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Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke

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Abbildung 2: Softwarestruktur Der Demonstrator basiert auf einer Programmierung in Visual Basic Apllication (VBA) und einer damit verbunden Datenhaltung in Microsoft Excel. Diese Variante wurde gewählt, um im prototypischen Unternehmenseinsatz möglichst keine Abhängigkeiten zur bestehenden IT-Struktur zu erzeugen. Die Einweisung in die Nutzung der Applikation zur Datenerhebung für die Sah!-Methode muss einmalig erfolgen und ist mittels einer Kurzpräsentation über den Ablauf und das Regelwerk innerhalb von 30 Minuten realisiert. Die tatsächliche Anwendung erfolgt in Eigenverantwortung und hat je nach Proband und Gruppengröße (N <= 12) einen Aufwand von maximal 15 Minuten zur Folge. Hinzu kommt ein Kurzfragebogen mit einem Zeitbedarf von durchschnittlich 3 Minuten. Unmittelbar anschließend an die Nutzungsphase und deren Auswertung wird ein 90-minütiger Workshop mit allen Probanden durchgeführt, der die wesentlichen Erkenntnisse wiedergibt und eine Gesamtübersicht als Diskussionsgrundlage beinhaltet. Ziel der abschließenden Aktivität ist die Absicherung der Ergebnisse. Wie im ESB-Game angewendet, wird die Verschlagwortung in der Sah!- Methode mit einer Punktevergabe aufgewertet. Die Vergabe der einzelnen Punkte stützt sich hierbei auf übereinstimmende Schlagworte. Bei jeder Übereinstimmung mit der Stellenbeschreibung oder mit den Nennungen der anderen Mitarbeiter der Untersuchungsgruppe können Punkte erzielt werden . Zusatzpunkte für den Abschluss aller Bewertungen sind ebenfalls erreichbar. Es ist einem Mitarbeiter selbst bei abgeschlossener Bewertung
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Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke
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Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit
mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke
Mathias Tralau, Fernando Kabisch und Frank Mantwill
1 Einleitung
Durch die viel beschriebene Globalisierung, die Eröffnung neuer Märkte und
der auch daraus entstandene, verstärkte Wettbewerb, führte bei den Unter-
nehmen u. a. zu einer Diversifizierung ihrer Produkte (Feldhusen et al. 2013).
Weiterhin wurden aufgrund der neuen Möglichkeiten der Informationstech-
nik Märkte transparenter und vergleichbarer. Kunden verlangen nach immer
individuelleren Produkten, wodurch die gesamte Produktpalette wie auch
das Produkt selber immer komplexer wird.
Die Hauptaufgabe des Konstrukteurs als Gestalter betrifft die Berücksichti-
gung der existierenden Einflussgrößen. Diese ergeben sich durch die Funk-
tionserfüllung im vorher definierten Umfeld sowie aus der Beachtung der
daraus resultierenden Beanspruchungen außerhalb sowie innerhalb des
Produktes (Feldhusen et al. 2013). Diese Einflussgrößen stehen miteinander
in verschiedenartig gelagerten Wechselwirkungen, welche ebenfalls be-
rücksichtigt werden müssen. Zur Gestaltung eines Produktes ist es also
notwendig, aus der Menge der Einflussgrößen einen zweckmäßigen Kom-
promiss zu finden.
Bei der Bearbeitung einer Aufgabenstellung treten immer wieder Informati-
onsdefizite auf, welche entsprechend befriedigt werden müssen. Dies
können fehlende Informationen zur Aufgabenbewältigung oder ein unklarer
Lösungsweg sein.
Hier kann der Konstrukteur die notwendigen Informationen im Unterneh-
mensumfeld suchen oder durch eigene Methoden die notwendigen Infor-
mationen generieren. Dabei kann die Suche oder Generierung durch interne
oder externe Kommunikation durchgeführt werden (Düsselmann 2007). Für
die Bearbeitungszeit ist es entscheidend, dass die Informationen schnell
und in der richtigen Form zur Verfügung stehen.
