Ausgabe 02-2020

Weiterbildung & Schulungen
Bild 2: Beispiel für Lernressourcen – Animationen, virtuelle Baustellen, Baustellendokumentationen, didaktisch aufbereitete Lerneinheiten
• Steigerung der Motivation, Effektivität und Arbeitsqualität,
• Senkung der Betriebs- und Unterhaltungskosten und
• Sicherung der Arbeitsplätze.
Allerdings können derartige Wissensplattformen nur begrenzt
implizites Wissen (Erfahrung, Expertise) vermitteln und leider
gar nicht implizites Betreiberwissen konservieren und verfügbar
machen.
Derartiges Betreiberwissen, wie z. B. „wo sind in unserem Netz
kritische Bereiche?“, „wie gehen wir mit bestimmten Schäden
im Netz um?“, „wer ist in welchen Entscheidungsprozess wie
eingebunden?“ und vieles mehr, was auch als Bauchgefühl und
unbewusste Routinen bezeichnet wird, ist i. d. R. aufwändiger zu
erfassen. Es erfordert teilweise eine gänzlich andere Herangehensweise.
Ein diesbezügliches Beispiel für die Erfassung und
Fortschreibung impliziten Wissens wird nachfolgend vermittelt.
Wie kann implizites Wissen gesichert werden?
Eine ganz wesentliche Grundlage, um implizites Wissen zu
bewahren bzw. in den Betrieben weiterzugeben, ist die Dokumentation
der wesentlichen Arbeits- und Entscheidungsprozesse
sowie der Aufbau sogenannter Interner Kontroll-Systeme
(IKS) und Risiko-Bewertungs-Systeme.
Implizites Wissen, nachfolgend auch als Erfahrungswissen
bezeichnet, basiert auf folgender Herleitung „Daten Informationen
Wissen“. Die Daten werden in Verknüpfung mit
zusätzlichem Kontext zu einer Information und gesammelte
Informationen über einen bestimmten Sachverhalt zu Wissen.
Unabhängig ob Internes Kontroll-System oder Risiko-Bewertungs-System,
alle Systeme basieren auf Daten. Vollständigkeit,
Konsistenz, Plausibilität, Korrektheit und Aktualität der
Daten beispielsweise in einem Kanalinformationssystem und
deren entsprechende Kompatibilität mit bezugsbezogenen
Datenbanken, z. B. aus der Finanzabteilung sind entscheidend
für die Qualität der daraus abgeleiteten Informationen
und wiederum der davon abgeleiteten Entscheidungen. Somit
stellt die Qualität der Datenbanken eine wesentliche Basis für
die Qualität eines Wissensmanagements dar. Im Rahmen des
regulären Betriebes werden diese Daten durch das Personal
mehr oder weniger regelmäßig verifiziert. Das hierraus entstehende
Erfahrungswissen wird zum großen Teil nicht in ein
Wissensmanagementsystem zurückgespielt, sondern verbleibt
in der Regel in den Köpfen einzelner Akteure. Dieses Wissen
zu sichern und für Dritte verfügbar zu machen, d. h.
• implizites Wissen in explizites Wissen zu transferieren und
• individuelles Wissen in kollektives Wissen zu überführen,
insbesondere dann, wenn keine klaren Richtlinien, Leitbilder,
Best-Practice-Erfahrungen existieren, ist ein aufwändiges Unterfangen.
Zumal auch etablierte Konzepte und Herangehensweisen
durch neue Vorgaben und Regelwerke einer ständigen
Veränderung unterliegen und Entscheidungswissen in der Regel
auf Interaktion zwischen Fachexperten basiert [11] . Um dies
dennoch zu ermöglichen, wird u. a. eine digitale Transformation
in der öffentlichen Verwaltung gefordert [12] , d. h.:
• Umstellung auf inhaltsbezogene IT-Unterstützung
• Digitale Verschränkung der Prozesse von Wirtschaft und
Verwaltung und innerhalb der Verwaltung
• Elektronischer Wissensaufbau durch intelligente Auswertemethoden
und Datenanalyse
Digitale Verschränkung der Prozesse und intelligente Datenanalyse
Ein Beispiel für digitale Verschränkung der Prozesse, auf Basis
einer intelligenten Datenanalyse, liefert der Einsatz von stochastischen
Alterungsmodellen sowie Strategieanalyse- und Strategieoptimierungstools.
Sie ermöglichen die Analyse, Entwicklung und
Optimierung von zukunftsorientierten, integralen Investitionsund
Instandhaltungskonzepten für Entwässerungssysteme. Unter
integral wird dabei ein langfristig orientierter Lösungsansatz für
eine Vielzahl an baulichen, hydraulischen, betrieblichen, umweltrelevanten
Problemen mit ähnlich hoher Priorität unter Berücksichtigung
rechtlicher und wirtschaftlicher Zwänge verstanden.
54 | RO-KA-TECH Journal 02 / 2020