Organizational Memory Information System (OMIS)

Andreas Abecker und Otto Kühn

Wissensmanagement als Querschnittsdisziplin aus Organisationslehre, Management und Informationstechnologie hat als Ziel die optimale Ausnutzung der "Ressource Wissen" für Lernen aus Erfahrung, kontinuierliche Prozeßverbesserungen und systematischen Ausbau der kreativen Unternehmenspotentiale. Die Unternehmenswissensbasis setzt sich aus den Mitarbeiterkenntnissen und -fertigkeiten, niedergelegtem Wissen und Informationen in Dokumenten, kodifiziertem Wissen in Weisungen und Richtlinien sowie substantiiertem Wissen in Prozeduren und Produkten zusammen. Ziel des Organizational Memory Information System (OMIS, kurz: OM, auch: Corporate Memory) ist es, durch geeignete Kommunikationsinfrastruktur und Bereitstellung der passenden Information zum richtigen Zeitpunkt dem Menschen Wissenserzeugung und -(wieder)verwendung zu erleichtern.

Als Vision für die Einbindung des OM in das operative Geschehen stelle man sich folgendes vor: projektbezogen ad hoc zusammengesetzte Teams lösen wissensintensive Aufgaben (i.a. sog. wicked problems [5], z.B. strategische Unternehmensplanung, Design, Produktinnovation) on-line durch computergestützte Gruppenarbeit im Intranet. Dabei sammelt sich "on-the-fly" eine multimediale Informationsmenge (Memos, Protokolle, Skizzen, Video-Übertragungen, Voice-Mails, ...) an, die das OM selbständig im Entstehungskontext archiviert und später in Situationen, wo dieses Wissen relevant ist, aktiv dem Nutzer präsentiert. Das System koordiniert die Gruppenarbeit und steuert selbst Lösungsanteile bei.

Wir definieren das OM i.e.S. somit als ein Computersystem, das in der Organisation Wissen und Informationen fortlaufend sammelt, aktualisiert und strukturiert und für verschiedene Aufgaben kontextabhängig, gezielt und aktiv zur Verfügung stellt.

Abb. 1: Abstrakte Funktionalitäten eines OM

Wenn es gerechtfertigt sein soll, von "Gedächtnis" anstelle von "Archiv" (ein Gedächtnis ist selbstorganisierend und aktiv erinnernd) und von "Wissens-" anstatt "Informationsmanagement" (Wissen ist komplex, kontextgebunden und hat Aufgabenbezug) zu reden, müssen mindestens die drei folgenden Aspekte berücksichtigt werden:

1. Fortlaufende Wissenspflege

Aufbau und Wartung sind immer kritische Faktoren beim Einsatz wissensbasierter Systeme [3]. Daher setzen praktische Ansätze oft auf existierenden informalen Wissensquellen - z.B. (semistrukturierten) Texten (s.w.u.) - auf und nutzen formale Strukturen allenfalls für stabile Sachverhalte (z.B. zur Indexierung einer Best-Practice-Database [2] oder für die Steuerung eines Workflows). Zur Verwirklichung des "Gedächtnis-Konzepts" muß man sowohl für das Auffinden oder Erstellen der informalen Anteile als auch für die Konstruktion und Konsistenzsicherung der formalen Strukturen nach automatischen Verfahren suchen. Beiträge hierzu kommen z.B. aus dem automatischen Textverstehen, der Dokumentklassifikation, dem Data Mining, dem maschinellen Lernen oder der Informationssuche im Internet. Weiterhin sind vernünftige Oberflächen- und Nutzungskonzepte (siehe obige Anwendungsvision) wichtig, um einen Nutzer dazu zu bringen, daß er sein Wissen in das OM einstellt.

2. Integrationsaspekte

Ein OM muß Integrationsprobleme auf verschiedensten Ebenen lösen. Neben der technischen Integration (Einbindung existierender Systeme) stellt sich auf der Repräsentationsebene eine zentrale Frage: beschreibt der "Formalisierungsgrad" das Ausmaß, in dem das System eine Repräsentation "versteht", d.h. sie automatisch verarbeiten kann, so ist die gemischte Verarbeitung von Darstellungen verschiedenen Formalisierungsgrads eine wesentliche Aufgabenstellung für das OM. Einerseits sind im Betrieb Textdokumente, Hypertexte, semistrukturierte Notizen, Grafiken usw. einfach da und können nicht ohne weiteres durch formalere Darstellungen ersetzt werden; andererseits entziehen sich Teile des Unternehmenswissens auch der formalen Repräsentation (zumindest zu vertretbaren Kosten). Existierende Lösungen im Wissensmanagement sind daher i.d.R. auf der "informaleren" Seite (Dokumentmanagement, Intranets, IR, vgl. [1],[2], s.w.o.) angesiedelt. Damit nimmt man sich die Möglichkeit weitergehender automatischer Verarbeitung. Unsere Erfahrungen zeigen dagegen die interessantesten Nutzeffekte gerade in der gemeinsamen Betrachtung unterschiedlicher informaler Informationsquellen, deren Auffinden, Interpretation und Verknüpfung durch Anreicherung mit formalen Anteilen möglich wird.

