Vom Bauchgefühl zur digitalen Intelligenz: Erfahrungswissen in IT-Prozesse überführen

In der Industrie und im produzierenden Gewerbe ist ein Großteil des unternehmenskritischen Wissens nicht explizit dokumentiert, sondern existiert als sogenanntes implizites Wissen oder Erfahrungswissen. Dieses Wissen basiert auf langjähriger Praxis, Intuition und situativen Einschätzungen von Mitarbeitenden. Für die digitale Transformation von Unternehmen bedeutet das: Solange Erfahrungswissen nicht systematisch erfasst und strukturiert wird, bleibt es für IT-Prozesse unzugänglich. Dadurch entsteht die Gefahr, dass mit Personalwechseln oder Pensionierungen wertvolles Know-how verloren geht. Gleichzeitig wird das Potenzial moderner IT-Systeme wie MES, ERP oder KI-gestützten Entscheidungsanwendungen nicht ausgeschöpft, weil ihnen die Grundlage fehlt.

Ziel der Transformation von Erfahrungswissen in digitale Prozesse ist es daher, implizites Wissen in explizite Regeln, Modelle oder Datenpunkte zu überführen, die durch Systeme nutzbar sind. Erst dann können Prozesse automatisiert, standardisiert und skaliert werden – über Abteilungen, Standorte und Länder hinweg.

Vorgehensweise zur Transformation von Erfahrungswissen

Die Überführung von Erfahrungswissen in IT-gestützte Prozesse erfordert ein strukturiertes Vorgehen. Aus der Wissensmanagement-Forschung lassen sich dafür bestimmte Phasen ableiten. Gleichzeitig gilt jedoch: Jedes Unternehmen bringt eigene Rahmenbedingungen, Strukturen und Systemlandschaften mit. Das hier beschriebene Modell versteht sich deshalb nicht als starres Rezept, sondern als Orientierungsrahmen, der in jedem Projekt individuell angepasst werden muss.

1. Wissensidentifikation

Im ersten Schritt geht es darum, das implizite Wissen sichtbar zu machen. Methoden wie Experteninterviews, strukturierte Beobachtungen, Shadowing oder die Analyse von Schichtbüchern und Logdaten helfen, Erfahrungswissen zu erfassen. Ergänzend können auch Prozess-Mining-Ansätze eingesetzt werden, um auf Basis realer Transaktionsdaten Muster zu erkennen.

2. Wissensmodellierung

Das identifizierte Wissen wird in eine strukturierte und maschinenlesbare Form überführt. Typische Instrumente sind Prozessmodelle (BPMN), Entscheidungstabellen (DMN) oder Wissensgraphen, die Zusammenhänge systematisch darstellen. Auf diese Weise entstehen Modelle, die komplexe Erfahrungszusammenhänge nachvollziehbar und reproduzierbar machen.

3. Digitalisierung und Automatisierung

Die modellierten Wissenselemente werden in operative Systeme integriert. In der Industrie betrifft dies häufig MES- oder ERP-Systeme, SCADA-Anwendungen oder Workflow-Engines. Ergänzend kommen regelbasierte Systeme, Robotic Process Automation (RPA) oder Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, um Erfahrungswissen in automatisierte Entscheidungslogiken zu überführen.

4. Wissensmanagement und Pflege

Damit das digitalisierte Wissen langfristig wertschöpfend bleibt, ist eine kontinuierliche Pflege erforderlich. Dazu gehören die zentrale Ablage in einem Wissensmanagement-System, regelmäßige Reviews sowie die Einbindung von Feedbackschleifen aus der Praxis. Nur so bleibt das Erfahrungswissen aktuell und entwickelt sich parallel zur Organisation und ihren Prozessen weiter.

Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Die Transformation von Erfahrungswissen in IT-Prozesse ist mit erheblichen Chancen verbunden, bringt jedoch auch typische Herausforderungen mit sich. Implizites Wissen ist naturgemäß schwer zugänglich: Es ist nicht dokumentiert, oft situationsabhängig und stark an Personen gebunden. Daraus ergeben sich mehrere zentrale Problemfelder:

Herausforderungen

Widerstand im Team: Erfahrungswissen wird nicht immer als „gleichwertig“ zu messbaren Daten wahrgenommen. Aussagen wie „Das ist nur Bauchgefühl“ erschweren die Erfassung.
Komplexität und Kontextabhängigkeit: Implizites Wissen entfaltet seinen Wert häufig in spezifischen Situationen. Diese Kontexte zu formalisieren und übertragbar zu machen, ist anspruchsvoll.
Technische Grenzen: Nicht jedes Erfahrungsdetail lässt sich direkt in Software oder Regelwerke abbilden. Abstraktion und Vereinfachung sind notwendig, bergen aber das Risiko von Informationsverlust.
Organisatorische Fokussierung: In der Praxis liegt der Schwerpunkt oft auf internen Strukturen und Prozessen. Dadurch droht der Blick für den eigentlichen Zweck – einen besseren Kundennutzen – verloren zu gehen.

Erfolgsfaktoren

Interdisziplinäre Zusammenarbeit: IT-Experten, Fachkräfte und Management müssen eng kooperieren, um Wissen vollständig und korrekt zu übertragen.
Pilotierung mit konkretem Nutzen: Kleine, greifbare Projekte schaffen schnelle Erfolge und erhöhen die Akzeptanz im Team.
Change Management und Kommunikation: Die Mitarbeitenden müssen verstehen, warum ihr Erfahrungswissen wertvoll ist und wie es in der digitalen Welt weiterlebt.
Bottom-up-Ansatz: Die aktive Beteiligung derjenigen, die das Wissen besitzen, ist entscheidend. Nur so entsteht Akzeptanz und Qualität.
Fokus auf das Wesentliche: Statt alles Wissen gleichzeitig zu digitalisieren, ist es zielführender, mit den entscheidenden Prozessen zu beginnen, die den größten Mehrwert für den Kunden stiften.

Mehrwert durch Transformation

Die Transformation von Erfahrungswissen in IT Prozesse ist mehr als ein technisches Projekt. Sie sichert wertvolles Know-how, macht Prozesse reproduzierbar und schafft die Grundlage für Automatisierung und datengetriebene Innovation. Entscheidend ist dabei, die Besonderheiten jedes Unternehmens zu berücksichtigen und den Kundennutzen in den Mittelpunkt zu stellen. So wird aus individuellem Erfahrungswissen ein Wettbewerbsvorteil, der langfristig Qualität und Effizienz steigert.

Als Beratung unterstützen wir Sie dabei, diesen Weg erfolgreich zu gestalten – von der Identifikation des Wissens über die Modellierung bis hin zur Integration in Ihre IT Landschaft.