Entwicklung von Anwendungssystemen für das Wissensmanagement: State of the Art der Literatur

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1 Georg-August-Universität Göttingen Institut für Wirtschaftsinformatik Professor Dr. Matthias Schumann Platz der Göttinger Sieben Göttingen Telefon: Telefax: Arbeitsbericht Nr. 5/2003 Hrsg.: Matthias Schumann Robert Schmaltz / Svenja Hagenhoff Entwicklung von Anwendungssystemen für das Wissensmanagement: State of the Art der Literatur

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3 Inhaltsverzeichnis II Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis...III Abkürzungsverzeichnis... IV 1 Einleitung Grundlagen Wissen Wissensmanagement Abgrenzung zum Informationsmanagement Wissensbasierte Systeme Untersuchung der Literatur Formelle Betrachtung der Literatur Inhaltliche Betrachtung der Literatur Wissensmanagement-spezifische Vorgehensmodelle Wissensmanagement-spezifische Modellierungstechniken Gestaltungsempfehlungen für Wissensmanagement-Systeme Fazit Literaturverzeichnis... 35

4 Abbildungsverzeichnis III Abbildungsverzeichnis Abbildung 2.1/1: Übertragungsprozess beim Wissenstransfer (vgl. Maier 02, S. 61)...4 Abbildung 2.2/1: IT im Wissens- und Informationsmanagement...8 Abbildung 3.2.1/1: Planungs- und Analyseschritte (vgl. Thiesse 2001)...14 Abbildung 3.2.1/2: Schritte der Systemplanung...14 Abbildung 3.2.1/3: Modelle in Common KADS (vgl. Schreiber 2000)...15 Abbildung 3.2.1/4: Vorgehensmodell zur WM-Einführung (vgl.frank/schauer 2001a)...16 Abbildung 3.2.1/5: Ontologie-Entwicklungsprozess (vgl. Staab/Studer/Sure 2003)...17 Abbildung 3.2.1/6: Entwicklungsansätze für Wissensmanagementsysteme...19 Abbildung 3.2.2/1: Grundelemente der IUM (vgl. Heisig 2002)...22 Abbildung 3.2.2/2: Wissenslandkarte (links) und Wissensstrukturdiagramm (rechts)...23 Abbildung 3.2.2/3: Prozessmodellierung unter Berücksichtigung von Wissen...24 Abbildung 3.2.2/4: Ausschnitt aus einer Ontologie in DAML+OIL (vgl. DAML 2001)...28 Abbildung 3.2.3/1: Strukturierung des Wissens in einem WMS (vgl.frank 2001)...31

5 Abkürzungsverzeichnis IV Abkürzungsverzeichnis ARIS Architektur Integrierter Informationssysteme BKM Business Knowledge Management BWL Betriebswirtschaftslehre CASE Computer Aided Software Engineering DAML DARPA Agent Markup Language DARPA Defence Advanced Research Projects Agency DV Datenverarbeitung EPK Ereignisgesteuerte Prozesskette GPO-WM Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement HTML Hypertext Markup Language IKT Informations- und Kommunikationstechnik IT Informationstechnik IUM Integrierte Unternehmensmodllierung KADS Knowledge Analysis and Design System KODA Kommunikationsdiagnose LAN Local Area Network MOKA Methodology and tools Oriented to Knowledge based engineering Applications MS Microsoft OIL Ontology Inference Layer PC Personal Computer PROMOTE Process Oriented Methods and Tools for Knowledge Management RDF Resource Description Framework SHOE Simple HTML Ontology Extensions SW Software UML Unified Modelling Language W3C World Wide Web Consortium WAN Wide Area Network WMS Wissensmanagementsystem XML Extensible Markup Language XOL XML Ontology Exchange Language XPS Expertensystem

6 1 Einleitung 1 1 Einleitung Wissensmanagement ist ein Thema, dem nach wie vor in der wissenschaftlichen Literatur große Aufmerksamkeit geschenkt wird. Die Zahl der veröffentlichten Publikationen ist kaum zu überblicken, zumal das Forschungsfeld unter anderem Arbeiten aus den Bereichen der Organisation, Personalwirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Informatik, Soziologie und Psychologie umfasst. Ziel dieses Arbeitsberichtes ist es, den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Entwicklung von informationstechnischen Systemen zur Unterstützung des Wissensmanagements zu verdichten. Nach dieser Einleitung wird im zweiten Abschnitt eine Abgrenzung und Definition der Begriffe Wissen und Wissensmanagement vorgenommen, wobei die Sichtweise der Wirtschaftsinformatik von der anderer Fachrichtungen abgegrenzt wird. Inhalt von Teil drei sind zum einen ein allgemeiner Überblick über die Entwicklung der Literatur in den letzten Jahren und zum anderen eine inhaltliche Zusammenfassung der Arbeiten zur Entwicklung von Wissensmanagement-Systemen. Abschließend enthält in Kapitel 4 ein Fazit und einen Ausblick auf offene Fragen und Forschungsbedarfe.

7 2 Grundlagen 2 2 Grundlagen Wenn über Wissen und Wissensmanagement diskutiert werden soll, so ist es zunächst erforderlich, die wesentlichen Charakteristika dieser Begriffe darzustellen. Besonders die Abgrenzung des Wissensbegriffes ist schwierig, da sich das Verständnis von Wissen in der Wissenschaft deutlich von dem unscharfen Alltagsverständnis des Begriffes unterscheidet. Zudem wird der Begriff Wissen von den verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, die sich mit den verschiedensten Aspekten von Wissen beschäftigen, sehr unterschiedlich definiert. 2.1 Wissen Organisationen im Geschäftsleben sind meist nicht an absoluter, objektiver Wahrheit interessiert, sondern suchen pragmatisch nach sinnvoll und effizient zur Zielerreichung anwendbarem Wissen. Das Wissen über das jeweilige Geschäftsfeld muss ausreichend sein, nicht allumfassend. Diese Auffassung von Wissen ist mit dem konstruktivistischen Wissensbegriff verwandt, der davon ausgeht, dass Wissensstrukturen individuell unterschiedlich und handlungsbezogen entstehen. Insofern ist das Wissen in Unternehmen abhängig von dem Kontext, in dem es entstanden ist (vgl. Roehl 2002, 19-20, Roehl 2002, S. 11). Diese Organisations- und Situationsabhängigkeit führt dazu, dass das Wissensmanagement und die Informationstechnik zu seiner Unterstützung spezifisch an die Organisation angepasst werden müssen. Als weiteres Spezifikum von Wissen müssen seine verschiedenen Formen berücksichtigt werden, auf die in der einschlägigen Literatur regelmäßig eingegangen wird. So gilt es die auf Michael Polyani (Polyani 58, zit. nach Willke/Krück/Mingers 2001, S. 12) zurückgehende Unterscheidung zwischen explizitem und implizitem Wissen zu beachten: Wissen existiert nicht nur explizit in artikulierter Form (kodiert in beliebigen Medien), sondern auch implizit als persönliches Wissen von Individuen, das diese aufgrund von Erfahrungen, vergangenen Erlebnissen und Lernen haben und nicht oder nur schwer formulieren und weitergeben können (vgl. u.a. Willke/Krück/Mingers 2001, S. 13; North 1999, S. 49, Nonaka/Takeuchi 1995). Hier ergibt sich für die Wirtschaftsinformatik das Problem, dass implizites Wissen im Gegensatz zu explizitem Wissen nicht mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie übertragen werden kann. Daher konzentrieren sich die in der Wirtschaftsinformatik diskutierten Systeme häufig auf das explizite Wissen, das kodifiziert ist

