Christopher Prinz: Wissensmanagementmethodik zur Organisation von Prozesswissen in der Produktion, Shaker Verlag, Bochum 2017

Deutsche industrielle Produktionsunternehmen, sowohl Kleine und Mittlere Unternehmen (KMUs), als auch Großunternehmen stehen aktuell vor verschiedenen Herausforderungen, die den Hintergrund der vorliegenden Arbeit abbilden und gestalten. So müssen sie angesichts des globalen Wettbewerbsdrucks in damit einhergehenden global expandierenden Märkten bestehen und können so den global und weltweit existierenden Markt mitgestalten und mitaufbauen. Weitere Faktoren, denen sich die Unternehmen stellen müssen, sind einerseits der Niedriglohnsektor, der sich aus der Herausforderung, in Konfrontation mit anderen Markteilnehmern mit niedrigeren Löhnen zu bestehen, ergibt. Andererseits müssen Unternehmen, zum Beispiel und gerade IT-Unternehmen, um Fachkräfte ringen, ja geradezu kämpfen. Eine Strategie, um dem demografischen Wandel zu begegnen, ist es, gerade das Wissen der älteren Generation und Arbeitnehmer an die jeweils jüngere Generation und die damit verbundenen Arbeitnehmer weiterzugeben.

Herausforderung Digitalisierung aktiv mitgestalten

Die immer älter werdenden Mitarbeiter müssen noch dazu stets auf dem neuesten Stand der Technik und des (Fach-) Wissens gehalten werden. Die aktuell mit Sicherheit größte Herausforderung ist es sicherlich, die Digitalisierung im Unternehmen und den Einzug der sogenannten und vielfach diskutierten Industrie 4.0 zu integrieren und mitzugestalten. Besonders für mittelständische Unternehmen ist dies mitunter in der Relation mit höheren Kosten verbunden als sich dies für Großunternehmen und größere Unternehmen gestaltet. Dementsprechend sehen sich gerade die Kleinen und Mittleren Unternehmen mit noch größeren Herausforderungen konfrontiert als vergleichbare Unternehmen. Insgesamt steht der Industriestandort Deutschland also vor der Herausforderung, eben diesen Standort und dessen Produktion effizienter zu gestalten. Damit begegnet er dem steigenden Kostendruck. Hinzu kommen die Automatisierungskomplexität und die damit einhergehende Komplexität durch Digitalisierung und Industrie 4.0. Der Komplexität kann zudem damit begegnet werden, indem das Wissen der älteren Generation digital gespeichert und damit der jüngeren Generation zur Verfügung gestellt wird.

Ansätze zur Verbesserung der Haltbarmachung des Produktionswissens

Bisherige Forschungsansätze bezogen sich mehr auf wissensintensive als auf handlungsintensive Prozesse, wie sie für die Produktion wichtig und vonnöten sind. Dem will die vorliegende Arbeit Abhilfe schaffen. So wurde eine Wissensmanagementmethodik zur Organisation von Prozesswissen in der Produktion entwickelt. Die Methodik soll eine reaktionsschnelle Möglichkeit bieten, die Wissensbasis der Produktion zu visualisieren und mithilfe von Faktoren zu bewerten, um Maßnahmen zur Steuerung der Wissensbasis zu realisieren. Damit soll eine wichtige Ressource der Produktion, das Prozesswissen der Mitarbeiter, für Unternehmen gesichert werden.

Um das übergeordnete Ziel, eine Steuerung der Wissensbasis, zu gewährleisten, wurden verschiedene Teilmethoden entwickelt, die zunächst eine Identifikation von Prozesswissen ermöglichen und anschließend eine Kategorisierung zulassen. Mithilfe einer Methode zur Bewertung von Prozesswissen wird es möglich, Risikoanalysen, welche in Verbindung mit der Bedeutung des Wissens für das Unternehmen stehen, durchzuführen, um den Verlust dieser wichtigen Ressourcen zu vermeiden. Mittels einer weiteren Methode kann das Wissen strukturiert aufgenommen werden und durch einen Software-Prototyp digitalisiert und somit bewahrt werden, um es in der Organisation zu teilen.

Anwendbarkeit in der Praxis ist erwiesen

Vorteil der genannten Methodik ist unter anderem, dass sie ihren Wert in der Praxis und die damit verbundene Verknüpfung von Theorie und Praxis bereits unter Beweis stellen konnte. So konnte sie auf Basis von verschiedenen industriellen Anwendungsszenarien, welche in dem Forschungsverbundprojekt APPsist definiert wurden, erprobt und damit die Anwendbarkeit sichergestellt werden.

Ausgangssituation und Problemstellung

Auch in Deutschland ist man sich bewusst, dass ein produzierendes Gewerbe und eine industrielle Produktion einen wesentlichen Teil der Wertschöpfung ausmachen. Zunehmend sei man sich der Konkurrenz aus Asien und Südamerika bewusst, wie der Einleitung der vorliegenden Arbeit zu entnehmen ist. Aus Gründen der Wertschöpfung versucht die Industrie die Wertschöpfung wieder ins eigene Land und damit diese nach Deutschland zurückzuholen, anstatt diese weiterhin ins Ausland zu verlagern und dort verharren zu lassen. Gerade angesichts dieser Problematik bieten sich aktuelle Lösungen resultierend aus dem Komplex der Industrie 4.0 an.

