Die Herausforderung

Die moderne Wirtschaft steht vor tiefgreifenden Transformationen, die durch den Klimawandel, demografische Veränderungen und technologische Fortschritte vorangetrieben werden. Unternehmen müssen sich permanent weiterentwicklen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und nachhaltige Praktiken zu implementieren. Ein zentraler Ansatzpunkt ist die Entwicklung zur wissensgenerierenden Fabrik (Knowledge Creating Company (KCC)), die durch die Integration von Lean Management, Technisierung, Automatisierung, Digitalisierung und KI erreicht wird.

Transformation erfordert Wissen

Die Grafik "Die Transformation erfordert all unser Wissen und das muss immer mehr werden"

illustriert eindrucksvoll, dass wirtschaftlicher Fortschritt und die Lösung globaler Probleme nicht ohne eine deutliche Steigerung von Wissen und Innovationskraft möglich sind.

 

 

Abb. 1 : In der knowledge-creating-Company wird permanent neues WIssen aufgebaut

 

Cynefin-Modell: Aufgabenstellungen im Unternehmen verstehen

Das Cynefin-Modell,  hilft dabei, Probleme und Aufgaben nach ihrer Vorhersehbarkeit und Komplexität zu kategorisieren. 

Abb. 2 : "Das Cynefin-Modell kategorisiert Probleme nach ihrer Vorhersehbarkeit und hilft bei der Wahl der richtigen Lösungsmethoden."

• Einfache Probleme: Diese sind leicht zu lösen, da Ursache und Wirkung klar sind.

• Komplizierte Probleme: Erfordern Expertenwissen und detaillierte Analysen.

• Komplexe Probleme: Hier ist das Ergebnis nicht vorhersagbar, und iterative Ansätze wie "Probieren und Lernen" sind entscheidend.

• Chaotische Probleme: Erfordern schnelle und entschiedene Maßnahmen, um Ordnung zu schaffen.

Dieses Framework erlaubt es Führungskräften, den richtigen Ansatz für die jeweilige Problemstellung zu wählen und so effektiv Entscheidungen zu treffen.

Entscheiden im komplexen Umfeld

Entscheidungen entstehen auf der Basis von Wissen und Nichtwissen. Gerade im komplexen Umfeld spielen Intuition und thesenbasierte Ansätze eine große Rolle. Iteratives Herantasten an Lösungen ist hier unverzichtbar. Mut und Struktur für den Umgang mit Unsicherheiten sind entscheidend.

Abb. 3  Entscheiden im komplexen Umfeld

Besonders in komplexen Systemen ist es wichtig, sich iterativ an Lösungen heranzutasten. Dies erfordert Mut, aber auch eine klare Struktur für den Umgang mit Unsicherheiten.

Thesenbasiertes Vorgehen bei komplexen Problemstellungen

Von der Problemdefinition über die Formulierung einer These bis zur Erprobung und Evaluierung durchläuft man systematisch den PDCA-Zyklus (Plan, Do, Check, Act). Entscheidend ist dabei das Prinzip „Good enough for now, safe enough to try“, das Mut zur Umsetzung schafft.

Abb.4: Der iterative Prozess: Von der These zur Erkenntnis durch strukturiertes Testen und Evaluieren."

 

Fehler- und Probierkultur

Fehler sind keine Niederlagen, sondern Lernschritte. Sie markieren nicht das Ende, sondern den Beginn von Wissen. Mitarbeiter sollten ermutigt werden, kontrollierte Risiken einzugehen und Ergebnisse transparent zu reflektieren.

Die Toyota Kata institutionalisiert genau dieses Vorgehen: Hypothesen bilden, testen, lernen – Schritt für Schritt. Nicht „richtig oder falsch“ ist entscheidend, sondern ob etwas funktioniert oder nicht. Im Konzept der Knowledge Creating Company (nach Nonaka) ist diese Haltung zentral: Menschen erzeugen Wissen durch Handeln, Reflektion und gemeinsames Lernen.

Abb. 5: llustration der Fehler- und Probierkultur: Risiken eingehen, lernen und wachsen.

Fehler sind keine Niederlagen, sondern Gelegenheiten zum Lernen. Mitarbeiter sollten ermutigt werden, Risiken einzugehen, solange diese kontrolliert und lehrreich sind.