8 2 Grundlagen 3 und in eine maschinenlesbare Form überführt werden kann. Dies darf aber nicht dazu verleiten, die Berücksichtigung des impliziten Wissens zu vernachlässigen, da oft wesentliche Teile der Wissensbasis eines Unternehmens nur in impliziter Form vorhanden sind (vgl. etwa North 1999, S. 49ff.). Wissensmanagementsysteme können zwar nicht direkt auf implizites Wissen zugreifen, sie können aber beispielsweise helfen, Experten zu lokalisieren, Mitarbeiter mit ähnlichen Arbeitsbereichen zu finden und den persönlichen Kontakt herzustellen, der für die Übertragung impliziten Wissens unabdingbar ist (vgl. Maier 2002, S. 60ff.). Neben der Unterscheidung zwischen implizit und explizit finden sich in der Literatur eine Vielzahl weiterer Typisierungen, die einen Hinweis auf die möglichen Erscheinungsformen von Wissen geben. Inhaltlich ähnlich ist die Unterscheidung nach Wissensträgern, die auf die Speichermedien abhebt (vgl. Amelingmeyer 2002, S. 52 ff.). Weitere Abgrenzungen beziehen sich etwa auf individuelles vs. kollektives Wissen, wobei hier der Aspekt vertieft wird, dass in Organisationen Leistungen oft nur durch das Zusammenarbeiten der einzelnen Mitglieder erstellt werden können. Dabei haben die spezifischen Regeln und Mechanismen des Zusammenspiels einen eigenen Wert, der über die Summe der Einzelfähigkeiten hinaus geht. Auch die Verfügbarkeit des Wissens für das Unternehmen (etwa prozessbezogen, örtlich, rechtlich), oder der Gültigkeitsbereich werden zur Differenzierung herangezogen (vgl. North 1999, S. 49 ff., Romhardt 1998, S. 28, Amelingmeyer 2002, S. 68ff.). Abzugrenzen ist das Wissen von Daten und Informationen. Daten repräsentieren diskrete, objektive Fakten. Daten sind nach Syntaxregeln aus Zeichen aufgebaut. Werden diese Daten mit dem Ziel der Nutzenstiftung einem konkreten Nutzungskontext zusammengestellt, werden sie zu Informationen. Handlungsorientiert vernetzte Informationen bezeichnet man als Wissen (vgl. Romhardt 1998, S ). Wissen ist damit immer das Ergebnis eines Informationsverarbeitungsprozesses (vgl. North 1999, S. 40) durch Akteure innerhalb einer Organisation. Daten sind zum Beispiel Zahlen wie 29,30. Im Kontext verwendet werden diese zu Informationen, etwa zum Kurs einer Aktie: RWE 29,30. Die Vernetzung dieser Information mit weiteren Informationen führt zu Wissen, etwa über das Funktionieren von Finanzmärkten. Folgt man der Meinung zahlreicher Autoren, so ist es eigentlich unmöglich, Wissen zu übertragen. Stattdessen werden stets nur Daten übertragen, die vom empfangenden System bzw. Individuum interpretiert werden und so wieder den Charakter von Informationen bzw. Wissen annehmen. Es erscheint aber gerechtfertigt, zwischen dem Transfer von Daten und dem Transfer von Wissen zu unterscheiden, wenn man den Transfer von Wissen als verkürzten Prozess der Datenübertragung und -interpretation versteht. Wenn mit hinreichender Sicherheit davon ausgegangen werden kann, dass der Empfänger diese

9 2 Grundlagen 4 Interpretation im Sinne des Senders vornimmt und die übertragenen Daten zu entsprechendem Wissen vernetzt, kann von einem Wissenstransfer gesprochen werden. Dieser Übertragungsprozess wird vereinfacht in Abb. 2.1/1 dargestellt. Abbildung 2.1/1: Übertragungsprozess beim Wissenstransfer (vgl. Maier 02, S. 61) Sucht man nun in der Literatur eine Definition, die die wesentlichen Eigenschaften des Wissens zusammenfasst, so stößt man auf eine Vielzahl von Festlegungen, die jedoch zumeist Teilaspekte außer Acht lassen. Eine Übersicht zahlreicher Definitionsversuche findet sich etwa bei Amelingmeyer (Amelingmeyer 2002, S ). Im Folgenden soll auf die Wissensdefinition von Maier zurückgegriffen werden, die die wesentlichen Charakteristika abdeckt: Wissen besteht aus allen kognitiven Erwartungen - Beobachtungen, die durch Erfahrungen, Kommunikation oder Folgerungen aussagekräftig organisiert, angesammelt und in einen Kontext eingebettet wurden - die ein Individuum oder ein organisatorischer Akteur nutzt, um Situationen zu interpretieren und Aktivitäten, Verhalten und Lösungen abzuleiten, unabhängig davon, ob diese Erwartungen rational sind oder absichtlich genutzt werden (Maier 2002, S. 66, Übersetzung durch den Autor 1 ). 1 im Original: Knowledge comprises all cognitive expectancies observations that have been meaningfully organized, accumulated and embedded in a context through experience, communication, or inference that an individual or organisational actor uses to interpret situations and to generate activities, behaviour and solutions no matter whether these expectancies are rational or used intentionally.

