2011 06-08 ruehmkorf-ueberblick-km-nasa

Überblick NASA KM > J. Rühmkorf > 8. Juni 2011

PM-Days im DLR

Knowledge ManagementDas Wissensmanagement der NASA – ein Überblick

Jens RühmkorfSimulations- und Softwaretechnik (SC)

Köln, 8. Juni 2011

Folie 2Überblick NASA KM > J. Rühmkorf > 8. Juni 2011

Inhalt

Motivation

Wissen und Lessons Learned

Strategie und Wissensmanagement

Architekturansatz der NASA

Fazit

Folie 3

MotivationAus Fehlern lernen: Mars Climate Orbiter (1999)

“metric mixup”: kein gemeinsames Verständnis physikalischer Maßeinheiten

Lageregelungssoftware:metrische Einheiten (Newton x Sekunde) für Impuls

Propulsion-Team (Ground-Crew) nutzte englische Einheiten für Kurskorrekturen

Folge: MCO war 100km näher am Mars als vorgesehen, kam vom Kurs ab


Folie 5

MotivationAus Fehlern lernen: Genesis (2004)

Wiedereintritt in Erdatmosphäre: Fallschirm der Genesis-Raumsonde öffnete sich nicht

Fehlerursache: Sensoren zur Messung der Erdbeschleuniging waren falsch eingebaut worden

Aus Zeitgründen hatte Lockheed Martin nicht umfassend getestet


Folie 7

MotivatonBesondere Herausforderungen in der Raumfahrt

Einige unübliche Charakteristika:

Komplexität durch Vielzahl von Nutzerschnittstellen

Jargon aus verschiedenen Fachdomänen

Multiple Stakeholder (große, internationale Konsortien)

Hochtechnische Lösungen (Betrieb!)

Langzeitmissionen (10-20 Jahre)



Inhalt

Motivation




Fazit

Folie 9

WissensmanagementCharakterisierung aus NASA-Sicht

Wissensmanagement (WM) =

Mache richtige Information

den richtigen Personen

zum richtigen Zeitpunkt verfügbar

WM hilft bei:

Erzeugen und Verwalten von Wissen

Verteilen von Informationen

Ausführen von Handlungen

Verbessert Leistung von NASA und Partnern messbar


Folie 10

Wissen und Lessons LearnedBegrifflichkeiten

Implizites Wissen (tacit knowledge)

„etwas können, ohne sagen zu können wie“

Explizites Wissen

Ist artikuliert, kodifiziert, formalisiert

Elektronisch oder in physikalischer Form

= signifikante Information, um ein Ziel zu erreichen

Lessons Learnt =

Erfahrungswissen

signifikant

valide

anwendbar


Folie 11

Charakterisierung „Lesson Learned“ (LL)Eine LL …

basiert auf Erfahrungswissen

positiv: erfolgreicher Test oder Mission

negativ: unerwartetes Ereignis, Fehlschlag

ist signifikant

hat realen oder angenommenen Einfluss auf den Betrieb

ist valide

faktisch überprüfbar

ist anwendbar

nennt Methode, Prozess oder Entscheidung,

die Fehler verhindert bzw. Erfolg unterstützt


Folie 12

Lessons LearnedProzess zur Erstellung (1)

Lesson Learned = Dokument

Initiale Erfassung

Technische Überprüfung

Positiv: Ableiten von Empfehlungen

Negativ: Zurück, ggf. Anpassen und erneut Abschicken

Jede ausgesprochene Empfehlung wird begutachtet (valide?)

Valide, begutachtete Empfehlung Best Practice

Valides Best Practice Überführen in Standards und Prozesse

Eine akzeptierte “Lesson” wird in der Organisation verfügbar gemacht

Man kann sie suchen, wiederverwenden, verteilen und verifizieren


Folie 13

Lessons LearnedProzess zur Erstellung (2)


effiziente Suche & Weiterverwendung

Erstellung: einfach & standardisiert!