Mathias Tralau, Fernando Kabisch und Frank Mantwill
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1.1 Komplexitätssteigerung
Der Komplexitätssteigerung der Produkte, wodurch die Aufgabenstellung
insgesamt komplexer wird, begegnen die Unternehmen heute weiterhin mit
einer zunehmenden Arbeitsteilung (Feldhusen et al. 2013). Die Anzahl der
am Lösungsprozess erforderlichen Spezialisten steigt. Damit steigt ebenfalls
der Bedarf nach Abstimmungs- und Koordinationsprozessen zwischen
einzelnen Spezialisten. Zudem müssen dieses Prozesse in die Ablauforgani-
sation der Unternehmung integriert werden (Picot 2003).
Der Konstrukteur muss neben seinen bekannten Einflussgrößen verstärkt
andere Einflussgrößen berücksichtigen, was dazu führt, dass seine gestalte-
rischen Tätigkeiten immer mehr von externen Informationsquellen abhängig
sind. Laut den Untersuchungen von (Gloger 1998) kann der Anteil der Infor-
mationssuche branchenabhängig bis zu 70 % der Arbeitszeit betragen.
Die Komplexitätssteigerung führt demnach zu einer höheren Abhängigkeit
des Konstrukteurs zu anderen Disziplinen, sodass bei unvorteilhaftem In-
formationsmanagement die Wertschöpfung der Konstruktionstätigkeit stark
sinken kann.
1.2 Auswirkungen
Die Komplexitätssteigerung und die Zunahme der Beteiligung anderer
Spezialisten führen dazu, dass der Konstrukteur im Lösungsprozess nicht
mehr hauptsächlich auf seine internen Informationsquellen zugreift, sondern
zwangsweise auch externe Informationsquellen in den Fokus treten. Der
stetige Wissensaustausch und Zugang zu neuem Expertenwissen werden
immer wichtiger, um die Auswirkungen eigener Lösungsideen mit anderen
Disziplinen abzugleichen. Bleibt dieser Abgleich aus, können unvorhersehba-
re Probleme in späteren Problemlöseschritten, im Fertigungsprozess oder
erst im Gebrauch festgestellt werden. Diese Absicherung vor unvorherseh-
baren Folgen kann ein Konstrukteur aufgrund der vielschichtigen Abhängig-
keiten nicht allein beurteilen. Deshalb ist ein frühzeitiger Informationsaus-
tausch mit anderen Disziplinen zwingend notwendig.
Die Auswirkungen von spät entdeckten Fehlern im Produktentstehungspro-
zess (PEP) werden durch die Rule-of-Ten sehr verdeutlicht (Ehrlenspiel
2014).
1.3 Informationsnetzwerk
Für einen Konstrukteur in einem großen Umfeld, z. B. einem Großunter-
nehmen, wird es also immer entscheidender, sein persönliches Informa-
tionsnetzwerk aufzubauen, zu pflegen und zu erweitern. Die Wichtigkeit
Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke
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eines Informationsnetzwerkes wurde bereits in verschiedenen Publikationen
veröffentlicht (Spur 1997, Picot 2003, Kahle 2005, Gausemeier 2006, Feld-
husen et al. 2013). Im zeitlichen Vergleich eines Lösungsprozesses eines
erfahrenen Mitarbeiters zum Lösungsprozess eines neuen Mitarbeiters wird
der erfahrene Mitarbeiter immer im Vorteil sein.
Weiterhin ist die stetige Veränderung im Unternehmen, z. B. durch Um-
strukturierung oder Fluktuation unbedingt zu beachten, da sich dadurch alte
Informationskanäle schließen und neue öffnen können.
Der Mitarbeiter selbst hat heute keine Möglichkeit, sein Informationsnetz-
werk gezielt und dokumentiert zu pflegen und zu erweitern. Neue Informati-
onsquellen werden eher zufällig bekannt.
Um dem zu begegnen, wurde am Institut für Maschinenelemente und
Rechnergestützte Produktentwicklung (MRP) die Sah!-Methode (Strike a
hit!) entwickelt. Grundlage hierzu ist die Annahme, dass durch das Wissen
um die richtigen Informationsquellen, der Informationsfluss im Unterneh-
men beschleunigt werden kann. In der vorliegenden Untersuchung soll die
Forschungsfrage beantwortet werden, ob eine Verschlagwortung der Auf-
gabengebiete durch einen definierten Personenkreis und ein systematischer
Vergleich dieser Verschlagwortungen ein objektives Bild über das vorherr-
schende Informationsnetzwerk liefern kann.