10 2 Grundlagen Wissensmanagement Auch für den Begriff Wissensmanagement werden zahlreiche unterschiedliche Definitionen genannt (siehe z.b. Amelingmeyer 2002, S. 28 ff.; Schindler 2001, 37 ff.). Auf eine erneute Auflistung der unterschiedlichen Begriffe sei an dieser Stelle verzichtet, stattdessen wird auf die Definition von Maier zurückgegriffen (Maier 2002, S ). Sie basiert auf einer Analyse und Gruppierung der existierenden Definitionsversuche, die oft nur Teilbereiche des Problemkreises umfassen bzw. stark auf einen Betrachtungsbereich zugeschnittene, spezifische Schwerpunkte setzen. Sie umfasst die wesentlichen Problemfelder, die bei der Betrachtung von Wissensmanagement und den dazu notwendigen unterstützenden Systemen berücksichtigt werden müssen. Diese sind im Einzelnen: Strategie Systematische Eingriffe in die Wissensbasis eines Unternehmens müssen in Abstimmung mit der verfolgten Geschäftsstrategie erfolgen. Aufgaben Wissensmanagement besteht aus einer Vielzahl von strategischen und operativen Teilaufgaben, die entlang des Lebenszyklus des Wissens anfallen. Instrumente Die Einführung von Wissensmanagement kann durch eine Vielzahl von Instrumenten unterstützt werden, die die einzelnen Teilaufgaben unterstützen, ihre Entwicklung und Implementierung nimmt bei vielen Wissensmanagementprojekten einen wichtigen Stellenwert ein. Objekte Gegenstand des Wissensmanagement können nicht nur Wissensressourcen sein, sondern auch Mitarbeiter, organisatorische und soziale Strukturen sowie wissensrelevante Informations- und Kommunikationstechnologie. organisationales und kollektives Lernen Wissensmanagement enthält nicht nur individuelles Lernen, sondern auch kollektive Lernprozesse in der Organisation, die sich vom individuellen Lernen oft deutlich unterscheiden. Hieraus wird die folgende Definition von Wissensmanagement abgeleitet (Maier 2002, S. 48, Übersetzung durch den Autor 2 ): Wissensmanagement ist als die Managementfunktion definiert, die für die regelmäßige Auswahl, Implementierung und Bewertung von zielorientierten Wissensstrategien verantwortlich ist, die nach einer Verbesserung des Umgangs der Organisation mit internem und externem Wissen streben, mit dem Ziel, die Leistungsfähigkeit der Organisation zu 2 im Original: Knowledge Management is defined as the management function responsible for the regular selection, implementation and evaluation of goal-oriented knowledge strategies that aim at improving an organisation s way of handling knowledge internal and external to the organisation in order to improve organisational performance. The implementation of knowledge strategies comprises all person-oriented, organisational and technological instruments suitable to dynamically optimize the organization-wide level of competencies, education and ability to learn of the members of the organisation as well as to develop collective intelligence.

11 2 Grundlagen 6 verbessern. Die Implementierung von Wissensstrategien enthält alle personenorientierten, organisatorischen und technischen Instrumente, die geeignet sind, den organisationsweiten Stand der Kompetenz, Bildung und Lernfähigkeit der Organisationsmitglieder dynamisch zu optimieren und kollektive Intelligenz zu entwickeln. Wie auch in der Definition ersichtlich wird, enthält die betriebswirtschaftliche Literatur zum Wissensmanagement Aspekte aus verschiedenen Teildisziplinen der Betriebswirtschaftslehre. Dabei handelt es sich zum einen um die Organisationslehre, zu deren Inhalten etwa Problematiken wie organisatorisches Lernen, aber auch die Verteilung der Aufgaben des Wissensmanagements und seine Institutionalisierung in organisatorischen Strukturen zählen. Auch Aspekte aus der Personalwirtschaft sind dem Wissensmanagement zuzurechnen, wenn etwa individuelles Lernen, Kommunikations- und Motivationsaspekte betrachtet werden. Schließlich ist Wissensmanagement auch ein Forschungsgebiet der Wirtschaftsinformatik, wenn es darum geht, innovative Einsatzmöglichkeiten von Informations- und Kommunikationstechnologien zur Unterstützung des Wissensmanagements zu entwickeln (vgl. Schindler 2001, S. 39). Schwerpunkt dieser Arbeit sind diejenigen Bereiche des Wissensmanagements, die einen engen Bezug zu den Kernthemen der Wirtschaftsinformatik haben, nämlich der Konzeption, Entwicklung, Einführung, Wartung und Nutzung von Systemen der computergestützten Informationsverarbeitung im Betrieb (Mertens et al. 2001, S. 1). Hierbei ist diese Abgrenzung allerdings um Anwendungssysteme zu erweitern, die nicht nur Informationen, sondern auch Wissen verarbeiten. Dabei ist zu beachten, dass eine isolierte Betrachtung der Informationssysteme in der Regel nicht zum Erfolg führen wird. Vielmehr sind sie im Kontext der anderen Aspekte des Wissensmanagements zu sehen. Nur eine enge Einbindung in organisatorische und personalwirtschaftliche Fragestellungen macht einen erfolgreichen Informationstechnik (IT) -Einsatz möglich, denn letztlich ist die Informations- und Kommunikationstechnik im Wesentlichen unterstützende Infrastruktur und nicht Selbstzweck (vgl. Maier 2002, S. 49). Dies ist darin begründet, dass Wissen nur in einem Informationsverarbeitungsprozess durch Menschen entsteht und nur im Rahmen menschlicher Tätigkeit sinnvoll genutzt werden kann (vgl. Gentsch 1999, S. 13). Allerdings kann die Informationstechnologie zum einen die Gewinnung von Wissen unterstützen, indem sie etwa Werkzeuge zur Steuerung, Unterstützung und Erfassung von kreativen Prozessen bereitstellt. Zum zweiten kann sie der Erfassung von Wissen, besonders in strukturierter oder teilstrukturierten Form, dienlich sein, und schließlich ist sie zum Auffinden und zur Verteilung von implizitem wie explizitem Wissen kaum ersetzbar. Somit kann davon ausgegangen

12 2 Grundlagen 7 werden, dass der IT-Einsatz für das Wissensmanagement zwar nicht hinreichend, wohl aber notwendig ist (vgl. Schindler 2001, S. 39). 2.3 Abgrenzung zum Informationsmanagement Schließlich gilt es, das Wissensmanagement vom Informationsmanagement abzugrenzen, das ebenfalls Erkenntnisobjekt der Wirtschaftsinformatik ist. Dem Informationsmanagement werden im allgemeinen zwei Aufgabenbereiche zugeschrieben: zum einen ist es für die wirtschaftliche Versorgung aller betrieblichen Stellen mit den für die Leistungserstellung notwendigen Informationen und mit der Beschaffung dieser Informationen in maschinell verarbeitbarer Form zuständig, zum anderen hat es die zur Informationsversorgung benötigte Infrastruktur zu planen, zu beschaffen und einzusetzen (vgl. Mertens et al. 2001, S. 197; Stahlknecht/Hasenkamp 1999, S. 452). Vergleicht man diese Definition mit der des Wissensmanagements, so zeigen sich Differenzen, aber auch Überschneidungen zwischen den Begriffen. Gemeinsamkeiten finden sich vor allem darin, dass es sich beim Wissens- wie beim Informationsmanagement um recht umfassende Aufgabenfelder handelt, die neben Entwicklung und Einsatz von IT-Systemen auch organisatorische und personalwirtschaftliche Aspekte enthalten (zu den Teilbereichen des Informationsmanagements vgl. z.b. Stahlknecht/Hasenkamp 1999, S ). Während der IT-Bereich aber beim Informationsmanagement im Mittelpunkt steht, wird er beim Wissensmanagement eher als gleichberechtigte bzw. unterstützende Funktion angesehen. Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beim IT-Einsatz im Wissens- und Informationsmanagement lassen sich anhand von Abb. 2 verdeutlichen, wobei vereinfachend drei Nutzungsphasen unterschieden werden: Generierung, Transfer und Zugang sowie Speicherung von Wissen bzw. Informationen.

