Das Original: Der Begriff “Lean” wurde vor 32 Jahren von John Krafczyk geprägt

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Der Begriff “Lean” wurde ursprünglich in dem Paper Krafczyk J. F. (1988): Triumph of The Lean Production System (PDF) geprägt. Die PDF-Datei ist ein Reprint aus dem Sloan Management Review, Fall 1988, Volume 30, Number 1. Darin geht es um das MIT International Motor Verhicle Program, in dem die Produktionssysteme der Automobilindustrie weltweit analysiert wurden. John Krafczyk hat dabei das Toyota Produktionssystem als schlank, also als “lean” bezeichnet.

The reasearch findings reported in this article will help to overturn a common myth about the auto industry: the productivity and quality levels are determined by an assembly plant´s location. In reality there exists a wide range of performance levels among Japanese, M´North American, and European plants.Corporate parentage and culture do appear the be correlated with plant performance; the level of technology does not. Plants operating with “lean” production policy are able to manufacture a wide range of products, yet maintain high levels of quality and productivity (Krafczyk 1988;1).

Der Durchbruch für Lean Production und Lean Management kam dann später mit der Veröffentlichung Womack/Jones/Roos (1990): The Machine That Changed The World. In den letzten 30 Jahren hat sich der Lean-Gedanke zunächst in der Industrie, und später auch in anderen Branchen etabliert.

Lean ist heute wieder aktueller denn je, da es Organisationen leichter fällt zu einer Agilen Organisation zu kommen, wenn ihr Lean-Index hoch ist. Organisationen, die sich in den letzten 30 Jahren schon an den Lean-Prinzipien orientiert haben, können über KANBAN agile Arbeitsweisen problemlos etablieren.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager AGIL (IHK), den wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zum Lehrgang und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Growth Mindset, Agilität und Multiple Intelligenzen

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Im Zusammenhang mit der Transformation/Transitionen von traditionellen Organisationen zu Agilen Organisationen wird immer wieder das “Agile Mindset” hervorgehoben. Hans-Gerd Serevatius hat 2018 dazu Wege zu einem agilen Mindset beschrieben. Darin definiert er das agile Mindset als “bewegliche Denkweise eines Menschen, die auch sein Verhalten prägt.”. Diese Denkweise kann als relativ stabil oder als veränderbar angenommen werden.

Carol Dweck (2006) beschreibt diese Zusammenhänge als Fixed Mindset oder Growth Mindset. Ein Fixed Mindset geht davon aus, dass Kreativität, Intelligenz und Talent unveränderbar sind.

Wie wichtig es ist, dass die an der Förderung des Lernens Beteiligten nicht an die Konstanz, sondern stattdessen an die Veränderbarkeit der Intelligenz glaubten, hat Carol Dweck (1986, 1990) in zahlreichen Untersuchungen überzeugend belegt (Mietzel 2003:253).

Gerade in einem VUCA-Umfeld ist es wichtig, von einem Growth Mindset auszugehen, bei dem Kreativität, Intelligenz und Talent veränderbar sind. Interessant ist in diesem Zusammehnag, dass In dem Artikel Bokas, A.; Rock, R. (2016): Changing the Mindset of Education: Every Learner is Unique wird ein Zusammenhang hergestellt, zwischen dem Growth Mindset und der Theorie der Multiplen Intelligenzen von Howard Gardner.

Die formale Organisation verkennt ihre Funktion als Struktur eines großen Sozialsystems

Das Umfeld von Organisationen hat sich in den letzten 150 Jahren deutlich verändert, doch strukturieren gerade große Organisationen sich immer noch so, als könnten komplexe Problemlösungprozesse in formalen Organisationen abgebildet werden. Die formale Organisation verkennt dabei allerdings einen wichtigen Aspekt.

Es gehört zur Logik der formalen Organisation, dass sie keine Widersprüche anerkennt. Ihre allgemeinen Regeln erheben den Anspruch, in jeder einzelnen Situation verbindlich zu sein. Was vorgeschrieben ist, soll so ausgeführt werden, wie es vorgeschrieben ist. (…) Diese Auffassung versteht die formale Organisation als ein Netz von Handlungsvorschriften, die möglichst getreu ins Handeln übertragen werden müssen; sie verkennt ihre Funktion als Struktur eines großen Sozialsystems (Luhmann 1999:297-298).