2 Die Sah!-Methode
Die Sah!-Methode wird rechnergestützt durchgeführt und basiert in der
Grundidee auf dem ESP-Game. Das Ziel des ESP-Game ist die Erhebung
von Schlagworten zu einem Untersuchungsgegenstand (Ahn 2004). Von
Ahn und Dabbish haben bereits 2004 in ihrer Veröffentlichung hierzu die
Wirksamkeit der Methode nachgewiesen. Grundsätzlich ist die Vergabe von
Schlagworten eine aufwendige und eintönige Tätigkeit. Die Methode des
ESP-Game hat den Vorteil, dass durch den eingebetteten spielerischen
Anreiz eine gesteigerte Motivation erreicht wird.
Im Anwendungsfall der Sah!-Methode ist der Untersuchungsgegenstand ein
Wissensobjekt aus einem Informationsnetzwerk. Das Wissensobjekt reprä-
sentiert Personen oder informationstechnische Schnittstellen, die in der
Ablauforganisation als Informationsquellen auftreten. Wie eingangs bereits
beschrieben, besteht der Produktentstehungsprozess aus einer Vielzahl von
iterativ durchgeführten Problemlöseprozessen, welche allesamt wiederrum
von einer Vielzahl von Informationsquellen abhängig sind. Je besser eine
Person die Informationsquellen in ihrer Umgebung kennt, desto besser kann
diese benötigte Informationen abrufen. Hier kann die Sah!-Methode im
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ersten Schritt dadurch unterstützen, dass der Kenntnisstand jeder Person
analysiert und aufgezeigt wird. Im Grunde genommen wird die eigene
Wahrnehmung mit der Wahrnehmung anderer im Netzwerk verglichen,
sodass eine objektive Reflexion entsteht.
Die Rolle einer Person im Informationsnetzwerk ist daher bedeutend, da sie
eine bestimmte Menge an Aufgabenpaketen beinhaltet. Diese Aufgabenpa-
kete sind für die Informationsverarbeitung und –generierung verantwortlich.
Zukünftig ist eine Betrachtung weiterer Wissensobjekte vorgesehen, in
dieser Untersuchung beschränken wir uns jedoch auf das Wissensobjekt
Rolle. Abbildung 1 zeigt hierzu alle Eingangsgrößen, die zur Beschreibung
einer Rolle erhoben werden.
Abbildung 1: Datengrundlage des Wissensobjektes
Jede Rolle erhält eine Grundbefüllung mit Schlagworten, die hauptsächlich
aus der Stellenbeschreibung abgeleitet werden. Zusätzlich können weitere
Quellen ergänzend herangezogen werden, um die Datenbasis zu detaillie-
ren. Hierzu werden Prozess begleitende Standards gezählt. Die Erhebung
erfolgt über das User-Interface der Applikation und schließt somit die Phase
der Datenerhebung ab.
2.1 Rechnerunterstützung der Sah!-Methode
In der Abbildung 2 sind im linken Bereich alle Programm beschreibenden
Dateien mit ihren Hauptfunktionen dargestellt. Die Funktionsweise der
Applikation ist im rechten Kästchen der Abbildung visualisiert.
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Abbildung 2: Softwarestruktur
Der Demonstrator basiert auf einer Programmierung in Visual Basic Apllica-
tion (VBA) und einer damit verbunden Datenhaltung in Microsoft Excel.
Diese Variante wurde gewählt, um im prototypischen Unternehmenseinsatz
möglichst keine Abhängigkeiten zur bestehenden IT-Struktur zu erzeugen.