Inhalt

Motivation




Fazit

Folie 15

Strategie und WissensmanagementVorteile von WM in der Raumfahrt

1. Prozess zum Umgang mit Informationen

Klare Prozeduren & effiziente Werkzeuge zum Informationsaustausch

Voraussetzung für komplexe Projekte

2. Fehlerreduktion im Betrieb

Effektiver Wissenstransfer zwischen Entwicklung und Betrieb

3. Schnelle Reaktionszeit

Entscheidung Ende 1990er: Abbruch „Mars Athena Rover“

Archivierung sämtlicher Dokumentation

Zügige Re-Aktivierung für „Folgemission“ Mars Exploration Rover

4. Vereinfachte Einarbeitung

Bedarf von Anfängern (Projektübersichten, Archive, Mentoring)

Erfasse „implizites Wissens“ erfahrener Mitarbeiter


Folie 16

Strategie und Wissensmanagement Organisationales Lernen: Hindernisse (GAO, 2002)

Prozesse zum Erfassen und Verteilen von Lessons Learned

Keine routinemäßige Erhebung, Sammlung, Verteilung durch Programm- und Projektmanager

Fehlende Durchlässigkeit: Erfahrungen anderer Zentren oder Programme nicht bekannt

Kulturelle Barrieren

Fehlende Zeit, um Erfahrung zu erfassen

Keine Fehlerkultur

Einbindung in NASA-Strategie

Fehlendes Konzept zur Umsetzung in der Organisation


Folie 17

Strategie und WissensmanagementOrganisationales Lernen: Empfehlungen (GAO, 2002)

1. WM-Implementierungsplan für Organisation (Rolle von Lessons Learned)

2. LL-Manager zur Gesamt-Koordination

3. Transparenz zwischen NASA-Zentren und -Programmen

4. Mentoring und „Storytelling“

5. Anreizsystem

6. Verbesserte Suchschnittstellen

7. Lessons-Learned Kennzahlsystem



Inhalt

Motivation




Fazit

Folie 19

Architekturansätze der NASAGrundlegende Konzepte

„People + Information = Action“

„People“ =

Mitarbeiter, Kooperationspartner, Gesellschaft, öffentliche Hand, Fachcommunity

„Information“ =

etwas Erlernbares, das kommuniziert werden kann

verbal, niedergeschrieben, eine Methode oder ein Prozess

„Action“ =

Entscheidung oder Aufgabe, die die Leistung messbar steigert


Folie 20

Architekturansätze der NASACharakteristika Wissensarchitektur

Wissensarchitektur = Plan einer Organisation

Verknüpft Ziele mit WM-Aktivitäten entlang Gesamtausrichtung

3 Dimensionen: Personen, Prozesse, Technologie

Personen und Dienste (das „wer?“):

Wer ist im Fokus? – Angestellte, Öffentlichkeit, Partner

Wer hilft und unterstützt (Ansprechpartner, Werkzeuge, Prozesse)?

Prozesse (das „wie und warum?“)

Fokus: tägliche Arbeitsweise

Technologie (das „was und wo?“)

Stellt sicher, dass IT-Infrastruktur verfügbar ist

Prozesse und Dienste können effizient und effektiv genutzt werden


CollaborateCollaborate

InnovateInnovate

CommunicateCommunicate

MotivateMotivate

KMKM

Supporting Activities

Supporting Activities

Enliven collaboration Facilitate

communities of practice

Reward and recognize knowledge sharing

Encourage storytelling

Drive a “One NASA” culture

People

Create end-to-end focus in disciplines

Enhance knowledge capture

Accelerate learning

Manage information

Process

Enhance system integration and access

Deploy intelligent agents for people

Exploit semantic technologies

Reuse existing capabilities in new ways

Technology

Sharing and Using Knowledge

IT InfrastructureEducation and Training

SecurityHuman Resources

Framework for KM at NASA

Integrating Distributed Knowledge

• Adaptive knowledge infrastructure is in place

• Knowledge resources identified and shared appropriately

• Timely knowledge gets to the right person to make decisions

• Intelligent tools for authoring through archiving

• Cohesive knowledge development between NASA, its partners, and customers

Knowledge Management Roadmap

• Instrument design is semi-automatic based on knowledge repositories

• Mission software auto-instantiates based on unique mission parameters

• KM principals are part of NASA culture and supported by layered COTS products

• Remote data management allows spacecraft to self-command

• Knowledge gathered anyplace from hand-held devices using standard formats on interplanetary Internet