Diese Erkenntnis hat weitreichende Folgen: Beispielsweise ist damit die Methapher des “Unternehmens als Maschine” nicht mehr angemessen. Auch Mitarbeiter als “Zahnräder” zu beschreiben ist nicht mehr angebracht – wird allerdings immer noch verwendet. Darüber hinaus ist die allgemeine Sicht auf die “Berechenbarkeit von allem” eher hinderlich, zukunftsorientiert zu arbeiten. Diese Arten der Fremdorganisation von Arbeit werden nun immer mehr abgelöst von der Selbstorganisation des Arbeitshandelns abgelöst (Agile Ansätze). Die Organisation als “komplexen Sozialsystems” hat eine Passung zur Lebenswirklichkeit, mit weitreichenden Veränderungen. Komplexe Sozialsysteme zu verstehen, gehört bisher noch nicht zu den Kernkompetenzen von Unternehmen…

Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

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Wenn alles nicht so einfach ist, also alles miteinander vernetzt ist, es Rückkopplungen gibt, und wir in diesem Sinne von einem komplexen sozialen System sprechen können, kommt es auch darauf an, die Phasenübergänge (Bifurkationspunkte) zu kennen. Doch, wie können wir uns diese Situation vorstellen, bzw. sogar damit umgehen?

Phasenübergänge führen fern des thermischen Gleichgewichts zu Emergenz und Selbstorganisation von Ordnung wachsender Komplexität. Allgemein können durch zufällige Wechselwirkungen der Systemelemente auf der Mikroebene neue Strukturen auf der Makroebene entstehen, die durch die Mikrozustände der Elemente nicht erklärbar sind. Wenige instabile Systemelemente geraten an den Instabilitätspunkten in starke Schwingungen, die schließlich auch die Mehrzahl der stabilen Systemelemente mitreißen. Sie zwingen ihnen ihr Verhalten auf oder – mit den Worten von Hermann Haken – „versklaven“ sie. Dadurch kommt es zu makroskopischen Veränderungen mit Ordnungs- und Musterbildungen. Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter“ (Mainzer 2008:43-44).

Um das Gesamtsystem zu steuern, reicht es also aus, sich um die wenigen instabilen Systemelemente zu kümmern, um makroskopische Muster zu bestimmen. Es ist also nicht erforderlich alle Daten/Informationen im Sinne von Vollständigkeit vorliegen zu haben – was sowieso nicht möglich ist (Blogbeitrag). Weniger ist hier mehr. Entscheidend sind angemessene Maßnahmen an den richtigen Stellen. Aktuell habe ich eher den Eindruck, dass viele Unternehmen einem Datenfetischismus hinterherrennen, und die Chancen einer angemessenen Systemsteuerung nicht erkennen.

Was sind eigentlich mögliche Aufgabengebiete der Künstlichen Intelligenz?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

Die Geburtsstunde von “Künstlicher Intelligenz” geht auf einen Konferenzbeitrag von McCarthy im Jahr 1955 zurück. In der Zwischenzeit gibt es durch die vielen neuen technischen Möglichkeiten zwar immer wieder Definitionsversuche, doch immer noch keine einheitliche und anerkannte Definition. Was allerdings klar erscheint sind die verschiedenen Aufgabengebiete, die für eine Künstliche Intelligenz geeignet erscheinen. Russell und Norvig unterscheiden hier acht Aufgabengebiete (vgl. Russell und Norvig 2012; Peissner et al. 2019), zitiert in Fraunhofer IAO 2020:11-12):

  • Lernen
  • Problemlösung durch Suchen
  • Planen
  • Robotik
  • Entscheidung
  • Wissensrepräsentation
  • Wahrnehmung
  • Spracherkennung

Anhand dieser Auflistung wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz viele Tätigkeiten in unserem gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben beeinflussen kann. Es geht hier allerdings nicht immer um komplette Jobs, die infrage gestellt werden, sondern auch um Tätigkeitsportfolios, die in einzelnen Jobs oder in Prozessketten von KI profitieren können. Hier ein Beispiel:

Populär wurden in jüngster Zeit Anwendungen wie beispielsweise KI-gestützte »Chatbots«. Dies sind Programme, die eine Konversation mit Nutzern führen können. Social Chatbots agieren in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter (vgl. Edwards 2016). Anwendungsgebiete sind u.a. Bestellungen (z.B. Pizza-Service), Antworten auf Kundenanfragen zu Prozessen (Paketdienste) und Bearbeitung von Beschwerden (Fraunhofer IAO 2020:13).

