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Engineering Data Management (EDM) / Product Data Management (PDM),
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Engineering Knowledge Management

erschienen im EDMPDM-Newsletter (ISSN 1618-9744) Ausgabe 1/2003
Autoren: Dr. Toralf Kahlert, Thomas Marwinski

 

In der industriellen Produktion ersetzt der Anteil des Wissens zunehmend die materiellen Produktionskosten. Im Gegensatz zu den anderen Produktionsfaktoren wird die Ressource Wissen durch ihren Gebrauch vermehrt. Gerade Unternehmen in hochindustriellen Staaten, wie Deutschland, in denen der Produktionsfaktor Arbeit teuer ist, müssen durch neue Ideen und Innovationen ihre Konkurrenzfähigkeit bewahren. Die Einführung von Wissensmanagement unterstützt Unternehmen, ihre Wissensressourcen intensiver auszunutzen. In vielen Fällen geht den Unternehmen auch durch das Ausscheiden eines langjährigen Mitarbeiters dessen Know-how verloren.

Die Kenntnisse, die sich ein Konstrukteur im Laufe seines Arbeitslebens erworben hat, können anderen bei der Problemlösung helfen. Beispielsweise wird ein erfahrener Ingenieur beim Einbau eines neuen Kühlsystems im Motorraum eines Autos zwei Monate für die Lösung benötigen, wohingegen ein Neuling vielleicht sechs Monate Zeit braucht. Im Rahmen von Engineering Knowledge Management wird dieses Fachwissen und die Erfahrungen von Mitarbeitern in F&E- und Konstruktionsabteilungen gesammelt und strukturiert aufbereitet, so dass es bei späteren Aufgabenstellungen wieder verwendet werden kann.

Der Wissensbegriff, der im Engineering Knowledge Management zur Anwendung kommt, lässt sich auf die komplementäre Beziehung von impliziten und expliziten Wissen nach Nonaka und Takeuchi zurückführen. Implizites Wissen ist in den Köpfen der Individuen gespeichert und damit nur schwer kommunizierbar und teilbar. Es beinhaltet sowohl kognitive Elemente wie Erfahrungen und Intuition als auch technische Komponenten wie Fähigkeiten und Kompetenzen. Dagegen ist explizites Wissen beschreibbares, formalisierbares, zeitlich stabiles Wissen, das standardisiert, strukturiert und methodisch in sprachlicher Form in Dokumentationen, Datenbanken, Patenten, Produktbeschreibungen, Formeln aber auch in Systemen, Prozessen oder Technologien angelegt werden kann (Bullinger, 1997). Die beiden Wissensformen können nach Nonaka und Takeuchi zumindest partiell ineinander überführt werden.

In den folgenden Ausgaben wird der EDM/PDM-Newsletter an dieser Stelle einen Einblick in das Thema Wissensmanagement unter den im Schaubild dargestellten Aspekten mit dem zuvor beschriebenen Wissensbegriff geben. Zur Veranschaulichung eines ganzheitlichen Wissensmanagements wird des Öfteren in der Literatur das 3-Säulen-Modell verwendet (Albrecht, 1993; Schneider, 1996; Bullinger, 1997). Bei der Implementierung von Wissensmanagementsystemen müssen die Aktivitäten von den drei Säulen getragen werden, wobei die Gewichtung auf die einzelnen Bereiche je nach Zielsetzung unterschiedlich sein kann.

Unter »Organisation & Prozesse« fallen Maßnahmen und Tätigkeiten, bei denen Strukturen, Aufbau- und Ablauforganisationen eine Rolle für das Unternehmen spielen. Anstrengungen im Bereich »Kommunikation & Menschen« analysieren und verbessern das Umfeld, in dem innerhalb eines Unternehmens Wissen unter den Mitarbeitern ausgetauscht wird. Das Teilgebiet »Technologie & Systeme« deckt die Einführung von Methoden der Informations- und Kommunikationstechnologie ab. In den nächsten Ausgaben gehen wir auf die einzelnen Säulen im Konkreten ein.