• Expert systems on spacecraft analyze and upload data

• Autonomous agents operate across existing sensor and telemetry products

• Industry and academia supply spacecraft parts based on collaborative designs derived from NASA’s knowledge system

Capturing Knowledge

Sharing Knowledge

• MarsNet• Mars Exploration Rovers• Space Interferometry Mission

Enables capture of knowledge at the point of origin, human or robotic, without invasive technology

Enables seamless integration of systems throughout the world and with robotic spacecraft

Enables sharing of essential knowledge to complete Agency tasks

Modeling Expert Knowledge• Systems model experts’ patterns

and behaviors to gather knowledge implicitly

• Seamless knowledge exchange with robotic explorers

• Planetary explorers contribute to their successor’s design from experience and synthesis

• Knowledge systems collaborate with experts for new research

• Interstellar missions• Permanent lunar and

Martian colonies

• Europa Lander/Submersible• Titan Organics: Lander/Aerobot• Neptune Orbiter/Triton Observer

• Mars robotic outposts• Comet Nucleus Sample Return• Saturn Ring Observer• Terrestrial Planet Finder

2003 2007 2010 2025

Enables real-time capture of tacit knowledge from experts on

Earth and in permanent outposts

Folie 23

Architekturansätze der NASALeitlinien zur Umsetzung (1)

Verknüpfe WM-Aktivitäten mit Kernanforderungen der Organisation

Keine „einfachen Lösungen“ von Softwareanbietern

Wissensmanagement in einem Institut ist gut, aber nur ein Anfang

„Wissen ist allgegenwärtig“

Erfolg erfordert Akzeptanzkultur


Folie 24

Architekturansätze der NASALeitlinien zur Umsetzung (2)

Stelle Zugang zu Wissen sicher

Wissen muss sicher und valide sein

Standards nur dort, wo nötig

Vollständige Basis-Dienstleistungen:

funktionsfähig,

unterstützen missionskritische Daten,

Anwendungssupport und -wartung,

Schulung



Inhalt

Motivation




Fazit

Folie 27

FazitWissensmanagement: zentrale Aktivitäten

Erfassen impliziten Wissens

„Collaborative Work Environments“

Experten-Verzeichnisse

Dokumentenbibliotheken als „Unternehmensgedächtnis“ (Lebenszyklus)

„Concurrent Engineering (CE)“

Web Governance


Folie 30

FazitWissensmanagement der NASA

Wissensmanagement kritisch für künftigen Projekterfolg

Lessons Learned

Organisationales Lernen

Wissensmanagement:

Ausrichtung an Strategie und Unternehmenskultur

3 Dimensionen des Architekturansatzes

Personen und Dienste – das „wer?“

Prozesse – das „wie und warum?“

Technologie und Systeme – das „was und wo?“


Folie 31

Referenzen

NASA Lessons Learned, http://llis.nasa.gov/llis/search/home.jsp

NASA Reports, http://www.nasa.gov/news/reports/index.html

NASA, 'Mars Climate Orbiter Mishap Investigation Board Report', Technical Report (1999)

Li, A. & Oppenheim, J., 'NASA – Better Mechanisms Needed for Sharing Lessons Learned', Technical Report GAO-02-195, United States General Accounting Office (2002)

NASA, 'Genesis Mishap Investigation Board Report', Technical Report 20546-0001 (2005)

Holm, J.; Olla, P.; Moura, D. & Warhaut, M., 'Creating architectural approaches to knowledge management: an example from the space industry', Journal of Knowledge Management 10(2), 36-51 (2006)

Weber, F.; Krieghoff, R. & Katzung, A., 'Wissensmanagement – im Flug erobert', Wissensmanagement 8, 10-13 (2007)


Folie 32

Fragen?

Projekt EIWIS: Etablierung eines Integrierten Wissensmanagementsystems im DLR

Uwe Knodt ([email protected])Rüdiger Süß ([email protected])


Documents

2011 06-08 ruehmkorf-ueberblick-km-nasa