知识管理系统的机会、挑战和解决方案

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

10．5 管理机会、挑战和解决方案
    知识管理系统的成功部署要求清楚地知道公司如何创造和使用知识。组织需要精确地确定它们如何从知识管理程序中获益，这些利益是否是现实的。
10，5．1 机会
    企业利用它们的关于顾客和运行的自主知识强化自己，如果竞争者没有这些知识，也不能在市场上买到这些知识，它们就有了被称为“看不见的竞争优势”。因此，如果知识管理系统能使公司进一步掌控知识，它们就可能是巨大价值的源泉。
10．5．2 管理挑战
    验算一个知识管理系统项目的收益，涉及无形资产，如“知识’和“协作”，比其他信息系统项目更具挑战性。确实能提高知识工作者生产率的信息系统可能难于建造，因为用于捉高经理和专家的高水平任务的信息技术方法并不总是被清楚地理解。组织知识的某些方面是隐型的、非结构化的，并且也是难以捕捉或编码的。只有一定类型的信息问题可以运用应用智能技术。
    过去5年在知识管理项目上所进行的研究揭示了一些在实施知识管理系统上的困难。其中，一些困难如下：
    ·无效的资源被用于构建和更新存储的内容。
    ·无效的核准机制导致内容质量的低劣而多变。
    ·在存储器中的内容缺乏关联，使文件难以被理解。
    ·雇员个人对内容的贡献没有给予奖励，许多人害怕与他人共享职业知识。
    ·搜索引擎搜出过多的信息，反映缺乏知识结构和分类。
10．5．3解决方案指引
    针对这些挑战，存在供应链管理和技术两方面的解决方案。实践社区沟通对提供雇员激励和帮助提供知识思路是有用的。正确的设计知识分类对组织知识也是有帮助的。公司可以修改它们的雇员补偿系统以奖励知识共享。
    正确的计划和执行能增加知识管理项目的成功。开发一个可测量结果的成功的知识管理项目包括以下5个重要的步骤：
    ·划分阶段；
    ·选择一个高价值的企业过程；
    ·选择正确的用户；
    ·在初步实施时测量ROI；
    ·用初步的ROI预测项目对整个企业的价值。
    分阶段实施和企业过程或影响组的选择可能是较重要的决策，见图10-18。在实施过程的每一阶段应有不同的矩阵来评价项目。

总之，试点项目应有30—500人参与。知识管理项目产生的价值来自于大量用户之间共享的知识和开发一个大的有用的知识仓库或知识网络。价值的测量是变化的，试点阶段、团组阶段和企业阶段是不同的，见表10-6。

在早期阶段，来自用户自底向上的报告和评价可以被收集。用户可以被要求对他们使用知识管理系统所进行的各项工作给以评分，或在工作中节约的资金或时间。其应用包括：
·沟通的次数，
.访问的次数，
·登录系统的次数；
·在知识库中找到答案的次数；
·收到专家提供答案的次数，
·回答的平均率(比例为1～5)，
.FAQ请求的次数。
在团组实施阶段，可用一组不同的集合自顶向下地测量。这里，经理需要对查到的答案、企业过程的改善、新的不希望的答案、文件共享的数量(与重新创造的对比)等给予一个评分。这个阶段强调的是基于用户在试点阶段提供的报告和合理的假设，量化零售系统的收益。
表10-7给出了对1 000个用户在90天的测量中所得的一组结果。在这个阶段由这些改善所产生的总节约为225 010美元，或每个用户的平均节约为225．01美元。如果我们进行全年投资，那么总节约将为900 040美元，或平均每个用户节约为900．04美元。如果这个系统的实施成本为700 000美元，第一年后每年的维护费为100 000美元，则总的收益将分别为，第一年200 040美元，以后每年日00040美元。