Vorteile

Vorteile liegen bei den Cyber-Physischen Systemen (CPS) in diesen der Definition nach eingebetteten Systemen, die sowohl Produktions-, Logistik-, Engineering-, Koordinations- und Managementprozesse als auch Internetdienste umfassen. Sie greifen mittels Sensoren auf Daten der physikalischen Welt zu und wirken auf diese mithilfe von Aktoren ein. Gerade um die hieraus entstehenden Potenziale zu erschließen und somit einen Wettbewerbsvorteil für die deutsche Industrie zu generieren, hat die Bundesregierung das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 ausgerufen. In der Industrie 4.0 soll die technische Integration von CPS in Produktion und Logistik erfolgen, sodass Cyber-Physische Produktionssysteme (CPPS) entstehen. In einem CPPS sind folglich die einzelnen, an einer Wertschöpfungskette beteiligten CPS, wie beispielsweise Produktionsanlagen, untereinander über das Internet der Dinge und Dienste miteinander vernetzt und bilden eine neue, intelligente Produktionseinheit.

Auch soziale Aspekte spielen eine Rolle

Dienste, Daten und Funktionen werden dezentral analysiert, ausgewertet und an der jeweils erforderlichen und am besten geeigneten Stelle zur Verfügung gestellt. Im Einzelnen werden außerdem soziale und technische Aspekte betrachtet, in deren systematischer Betrachtung zum Beispiel die Stakeholder eine entscheidende Rolle spielen. Auch die technischen Aspekte werden, je nachdem wie sie die Stakeholder beeinflussen, berücksichtigt. Auch diese Tatsache führt dazu, dass Unternehmen weiterhin vor große Herausforderungen gestellt werden, da die Komplexität technischer Systeme auch dadurch im Produktionsumfeld enorm ansteigt.

Mitarbeiter sind gefordert, sich stetig und konsequent weiterzuentwickeln

Dadurch entsteht ein rasanter Zuwachs des Informations- und Wissensbedarfs sowie des notwendigen beruflichen Kompetenz- sowie Expertiseniveaus der Produktionsbeschäftigten. Näheres zu diesem Sachverhalt schildert und erläutert das 1. Kapitel dieser Arbeit. Eine groß angelegte Studie der für den Begriff der "Industrie 4.0" verantwortlichen Deutschen Akademie der Technikwissenschaften wird ebenfalls zitiert und ausgewertet. Sie sieht zum Beispiel einen großen Bedarf bei der Entwicklung von Mitarbeiterkompetenzen vor.

Herausforderungen: Wissen bewahren und Lerneffekte sichern

Auch die zunehmende Individualisierung von Produkten ist ein weiterer bedeutender Treiber für automatisierte Produktionskonzepte. Die Folge ist, dass aufgrund dessen in der Produktion immer häufiger die Losgröße 1 gefertigt werden muss. So stellt ein großes Problem die Tatsache, dass sich bisher insbesondere bei der manuellen Montage von Produkten mit kleinen Losgrößen sich nur in geringem Ausmaß einstellende Lerneffekte zeigen und einstellen. So vergessen die Mitarbeiter bei sehr kleinen Serien aktuell das kurzfristig Gelernte schnell wieder. Somit muss das zunächst kurzfristig aufgebaute Wissen zu einem späteren Zeitpunkt erneut aufgebaut werden. Im Gegensatz dazu können bei Großserien sehr gute Lerneffekte erzielt und konstant gehalten werden, was enorme Vorteile schafft wie zum Beispiel die Reduktion von Kosten.

Vorteile, die die Digitalisierung mit sich bringt

Die Digitalisierung des Wissens wird daher notwendig, um die Produktion intelligent zu gestalten. Eine gängige wissenschaftliche Ansicht innerhalb der vorliegenden Arbeit ist es daher, dass "Arbeiten in einem sich ständig verändernden Arbeitsumfeld mit immer komplexeren Werkzeugen und Assistenzsystemen zu extrem hohen Anforderungen an die Fähigkeiten und das Wissen über die beteiligten Produktionsressourcen bei den Beschäftigten führt. Digitalen Medien und innovativen Lerntechnologien müssen eine herausragende Rolle in der Wissensvermittlung und Kompetenzentwicklung zukommen - auch, um die immer knapper werdende Zahl der Mitarbeiter möglichst wenig zur Ausbildung aus den Unternehmen zu reißen." Der Wissensfaktor wird daher zunehmend wichtiger, gerade für die hier beschriebenen Produktionssysteme und deren Funktionalität innerhalb der bestehenden Produktion. Der Vorteil liegt darin, dass ein ganzheitliches Wissensmanagement zur Reduktion von Produktionszeiten und -kosten sowie zu einer Fehlerreduktion führen kann. Gleichzeitig stellt sich nach wie vor die Frage, ob durch die aktuelle, digitale, Entwicklung eine Reduktion der Durchlaufzeit, Steigerungen der Produktivität und Verbesserungen der Produktqualität erreicht werden können. Eine Herausforderung besteht gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMUs) darin, kontinuierlich und mit dem Einsatz der jeweiligen Mitarbeiter den Einsatz von Wissensmanagementsystemen zu bestehen.

