In einer wissensbasierten Wirtschaft basiert die Wettbewerbsfähigkeit zunehmend auf den intangiblen Unternehmensressourcen. Doch was für eine Relevanz räumen Führungspersonen in der deutschen Wirtschaft dem Wissens- und Intellectual Capital Management (WM/ICM) ein? Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) hat die Forschungsstelle für organisationale Kompetenz und Strategie an der Technischen Universität Chemnitz anhand einer repräsentativen Stichprobe von 3401 Unternehmen den Stand der Wissensmanagement-Aktivitäten in der deutschen Wirtschaft erfasst. Desweiteren ist die Studie folgenden Fragestellungen nachgegangen: - Was sind die möglichen Einflussfaktoren für den Einsatz von WM /ICM-Maßnahmen? - Was für eine Bedeutung hat das WM /ICM für den Unternehmenserfolg und die Wettbewerbsfähigkeit zu untersuchen. Ein wesentliches Studienergebnis ist, dass die Ressource Wissen zum zentralen Produktions-/Wettbewerbsfaktor in der deutschen Wirtschaft avanciert ist. Dabei werden WM/ICM-Aktivitäten weniger von Betriebsgrößen und Branchen als von Geschäftsstrategien und Kernkompetenzen bestimmt. Neben dem Studienergebnis, dass Wissensmanagement besonders in den Unternehmen stark ausgeprägt ist, wo eine starke kunden-, qualitäts-, und personalgetriebene Wettbewerbsstrategie im Vordergrund steht, wurden weitere Einflussgrößen eruiert. / In a knowledge based economy competitiveness is primarily based on the intangibles of a firm. But what relevance is actually given to the Management of organizational knowledge and intellectual Capital (KM/ICM) in the German economy? The Institute of Personnel Management and Leadership studies at the Chemnitz University of Technology has conducted a company survey on KM/ICM with a representative sample size of 3401 firms in order to capture the status-quo of KM/ICM- activities within the German economy. Additionally, two other main research questions have been addressed: - What are the potential drivers for the implementation of KM/ ICM? - How do KM/ ICM activities relate to organizational performance? A crucial study result reveals knowledge as a crucial production – and competitive factor in the german economy. Here, the implementation of KM/ICM is rather determined by business strategies and core competencies than firm characteristics like industry sector or firm size. Besides the findings, that KM–activities especially prevail in those firms with a predominant customer, employee and innovation orientated strategy,further KM/ICM drivers have been evaluated.

In einer wissensbasierten Wirtschaft basiert die Wettbewerbsfähigkeit zunehmend auf den intangiblen Unternehmensressourcen. Doch was für eine Relevanz räumen Führungspersonen in der deutschen Wirtschaft dem Wissens- und Intellectual Capital Management (WM/ICM) ein? Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) hat die Forschungsstelle für organisationale Kompetenz und Strategie an der Technischen Universität Chemnitz anhand einer repräsentativen Stichprobe von 3401 Unternehmen den Stand der Wissensmanagement-Aktivitäten in der deutschen Wirtschaft erfasst. Desweiteren ist die Studie folgenden Fragestellungen nachgegangen: - Was sind die möglichen Einflussfaktoren für den Einsatz von WM /ICM-Maßnahmen? - Was für eine Bedeutung hat das WM /ICM für den Unternehmenserfolg und die Wettbewerbsfähigkeit zu untersuchen. Ein wesentliches Studienergebnis ist, dass die Ressource Wissen zum zentralen Produktions-/Wettbewerbsfaktor in der deutschen Wirtschaft avanciert ist. Dabei werden WM/ICM-Aktivitäten weniger von Betriebsgrößen und Branchen als von Geschäftsstrategien und Kernkompetenzen bestimmt. Neben dem Studienergebnis, dass Wissensmanagement besonders in den Unternehmen stark ausgeprägt ist, wo eine starke kunden-, qualitäts-, und personalgetriebene Wettbewerbsstrategie im Vordergrund steht, wurden weitere Einflussgrößen eruiert. / In a knowledge based economy competitiveness is primarily based on the intangibles of a firm. But what relevance is actually given to the Management of organizational knowledge and intellectual Capital (KM/ICM) in the German economy? The Institute of Personnel Management and Leadership studies at the Chemnitz University of Technology has conducted a company survey on KM/ICM with a representative sample size of 3401 firms in order to capture the status-quo of KM/ICM- activities within the German economy. Additionally, two other main research questions have been addressed: - What are the potential drivers for the implementation of KM/ ICM? - How do KM/ ICM activities relate to organizational performance? A crucial study result reveals knowledge as a crucial production – and competitive factor in the german economy. Here, the implementation of KM/ICM is rather determined by business strategies and core competencies than firm characteristics like industry sector or firm size. Besides the findings, that KM–activities especially prevail in those firms with a predominant customer, employee and innovation orientated strategy,further KM/ICM drivers have been evaluated.

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein wissensbasiertes Decision Support System (DSS) zur Analyse von Wirkungsbeziehungen in einem betriebswirtschaftlichen Umfeld, um die Ursachen von beobachteten Wirkungen zu verstehen und dadurch eine Unterstützung in Entscheidungssituationen zu ermöglichen. Die Umweltbedingungen einer Entscheidungssituation werden während der Analyse berücksichtigt, sodass die Unterstützung auf die jeweilige Situation angepasst ist. Den Kern des Konzeptes stellen eine Wissensbasis sowie eine Ablaufsteuerung zur situativen Auswertung der Wissensbasis dar. Die Wissensbasis speichert Wirkungsbeziehungen zwischen Elementen in Form eines semantischen Netzes. Ein Element besitzt zudem Metainformationen über interne und externe, beliebig strukturierte Daten zur situativen Validierung der Wirkungsbeziehungen. Ebenfalls können Zeitverzögerungen bei Wirkungsbeziehungen berücksichtigt werden. Die Ablaufsteuerung verarbeitet das gespeicherte Wissen aus der Wissensbasis zur situativen Entscheidungsunterstützung in drei aufeinander aufbauenden Phasen. Die Initialisierungsphase dient der Eingabe einer Entscheidungssituation ins System sowie dem Matching der Entscheidungssituation mit Elementen der Wissensbasis. Die Explorationsphase durchsucht die Wissensbasis anhand der Wirkungsbeziehungen nach potenziell relevanten Elementen für die Entscheidungssituation und validiert diese mit statistischen Methoden, indem die Daten der potenziell relevanten Elemente anhand der Metainformationen abgerufen und mit geeigneten Methoden ausgewertet werden. Die Evaluationsphase ermöglicht es dem Anwender, die Ergebnisse zu überprüfen und optional die Wissensbasis anzupassen. Zur Evaluation des Konzeptes erfolgt eine prototypische Implementierung sowie deren empirische Evaluation mit einem Laborexperiment. Auf Basis des Aufgabe-Technologie-Fit-Modells wird eine bessere Eignung des Prototyps im Vergleich zu einer am Markt etablierten DSS-Software ohne automatisierte Analysen von Wirkungsbeziehungen nachgewiesen.

No description available.