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15知识地图供应链管理
知识地图的开发与应用研究
张悟移华连连1杜华荣1邓云龙2
(1.昆明理工大学管理与经济学院,昆明650093;2.云南省烟草科学研究所,玉溪653100)
摘要:
随着隐性知识管理的深入发展,知识地图的工具性功能进一步体现,在隐性知识显性化的过程中发挥着重要作用。
本文在研究显性知识系统化及层次化的基础上,研究将隐性知识的显性化的方法,并在探讨知识地图研究现状的基础上,重点提出知识地图的构建要素和构建模型及其适用领域,利用知识地图实现隐性知识的显性化,并用实例验证知识地图的实际应用价值。
关键词:
知识管理隐性知识显性化知识地图
Researchesondevelopmentandapplicationofknowledgemap
ZhangWu-yiHuaLian-lianDuHua-rongDengYun-long
KunmingUniversityofScienceandTechnology,FacultyofManagementandEconomics,Professor,Kunming650093
Abstract:
Withthedevelopmentoftacitknowledgemanagement,knowledgemapbecomestoanimportanttoolforknowledgemanagement,knowledgemapplayinginfluentialroleintheprocessofexplicitandtacitknowledgemanagement.Basedonthediscussionofpresentresearchaboutknowledgemap,thisarticletakestacitknowledgeasthedominance,andproposestheknowledgemap'sessentialconstructionelements,modelandthesuitabledomains,furthertoverifythepracticalapplicationofknowledgemap.
Keywords:
Knowledgemanagement;Tacitknowledge ;Explicitationknowledge;Knowledgemap
1引言
知识管理是将智力资本转化为价值的一系列过程,包括知识的创造、获得、组织、应用、共享和更新等。
近年来,知识管理已成为企业界和学术界关注的热点,但目前实施知识管理所存在的主要问题之一是缺少有效的工具和方法。
其中知识的组织、共享是知识获得与知识创造的前提,需要指出的是,知识地图被认为是一种有效的知识组织、应用与共享的工具,因为知识地图描述了组织内的知识资源情况并贯穿于知识转化周期的整个过程,有利于智力资本的培育和评估,而且使组织成员清楚地了解和使用组织内的可用知识,为知识的创造、共享和应用提供了环境。
21世纪是知识经济时代,知识已经成为企业核心竞争力和国家软实力的重要内容。
加强组织知识管理,实现组织知识传播和创新,不但是增强我国企业竞争力的重要途径,而且还是促进我国经济、社会发展和全面建设和谐社会的重要保证。
知识按其承载介质和传播途径分为显性知识和隐性知识。
显性知识可以以文字为载体,易于编码保存,便于传播学习;隐性知识则与拥有者的性格及经验等因素密切相关,是潜在的、高度个体化的知识,其形成时间长、知识总量大、发现和复制难度大、传播成本高。
但是,隐性知识约占知识总量的70%-80%,被认为是企业知识管理深海中的冰山,具有重要的研究价值。
以显性知识为基础、标引和挖掘隐性知识、将隐性知识转化为显性知识是加强知识管理,实现知识在组织内部流转与共享面临的首要问题,也是理论界的难题。
目前,关于隐性知识的标引和挖掘,主要集中在对知识地图的研究上。
2知识地图的研究现状
“知识地图”这一概念,最早由布鲁克斯(B.C.Brooks)在情报学理论中提出。
通过对文献中的逻辑内容进行分析,找到人们创造与思想的相互影响及联系的结合点,为用户提供知识之间关系。
他认为人类的知识结构可以绘制成以各个知识单元概念为结点的学科认识地图,强调知识的创造以及人的思想形成,这只是一种理想状态的知识地图的定义。
