Confluence-Wissensmanagement für zwei Industrieunternehmen

Zwei Industrieunternehmen, dieselbe Ausgangslage: Wissen liegt verteilt, ungleich dokumentiert und zu großen Teilen nur in den Köpfen. Für ein Textilunternehmen und für eine Werft haben wir daraus je eine strukturierte Wissensdatenbank in Confluence gebaut - einmal in der Cloud, einmal im Data Center. Aus Vertraulichkeitsgründen nennen wir die Auftraggeber nur nach Branche.

Ausgangslage: verteiltes Wissen, uneinheitliche Dokumentation

Beide Unternehmen kamen mit demselben Grundproblem, aber unterschiedlichem Schwerpunkt.

Textilunternehmen - Prozesswissen für alle Mitarbeitenden. Gesucht war eine einheitliche Prozessdokumentation, in der bestehende und neue Mitarbeitende Abläufe nachschlagen können. Zwei Ziele standen ausdrücklich dahinter: Silodenken zwischen den Bereichen verringern und verhindern, dass Informationen und Best Practices mit ausscheidenden Mitarbeitenden verloren gehen.

Werft - Lessons Learned und Probleme aus dem laufenden Betrieb. Hier ging es darum, Erfahrungswissen und im Arbeitsprozess auftretende Probleme dokumentierbar zu machen. Das bisherige Vorgehen war unstrukturiert, Informationen verteilten sich über mehrere Systeme, eine zentrale Plattform fehlte.

Gemeinsam war beiden Fällen:

• Kein zentraler Ort. Wissen lag über Systeme verteilt oder wurde gar nicht aktiv geführt.
• Keine einheitliche Form. Ohne Vorlagen dokumentierte jeder Bereich anders.
• Auffindbarkeit. Auch vorhandene Dokumentation war schwer zu durchsuchen.
• Unterschiedliche Confluence-Erfahrung. Die Systeme mussten auch für Nutzer:innen ohne Vorwissen bedienbar sein.

Unsere Rolle: Konzeption und Umsetzung des Wissensmanagementsystems

JL.Digital wurde in beiden Fällen als externer Partner für Konzeption und Aufbau beauftragt - von der Anforderungserhebung bis zur Begleitung nach dem Go-Live. Der Anspruch war jeweils, ein System zu übergeben, das der Kunde selbst weiterpflegen kann.

1. Anforderungserhebung - Workshop mit einer Nutzergruppe: Ziel, Pflicht- und Nice-to-have-Funktionen, vorhandene Confluence-Erfahrung.
2. Struktur & Templates - Bereichs- und Seitenstruktur, Vorlagen mit Ausfüllhinweisen, Metadaten für Suche und Filterung.
3. Iteration & Go-Live - Anpassung nach den Tests des Kunden, Begleitung beim Livegang.

Eingesetzte Technologien

Confluence Cloud (Textilunternehmen), Confluence Data Center (Werft), Metadaten-App für Suche und Filterung, erweiterte Suchfunktionen, Confluence-Templates mit mehrseitigen Seitenstrukturen.

Lösung: gleicher Bauplan, zwei Ausprägungen

Anforderungsworkshop als Startpunkt

In beiden Projekten stand am Anfang ein Workshop mit einer ausgewählten Gruppe von Mitarbeitenden. Neben Zielbild und Funktionsumfang wurde dort auch erhoben, wie vertraut die Belegschaft mit Confluence bereits ist - bei der Werft ebenso wie beim Textilunternehmen die Grundlage dafür, wie einfach das spätere System sein muss. Beim Textilunternehmen fiel im Workshop zusätzlich die Plattformentscheidung: Weil bereits eine Confluence-Cloud-Lizenz vorhanden war, wurde die Cloud-Variante gewählt.