Die Einweisung in die Nutzung der Applikation zur Datenerhebung für die
Sah!-Methode muss einmalig erfolgen und ist mittels einer Kurzpräsentation
über den Ablauf und das Regelwerk innerhalb von 30 Minuten realisiert. Die
tatsächliche Anwendung erfolgt in Eigenverantwortung und hat je nach
Proband und Gruppengröße (N <= 12) einen Aufwand von maximal 15
Minuten zur Folge. Hinzu kommt ein Kurzfragebogen mit einem Zeitbedarf
von durchschnittlich 3 Minuten. Unmittelbar anschließend an die Nutzungs-
phase und deren Auswertung wird ein 90-minütiger Workshop mit allen
Probanden durchgeführt, der die wesentlichen Erkenntnisse wiedergibt und
eine Gesamtübersicht als Diskussionsgrundlage beinhaltet. Ziel der ab-
schließenden Aktivität ist die Absicherung der Ergebnisse.
Wie im ESB-Game angewendet, wird die Verschlagwortung in der Sah!-
Methode mit einer Punktevergabe aufgewertet. Die Vergabe der einzelnen
Punkte stützt sich hierbei auf übereinstimmende Schlagworte. Bei jeder
Übereinstimmung mit der Stellenbeschreibung oder mit den Nennungen der
anderen Mitarbeiter der Untersuchungsgruppe können Punkte erzielt wer-
den. Zusatzpunkte für den Abschluss aller Bewertungen sind ebenfalls
erreichbar. Es ist einem Mitarbeiter selbst bei abgeschlossener Bewertung
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möglich weitere Punkte zu erhalten, wenn nachträglich auch andere Bewer-
ter die gleichen Schlagworte vergeben. Somit ergibt sich sowohl eine syn-
chrone als auch asynchrone Ergebnisauswertung. Erst wenn alle Teilnehmer
der Gruppe ihre Bewertungen abgegeben haben, steht der Punktbeste und
somit das Gesamtergebnis fest. Die Repräsentation erfolgt in einem High-
score. Zusätzlich werden Auszeichnungen für besondere Leistungen verge-
ben. Hierzu zählen beispielsweise die 95-prozentige Wiedergabe der Stel-
lenbeschreibung oder die Nennung der meisten Übereinstimmungen
zusätzlich zur Stellenbeschreibung. Die Anzahl der offenen Bewertungen
wird mittels einer implementierten Fortschrittsanzeige visualisiert. Als
weitere Feedback-Funktionalität kann jeder User seine eigene Stellenbe-
schreibung und alle Nennungen anderer Mitarbeiter zu seiner Rolle, die eine
Übereinstimmung oder Einzelerwähnung ergeben haben, einsehen.
2.2
Variablen der Erhebung
Die Tabelle 1 gibt eine Übersicht zu allen mit der Sah!-Methode erfassten
Variablen. Hier sind anfangs die Eingangsgrößen N
SB
, N
eB
und N
fB
definiert.
Hinzu kommen die Beschreibungen aller Größen T die eine Übereinstim-
mung von Schlagworten implizieren und letztlich die Einzelerwähnungen S
sowie weiterführende Quotienten Q.
Abbildung 3: Mengendiagramm
Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke
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Tabelle 1: Übersicht und Beschreibung verwendeter Variablen
Aus den Variablen der Tabelle 1 lässt sich das in Abbildung 3 gezeigte Men-
gendiagramm ableiten. Die Auswertung der Daten wird im Folgenden auf
die Schnittmengen reflektiert, um eine entsprechende Interpretationsbasis
zu erhalten, die der Bewertung eines Informationsnetzwerkes dient.
3 Auswertung
Die Wortmengen N
SB
, N
eB
und N
fB
werden systematisch miteinander vergli-
chen und auf Gemeinsamkeiten geprüft. Hierbei entsteht die Schwierigkeit
der Synonymbildung und Interpretation der einzelnen Begriffe. Es sind
mehrere Iterationsschritte notwendig um gleichartige Schlagworte zu einem
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Synonym zusammenzufassen, welches ein bestimmtes Aufgabengebiet
beschreibt. Das Vorgehen orientiert sich hier an den Regeln für den Schlag-
wortkatalog der Deutschen Nationalbibliothek (Dt. Bibliotheksinstitut 2009).
Um Fehler in der Synonymbildung zu reduzieren, werden Rücksprachen mit
der Probandengruppe durchgeführt. Letztlich ergibt sich eine genaue
Schlagwortklassifizierung für den untersuchten Fachbereich.