Studie: Hybride Ansätze dominieren sogar bei der globalen Softwareentwicklung

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In der aktuellen Diskussion zum Vorgehen bei Projekten wird immer noch (zu oft) argumentiert, dass es entweder ein agiles Vorgehen, oder ein eher plangetriebenes (traditionelles) Vorgehen geben sollte. In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder dargestellt, dass die Realität in den Organisationen oft eine Kombination aus den verschiedenen Möglichkeiten ist. Diese Perspektive habe ich auch immer wieder mit Studien belegen können. In der Zwischenzeit habe ich eine Meta-Studie gefunden, die 233 Studien aus 33 Ländern untersucht hat, in denen es um die globale Softwareentwicklung geht.

Results: In our sample, 72% of global distributed projects implemented a mix of bothagile and trditional approaches (termed “hybrid”), 25% of GSD organizations are predominantly agile, with only very few (5%) opting for traditional approach. GSD projects that used only agile methods tended to be very large. Conclusion: Globally Distributed Software Development (and project size) is not a barrier to adopting agile practices. Yet, to facilitate project coordination and general project management , many adopt traditional approaches, resulting in a hybrid approach that followed defined rules (Marinho et al. (2019:1): Plan-Driven Approaches Are Alive and Kicking in Agile Global Software Development. Conference: 2019 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM)).

Diese Meta-Studie bestätigt sogar im Bereich der globalen Softwareentwicklung, dass hybrides Vorgehen der Realität entspricht, und somit dem Dogmatismus (Entweder agil oder plangetrieben) einen gesunden Pragmatismus entgegen setzt.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf die hybride Vorgehensweise ein. Informationen zu den Lehrgängen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Wie entsteht Teamkompetenz?

Individuelle Kompetenzen gehen in der Interaktion mit mindestens einer weiteren Person in Teamkompetenz über. Doch ist diese Teamkompetenz nicht einfach eine Akkumulation der einzelnen Kompetenzen, denn die Teamkompetenz entsteht durch die gemeinsame Arbeit an einem Ziel.

Die gekonnte Zusammenarbeit mehrer Akteure bei der Lösung von Problemen lässt sich als Teamkompetenz bezeichnen. Ein Team ist „a distinguishable set of two or more people who interact dynamically, interdependently, and adaptively toward a common and valued goal/objective/mission who have each been assigned specific roles or functions to perform, and who have a limited span of membership“ (Salas et al. 1992). Die Kompetenz eines Teams ist nicht einfach a priori vorhanden, sondern sie entsteht im Zuge der gemeinsamen Aktivität und hat daher einen emergenten Charakter. Ihre Grundlage ist ein „shared situation awareness“, ein gemeinsames Situationsverständnis. Der Begriff der „situation awareness“ (SA) bezieht sich in seiner ursprünglichen Bedeutung auf den Bewusstseinszustand eines einzelnen Individuums und wird definiert als „the perception of elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future“ (Endsley 1988: 97) (Klatetzki 2010:225, Hervorhebungen durch den Autor des Blogbeitrags).

Teamkompetenzen als emergente Phänomene zu betrachten stellt die üblicherweise in den Unternehmen vorgenommene Konfiguration von Teamkompetenzen infrage. Einerseits ist der Problemlösungskontext der Zusammenarbeit mit entscheidend, und andererseits können emergente Phänomene nicht vollständig geplant und vorausgesagt werden. An verschiedenen Bifurkationspunkten schaffen die einzelnen Teile ihren Ordnungsparameter, der dann wiederum die einzelnen Teile (Teammitglieder) beeinflusst. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Gedanken zum Kommunikationsbegriff in sozialen Systemen

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Immer wieder wird in Interaktionen deutlich, dass der Kommunikation eine wichtige Rolle zukommt. Doch was verstehen wir unter Kommunikation? Eine Sichtweise kann aus der Systemtheorie abgeleitet werden. Luhmanns Systemtheorie “begreift Kommunikationen als Operationen sozialer Systeme und Erwartungen als Strukturen, die kommunikative Ereignisse miteinander verknüpfen. Erwartungen werden dabei als Verdichtungen von Sinn bestimmt” (Schneider 2008:129). Dabei ist Sinn definiert “durch die Unterscheidung von Aktualität und Möglichkeit” (ebd. S. 141). Weiterhin ist interessant, dass der Kommunikationsbegriff über die Entscheidung mit Konsens und Konflikt zusammenhängt.