Vorlagen, die aus dem Bestand entstehen

Beim Textilunternehmen entwickelten wir die einheitliche Prozessvorlage anhand bereits vorhandener Prozessdokumentationen - nicht auf der grünen Wiese. Eine neue Dokumentation entsteht seitdem per Klick aus der Vorlage; auszufüllen ist nur noch das Template. Bei der Werft entstanden zwei Vorlagen: eine für Lessons Learned, eine für Probleme, die während der Arbeitsprozesse auftreten, beide mit Ausfülldialog für die wichtigsten Felder.

Metadaten für Suche, Filterung und Weiterverarbeitung

In beiden Systemen tragen die Vorlagen Metadaten, damit die Dokumentation auch bei vielen Einträgen filterbar bleibt. Bei der Werft geht das einen Schritt weiter: Erfasste Probleme werden über ihre Metadaten automatisch themenspezifischen Workshop-Übersichtsseiten zugeordnet, sodass sie in regelmäßigen Terminen besprochen und geklärt werden können. Beim Textilunternehmen ergänzt ein globales Abkürzungsverzeichnis die Suche, damit Inhalte auch über Abteilungsgrenzen hinweg verständlich bleiben.

Aufbau außerhalb, Import in die abgeschottete Instanz

Die Data-Center-Instanz der Werft liegt aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen auf eigenen, nach außen stark abgeschotteten Servern; Remote-Zugriff war nur in begrenzten Zeitfenstern möglich. Wir haben das System deshalb auf eigener Infrastruktur aufgebaut, den Fortschritt laufend mit dem Kunden abgestimmt und es anschließend in die Kundeninstanz importiert. Nach einem internen Test des Kunden haben wir die dort gesammelten Änderungswünsche in einem zweiten Zugriffsfenster eingepflegt.

Ergebnisse

• Zwei zentrale Wissensdatenbanken. Prozessdokumentation beim Textilunternehmen, Lessons Learned und Prozessprobleme bei der Werft - jeweils an einem Ort statt über Systeme verteilt.
• Einheitliche Dokumente per Klick. Vorlagen mit Ausfüllhinweisen ersetzen die freie Form.
• Gezielte Suche. Metadaten und erweiterte Suchfunktionen halten die Bestände auffindbar.
• Probleme werden zu Terminen. Bei der Werft laufen erfasste Probleme automatisch in thematische Workshop-Übersichten.
• Systeme in Kundenhand. Beide Umgebungen sind so angelegt, dass die Unternehmen sie selbst pflegen können.

Fazit: Struktur vor Tool

Ein Wiki einzurichten ist der kleinere Teil. Was ein Wissensmanagementsystem trägt, sind die Vorlagen, die aus dem tatsächlichen Bestand entwickelt wurden, die Metadaten, die Inhalte später wiederfindbar machen, und eine Struktur, die auch Nutzer:innen ohne Confluence-Erfahrung bedienen können. Beide Fälle zeigen denselben Bauplan - einmal in der Cloud, einmal in einer stark abgeschotteten Data-Center-Umgebung.

Häufige Fragen

Warum stehen zwei Kunden in einer Referenz?

Beide Projekte folgen demselben Vorgehen und unterscheiden sich vor allem in Plattform und dokumentiertem Inhalt. Zusammen zeigen sie den Bauplan besser als zwei getrennte Darstellungen.

Cloud oder Data Center - wonach richtet sich das?

Nach den Rahmenbedingungen des Kunden. Das Textilunternehmen hatte bereits eine Confluence-Cloud-Lizenz. Die Werft betreibt aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen eine Data-Center-Instanz mit stark eingeschränktem Außenzugriff.

Wie arbeitet ihr, wenn kaum Zugriff auf das Kundensystem möglich ist?

Wir bauen das System auf eigener Infrastruktur auf, stimmen den Fortschritt laufend ab und importieren es anschließend in die Kundeninstanz. Änderungswünsche aus dem internen Test des Kunden werden in einem weiteren Zugriffsfenster nachgezogen.

Was passiert nach dem Go-Live?

Wir begleiten die Livegang-Phase und sind bei Problemen mit dem System erreichbar. Ziel ist eine Umgebung, die der Kunde anschließend selbst pflegen kann.