13 2 Grundlagen 8 Abbildung 2.2/1: IT im Wissens- und Informationsmanagement Bei der Generierung von Wissen und Informationen unterscheiden sich Wissens- und Informationsmanagement deutlich. Wissen entsteht aus einem menschlichen Informationsvernetzungsprozess (vgl. Kap. 2) und ist nur schwierig über eine Explizierung in digitale Form zu überführen, während Informationen im Rahmen betrieblicher Prozesse entstehen oder beschafft werden und in der Regel in digitaler oder einfach digitalisierbarer Form vorliegen. Überschneidungen ergeben sich im Hinblick auf den Transport und den Zugang zu Informationen bzw. Wissen. Zumindest im Bereich des expliziten Wissens bestehen enge Beziehungen zwischen Wissensmanagement und Informationsmanagement bezüglich der Unterstützung durch Informations- und Kommunikationstechnik. Zunächst haben beide Ansätze die technischen Infrastrukturkomponenten gemein, die nutzungsunabhängig sind. Dies sind etwa Datennetze, also meist LANs und WANs sowie drahtlose Netze und Endgeräte in Form von PCs, Servern und Mobilgeräten. Auch bezüglich der Informations- und Kommunikationssoftware finden sich Überschneidungen. Geht man nun davon aus, dass beim Wissenstransfer immer Daten übertragen werden (vgl. Kap. 2.1), so wird umso deutlicher, dass die zur Informationsübertragung eingesetzten Systeme ebenso dem Transfer von Wissen dienen können. Hierzu gehören etwa Netzwerkprotokolle, aber auch Anwendungen zur Informationsspeicherung (Datenbanken, Dokumentenmanagement) und zum Informationszugang, etwa Intranet- Portale oder Management-Informationssysteme. Diese dienen oft dazu, neben Informationen auch Wissen zu transportieren und zugänglich zu machen, wobei Wissen nicht nur in expliziter Form sondern auch indirekt als Verweis auf Wissensträger verwaltet werden kann.

14 2 Grundlagen 9 Da Informations- und Wissensmanagement ähnliche Ziele verfolgen, nämlich eine Verbesserung der betrieblichen Entscheidungen durch eine möglichst umfassende, zielgerichtete Versorgung der Akteure mit relevanten Informationen bzw. Wissen (vgl. Amelingmeyer 2002, S. 29; Stahlknecht/Hasenkamp 1999, S. 453), erscheint eine scharfe Trennung hier nicht sinnvoll. Vielmehr ist eine enge Verzahnung der Anwendungen zum Wissens- und Informationsmanagement im Sinne einer nahtlosen Entscheidungsunterstützung mit einer einheitlichen Schnittstelle wünschenswert. Bezüglich der Speicherung von Wissen bzw. Informationen ergeben sich wiederum eindeutige Differenzen. Während Informationen meist in strukturierter Form vorliegen und in Datenbanken gespeichert werden können, ist diees bei Wissen nicht immer möglich. Es liegt in vielen Fällen in teil- oder unstrukturierter Form vor und ist gegebenenfalls überhaupt nicht formal festgehalten sondern existiert nur innerhalb von Menschen oder Organisationen. Wenn auch die Informationstechnologie beim Wissensmanagement weniger im Vordergrund steht als beim Informationsmanagement, so erscheint eine scharfe Trennung der beiden Aufgaben doch nicht sinnvoll, da sie sich hinsichtlich ihrer Ziele deutlich überschneiden und zumindest im Bereich des Transfers und des Zugangs eng verwandte Systeme nutzen. 2.4 Wissensbasierte Systeme Ein weiterer Begriff, der im Zusammenhang mit Wissen oft genannt wird, ist der Bereich der Wissensbasierten Systeme. Diese sind ebenfalls vom Wissensmanagement abzugrenzen. Wissensbasierte Systeme entstammen dem Bereich der Künstliche Intelligenz Forschung. Wissensbasierte Systeme versuchen, die Problemlösungsfähigkeiten eines menschlichen Experten nachzubilden, wobei sie nicht nur Problemlösungsstrategien abbilden, sondern auch versuchen, das Spezialwissen eines Experten zu einem (meist eng abgegrenzten) Fachgebiet so genau wie möglich abzubilden. Bei konventionellen Softwaresystemen sind das Wissen über das Anwendungsgebiet und die Problemlösungsstrategien in den Algorithmen und Datenstrukturen enthalten und fest verdrahtet. Im Gegensatz dazu wird bei Wissensbasierten Systemen das anwendungsbezogene Wissen in einer Wissensbasis getrennt vom anwendungsunabhängigen Wissen abgelegt (vgl. z.b. Kurbel 1992). Einer der Schwerpunkte bei der Entwicklung dieser Systeme ist die Erfassung und Kodierung des Wissens, das in der Wissensbasis abgelegt wird. Dabei handelt es sich entweder um eine Neukodierung von explizitem Wissen oder um die Explizierung von implizitem Wissen, etwa wenn ein Experte in Zusammenarbeit mit einem Knowledge Engineer Regeln für eine Wissensbasis erarbeitet. Dieses Expertenwissen steht dem Unternehmen dann personenunabhängig zur Verfügung. Insofern bestehen Überschneidungen zwischen der

15 2 Grundlagen 10 Entwicklung von Wissensbasierten Systemen und dem Wissensmanagement. Allerdings soll dieser Forschungsbereich hier nicht weiter behandelt werden, da er einen stark spezialisierten Sonderfall darstellt und aktuelle wissenschaftliche Arbeiten zum Thema extrem rar sind.

16 3 Untersuchung der Literatur 11 3 Untersuchung der Literatur Im folgenden Kapitel wird versucht, einen Überblick über aktuelle Publikationen zum Wissensmanagement zu geben, die einen expliziten Bezug zur Wirtschaftsinformatik aufweisen. Aufgrund der großen Zahl von Veröffentlichungen zum Wissensmanagement wird der Fokus im Wesentlichen auf deutschsprachige Publikationen der letzten drei Jahre gelegt, wobei englischsprachige bzw. ältere Werke gegebenenfalls ergänzend Berücksichtigung finden. 3.1 Formelle Betrachtung der Literatur Gegenstand der Wirtschaftsinformatik sind allgemein die Analyse, Entwicklung und Einführung von Informationssystemen für alle betrieblichen Funktionsbereiche (vgl. Stahlknecht/Hasenkamp 99). Insofern ist bei einer Betrachtung des Wissensmanagements aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik ein besonderer Schwerpunkt auf die Informationssysteme zu legen, die das Wissensmanagement unterstützen (vgl. Frank/Schauer 01). Die Qualität der Literatur hat sich in den letzten Jahren gewandelt. Besonders die viel zitierten Werke aus der Anfangszeit der Forschung zum Wissensmanagement (etwa Nonaka/Takeuchi/Mader 1997, Davenport/Prusak 1998) sind eher im Bereich der populärwissenschaftlichen Managementliteratur anzusiedeln. Auch das Konzept der Bausteine des Wissensmanagements nach Probst/Raub/Romhardt 1999, das in der deutschen Literatur zum Wissensmanagement auf große Resonanz gestoßen ist, erhebt explizit nicht den Anspruch, theoriebildend zu sein, sondern ist als pragmatisches Sprachangebot an die Praxis konzipiert (Romhardt 1998, S. 52). In eher beratungs- und praxisorientierten Zeitschriften fand das Thema ebenfalls große Resonanz. Im Vergleich dazu ist die Anzahl der Publikationen mit explizit wissenschaftlichem Anspruch, die diesen auch methodisch untermauern, in jüngerer Zeit gestiegen. Neben zahlreichen Artikeln in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und Fachbeiträgen auf Konferenzen sind auch eine Reihe von Dissertationen und Habilitationen zum Thema erschienen, auf die in den folgenden Kapiteln eingegangen wird. Daneben wird nach wie vor eine große Zahl nichtwissenschaftlicher Werke zum Thema veröffentlicht, was als Indiz für ein starkes Interesse der Praxis an diesem Themenbereich zu werten ist.