Probleme lösen mit dem Cynefin-Wissen

Die Verbindung aus strukturiertem Wissensmanagement und iterativem Vorgehen hilft, neue Herausforderungen zu verstehen und zu meistern.

Abb. 6:Probleme verstehen, Wissen anwenden und kontinuierlich erweitern."

Dieser Prozess führt zur schrittweisen Transformation hin zu einer wissensgenerierenden Fabrik.

Vergleich: Traditionelles Unternehmen und wissensgenerierende Fabrik

Traditionelle Unternehmen arbeiten stark standardisiert, während wissensgenerierende Fabriken auf kontinuierliche Wissensentwicklung setzen. Wettbewerbsvorteile entstehen nicht durch Technik allein, sondern durch die Fähigkeit, Wissen zu schaffen und anzuwenden.

 Abb 7: Unterschiede zwischen traditionellen und wissensgenerierenden Unternehmen: Fokus auf kontinuierliche Wissensentwicklung.

Letztere zeichnen sich durch eine kontinuierliche Weiterentwicklung von Wissen und Können aus, was ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft.

 

Mensch und Maschine – gemeinsam stark

Ein zentrales Missverständnis liegt darin, Mensch und Maschine gegeneinander auszuspielen. Toyota zeigt mit der Takaoka II, dass es nicht um maximale Automatisierung geht, sondern um beherrschte Automatisierung mit dem Menschen im Zentrum. Wettbewerbsfähigkeit entsteht nicht allein durch Technik allein, sondern durch das Verständnis und die Innovationskraft der Menschen – mit oder ohne KI.

Das entspricht dem Konzept der Knowledge Creating Company: Menschen, die Prozesse verstehen, kontinuierlich verbessern und durch aktives Lernen neue Lösungen schaffen. Technologie und KI unterstützen – sie ersetzen nicht.

Toyota beweist: Nicht die Anzahl der Roboter entscheidet, sondern wie intelligent Mensch, Technik und KI zusammenspielen – wirtschaftlich, flexibel und lernfähig. Das ist der Weg zur beherrschten, hochautomatisierten Fabrik, die sich asymptotisch dem Ideal der Smart Factory bis hin zur „Dark Smart Factory“ annähert – mit dem Menschen, nicht gegen ihn.

Herausforderung: Über- und Unterforderung erkennen

Der Flow-Zustand beschreibt das optimale Gleichgewicht zwischen Anforderungen und Fähigkeiten. Menschen arbeiten am besten, wenn sie gefordert, aber nicht überfordert sind. Professor Felix von Cube betont: Neugier und Anstrengungsbereitschaft sind natürliche Triebe, die Motivation und Leistung fördern.

Bildunterschrift: "Darstellung des Flow-Zustands nach Professor Felix von Cube: Optimale Anforderungen und Fähigkeiten fördern Spitzenleistungen und Motivation."

 

Integration von Lean Management und Digitalisierung

Lean Management und Digitalisierung

Lean Management zielt darauf ab, Verschwendung zu minimieren und Prozesse effizient zu gestalten. Die Digitalisierung bietet Werkzeuge, um diese Prinzipien auf ein neues Niveau zu heben. Durch den Einsatz digitaler Technologien können Unternehmen Daten in Echtzeit erfassen und analysieren, was zu einer präziseren Steuerung und kontinuierlichen Verbesserung der Prozesse führt. Die Kombination von Lean-Prinzipien mit digitalen Technologien wird oft als "Lean 4.0" bezeichnet und gilt als Grundlage für die erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0 (isi.fraunhofer.de).

Herausforderungen und Chancen

Die Transformation zur wissensgenerierenden Fabrik bringt Herausforderungen mit sich, bietet jedoch auch erhebliche Chancen. Unternehmen müssen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern. Die Kombination von Lean Management und Digitalisierung kann zu einer erhöhten Flexibilität, besseren Produktqualität und gesteigerter Kundenzufriedenheit führen.

Fazit

Die Entwicklung zur Knowledge Creating Company bedeutet, Mensch, Technologie und Organisation in einem lernorientierten System zu verbinden. Mit Hilfe des Cynefin-Frameworks, Lean-Prinzipien, Digitalisierung und einer gelebten Fehler- und Lernkultur können Unternehmen den Weg zu einer beherrschten Smart Factory gehen.

So entsteht nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit – getragen von Menschen, die Prozesse verstehen und neues Wissen schaffen.