Eine weitere Herausforderung ergibt sich aus der bereits 2008 durch Jain
und Parkes gemachten Analyse zum ESP-Game bezüglich des Nutzerverhal-
tens bei der Schlagworteingabe (Jain 2011). Die dort beschriebenen Verhal-
tensmuster in der Wortfindung erschweren die Erhebung und sind bei der
Klassifizierung der Schlagworte berücksichtigt.
3.1 Praxisbeispiel
Die Sah!-Methode wurde mithilfe des Demonstrators auf eine reale Organi-
sationseinheit angewendet, welche sich aus vier Fachbereichen (FB) zu-
sammensetzt, wie die Abbildung 4 veranschaulicht. Die hier nachfolgend
gezeigten Ergebnisse beziehen sich auf den FB
1
. Dieser setzt sich
zusammen aus den Personen A bis D. Die auszugsweise Darstellung geht
nicht weiter auf die Ergebnisse der FB
2
bis FB
4
ein.
Abbildung 4: Übersicht über untersuchte Organisationseinheit
Sah!-Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit mittels der Identifikation interdisziplinärer Netzwerke
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Die Ergebnisse der durchgeführten Vergleiche von N
SB
mit N
eB
(T
SB_eB
) und
N
SB
mit N
fB
(T
SB_fB
) werden in Abbildung 5 veranschaulicht. Die Ergebnisse
wurden im ersten Bewertungsschritt auf der Grundlage eines parallel
durchgeführten Fragebogens interpretiert und im zweiten Bewertungsschritt
mit dem entsprechenden Personenkreis evaluiert.
Abbildung 5: Ergebnisüberblick T
SB
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Die Abbildung 5 stellt den Bereich TSB dar, also sämtliche Bewertungen mit
der formellen Stellenbeschreibung, weshalb dieser Bereich auch formeller
Bereich genannt wird.
Die Hauptdiagonale (I.1.1, I.2.2, I.3.3, I.4.4) stellt die Bewertungen von TSB_eB
dar. Diese zeigen an, wie genau eine Person ihr eigenes Aufgabengebiet
formell beschreiben kann. Aus der Untersuchung geht hervor, dass sich jede
Person selbst meist am besten einschätzt, jedoch auf einem insgesamt
niedrigen Niveau (max. ein Drittel erreicht). Eine Ausnahme bildet der Ver-
gleich von I.4.4 und I.2.4. Person B kann die Rolle von Person D besser
bewerten als die Person D selbst.
In den restlichen Kreisdiagrammen wird die Bewertung TSB_fB dargestellt.
Damit lässt sich beantworten, wie genau eine Person das Aufgabengebiet
ihres Umfeldes formell beschreiben kann. Im Vergleich der einzelnen Zeilen
miteinander, fällt auf, dass Person A beispielsweise die Aufgaben der ande-
ren Personen am wenigsten formell nennen kann (I.1.1 bis I.1.4) und auch
bei der eigenen Beschreibung (I.1.1) lediglich so gut ist wie Person B (I.2.1),
welche die Rolle von Person A beschreibt. Aus der Evaluierung hat sich
ergeben, dass Person A erst kürzlich die Stelle innerhalb der Organisation
eingenommen hat und somit der geringe Kenntnisstand begründet ist. Um
bei zukünftigen Stellenwechseln eine schnelle Einarbeitung zu gewährleis-
ten, bietet es sich an, die vorhandene Verschlagwortung TSB zur Aufklärung
zu nutzen.
Person B beschreibt alle anderen Personen gem. Auswertung formell am
besten (I.2.1 bis I.2.4). Diese Person hat aufgrund ihrer langen Betriebszu-
gehörigkeit den besten Überblick über die Struktur der Ablauforganisation.
Dies wurde durch die nachträgliche Evaluierung bestätigt. Gerade für neue
Mitarbeiter bzw. abteilungsfremde Personen ist dieser Ansprechpartner
sehr wichtig, da er am wahrscheinlichsten weiterhelfen kann.
In der Abbildung 6 ist die informelle Erweiterung um TnSB dargestellt.
Neben der formellen Beschreibung der Aufgabengebiete (TSB) interessiert
ebenfalls der informelle Bereich (TnSB). Dies lässt Aussagen zu, inwiefern
eine Person Aufgaben über die Stellenbeschreibung hinaus wahrnimmt,
welche zugleich den anderen Personen im Netzwerk ebenfalls bekannt sind.