一般认为,知识地图是经由专家整理的一种知识索引,它的主要功能是用以找到需要的知识,以及评估组织知识的概况。
Davenport和Prusak对知识地图作了如下定义:
知识地图不管它是否真的是张地图、知识黄页还是数据库,都只是告诉人们知识的所在位置,并不包括其中的内容。
从这个定义我们可以看出,知识地图是一种知识的指南,而非知识本身。
知识地图的最主要的目的是当人们需要某项专业知识时,可以透过地图的指引,找到所需的知识或掌握知识的人。
在矩阵制组织结构中,专家分散在不同的项目团队中,空间的距离及信息的不全面,为知识的分享造成了阻碍。
如果没有相应的知识搜索组织工具,即使存在信息交流平台,知识的使用者要想在海量知识仓库中找寻所需要的知识,无异于大海捞针。
知识地图就是这样的一种工具,可以帮助使用者在很短的时间内找到所需知识的来源。
知识地图可分为概念性知识地图、流程性知识地图和能力知识地图:
①概念性知识地图:
它由一些主题或概念组成,用以表达知识与显性知识来源间的关系。
②流程知识地图:
流程知识地图是由一连串的组织业务活动组成,其知识的组成包含陈述型知识以及行为型知识。
③能力知识地图:
能力知识地图用来表达知识与人之间的关系,例如那些人有哪些知识。
包含陈述型和行为型知识。
面对日益复杂的竞争环境,知识已变成企业赖以生存与维持竞争优势的利基,所以如何管理组织中的知识,对组织而言便是非常重要的议题。
知识地图的构建为组织清点、整理和评估知识提供了一套明确的方法,帮助组织了解本身所拥有的知识,进一步实现知识资产的价值,以达到提升组织经营绩效的目的。
随着知识系统中知识的不断增加,知识地图和智能代理等工具就变得十分重要。
这些工具能够有效地将适当的知识传送给需要的人,从而使员工能够分享成功的经验,并在相互的交流中提高自身。
近年来,随着知识地图的深入发展,其巨大的社会经济价值已经受到国内外的普遍关注。
目前,在理论方面,关于知识地图的研究主要包括知识地图的概念界定和构建原则、知识地图的功能划分、关于知识地图的评价以及手工绘制地图等等。
孙翠琴从知识地图的内涵角度提出,知识地图是一个向导,是寻找所需知识的工具,指向的是知识源。
知识地图不仅仅要揭示知识的存储地,通常也要揭示知识之间的关系。
陈强、廖开际等人从知识地图功能角度提出,知识地图应该可以有效共享;实现高效可靠的知识获取;识别不同系统的知识资源。
唐超从知识地图的实际构建角度切入,运用成本高、操作难的ArcviewGIS3.2软件构建了情报领域知识地图的雏形,虽然文中的知识地图是手工绘制,难以在实际中运用,但是对知识地图的深入研究有很强的理论指导意义。
在实践方面,国外知识地图技术仅仅应用于微软、麦肯锡、雪佛兰等大型跨国企业,不仅被当作是企业的核心机密,也成为企业核心竞争力的重要来源,在推动企业科技创新、技术应用、人才引进等方面发挥着重要作用。
总之,知识地图的研究在不断深化。
但是到目前为止,还没有学者明确提出构建知识地图的基本要素,尚未提出专门的构建模型和独创的构图软件,也就是尚未实现对知识地图的可视化绘图,还未将知识地图的强大功能运用到实践中来。
3知识地图的构建思路
知识地图要成为知识管理的有效工具,不仅要能够标引显性知识,而且要能够通过显性知识来表示隐性知识,将隐性知识显性化。
具体来说就是要构建知识之间的关联,进行组织知识标引,为组织中隐性知识的管理提供可视化网络,使无序的知识信息以有序的面貌呈现在用户面前。
本文在前人研究的基础上,提出新的构图思路,并尝试在组织中应用。
3.1知识地图基本构建要素的确立
隐性知识存在于个体、团队、部门和企业之中,不同层次的隐性知识构成了组织隐性知识体系。
如果一个组织在某一领域有大量的成果涌现,表明其背后存在着大量的相关隐性知识。
由于隐性知识存在于人脑中,很难显性表述,或者转化成本太高,或在提炼过程中会失去很多特性,而这些特性可能比共性的东西更有价值。
总而言之,作为存在于团体组织中的个人是知识的首要载体,是产生隐性知识和传播隐性知识的源泉。
因此,找到拥有知识的人,也就找到了需要的隐性知识。
以人为中心,人隶属于不同的上级组织,就可以分析不同组织之间的知识关联。
本文为更好的构建知识地图,建立合理的要素链接,采用分析关键词法来确定另一链接要素。
分析关键词法是日本创造工学研究学中山和教授创建的一种解决问题和开发创造性发明方法。