17 3 Untersuchung der Literatur Inhaltliche Betrachtung der Literatur Inhaltlich hat eine gewisse Spezialisierung stattgefunden. Die Werke aus der Zeit von Mitte bis Ende der 90er Jahre enthalten eher allgemeine Einführungen in das Thema, Rahmenkonzepte für das Wissensmanagement und strukturierende Ansätze. In den letzten Jahren sind dann verstärkt Publikationen erschienen, die spezielle Aspekte des Themas vertiefen. Hierzu gehören neben branchen- oder aufgabenspezifischen Anwendungen und einzelnen organisatorischen Instrumenten auch die unterstützenden IT-Systeme. Die Anzahl der Werke mit explizitem Bezug zu Entwicklung und Einsatz von Informationstechnologie ist aber nach wie vor vergleichsweise gering. Immer noch dominieren allgemeinere Ansätze, die die IT eher am Rande erwähnen und wenig konkrete Details, etwa zum Entwicklungsprozess, enthalten. Man kann die aktuellen Publikationen zum Thema grob in zwei Bereiche unterteilen: zum einen werden im Rahmen der aktuellen Forschung konzeptionelle Aspekte beleuchtet, die sich mit Vorgehensweisen und Techniken zu Entwurf und Gestaltung von Wissensmanagementsystemen beschäftigen. Zum anderen werden konkrete Lösungen für spezielle Wissensmanagement-Probleme vorgestellt, etwa in Form von Unternehmensgedächtnissen, Portalen oder Systemen zur Expertensuche. Fokus der konzeptionellen Arbeiten ist der Entwicklungsprozess von Software zum Wissensmanagement. Die Literaturanalyse ließ eine Unterteilung der konzeptionellen Beiträge in Vorgehensmodelle, Modellierungstechniken und Gestaltungsempfehlungen sinnvoll erscheinen. Erstere beschreiben Softwareentwicklungs- und Einführungsprozesse, die spezifische Besonderheiten von Wissensmanagement identifizieren und berücksichtigen. Die Modellierungstechniken werden eingesetzt, um das Wissen selbst sowie seine Verwendung im Rahmen von betrieblichen Prozessen abzubilden. Sowohl Vorgehensmodelle wie auch Modellierungstechniken sind auch in der traditionellen Anwendungsentwicklung etabliert (vgl. etwa Schumann/Schüle/Schumann 1994; Mertens et al. 2001). Die im dritten Abschnitt behandelten Gestaltungsempfehlungen enthalten generische Konstruktionsgrundlagen und -hinweise für umfassende Wissensmanagementsysteme. Da auch Kosten- und Nutzenbetrachtungen beim IT-Einsatz integraler Bestandteil der Wirtschaftsinformatik sind, werden bei der Vorstellung der einzelnen Konzepte berücksichtigt. Gegenstand der folgenden drei Unterkapitel werden die konzeptionellen Arbeiten sein. Da die Entwicklung von Anwendungssystemen eine der Hauptaufgaben der Wirtschaftsinformatik ist, erscheint dies ein sinnvoller Anknüpfungspunkt für eine Übersicht über aktuelle Forschungsergebnisse zum Wissensmanagement in der WI zu sein. Eine

18 3 Untersuchung der Literatur 13 systematische Betrachtung konkreter Lösungen wird im Rahmen einer gesonderten Ausarbeitung erfolgen Wissensmanagement-spezifische Vorgehensmodelle Ein Vorgehensmodell ist die Beschreibung eines planvollen, systematischen Vorgehens im Rahmen der Entwicklung von Anwendungssystemen, bei dem die Teilaufgaben eines komplexen Entwicklungsprojektes in überschaubare Aufgabeneinheiten mit begrenztem Umfang gegliedert werden (vgl. Schumann/Schüle/Schumann 1994, S. 16ff.). Beispiele für in der Wirtschaftsinformatik etablierte Vorgehensmodelle sind Phasenkonzepte, die in zahlreichen Varianten vorliegen und Prototyping (vgl. etwa Hansen/Neumann 2001, S. 204ff.). Hier stellt sich zunächst die Frage, ob die Entwicklung von Wissensmanagement-Systemen Abwandlungen der aus der Wirtschaftsinformatik bekannten Vorgehensmodelle zur Softwareentwicklung und -einführung erfordert und wie diese umgesetzt werden können. Es existiert zwar eine stattliche Zahl von Vorgehensmodellen und Rahmenkonzepten zur allgemeinen Wissensmanagementeinführung im Unternehmen (vgl. z.b. Remus 2002a, S , Heisig 2001, S ), darunter sind allerdings nur wenige, die einen expliziten Bezug zur Anwendungsentwicklung aufweisen und diese methodisch unterstützen. Viele Ansätze behandeln die IT nur auf einer sehr abstrakten Ebene. Ansätze mit konkretem IT- Bezug sollen im Folgenden vorgestellt werden. Aufgrund der unterschiedlichen Detaillierungsgrade und Schwerpunkte erscheint eine Systematisierung schwierig, am Ende des Abschnitts folgt aber eine tabellarische Zusammenfassung. Thiesse (Thiesse 2001) verfolgt in seiner Arbeit, die auf dem Ansatz des Business Knowledge Management (vgl. z.b. Bach 1999) basiert, das Ziel, bestehende Methoden für den Entwurf transaktionsorientierter Geschäftsprozesse um einen Vorschlag zur Gestaltung wissensorientierter Prozesse zu ergänzen. Hierbei werden Unterschiedliche Planungs- und Analyseschritte durchlaufen (vgl. Abb /1), wobei lediglich zwei von sieben Schritten, die Potenzialanalyse und die Systemplanung, einen expliziten IT-Bezug aufweisen.