Die Erweiterung gibt somit Hinweise auf reale Schnittstellen zwischen zwei
Personen. Die Kenntnis über zusätzliche Aufgabengebiete ergibt sich durch
persönliche Kontakte im Prozessablauf. Sie schließen Lücken in der formel-
len Stellenbeschreibung und sind aus Sicht der Organisation nicht dokumen-
tiert. Wichtig für die Person ist das Wissen um die Existenz dieser Informa-
tionsquelle, um sie in einem Problemlöseprozess zu verwenden. Die Sah!-
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Methode leistet hier einen Beitrag zur Transparenz dieser unbeschriebenen
Aufgaben, um eine nachhaltige Stellenbeschreibung zu generieren.
Abbildung 6: Ergebnisüberblick T
SB
um T
nSB
erweitert
Generell lässt sich bei der Auswertung eine Steigerung des gesamten
Beschreibungsniveaus erkennen. Eine Ausnahme bildet hier die Rolle von
Person B (II.1.2 bis II.4.2). Keiner der Befragten konnte neben der formellen
Stellenbeschreibung zusätzliche Aufgaben nennen, welche durch Person B
Mathias Tralau, Fernando Kabisch und Frank Mantwill
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durchgeführt werden. Dieses Ergebnis lässt darauf schließen, dass die
Stellenbeschreibung von Person B sehr gut gepflegt ist und Person B darü-
berhinausgehende Aufgaben konsequent weiterleitet. Die Person B hat auf-
grund ihres starken formellen Verständnisses (I.2.1 bis I.2.4) die Kompetenz,
entsprechende Aufgabenanfragen an andere Personen weiterzureichen.
Die Rolle von Person A wird nun nicht mehr durch Person B (II.2.1) mit am
besten beschrieben, sondern durch Person C (II.3.1). Dies lässt auf einen
engen Kontakt zwischen Person A und C schließen, welcher in der Evaluati-
on auch bestätigt wurde. Die Rolle von Person D konnte wie in Abbildung 5
ebenfalls wieder durch Person B (vgl. I.2.4 und II.2.4) am besten beschrie-
ben werden. Dieses wird ebenfalls aufgrund des engen Kontaktes zwischen
beiden begründet.
Abbildung 7: Überblick der Quotienten
In der Abbildung 7 werden alle Nennungen in Q
1
bzw. in Q
2
zusammenge-
fasst. Das heißt für Q
1
beispielsweise, dass das Wissen aller Personen
zusammengefasst, ein Drittel der formellen Beschreibung der Rolle von
Person A trifft (III.1.1). Bei der Erweiterung des Kenntnisstandes um den
informellen Teil wird eine Quote Q
2
von 50 % (III.2.1) erreicht. Die Personen
A bis D sind demnach in der Lage, die Rolle von Person A zur Hälfte zu
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beschreiben. Die fehlende Hälfte kann auf eine veraltete Stellenbeschrei-
bung zurückgeführt werden, oder Person A unterstützt durch ihre Aufga-
bengebiete auch andere Fachbereiche, welche hier nicht eingeflossen sind.
Die Kenntnis über die beiden Sachbearbeiter Person C und D sind am größ-
ten, sie arbeiten ihren Vorgesetzten Person A und B zu. Dies erklärt den
großen Bekanntheitsgrad von C und D, und den geringeren von A und B, da
diese vermehrt Kontakte in andere Fachbereiche unterhalten, die hier nicht
weiter betrachtet wurden.
3.2 Zusammenfassung
Um ausreichend abgesicherte Arbeitsergebnisse zu liefern, wird es als
Konstrukteur immer wichtiger, andere Disziplinen in seinen Lösungsprozess
einzubinden. Dazu ist es notwendig, sein entsprechendes Umfeld zu kennen
und es in die eigenen Informationsverarbeitungsprozesse zu integrieren.
