponenten der Prozessevaluierung Voraussetzung für eine Analyse wissensintensiver Prozesse und dem Aufdecken von Schwachstellen ist eine detaillierte Aufnahme des Prozesses. Ein im Rahmen von KMDL entwickeltes Vorgehensmodell stellt sicher, dass relevante Prozesselemente berücksichtigt werden [Gr03]. Dieses besteht aus den Phasen Prozessidentifikation, Ist-Aufnahme durch Interviews und Fragebögen, KMDL-Modellierung und abschließender Analyse. Ist- Aufnahme und Modellierung sind iterative Schritte, so dass das Modell bereits während der Erstellung von den Prozessbeteiligten beurteilt und nachgebessert werden kann. Die Analysemöglichkeiten durch KMDL erstrecken sich über drei Bereiche: Aufzeigen der Wissensintensität Aufzeigen von Prozessschemata und Aufzeigen von Prozessschwachstellen. Ist-Modelle visualisieren den Besitz, den Bedarf, die Entstehung und die Verwendung von Wissen. Somit kann die Wissensintensität ganzer Prozesse, von Prozessabschnitten oder von einzelnen Aufgaben bzw. Tätigkeiten in Form einer Art Knowledge Map bzw. Conversion Map aufgezeigt werden. Hiernach kann dann klassifiziert oder die Bedeutung einzelner Aufgaben neu gewichtet werden, woraus sich Handlungsempfehlungen für eine technische oder organisatorische Nachbesserung ableiten lassen. Für Modelle, die als Soll- Konzept fungieren, gilt dieses analog. KMDL-Modelle können somit eine Wissensperspektive auf die Prozesse bieten. Diese soll helfen, Nutzenpotenziale eines Zusammenwirkens von Informationstechnik, Dokumentenwissen und Mitarbeiterwissen transparent und nachvollziehbar aufzuzeigen. Wurden Ist-Modelle verschiedener Instanzen des gleichen Prozesses erzeugt, lassen sich diese miteinander abgleichen, um allgemein gültige Aussagen über Prozesselemente und Elementbeziehungen zu ermitteln. Insbesondere die ungeplanten wissensbasierten Tätigkeiten gilt es zu untersuchen, ob bestimmte Regelmäßigkeiten vorliegen. Dann empfiehlt es sich, diese zu institutionalisieren und in einem eventuell vorhandenen oder neu zu erstellendem Referenzprozess aufzunehmen oder technische Hilfsmittel anzubieten, so dass der Bearbeiter oder dessen Nachfolger die für seine Tätigkeiten des Lernens und der Koordination notwendige Infrastruktur nicht jedes Mal neu aufbauen muss.

13 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 13 Es gibt generelle Schwachstellen in wissensintensiven Prozessen: Personen sind über- oder andersqualifiziert. Expertenwissen ist nicht verfügbar oder wird nicht gepflegt. Gefährliche Wissensmonopole werden nicht frühzeitig identifiziert. Es wird unnützliches oder unnützlich redundantes Wissen generiert oder akquiriert. Es existieren technische oder organisatorische Blockaden für einen Wissenstransfer (z.b. durch ungünstige Stellenaufteilung). Medienbrüche sind vorhanden. Stellenanforderungen sind inhaltlich falsch, zu hoch oder zu niedrig angesetzt worden. Die Aufgaben sind ungünstig definiert worden, so dass der informelle Koordinationsaufwand unangemessen hoch ist. Wiederkehrende Informationsflüsse sind bei der Prozessgestaltung nicht effizient integriert worden. Standardmäßig bereitgestellte Informationen oder Lernmaterial werden nicht genutzt. Demgegenüber gibt es auch noch Zusammenhänge oder Vorgänge, die sich nur unternehmensspezifisch oder situativ als Schwachstelle auswirken. So ist beispielsweise die Besetzung vieler Stellen durch eine einzige Person nur unter bestimmten Voraussetzungen als Gefahr für eine Überlastung anzusehen. Prozessschwachstellen lassen sich algorithmisch durch eine Auswertung einzelner oder mehrerer Prozessmodelle ermitteln. Hierfür dient der K-Modeler. Beim K-Modeler handelt es sich um eine prototypische Entwicklung eines Werkzeuges zur Unterstützung der Modellierung mit KMDL. Es ist kein reines Visualisierungs-Tool, sondern besitzt gleichfalls eine Reihe von Funktionen zur Analyse von Prozessen. Die durch KMDL vorgegebene semantische Strukturierung von Prozessen wird erfasst und steht für Auswertungen zur Verfügung. Somit können die oben genannten Schwachstellen auf der Datenbasis mehrerer Prozessmodelle automatisiert ermittelt werden. 6 Ausblick KMDL und der K-Modeler wurden auch bei Unternehmen für eine Prozessanalyse eingesetzt. Die in den Projekten gemachten Erfahrungen und Erkenntnisse bezüglich der Anwendbarkeit und des Funktionsumfanges wird in einer Folgeversion von KMDL umgesetzt. Die Reimplementierung des prototypischen K-Modelers wird derzeit im Rahmen eines Projektes zur Gestaltung von Softwareentwicklungsprozessen vorgenommen. Funktionserweiterungen betreffen die Aufgabenbereiche Referenzmodellierung, Prozesssimulation und Skill Management. So können durch abstrakte Elementtypen Prozesse nicht nur für spezifische Problemklassen vordefiniert werden; vielmehr wird eine Referenzbibliothek mit Methoden der Wissenskonversion (z.b. Dialog, Diskussion, Knowledge Mapping) angeboten, so dass Prozessmodelle aus vordefinierten, problemunabhängigen Komponenten zusammengefügt werden können.

