M2M/Industrie 4.0

Wissensmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0

25. November 2015, 16:29 Uhr | Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer, Mindbreeze | Kommentar(e)
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Industrie 4.0 ist zurzeit eines der am häufigsten vorkommenden Buzzwords in den Medien. Alle sprechen von Vernetzung, Digitalisierung, intelligenten Maschinen und Big-Data. Doch die Skepsis ist groß – werden Maschinen den Menschen Arbeitsplätze wegnehmen oder vielmehr neue moderne Arbeitsplätze schaffen? Wie kann sich ein Unternehmen auf die neue Ära vorbereiten? Die Lösung ist naheliegend, für viele aber einfach noch nicht präsent: Wissensmanagement.

"Wissen ist Macht" – eine Redewendung aus der Zeit der Aufklärung, deren Bedeutung immer noch gilt. Jemand, der viel weiß und dieses Wissen gezielt einsetzen kann, hat Erfolg im Leben – so ist es auch bei Unternehmen. Unternehmen generieren eine große Menge an Informationen. Sie versuchen ihr Wissen zugänglich zu machen – Digitalisierung, Vernetzung und auch die daraus abgeleitete Revolution Industrie 4.0 fördern diese Entwicklung. Doch Informationen einfach nur zu speichern, hilft nicht: Daraus muss ein Mehrwert für das jeweilige Unternehmen entstehen. Wissen muss aus Rohinformationen extrahiert und somit wiederverwertbar werden.

Laut einer Studie von McKinsey & Company zu Industrie 4.0 fühlen sich nur sechs von zehn Unternehmen in Deutschland gut auf eine industrielle Revolution vorbereitet. Als erster Schritt ist die Einführung eines effizienten Wissensmanagements in Industrie-Unternehmen wichtig. Denn Unternehmen müssen nicht nur über das vorhandene Wissen verfügen können, sondern dieses auch zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Form abrufen können. Diese Kunst beherrschen bislang noch wenig Unternehmen. Eine elegante Lösung für diese Herausforderung bietet "Enterprise Search".

Wenige Schritte zum effizienten Wissensmanagement
Professionelle Enterprise-Search-Produkte sind intelligente Wissensmanagement-Systeme, die es schaffen, das Wissen im Unternehmen so zu nutzen, dass es entscheidende Vorteile bringt. Der erste Schritt in diesem komplexen Prozess ist die Maßnahme zur Informationsbereitstellung. Die Basis für Wissensmanagement ist, dass die Informationen und vor allem die Zusammenhänge aufbereitet sind und durchforstet werden können (explorative Informationsbereitstellung). Sehr viele Unternehmen verfügen gar nicht über die Möglichkeit, die gesamten Informationen, die sie gespeichert haben, zu finden. Viele Daten sind oft in den Quellsystemen, wie beispielsweise Archiven, "vergraben" und nicht einfach erreichbar. Somit schlummern sie vor sich hin – als eine Art Goldschatz, der nicht gehoben werden kann. Keiner kann aus diesen Informationen Wissen und Nutzen ziehen. Eine weitere Herausforderung sind die unterschiedlichen Quellen, wo die Daten abgespeichert werden. Um beispielsweise ein Dokument zu finden, von dem man weiß, es existiert aber eben nicht wo, braucht es oft mehrere Suchvorgänge in den jeweiligen Quellen. Durchsucht werden Cloud-Services, Dateisysteme, Dokumentenmanagement-Systeme und natürlich das  Archiv – dieser Vorgang ist zeitaufwendig und ineffizient.

Enterprise-Search-Lösungen indexieren alle Inhalte der relevanten Quellsysteme und werden dadurch zur intelligenten Informationszentrale, die bei jeder Recherche alle vorhandenen Informationen miteinbezieht. Durch die semantische Analyse der Inhalte und die Verknüpfung von Informationen wird es möglich, maßgeschneidert und punktgenau Antworten auf sämtliche Fragen zu geben.

Durch Content-Analytics wird der Text nicht nur in Wörter zerlegt, sondern auch genau analysiert und verstanden. Das System ist somit in der Lage, Zusammenhänge zwischen Informationen zu erkennen und diese auch zu verknüpfen. Wird beispielsweise der Name eines Kunden in das Suchfeld eingegeben, so werden nicht nur Dokumente als Treffer angezeigt, die den Namen enthalten, sondern auch jene, die im Zusammenhang mit diesem Kunden stehen – so beispielsweise Kundennummern, Auftragsnummern, Auftragsstatus oder auch Reklamationsnummern.

Durch selbstlernende Verfahren muss nicht jedes Muster dem Enterprise-Search-Produkt erklärt werden, sondern es ist in der Lage, selbst Muster zu erkennen und auch den inhaltlichen Bezug eines Dokuments semantisch zu erfassen. Je länger das System im Einsatz ist, umso umfangreicher werden das vorhandene „Wissen“ und die Verknüpfungen der einzelnen Dokumente – ähnlich dem Erfahrungsschatz eines Menschen. In diesem Zusammenhang sind Machine-Learning und die Spezialisierung Deep-Learning in den letzten Jahren immer mehr in den technischen Mittelpunkt gerückt. High-End-Enterprise-Search-Lösungen verstehen aber nicht nur die Hauptinhalte, sondern auch Details, wie konkrete Formulierungen, und können beispielsweise auch Negativ-Formulierungen entsprechend berücksichtigen, was besonders in Bereichen wie der Medizin wichtig und kritisch ist.

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