19 3 Untersuchung der Literatur 14 Abbildung 3.2.1/1: Planungs- und Analyseschritte (vgl. Thiesse 2001) Im Rahmen der Potenzialanalyse wird nur grob eine Landkarte der aktuellen IT- Entwicklungen und Trends erstellt, die mittels Nutzwertanalysen auf ihre Anwendbarkeit untersucht werden können. Im Rahmen der Systemplanung werden im Wesentlichen drei Phasen durchlaufen (vgl. Abb /2): zunächst werden die zu erstellenden Systeme spezifiziert, wobei sich der Autor auf so genannte integrierte Arbeitsplätze konzentriert, die im Sinne einer Portallösung die verschiedenen Wissens- und Informationsquellen prozessorientiert zusammenfassen. Im zweiten Schritt wird ein Architekturüberblick erstellt, der die logischen Komponenten des Systems und ihre Schnittstellen festhält. Im dritten Schritt werden dann konkrete Produkte zur Unterstützung derjenigen Komponenten, die neu zu implementieren sind, ausgewählt, wobei hier die explizite Bezugnahme auf eine Kombination von Standardsoftwareprodukten einen interessanten Ansatz darstellt. Spezifikation der Arbeitsplätze/ Benutzeroberflächen Spezifikation der logischen Architektur Produktauswahl Umsetzung Abbildung 3.2.1/2: Schritte der Systemplanung Die Beschreibung dieser Schritte bleibt aber eher oberflächlich, eine Ausgestaltung mittels etablierter Methoden der Softwareentwicklung oder neuer Techniken findet nicht statt. Die physische Umsetzung des Systems wird nicht explizit behandelt, da sie für nicht wissensmanagement-spezifisch erachtet wird. Lediglich auf den möglichen Einsatz der Methode PROMET-I-NET zur Intranet-Einführung wird hingewiesen. Diese Methode ist allerdings stark auf explizites Wissen fokussiert und lässt wesentliche Aspekte der

20 3 Untersuchung der Literatur 15 Generierung neuen Wissens außer Acht (vgl. Heisig 2001, S. 18). Im Einklang mit dem explizit formulierten organisatorischen Schwerpunkt bleibt der Wirtschaftsinformatik-Bezug in diesem Wissensmanagement-Entwicklungskonzept schwach. Eines der wenigen Vorgehensmodelle zur Entwicklung von Wissensmanagementsystemen, das sehr direkte Bezüge zur Anwendungsentwicklung aufweist, ist CommonKADS (Schreiber 2000). CommonKADS ist aus dem Knowledge Analysis and Design System (KADS) für das Knowledge Engineering für Wissensbasierte Systeme entstanden und wird seit ca. 15 Jahren kontinuierlich weiterentwickelt. Es bietet insbesondere Methoden zur Analyse und Darstellung von Domänenwissen. Das Vorgehen im Rahmen von Common KADS basiert auf einer Reihe von verknüpften Modellen, die am Ende der Entwicklung zu einer technischen Systemspezifikation zusammengeführt werden (vgl. Abb /3). Zunächst wird der Kontext mittels Organisations-, Aufgaben- und Agentenmodellen dargestellt. Danach wird ein konzeptuelles Modell aufgestellt, das aus einem Wissens- und einem Kommunikationsmodell besteht. Diese werden wiederum in das Designmodell als technische Systemspezifikation überführt, das die Architektur, die Implementierungsplattform, die einzelnen Softwaremodule etc. enthält. context organization model task model agent model concept knowledge model communication model artifact design model Abbildung 3.2.1/3: Modelle in Common KADS (vgl. Schreiber 2000) Die Erstellung der einzelnen Modelle wird umfassend unterstützt, etwa durch Vorgehensanweisungen, Modellierungstechniken, verknüpfte Arbeitsblätter und Checklisten. Dies ist die große Stärke des Ansatzes, er bietet eine durchgehende Unterstützung der gesamten Entwicklung bis hin zur Implementierung. Aufgrund seiner Herkunft ist CommonKADS allerdings eindeutig auf die Behandlung von explizitem Wissen fokussiert.

21 3 Untersuchung der Literatur 16 Aktivitäten in Bezug auf das implizite Wissen, etwa die Unterstützung der Kommunikation zwischen Wissensträgern, werden nur am Rande berücksichtigt. Frank/Schauer (vgl. Frank/Schauer 2001b, Frank/Schauer 2001a) fordern, bei der Einführung eines IT-gestützten Wissensmanagements sowohl die Randbedingungen und Erfordernisse des Unternehmens einzubeziehen, als auch die Möglichkeiten neuer Technologien zu berücksichtigen. Dazu wird ein Phasenmodell vorgeschlagen, dass ein bedarfsorientiertes Top-Down-Vorgehen mit einem technologieorientierten Bottom-Up- Ansatz kombiniert (s. Abb /4). Abbildung 3.2.1/4: Vorgehensmodell zur WM-Einführung (vgl.frank/schauer 2001a) Hierbei sollen aus einer Ist-Analyse Wissensziele und Szenarien für das Wissensmanagement abgeleitet werden. Gleichzeitig sollen Technologien evaluiert und Einsatzmöglichkeiten aufgezeigt werden. Eine genaue Abgrenzung der Phasen und der auszuführenden Tätigkeiten wird hier ebenso wenig ausgeführt wie Möglichkeiten zur methodischen Unterstützung. Weitere Publikationen der Autoren dazu liegen nicht vor. Es wird lediglich darauf verwiesen, dass wegen der Komplexität des Gesamtkonzeptes ein inkrementelles Vorgehen zu bevorzugen sei. Ausführungen zur Entwicklung und Einführung der IT-Systeme finden sich auch bei Herrmann (Herrmann/Diefenbruch/Kienle 2002). Hermann et al. ermitteln anhand zweier Fallstudien vier Faktoren, die den Erfolg bei der Einführung von Wissensmanagementsystemen positiv beeinflussen sollen. Zunächst wird eine konsequente Geschäftsprozessorientierung gefordert, da sie einen handlungsbezogenen Zugang zum System erlaubt und so hilft, die Informationsflut zu reduzieren. Des Weiteren wird der Einsatz von Modellierungstechniken als sinnvoll erachtet, da sie ein systematisches Erfassen komplexer Situationen erleichtern. Auch die Automatisierung von Standardvorgängen wird für wichtig erachtet, da

22 3 Untersuchung der Literatur 17 sie durch die Reduktion von Routinetätigkeiten die Nutzung erleichtert und somit die Akzeptanz fördert. Als vierter Erfolgsfaktor wird schließlich die ständige Evaluation und Rückmeldung genannt, um die kontinuierliche Akzeptanz und Nutzung des Systems sicherzustellen. Hier kann festgestellt werden, dass nicht alle dieser postulierten Erfolgsfaktoren wirklich spezifisch für Wissensmanagement-Systeme sind (besonders die Geschäftsprozessorientierung, und die Automatisierung), vielmehr scheinen einige der genannten Faktoren auf alle betrieblichen Informationssysteme zuzutreffen. Auch die Evaluation und Rückmeldung finden sich in zahlreichen Phasenkonzepten des SW- Engineering wieder (vgl. etwa Mertens et al. 2001, S. 71; Biethahn/Mucksch/Ruf 2000, S. 205 ff.). Insgesamt liegt der Schwerpunkt der Arbeit aber auf der Einführung, weniger auf der Entwicklung von Wissensmanagement-Software, die Erkenntnisse sind also nur am Ende des Entwicklungszyklus von Interesse. An der Universität Karlsruhe wurde ein Vorgehensmodell zur Erstellung von Ontologien, also formalen Modellen einer Anwendungsdomäne (vgl. Kap ), entworfen (s. Abb /5, vgl. Staab 2002, S ; Staab/Studer/Sure 2003). Ontologien können als Grundlage für zahlreiche Wissensmanagement-Anwendungen eingesetzt werden. Abbildung 3.2.1/5: Ontologie-Entwicklungsprozess (vgl. Staab/Studer/Sure 2003) Das Vorgehensmodell umfasst alle Aktivitäten, die zur Erstellung und Pflege dieser formalisierten Wissensrepräsentationen benötigt werden, soll aber aufgrund seiner sehr