Auf der Inhaltsebene unterscheiden wir verschiedene Wissensarten im Unternehmen: Produkt- und Prozeßwissen, Organisationsstrukturen, Ursachen für Entscheidungen, individuelle Kompetenzen und Erfahrungen etc. sind i.a. - wenn überhaupt - in verschiedenen Systemen repräsentiert, ihr Zusammenspiel ist kaum untersucht. Es fehlt die Unternehmensmodellierung aus Wissenssicht, d.h. die Analyse von Informationsflüssen, Wissensbedürfnissen und -ressourcen.

Auf der Modellierungsebene sind selbst bei Systemen, die denselben Inhalt umfassen, unterschiedliche Konzeptualisierungen ("Ontologien") der Welt möglich. Die Problematik (bekannt aus dem Bereich der unternehmensweiten Datenmodelle) wird durch Hinzunahme externer Informationsquellen noch verschärft. Im DB-Bereich behandelt man solche Fragen unter dem Stichwort Intelligente Informationsintegration (I3).

3. Aktive Wissensbereitstellung

Ein OM soll als Electronic Performance Support System (EPSS) die Lösung verschiedener wissensintensiver Aufgaben durch aktive, kontextsensitive Informations-/Wissensbereitstellung erleichtern.

Die aktive Hilfestellung ist angesichts der heutigen Informationsflut wesentlich, harrt jedoch noch allgemeiner Realisierungskonzepte. Ein Ansatzpunkt ist die tiefergehende Aufgabenmodellierung unter Einbeziehung der Wissenssicht, d.h. die Erweiterung der Geschäftsprozeßmodellierung um Dokumentflüsse und Expertiseverwendung [1]; weitere Beiträge kommen aus den Gebieten Kooperative Informationssysteme, Informationsfilterung, Persönliche Assistenzsysteme u.a.

Beispiele

Für Einzelaspekte der geforderten Funktionalität gibt es bereits vielversprechende Ansätze, wie z.B.:

Das System QuestMap - ein Issue-Based Information System [5]- erlaubt es, den Gruppenentscheidungsprozeß eines Design Teams dadurch zu dokumentieren, daß man die entstehenden Dokumente (Texte, Protokolle, Zeichnungen etc.) in die graphische Notation der formalen Darstellung des Diskussions- und Entscheidungsprozesses einbettet. Damit kann man dann alle Diskussionsbeiträge suchen, die für eine bestimmte Lösung gesprochen haben oder im Falle geänderter Voraussetzungen herausfinden, welche Entscheidungen davon betroffen sind. Die Pflege und die "Formal-Informal-Frage" sind hier für die Aufgabe der Designunterstützung in interessanter Weise behandelt.

Der Prototyp EULE2 zur Unterstützung von Sachbearbeitern bei der Schweizerischen Rentenanstalt [4] benutzt eine deklarative Modellierung von Geschäftsprozessen, relevanten Weisungen und Gesetzen sowohl zur Workflow-Steuerung und automatischen Datenbeschaffung für offene Vorgänge, als auch zur teilweise automatischen Überprüfung der Einhaltung von Weisungen und Gesetzen. Der Benutzer kann Erklärungen verlangen, warum ein Vorgang gerade so abzuwickeln ist, und wird bei Bedarf bis hin zu den betreffenden Stellen in den Weisungen und Gesetzestexten geführt. Das System nutzt eine innovative Kombination formaler Methoden und informaler Texte zur aktiven Unterstützung.

Abb. 2: Basistechnologien für ein OM

Die Beispiele lassen erkennen, wie sich durch pragmatische, problemgetriebene Integration verschiedener Basistechnologien (siehe z.B. Abb. 2) bereits nützliche, einem OM nahekommende Systeme bauen lassen. Dennoch bieten die drei vorgestellten Forschungsfelder noch vielfältige Herausforderungen für anwendungsorientierte Grundlagenforschung.

Literatur

    1. Daniel, M. et al.: ERBUS - Towards a Knowledge Management System for Designers. In: Knowledge-Based Systems for Knowledge Management in Enterprises, DFKI D-97-03, 31-39, 1997.   www.dfki.uni-kl.de/km/ws-ki-97.html
    2. Heijst, G. van et al. Organizing Corporate Memories. In: KAW'96, Banff, Canada, 1996. ksi.cpsc.ucalgary.ca/KAW/KAW96/
    3. Kühn, O., Abecker, A.: Corporate Memories for Knowledge Management in Industrial Practice: Prospects and Challenges. J. UCS 8(3), 929-954, Springer, 1997. www.iicm.edu/jucs_3_8/
    4. Reimer, U.: Knowledge Integration for Building Organisational Memories. In: Knowledge-Based Systems for Knowledge Management in Enterprises, DFKI D-97-03, 97-108, 1997. www.dfki.uni-kl.de/km/ws-ki-97.html
    5. Shum, S.B.: Negotiating the Construction and Reconstruction of Organisational Memories. J. UCS 8(3), 899-928, Springer, 1997. www.iicm.edu/jucs_3_8/