Über die drei Selektionen Mitteilungen, Information und Verstehen hinaus, die zusammen den Kommunikationsbegriff definieren, ist eine vierte Selektion für den weiteren Verlauf der Kommunikation von zentraler Bedeutung, die mit jeder Anschlußäußerung aufgerufen ist: die Entscheidung zwischen der Annahme und der Ablehnung der vorausgehenden Mitteilung. Diese Entscheidung markiert einen Verzweigungspunkt in Richtung Konsens und Konflikt (Schneider 2008:138).

Gedanken zu “Empirie und Theorie” im Scrum-Guide

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Schauen wir uns in diesem Zusammenhang einmal an, was im aktuellen Scrum-Guide dazu steht: “Scrum basiert auf der Theorie empirischer Prozesssteuerung oder kurz “Empirie”. Empirie bedeutet, dass Wissen aus Erfahrung gewonnen wird und Entscheidungen auf Basis des Bekannten getroffen werden. Scrum verfolgt einen iterativen, inkrementellen Ansatz, um Prognosesicherheit zu optimieren und Risiken zu kontrollieren (Seite 5, Hervorhebung durch den Autor des Blogbeitrags).

Der Text “Theorie der empirischen Prozesssteuerung oder Empirie´” ist m.E. etwas ungewöhnlich, da er “Empirie” als “Theorie bezeichnet. Die Soziologie betrachtet allerdings “Theorie” und “Empirie” separat. Gemeint ist im Scrum-Guide wohl, dass der Schwerpunkt eher auf der “Empirie” liegt. Allerdings ist diese Perspektive auch nicht so ganz geschickt, wie dem folgenden Text zu entnehmen ist.

Das Fach Soziologie ist in seinem Kern in zwei Sphären geteilt: „die Theorie“ und „die Empirie“ (…). Die Begriffe „Theorie“ und „Empirie“ bezeichnen damit zwei weitgehend separierte sozilogische Wissenspraktiken, die auf unterschiedlichen Materialien, Relevanzen, philosophischen Traditionen und Diskursen gründen (…). So weit, so bekannt. Wie alle Dualismen führt auch derjenige von Theorie und Empirie in seiner Klischeehaftigkeit eine Reihe von Unschärfen mit sich. In der Geschichte der Soziologie findet sich eine Vielzahl solcher Gegensatzkonstruktionen wie etwa Mikro/Makro, Kultur/Natur, Struktur/Handlung. In „Sattelzeiten“ (Koselleck) soziologischer Theoriebildung finden Umkehrungen statt, und damit verlieren diese Gegensätze ihren den soziologischen Diskurs bestimmenden Charakter (vgl. Knorr Cetina/Cicourel 1981) (…) Er knüpft damit an Diskurse an, die die Notwendigkeit betonen, Empirien und Theorien nicht getrennt zu denken (etwa Merton 1968: 139 ff., 156 ff.; Bourdieu 1979: 228 ff) vgl. Kalthoff 2008:8-10).

Wer hätte gedacht, dass die Soziologie hier wichtige Anregungen gibt… Theorie und Empirie nicht getrennt zu denken, kann daher auch in der Diskussion über Scrum hilfreich sein, denn einseitige Perspektiven werden dem komplexen Kontext, in dem agile Ansätze angewendet werden, nicht gerecht.

Agiles Projektmanagement: 26.-27.08. bei der IHK Düsseldorf

Gestern und heute habe ich ein zweitägiges Seminar zum Agilen Projektmanagement bei der IHK Düsseldorf durchgeführt.

Die Themen Agile Organisation, Agiles Projektmanagement, Lean/KANBAN, Scrum, Hybrides Projektmanagement und Scaling Agile ergeben einen guten Überblick zu den Möglichkeiten, Agilität bei Projekten zu nutzen.

Die verschiedenen Fragen zeigen, dass viele Unternehmen vor der Frage stehen, Agiles Projektmanagement in bestehende Organisationsstrukturen zu integrieren.

Wenn Sie sich intensiver in die oben genannten Themen befassen wollen, so können Sie den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang dazu buchen. Mit dieser zeitgemäßen Lernform, die Präsenztage und Onlinephasen verbindet, können Sie die entsprechenden Kompetenzen entwickeln. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.