23 3 Untersuc hung der Literatur 18 speziellen Ausrichtung an dieser Stelle nicht näher behandelt werden. Es zeigt aber, dass mit Hilfe spezieller Vorgehensmodelle konventionelle Softwareentwicklungsprozesse ergänzt werden können, um wissensmanagementspezifische Aspekte gesondert zu berücksichtigen. Das vorliegende Vorgehendsmodell zur Ontologieentwicklung kann beispielsweise im Rahmen eines traditionellen Phasenkonzeptes eingesetzt werden, wenn die zu entwickelnde Anwendung auf einer Ontologie beruht. Nissen et al. (Nissen/Kamel/Sengupta 2000) kombinieren in ihrem Beitrag Ansätze aus Prozessentwicklung, Expertensystementwicklung und Software-Engineering zum Entwurf der IT-Unterstützung von wissensintensiven Prozessen. Ausgehend von der Feststellung, dass der IT-Einsatz alleine in zahlreichen Fällen keine Verbesserungen betrieblicher Abläufe bewirkt, wird eine enge Prozessintegration der Softwareentwicklung gefordert. Es wird festgestellt, dass sich die existierenden Methoden, Techniken und Werkzeuge aus den Bereichen Business Process Reengineering (BPR), Expertensystementwicklung und Softwareentwicklung in vielen Fällen überschneiden, zumal sie alle auf zyklischen Entwicklungsprozessen beruhen. Allerdings enthalten sie unterschiedliche Schritte und unterschiedliche Betrachtungsobjekte, nämlich Prozesse, Wissen und Informationen. Da diese Aspekte im Rahmen von wissensintensiven Betriebsprozessen eng verbunden sind, sollten sie beim Entwurf von Wissensmanagementsystemen gemeinsam behandelt werden. Im Rahmen der Betrachtung eines Wissensmanagement-Lebenszyklus werden zu jeder Aktivität aus dem Zyklus unterstützende Methoden aus den oben genannten Bereichen identifiziert. Dabei reichen weder BPR, XPS- Entwicklung noch Software Engineering alleine aus, um den gesamten Zyklus abzudecken und bei einigen Aktivitäten ist eine Kombination unterschiedlicher Methoden erforderlich. Als weitere Determinanten des Entwicklungsprozesses von Wissensmanagement-Software werden organisatorische Faktoren (Art des organisatorischen Gedächtnisses, Organisationsstruktur, Nutzungsanreize) und die Art des prozessrelevanten Wissens genannt. Anhand eines Beispiels wird dann aufgezeigt, wie eine IT-Unterstützung für Wissensprozesse mit Hilfe etablierter Methoden und relativ einfacher, existierender Software-Werkzeuge implementiert werden kann. Dabei werden die Instrumente so kombiniert, dass auf die spezifische Struktur des Prozesses, des Wissens und der Rahmenbedingungen eingegangen wird. Bei zwei Aspekten zeigt dieser Ansatz Schwächen: zum einen weisen die Autoren selbst darauf hin, das die Schaffung und die Weiterentwicklung von Wissen mit herkömmlichen Werkzeugen nur schwach unterstützt werden können. Zum anderen blenden sie in Ihrer Beschreibung die Methodenunterstützung für die Analyse der Wissensverwendung aus, hier werden keine konkreten Möglichkeiten genannt.

24 3 Untersuchung der Literatur 19 Abb /6 bietet eine kurze Zusammenfassung der behandelten Ansätze. Ansatz/Autoren Thiesse Common KADS Frank/Schauer Herrmann et al. Staab Nissen Charakteristika Basiert auf Business Knowledge Management Ansatz Berücksichtigt IT nur in Teilschritten Hohes Abstraktionsniveau Fokus auf Standardsoftware Stammt aus Knowledge Engineering für Expertensysteme Ermöglicht umfassende Wissens- und Kommunikationsmodellierung und Überführung in Systemdesign Umfangreiche Werkzeugunterstützung Stark auf explizites Wissen fokussiert Phasenmodell zur SW-Einführung Kombiniert bedarfs- und technologiegetriebenes Vorgehen Schwach operationalisiert, kaum detailliert Fokus auf Erfolgsfaktoren für die WMS-Einführung Teilweise nicht Wissensmanagement-spezifisch Schwach operationalisiert Nur für Einführungsphase relevant Fokussiert Teilbereich Ontologieentwicklung Detailliertes Vorgehensmodell Detaillierte Unterstützung für Teilbereich Ontologieentwicklung Kombiniert Ansätze aus Prozessentwicklung, Expertensystementwicklung und Software-Engineering Werkzeuggestützter Systementwurf und Umsetzung mittels Standardsoftware Keine Methoden zur Analyse der Wissensverwendung Abbildung 3.2.1/6: Entwicklungsansätze für Wissensmanagementsysteme Die Analyse der Literatur zeigt nur eine geringe Zahl von Vorgehensweisen zur Entwicklung von Wissensmanagementsystemen. Einige der genannten Ansätze sind zudem nur schwach operationalisiert, sehr allgemein oder behandeln nur Teile der Entwicklung, und der einzige umfassende, im Detail operationalisierte Ansatz (CommonKADS) ist eine Übertragung aus einem anderen Anwendungsbereich. In Anbetracht dieses Ergebnisses erscheint es fraglich, ob grundsätzlich neue Vorgehensmodelle zur Entwicklung von Wissensmanagement- Software notwendig sind. Es scheint, dass weite Teile des Entwicklungsprozesses mit den etablierten Methoden der Wirtschaftsinformatik abzudecken sind. Zum Teil besteht allerdings die Möglichkeit, existierende Vorgehensmodelle zu ergänzen. Die Erstellung formalisierter Wissensrepräsentationen kann beispielsweise mit Hilfe spezialisierter Verfahren unterstützt werden.