Die Bedeutung von Wissen wird zunehmend wichtiger

Zusammenfassend lässt sich erkennen, dass in Bezug auf die aktuelle Wettbewerbssituation und dem demografischen Wandel der Bedarf eines durchgängigen Managements von Wissen in dem Bereich der Produktion vorhanden ist und mittels der Industrie 4.0 die Digitalisierung von Wissen weiter vorangetrieben wird und somit einerseits Wissensmanagement unterstützt, andererseits aber auch gefordert wird. Das Wissen von Beschäftigten im Bereich der Produktion muss dafür aber mit den dazu gehörigen Komponenten eines Produktionssystems verknüpft werden und es bedarf einer Bewertungsmöglichkeit des Wissens, um frühzeitig Maßnahmen zur Sicherung dieses Wissens zu ergreifen.

Ausgangssituation

Aufgrund der Ausgangssituation ergeben sich somit die folgenden übergeordneten Ziele für eine Wissensmanagement-Methodik zur Organisation von Prozesswissen und zwar die der Vorgehensmethode zur Anwendung der Gesamtmethodik, eine Bewertungsmethode des Prozesswissens und eine Methode für Maßnahmen zur Regulierung des Prozesswissens.

Fragen, die sich angesichts der gestellten Problemstellung ergeben, sind folglich diese:

1.) Wie lässt sich Wissensmanagement (WM) im Produktionsumfeld einordnen und systematisieren? 2.) Wie lässt sich Wissen im Produktionsumfeld definieren? 3.) Wie kann die Wissensbasis einer Produktion beschrieben werden? 4.) Wie kann das Prozesswissen in der Produktion visualisiert und analysiert werden, um mithilfe von Methoden dieses Wissen gezielt zu regeln und zu steuern? 5.) Wie lässt sich Prozesswissen von Mitarbeitern durch diese selbständig digitalisieren?

Zusammenfassung

In der Zusammenfassung der Arbeit zeigt sich, dass neben der Ausgangssituation und der Motivation für diese Arbeit aktuelle Entwicklungen in der Industrie 4.0 und die daraus entstehenden Anforderungen für Unternehmen erläutert worden sind. Darauf aufbauend wurde die Zielsetzung dieser Arbeit formuliert und die dazu notwendige Vorgehensweise eingeführt.

Die Einleitung in die Thematik hat zunächst die Fabrik als Entstehungs- und Anwendungsort tiefergehend betrachtet. Dabei sind die Geschäftsprozesse sowie die notwendigen Ressourcen für den Wertschöpfungsprozess im Einzelnen erläutert worden. Anschließend wurde die Verankerung des Wissensmanagements in der Fabrik aufgezeigt und gleichzeitig auf dessen Heterogenität hingewiesen. Im weiteren Verlauf wurde das Wissensmanagement mit seinen unterschiedlichen Themenbereichen detailliert vorgestellt und die Vielfältigkeit dieses Wissenschaftsfelds aufgezeigt.

Ausblick

Die Notwendigkeit eines kontinuierlichen Wissensmanagements in der Produktion im Zuge der Digitalisierung und Industrie 4.0 ist für Unternehmen allgegenwärtig. Die vorgestellte Wissensmanagementmethodik zur Organisation von Prozesswissen liefert hierfür eine erste anwendbare Hilfestellung und schließt somit eine Forschungslücke. Sie ermöglicht es, mit relativ geringem Aufwand anhand von verschiedenen Kategorien die Wissensbasis der Produktion zu ermitteln und das Wissensrisiko mithilfe von Faktoren zu bewerten, um Maßnahmen zu ergreifen, damit die Ressource Wissen gesichert werden kann.

Aus den Ergebnissen resultieren allerdings gleichzeitig neue Forschungsfragen, die unterschiedliche Forschungsfelder betreffen.

Zunächst müssen weitere Forschungsarbeiten die Möglichkeiten der digitalen Vernetzung der Methodik in die bestehende IT-Landschaft mit allen Schnittstellenproblemen erproben. An dieser Stelle stellt sich die Frage nach intelligenten Diensten, welche eine Akkumulation der erforderlichen Daten für die entwickelte Methodik automatisiert ermöglichen.

Die Überprüfung der Methodik hat gezeigt, dass sie auf reale Prozesse der Industrie anwendbar ist, aber es besteht nach wie vor der Bedarf einer Validierung. Diese Validierung bezieht sich nicht nur auf die Methodik, sondern auf die grundsätzliche Frage der Effektivität von Wissensmanagementsystemen. Erst durch den Einsatz von Langzeitstudien in Industrieunternehmen, die den Einsatz des Wissensmanagements in den Unternehmen begleiten und analysieren, lässt sich diese Effektivität beweisen.

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