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49,80 €
ISBN 978-3-8440-5892-5
Softcover
252 pages
88 figures
346 g
21 x 14,8 cm
German
Thesis
April 2018
Christopher Prinz
Wissensmanagementmethodik zur Organisation von Prozesswissen in der Produktion
Der Industriestandort Deutschland steht vor der Herausforderung das Wissen der alternden Belegschaft im komplexer werdenden Arbeitsumfeld von Industrie 4.0 einerseits zu sichern und andererseits das Wissen der jüngeren Generation zur Verfügung zustellen.
Bisherige Ansätze zum Management von Wissen beziehen sich häufig auf wissensintensive und weniger auf handlungsintensive Prozesse, wie sie in der Produktion vorliegen. Außerdem berücksichtigen nur wenige Ansätze die besonderen Anforderungen des Wissensmanagements für die Produktion, woraus sich eine Forschungslücke ergibt.
Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde eine Wissensmanagementmethodik zur Organisation von Prozesswissen in der Produktion entwickelt. Die Methodik soll eine re-aktionsschnelle Möglichkeit bieten, die Wissensbasis der Produktion zu visualisieren und mithilfe von Faktoren zu bewerten, um Maßnahmen zur Steuerung der Wissensba-sis 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 Metho-de zur Bewertung von Prozesswissen wird es möglich, Risikoanalysen, welche in Ver-bindung 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.
Keywords: Wissensmanagement; Prozesswissen; Produktion; Risikobewertung
Schriftenreihe des Lehrstuhls für Produktionssysteme
Edited by Prof. Dr.-Ing. Horst Meier and Prof. Dr.-Ing. Bernd Kuhlenkötter, Bochum
Volume 2018,1
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