Berührungspunkte zwischen Prozessund Wissensmanagement treten auf, wenn gesammeltes Prozesswissen zur Gestaltung, Steuerung und Ausführung betrieblicher Vorgänge genutzt wird. Dieses Wissen liegt meist in unstrukturierter Form vor, da es sich um Erfahrungswerte handelt. Entscheidungen werden daher häufig aus unscharfen Bedingungen oder vage formulierten Zielvorstellungen abgeleitet. Zur computergestützten Gestaltung und automatisierten Steuerung der Prozesse mit Workflow-Management-Systemen wird das notwendige Wissen in die Sprache der Anwendungssysteme übersetzt, die von der Dichotomie der klassischen Aussagenlogik geprägt sind. Dabei gehen nicht nur wesentliche Teile des Wissens verloren, eine Änderung des Wissens wird außerdem erschwert. Dieser Beitrag untersucht, wie unscharfes Wissen zum adäquaten Design wissensintensiver Geschäftsprozesse genutzt werden kann. Als Basiskonzept dient die Geschäftsprozessmodellierung in Form Fuzzy-Ereignisgesteuerter Prozessketten. 1 Management wissensintensiver Geschäftsprozesse Das Management von Geschäftsprozessen umfasst die Planung, Gestaltung, Steuerung und Kontrolle betrieblicher Abläufe [SNZ95, S. 426]. Geschäftsprozesse werden in Form von Modellen beschrieben, anhand derer untersucht werden kann, inwiefern sich Effizienzsteigerungspotenziale durch eine Reorganisation bestehender Prozesse ergeben. Diese Modelle dienen als Grundlage zur Steuerung der Geschäftsprozesse durch Workflow-Management-Systeme [Ja95; VB96]. Zur Modellierung und Ausführung von Geschäftsprozessen sind in der Vergangenheit eine Vielzahl von Konzepten, Methoden und Werkzeugen entwickelt worden. Semi-formale Modellierungsmethoden dienen dabei als Mittler zwischen den Mitarbeitern einer Organisation, die über aufgabenspezifisches Wissen verfügen, und denjenigen, die über methodenspezifisches Wissen verfügen, wie etwa Berater oder Anwendungsentwickler [He94, S. 44f; Or97, S. 11f]. Auch zu den Anwendungssystemen selbst wird eine Schnittstelle geschaffen, sofern diese die Modelle automatisiert umsetzen können. So wird bei Prozessen, deren Ausführung von Bedingungen und Entscheidungen abhängt, durch die Modellierung das notwendige Prozesswissen erhoben, visualisiert und gespeichert. Bei stark strukturierten Prozessen, die ohne Veränderungen wiederholt werden (z. B. Buchhaltung, Rechnungslegung, Instandhaltung), kann der Ablauf automatisiert unterstützt werden. Die Informationen und Entscheidungen im Umfeld wissensintensiver,
[1]
Peter P. Chen,et al.
Entity — Relationship modeling and fuzzy databases
,
1986,
1986 IEEE Second International Conference on Data Engineering.
[2]
Laurian M. Chirica,et al.
The entity-relationship model: toward a unified view of data
,
1975,
SIGF.
[3]
August-Wilhelm Scheer,et al.
Rahmenkonzept für ein integriertes Geschäftsprozeßmanagement
,
1995,
Wirtschaftsinf..
[4]
T. Davenport,et al.
Improving Knowledge Work Processes
,
1996
.
[5]
Rudolf Kruse.
Fuzzy-Systeme – Positive Aspekte der Unvollkommenheit
,
1996,
Informatik-Spektrum.
[6]
Heinrich Rommelfanger,et al.
Fuzzy-Logik basierte Verarbeitung von Expertenregeln
,
1993
.
[7]
August-Wilhelm Scheer.
ARIS-Toolset: Von Forschungs-Prototypen zum Produkt
,
1996,
Informatik-Spektrum.
[8]
Richard Bellman,et al.
Decision-making in fuzzy environment
,
2012
.
[9]
W. Starbuck.
Learning by Knowledge-Intensive Firms
,
1992
.
[10]
Didier Dubois,et al.
Fuzzy sets and systems ' . Theory and applications
,
2007
.
[11]
Wolfgang Hesse,et al.
Terminologie der Softwaretechnik, Ein Begriffssystem für die Analyse und Modellierung von Anwendungssystemen, Teil 1: Begriffssystematik und Grundbegriffe
,
1994,
Inform. Spektrum.