14 14 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse Das zeitliche Zusammenwirken der Prozessabschnitte wird genauer spezifiziert werden können. Dies geschieht, indem jede Aktivität bzw. Wissenskonversion angibt, bei welchen Zuständen seiner benachbarten Objekte sie aktiv sein kann. Hieraus wird eine Möglichkeit der Prozesssimulation abgeleitet. KMDL modelliert die Kompetenzen von Personen in Form von Wissensobjekten, die einer bestimmten Kompetenzklasse zugeordnet sind, und geforderte Profile durch Stellenzuordnungen und Stellenanforderungen. Funktionen eines Skill Managements ergeben sich somit bereits durch eine spezielle Sichtweise auf KMDL-Modelle. KMDL eignet sich dafür, die relevanten Zusammenhänge zwischen Personen, Wissen und Aufgabe prozessorientiert zu identifizieren, formalisieren und auszuwerten. Insbesondere personengebundenes Wissen konkreter Personen kann somit in seiner Existenz, Herkunft und Verwendung transparent gemacht werden. Jede modellierte Prozessinstanz stellt wiederum Wissen für die Gestaltung und Optimierung zukünftiger Prozessinstanzen dar. Literatur [Al98] Allweyer, T.; Knowledge Process Redesign, Saarbrücken 1998 [BoPa98] Borghoff, U./Pareschi, R. (1998): Information Technology for Knowledge Management, Berlin. [Da95] Davenport, T. et al.: Improving Knowledge Work Processes. f (Abruf ) [DP98] Davenport, T./Prusak, L. (1998): Wenn Ihr Unternehmen wüßte, was es alles weiß... Das Praxishandbuch zum Wissensmanagement, Landsberg/Lech, 2. Auflage. [Go02] Goesmann, T.; Ansatz zur Unterstützung wissensintensiver Prozesse durch Workflow-Management-Systeme, Berlin 2002 [Gr03] Gronau, N./ Palmer, U./ Schulte, K./ Winkler, T. (2003): Modellierung von wissensintensiven Geschäftsprozessen mit der Beschreibungssprache K-Modeler, in: Reimer et al.(hg.): Professionelles Wissensmanagement - Erfahrungen und Visionen, Proceedings der GI, Bonn, S [He02] Heisig, P.; GPO-WM Methode und Werkzeuge zum geschäftsprozessorientierten Wissensmanagement. in Abecker, A. u.a. Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement, Berlin Heidelberg New York 2002 [Ho02] Hoffmann, M.; Analyse und Unterstützug von Wissensprozessen als Voraussetzung für erfolgreiches Wissensmanagement. In: Abecker, A. u.a.(hrsg.): Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement, Berlin Heidelberg New York, 2002 [ID00] IDS Scheer AG (Hrsg.); ARIS Methode Version 5 - Mai Methodenhandbuch zu ARIS. Saarbrücken 2000 [KaWo02] Karagiannis, D., Woitsch, R.; The PROMOTE approach: Modelling Knowledge Management Processes to describe Knowledge Management Systems. In: Gronau, N. (Hrsg.): Wissensmanagement Strategien, Prozesse, Communities, Aachen, 2002 [NT97] Nonaka, I./Takeuchi, H. (1997): Die Organisation des Wissens. Wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen, Campus Verlag, Franfurt a.m..

15 Modellierbarkeit wissensintensiver Geschäftsprozesse 15 [Po58] [PrRo98] [Re02a] [Re02b] [Sc98] [Sn00] [Tr99] Polanyi, M.: Personal Knowledge - Towards a Post-Critical Philosophy. The University of Chicago Press (Chicago), Probst, G., Raub, S., Romhardt, K.; Wissen managen, wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen. 2.Auflage; Frankfurt a. M., Frankfurter Allgemeine, Gabler 1998 Remus, U.; Integrierte Prozess- und Kommunikationsmodellierung zur Verbesserung von wissensintensiven Geschäftsprozessen. In: Abecker, A. u.a.(hrsg.):geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement, Berlin Heidelberg New York, 2002 Remus, U.; Prozeßorientiertes Wissensmanagement. Konzepte und Modellierung. Regensburg 2002, Dissertation Universität Regensburg Scheer, A.-W.; ARIS Vom Geschäftsprozess zum Anwendungssystem.; 3. Auflage; Berlin, Heidelberg 1998 Springer-Verlag D. Snowden. The ASHEN Model an enabler of action in Knowledge Management. 3(7):14 17, April 2000 Traunmüller, Roland (1999): Methoden und Kriterien der Systemgestaltung, in: Lenk, K./ Traunmüller, R. (Hg.): Öffentliche Verwaltung und Informationstechnik: Perspektiven einer radikalen Neugestaltung der öffentlichen Verwaltung mit Informationstechnik, R. v. Decker s Verlag, Heidelberg, S [WaWeTh02] Wargitsch, C., Wewers, T., Theisinger, F.; Workbrain Merging Organizational Memory and Workflow Management Systems, Erlangen 2002

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