25 3 Untersuchung der Literatur 20 Da zwei Autoren explizit auf die Nutzung von Standardsoftware Bezug nehmen, erscheint es sinnvoll, die Einsatzmöglichkeiten dieser Softwareprodukte bei der Umsetzung von Wissensmanagement-Lösungen näher zu untersuchen. Die Vorgehensweisen der Wirtschaftsinformatik sind allerdings in einen breiteren Entwicklungskontext einzubinden: gerade beim Wissensmanagement ist ein IT-getriebenes Vorgehen wenig sinnvoll (vgl. Nissen/Kamel/Sengupta 2000, S. 216; Maier 2002, S. 49), die Software stellt lediglich eine Unterstützungsfunktion für organisations- und personalzentrierte Maßnahmen dar. Daher sollte die Anwendungsentwicklung wiederum Teil einer umfassenderen Methodik zur Einführung von Wissensmanagement im Unternehmen sein Wissensmanagement-spezifische Modellierungstechniken Ein Modell ist eine vereinfachte, abstrahierte Darstellung eines Realitätsausschnitts. Dabei kann ein Modell verschiedene Sichten auf den Betrachtungsgegenstand wiedergeben (etwa Daten, Funktionen, Dynamik, ). Zur Modellierung stehen eine Vielzahl von Modellierungssprachen zur Verfügung, die oft eine grafische Notation bieten (vgl. Hansen/Neumann 2001, S. 251). In diesem Zusammenhang sollen zwei Aspekte der Modellierung gesondert betrachtet werden, die Prozessmodellierung und die Modellierung von Wissen selbst. Die Prozessmodellierung ist von Bedeutung, da viele wissensintensive Tätigkeiten Teil von Betriebsprozessen sind. Wissen wird unmittelbar in den Prozessen genutzt und geschaffen, eine enge Verzahnung der Wissensmanagement-Aktivitäten mit den Prozessen erscheint daher geboten. Ähnlich wie eine Geschäftsprozessanalyse häufig am Anfang der fachlichen Konzeption von konventionellen Anwendungssystemen steht, erscheint es sinnvoll, auch die Entwicklung von Wissensmanagement-Systemen an den Prozessen auszurichten, die sie unterstützen sollen. Daher müssen Prozesse nicht nur in Bezug auf Funktionen und Daten untersucht werden, sondern auch hinsichtlich des Umgangs mit Wissen analysiert werden. Die Modellierung von Wissen ist ein weiterer Aspekt, der im Rahmen der Systementwicklung zu beachten ist. Zahlreiche Werkzeuge nutzen eine (semi-)formale Repräsentation des Wissens, dessen Verarbeitung sie unterstützen sollen. Für diese Repräsentation existieren spezifische Modellierungstechniken, auf die näher eingegangen werden soll. Dabei ist zu beiden Aspekten vergleichsweise wenig Literatur zu finden. Im Folgenden wird auf diejenigen Arbeiten eingegangen, die für eine praktische Anwendung bei der Systementwicklung ausreichend konkret und hinreichend weit entwickelt sind.

26 3 Untersuchung der Literatur 21 Modellierung wissensintensiver Prozesse Will man Prozesse inkl. der Verwendung von Wissen und Daten modellieren, stellt sich die Frage, ob dezidierte Modellierungstechniken nötig sind. Zumindest explizites Wissen kann beispielsweise in Ereignisgesteuerten Prozessketten mit der gleichen Symbolik wie für Datenbanken oder Dokumente dargestellt werden, da es sich hier um identische Trägermedien handelt. Der Modellierung impliziten Wissens ist hier also besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Des Weiteren ist zu untersuchen, ob eine Integration der Prozessmodellierung in den weiteren Prozess der Anwendungsentwicklung vorgenommen wird. Nägele/Schreiner (Nägele/Schreiner 2002) untersuchen die Eignung existierender Werkzeuge zum Geschäftsprozessmanagement für das Wissensmanagement. Dabei wird postuliert, dass Unternehmenswissen in weiten Teilen schon durch existierende Werkzeuge zum Prozessmanagement erschlossen werden kann. Bei der Untersuchung von fünf Klassen von Prozessmanagement-Tools (CASE-Tools, Workflow-Management-Systeme, Simulationswerkzeuge, Modellierungswerkzeuge, Visualisierungswerkzeuge) werden besonders den Modellierungstools Unterstützungspotenziale im Bereich der Wissensnutzung zugeschrieben, indem sie Darstellung, Analyse und Auswertung der Wissensnutzung unterstützen. Konkrete Anwendungsbeispiele und Modellierungsmöglichkeiten werden zwar nur am Rande genannt, grundsätzlich erscheint eine Modellierung wissensintensiver Prozesse aber sinnvoll zu sein. Ein umfassender Ansatz, der ein Vorgehensmodell zur Wissensmanagement-Einführung und die dazugehörigen Modellierungstechniken kombiniert, wird von Hinkelmann et al. (Hinkelmann 2002) vorgestellt. PROMOTE (process-oriented methods and tools for knowledge management) enthält ein phasenorientiertes Vorgehen zum integrierten Wissensund Prozessmanagement. Außerdem wird ein gleichnamiges Software-Werkzeug zur Modellierung von Wissensstrukturen und Geschäftsprozessen vorgestellt. Ausgehend von sog. wissensintensiven Tätigkeiten innerhalb von Prozessen sollen Wissensflüsse beschrieben und optimiert werden. Ausgangspunkt ist eine Modellierung der Geschäftsprozesse, innerhalb derer wissensintensive Aktivitäten identifiziert und gesondert gekennzeichnet werden. Im Folgenden werden die verwendeten Wissensarten analysiert und die Wissensflüsse zwischen den Aktivitäten identifiziert. Darauf folgend werden die operativen Wissensprozesse modelliert. Hinsichtlich der einzusetzenden Modellierungstechniken werden keine Vorschriften gemacht. Es existiert aber ein Software-Toolkit, dass die Modellierung von Prozessen (basierend auf dem Prozessmanagement-Werkzeug

27 3 Untersuchung der Literatur 22 ADONIS, vgl. Junginger et al. 2000) und Wissensstrukturen unterstützt. Die PROMOTE- Software enthält auch eine Workflow-Engine, die die modellierten Prozesse ausführen kann. Die Software ist allerdings noch in der Entwicklung, über Leistungsumfang und Einsatzreife können keine abschließenden Aussagen gemacht werden. Heisig (Heisig 2002) stellt die Methode GPO-WM zum GeschäftsProzessOrientierten WissensManagement vor. Im Rahmen der Methode GPO-WM werden, ähnlich wie bei PROMOTE, ein Vorgehensmodell (Phasenkonzept) und unterstützende Instrumente zum geschäftsprozessorientierten Wissensmanagement definiert. Hierbei wird mit der Methode der Integrierten Unternehmensmodellierung (IUM) eine Modellierung der im Prozess ablaufenden Wissensaktivitäten vorgenommen, wobei hier Wert darauf gelegt wird, nicht nur Speicherung und Verteilung, sondern auch Anwendung und Erzeugung von Wissen abzubilden. Abbildung 3.2.2/1: Grundelemente der IUM (vgl. Heisig 2002) Ergebnis der Modellierung sind objektorientierte Prozessmodelle, deren Grundelemente Abb /1 zeigt. Explizites und implizites Wissen werden nach Wissensdomänen spezifiziert und als Ressourcen im Geschäftsprozessmodell dargestellt. Auch verschiedene Arten des Umgangs mit Wissen können dargestellt werden, indem der Umgang mit Wissen als Aktion im Geschäftsprozess modelliert wird. Die Methode bietet aber keine über die