Eingangs wurde die Grundidee der Sah!-Methode, ausgehend vom ESP-
Game, beschrieben. Der Einsatz von Verschlagwortung von Aufgabengebie-
ten und deren systematischen Vergleich miteinander konnte nach der Aus-
wertung einen objektiven Überblick über das untersuchte Personennetz-
werk liefern. Die Kenntnis jeder Person konnte somit dargestellt werden
und liefert nun die Basis für weitere Untersuchungen und zielgerichtete
Handlungsempfehlungen. Die dargestellten Ergebnisse am Praxisbeispiel
und deren Absicherung durch eine anschließende Evaluierung haben dies
unter Beweis gestellt.
Die hier vorgestellte Sah!-Methode ist damit ein weiterer Baustein zur
objektiven Beurteilung von Konstruktionsprozessen.
Für den Einsatz der Sah!-Methode ist anzumerken, dass sie zukünftig in
regelmäßigen Abständen wiederholt wird, um auch einen zeitlichen Verlauf,
bzw. die Veränderungen bezogen auf den PEP erfassen zu können. Außer-
dem muss in weiteren Betrachtungen der Datenschutz grundlegend geklärt
werden, um Ergebnisse nicht zur Leistungsbeurteilung von Personen zu
missbrauchen.
4 Ausblick
Die Sah!-Methode ist so konzipiert worden, dass sie zukünftig eine Reihe
weiterer Funktionalitäten bei der Netzwerkanalyse zur Verfügung stellt.
Folgend werden kurz zukünftige Forschungsfragen der Sah!-Methode vor-
gestellt.
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Die bisherigen Eingaben basieren auf Dokumenten und Erfahrungen der
Personen zum Zeitpunkt der Befragung. Es ist nicht davon auszugehen,
dass sämtliche Aufgabengebiete in einem Durchgang aufzunehmen sind.
Daher bleibt eine bestimmte Menge an genannten Aufgabengebieten übrig,
zu denen vorerst kein Vergleich getroffen werden kann. Diese Daten sind in
SSB, SeB und SfB gespeichert. Sie können im nächsten Schritt dazu dienen,
Mitarbeitern Schnittstellen aufzuzeigen, welche sie bisher nicht erkannt
haben. Dadurch kann ein weiterer Fachaustausch gefördert werden.
Weiterhin erlauben die erhobenen Daten eine gezielte Suche nach Worttref-
fern, welche durch mehrere Personenpaare entstanden sind. Diese geben
einen Hinweis auf gleiche Arbeitsinhalte. Eine genauere Definition durch
eine gemeinsame Abstimmung wäre hier notwendig, um Doppelarbeit zu
vermeiden und klare Zuständigkeiten zu definieren.
Durch die gefundenen Aufgabenbeschreibungen können geschäftsbereich-
sübergreifende Interpretationsprobleme erkannt werden und gezielt ange-
sprochen werden. Außerdem besteht die Möglichkeit, ähnliche Aufgaben-
gebiete beispielsweise als Kompetenzzentren zusammenzufassen. Dadurch
wird die Ablauforganisation in Abhängigkeit zur Unternehmensaufgabe
definierbar bzw. der derzeitige Stand darstellbar.
Ein weiterer Untersuchungsaspekt sind Prozessketten. Unter der Annahme,
welche vorher abzusichern ist, dass Personen ihre vorgelagerten Prozesse
besser kennen als nachgelagerte Prozesse, kann die Sah!-Methode einen
Hinweis auf die realen Prozessabhängigkeiten und somit Prozessketten
liefern. Die Annahme beruht auf der Tatsache, dass Mitarbeiter sich eher
darum bemühen, eigene Aufgabengebiete optimal abarbeiten zu können.
Sie treten in der Ablauforganisation eher mit dem Pull-Prinzip bei vorgelager-
ten Prozessen auf. Mit dem Push-Prinzip würden sie darauf achten, dass
ihre Arbeitsergebnisse bei nachgelagerten Prozessschritten schnell und in
der richtigen Struktur ankommen. Davon wird zum jetzigen Zeitpunkt jedoch
nicht ausgegangen.
Wie bereits im Praxisbeispiel angedeutet, können Hauptakteure im Netz-
werk identifiziert werden. Im Praxisbeispiel war dies Person B, welche die
Organisation formell am besten beschreiben konnte. Für neue Mitarbeiter
können solche Informationen sehr wichtig sein, um sich schnell in die neue
Ablauforganisation einarbeiten zu können.