    在企业范围实施阶段，其他企业过程矩阵变得更加重要，如顾客响应时间、新产品开发速度、人员的减少、采购成本的降低和管理决策时间的减少等。
小结
1．评价企业中知识管理和知识管理系统所起的作用
    知识管理是组织中一组创造、储存和应用知识的过程的集合。企业需要知识管理程序，因为在今天的信息经济中知识已经成为生产和战略资产，并为竞争优势的潜在资源。企业的许多价值取决于它创造，和管理知识的能力。知识管理通过增加组织向其环境的学习提高了组织学习和集成知识融入企业过程的能力。有效的知识管理系统要求利用组织和管理资本去改进管理的知识文化与程序，包括设立一个知识主管(CKO)。知识管理系统有3种主要类型：企业范围的知识管理系统，知识工作系统，智能技术。
2‘定义和描述企业范围的知识管理系统的类型，说明它们如何为组织提供价值
    企业范围的知识管理系统是全公司范围共同努力去收集、储存、分发、应用数字内容和知识。结构化知识系统提供数据库和工具以组织与储存结构化文件，而半结构化知识系统提供数据库和工具以组织与储存半结构化知识，如电子邮件或多媒体。知识网络系统利用索引和工具为公司雇员提供专门知识，这是隐型知识的重要源泉。通常，这些电子商务系统包含团队合作工具、为简化信息存取的门户网站、基于组织分类学的分类工具。如果企业范围的知识管理系统能被很好地设计，且能被雇员存取、共享和有效应用，它将能为企业提供巨大价值。
3．定义和描述主要的知识工作系统，评价它们如何为企业提供价值
    知识工作系统(KWS)支持新知识的创造并将其集成于组织。KWS需要对外部数据库的存取能力，强大的计算机硬件以支持具有广泛的图形、分析、文件管理和通信能力的OA软件，一个用户友好的接口。这些能力可以提高高薪的知识工作者的生产率。KWS经常运行于工作站上，对其所做的工作顾客化。计算辅助设计(CAD)系统与虚拟现实系统(创造交互式的类似现实世界的模拟)要求图形和强大的模拟能力。用于财务的KWS提供了存取外部数据库和迅速分析大量财务数据的能力。
4．评价为知识管理使用的智能技术的商业价值
    人工智能缺乏人类智能的灵活性、渊博性和概括性，但它可用于捕捉、编码和扩展组织知识。企业可以应用人工智能帮助它们捕捉和保护隐型知识，发现知识，帮助人们对那些难以分析的过大而复杂的特殊问题生成相应的解决方案，帮助公司查找和过滤信息。
    专家系统从人类知识的有限领域中捕捉显型知识，并将这些知识表达为规则的形式。通过数据库查找的策略叫做推理引擎，推理引擎可以运用前向或后向链接。专家系统对分类或诊断问题较有用。案例一基推理将组织知识转化为一个案例库，并可以被扩充和改善。当用户遇到一个新案例时，寻找较相近的拟合，并将旧案例的解应用于新案例。成功的新案例再存入数据库。
    模糊逻辑是一种以规则形式表达知识的软件技术，它用的是近似值或主观值。模糊逻辑已用于控制物理设备和开始应有限的决策应用。
    神经网络由硬件和软件组成，试图模仿人类大脑的思想过程。神经网络值得注意之处在于无须编程和识别人类难以描述的模型就能学习的能力。它们已开始用于科学、医疗，在商业中主要用于从大量的数据中辨别模型。
    遗传算法通过拟合、横渡、变异等遗传一基的过程去开发特殊问题的解决方案。遗传算法开始应用于较优化、产品设计和工业系统监控问题，这些问题存在许多方案或变量需要评价，以产生一个较优解；
    智能代理是一种PLM软件程序，带有内置或学习的知识库，能为个人用户、企业过程、软件应用解决特殊的、重复的和预测的任务。智能代理可被编程从大量数据中获取有用的信息，在某些情况下，可代表用户处理这些信息。
5．识别由知识管理系统及其解决方案所带来的挑战
    知识管理系统难以被成功地实施，在它们建成后并不总能提供价值。公司可以提供合适的组织和管理资本以使这些系统成功，其方法是奖励知识共享、改进实践社区和知识文化、设计合适的组织知识分类。正确的计划、合理的收益量化、分阶段实施能增加知识管理项目的成功机会。识别知识管理系统可提供较好价值的企业过程等是重要的管理决策。