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KMDL® v2.2
(2014)
Existing approaches in the area of knowledge-intensive processes focus on integrated knowledge and process management systems, the support of processes with KM systems, or the analysis of knowledge-intensive activities. For capturing knowledge-intensive business processes well known and established methods do not meet the requirements of a comprehensive and integrated approach of process-oriented knowledge management. These approaches are not able to visualise the decisions, actions and measures which are causing the sequence of the processes in an adequate manner. Parallel to conventional processes knowledge-intensive processes exist. These processes are based on conversions of knowledge within these processes. To fill these gaps in modelling knowledge-intensive business processes the Knowledge Modelling and Description Language (KMDL) got developed. The KMDL is able to represent the development, use, offer and demand of knowledge along business processes. Further it is possible to show the existing knowledge conversions which take place additionally to the normal business processes. The KMDL can be used to formalise knowledgeintensive processes with a focus on certain knowledge-specific characteristics and to identify process improvements in these processes. The KMDL modelling tool K-Modeler is introduced for a computer-aided modelling and analysing. The technical framework and the most important functionalities to support the analysis of the captured processes are introduced in the following contribution.
Assistenzsysteme finden im Kontext der digitalen Transformation immer mehr Einsatz. Sie können Beschäftigte in industriellen Produktionsprozessen sowohl in der Anlern- als auch in der aktiven Arbeitsphase unterstützen. Kompetenzen können so arbeitsplatz- und prozessnah sowie bedarfsorientiert aufgebaut werden. In diesem Beitrag wird der aktuelle Forschungsstand zu den Einsatzmöglichkeiten dieser Assistenzsysteme diskutiert und mit Beispielen illustriert. Es werden unter anderem auch Herausforderungen für den Einsatz aufgezeigt. Am Ende des Beitrags werden Potenziale für die zukünftige Nutzung von AS in industriellen Lernprozessen und für die Forschung identifiziert.
Für viele Unternehmen hat sich der Stellenwert der Kundenbeziehung in den letzten Jahren nachhaltig verändert. Da Wettbewerbsfähigkeit häufig über die Beziehung zum Kunden definiert wird, ist den meisten Unternehmen die Bedeutung des Kundenwissens durchaus bewusst. Schon immer war die Beziehung zum Kunden für ein Unternehmen existenzkritisch, jedoch hat sich dazu die Situation auf den eigenen Absatzmärkten stark gewandelt. Durch den steigenden internationalen Wettbewerb kommt es zunehmend zu gesättigten Absatzmärkten und erhöhten Kostendruck. Weiterhin kommt seitens der Kunden ein höheres Erwartungsniveau sowie abnehmende Kundenloyalität erschwerend hinzu. Diese Gründe erfordern eine neuartige Kundenorientierung im Sinne eines umfassenden Kundenbeziehungsmanagement (engl. Customer Relationship Management, CRM).
Die Wandlungsfähigkeit von Informationssystemen hilft, den notwendigen Wandel bei der Ausrichtung der IT- Architektur an das Geschäftsmodell zu bewältigen. Der Beitrag stellt das Konzept der Wandlungsfähigkeit vor und beschreibt, wann Unternehmen Wandlungsfähigkeit brauchen und wie diese Wandlungsfähigkeit gemessen wird.