Letztlich ist anzumerken, dass die Sah!-Methode auf zwei identische Perso-
nengruppen angewendet, die innere Struktur im Bezug auf ihre Aufgaben-
pakete aufzeigt und sich somit möglicherweise auch Erfolgskriterien mess-
bar machen lassen.
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Literaturverzeichnis
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Wien: Carl Hanser Verlag
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Kontakt
Dipl.-Wi.-Ing. Mathias Tralau
Dipl.-Wi.-Ing. Fernando Kabisch
Prof. Dr.-Ing. Frank Mantwill
Helmut-Schmidt-Universität
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg
www.hsu-hh.de/mrp
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696
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Book
Der vorliegende Bericht stellt einen Vortrag uber die Auswirkungen informations- und kommunikationstechnischer Entwicklungen auf die Unternehmensorganisation vor. Ausgehend von einem kurzen Uberblick uber Chancen und Potentiale der neuen Entwicklungen wird gezeigt, wie sich Organisations- und Marktstrukturen verandern, wie grenzenlose Unternehmens- und Marktstrukturen entstehen und welche organisatorischen Konzepte zugrundeliegen. Denn nur wenn bestimmte organisatorische Prinzipien realisiert sind, konnen grenzenlose Unternehmen Flexibilitat und Leistungssteigerungen erreichen.
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“Games with a Purpose” are interactive games that users play because they are fun, with the added benefit that the outcome of play is useful work. The ESP game, developed byy von Ahn and Dabbish [2004], is an example of such a game devised to label images on the web. Since labeling images is a hard problem for computer vision algorithms and can be tedious and time-consuming for humans, the ESP game provides humans with incentive to do useful work by being enjoyable to play. We present a simple game-theoretic model of the ESP game and characterize the equilibrium behavior in our model. Our equilibrium analysis supports the fact that users appear to coordinate on low effort words. We provide an alternate model of user preferences, modeling a change that could be induced through a different scoring method, and show that equilibrium behavior in this model coordinates on high-effort words. We also give sufficient conditions for coordinating on high-effort words to be a Bayesian-Nash equilibrium. Our results suggest the possibility of formal incentive design in achieving desirable system-wide outcomes for the purpose of human computation, complementing existing considerations of robustness against cheating and human factors.
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We introduce a new interactive system: a game that is fun and can be used to create valuable output. When people play the game they help determine the contents of images by providing meaningful labels for them. If the game is played as much as popular online games, we estimate that most images on the Web can be labeled in a few months. Having proper labels associated with each image on the Web would allow for more accurate image search, improve the accessibility of sites (by providing descriptions of images to visually impaired individuals), and help users block inappropriate images. Our system makes a significant contribution because of its valuable output and because of the way it addresses the image-labeling problem. Rather than using computer vision techniques, which don't work well enough, we encourage people to do the work by taking advantage of their desire to be entertained.
Aktenberge adieu. Modernes Dokumentenmanagement verbessert die betriebsinterne Kommunikation und beschleunigt die Arbeitsprozesse
  • J Feldhusen
  • K.-H Grote
Feldhusen J., Grote K.-H., 2013: Pahl/Beitz Konstruktionslehre: Methoden und Anwendung erfolgreicher Produktentwicklung. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag Gloger U., 1998: Aktenberge adieu. Modernes Dokumentenmanagement verbessert die betriebsinterne Kommunikation und beschleunigt die Arbeitsprozesse. In: Maschinenmarkt, Band 104, Sonderausgabe Deutschland innovativ, S. 164-166
Vernetzte Produktentwicklung: Der erfolgreiche Weg zum Global Engineering Networking
  • J Gausemeier
  • A Hahn
Gausemeier J., Hahn A., 2006: Vernetzte Produktentwicklung: Der erfolgreiche Weg zum Global Engineering Networking. München, Wien: Carl Hanser Verlag
Das virtuelle Produkt: Management der CAD-Technik
  • G Spur
  • F.-L Krause
Spur G., Krause F.-L., 1997: Das virtuelle Produkt: Management der CAD-Technik. München, Wien: Carl Hanser Verlag