它由麻省理工学院教授W·J·弋登提出的综摄法所发展而来,它以使用问题的关键词作为出发点,并对之重新构思,进而找出新的灵感,因此选择关键词作为知识元建立链接。
关键词是能表示人能力的基本单元之一,关键词之上可以存在研究领域、学科等,通过关键词可以分析关键词之上领域与人的关联。
鉴于人是知识的主要拥有者,关键词可作为基本的知识元,本文将“知识人”和“知识”分为不同的集合,即“知识人”包括“知识人姓名、知识人所属单位、知识人所属部门”;“知识”包括“知识关键词、知识类、学科”,在构建知识地图的过程中,将之作为基本的成图要素。
这六个要素之间的关联如图1所示:
3.2知识地图的构图模型和解决思路
知识地图的构建以集合关联分析为基础,设A是研究对象的集合,对于A中每一个对象a可以用k个属性pi(i=1…k)来进行描述,以不同的属性为标准可以得到不同的分类。
如果对于A中的任何对象ai,和aj都存在如下的关系:
只要ai.pl=aj.pl成立,ai.pm=aj.pm(i≠j,l 再设B是与A有密切联系的另一对象集合,也可以用若干属性来描述,这些属性也可以是层次型或非层次型的。 对于A中集合有一已知的性能判断指标,可以判断不同对象的性能优劣,然后通过研究A与B的联系模式,寻求完善充实A性能。 采用计算机辅助的方法,用计算机直观地显示研究对象之间的联系模式,从而帮助人们找出完善A中性能的途径。 具体来说,就是将要研究A的类表示为节点,与节点类关联的B中的类元素作为节点集合元素,当两个节点的集合中有公共元素时,称两个节点有关联,用一关联边表示。 要求计算机能动态描述各节点包含的集合类,关联的公共集合,同时可以按要求显示A与B在任何属性类上的联系图。 在此我们采用邻接链表来表示图形。 具体来说就是用一数组来保存所有的节点,每个节点中有节点名称,关联集合,位置坐标以及与该节点相邻接的节点构成的链表。 邻接链表的节点中包含有邻接节点编号,公共集合及下一个节点的指针。 如下图2所示: 在节点和邻链接边中都要保存集合,因此还涉及怎样表示集合的问题。 我们采用位图表示集合,即用bit位代表某一元素是否在集合中,在为1,不在为0,而元素的名称用链表保存,并根据元素的多少确定保存集合所需要的字节数,然后进行动态分配。 如下图3所示: 关于图形的显示遵循几条基本的原则(图4),1.每个节点的位置用一个二维坐标来表示,安排节点的位置就是确定每个节点的行列位置。 2.保证不连通图的各个部分在图上分开,不交叉放在一起。 3.节点之间的联线尽量短,则使有联线的节点尽量靠近。 4.如果图中的边仅构成一个环,这个环的各条边不交叉。 5.对于均匀对称的点,点与点之间构成的基本图形应该中正多边形的,考虑到边的连线要短,便于找当前节点的临近节点,则选择正六边形排列。 以此为基础构建的知识地图,简单易操作,不仅能够集合知识人,而且能够集合知识人所在的研究领域,可以很清楚的显示人及其所在单位、部门与关键词学科之间的关系,为组织决策者提供参考意见。 3.3知识地图显示要素分析 知识地图主要由圈、线两个要素构成。 圈表示的是分析对象的分析主类,可以是“知识人”中的某一级属性,也可是“知识”的某一级属性。 圈的大小表示其包含的其他要素的多少,单击圈即可显示其所包含的要素。 如图5所示,“植物生理”所包含的其他要素“知识人”,比“后勤”包含的其他“知识人”数量更多。 同时,单击“植物生理”的圈,即可显示所包含的7个知识人。 线表示知识要素的某一级属性,表示关联类,用于表示对分析对象和分析主类间的关系。 线粗表示其联结的两个分析对象之间所拥有的相同的关联要素的数量多,反之,则少;若两点之间没有线,则表示两者之间没有共同关联要素存在。 如图6所示,“赵立红”所包含的知识类别与“王黎亚”包含的知识类别的相关类比较多,所以连线比较粗,而“王黎亚”所包含的知识类别与“文大荣”所包含的知识类别则相对比较少,则连线比较细。 同时连线也可以显示关联要素的详细信息。 如单击“徐照丽”和“赵立红”之间的连线,则清楚地显示两者之间的共同研究要素是“烟草支撑学科”和“栽培技术”。 3.4知识地图可以实现的功能 按上述思路构建的知识地图主要围绕标引隐性知识的要求设计,可以实现的技术功能有: 知识检索功能、知识获取功能、知识的集成功能、隐性知识显性化等。 知识地图的具体功能主要有: 1、知识人查找 人员是知识架构的灵魂,是知识管理的重要组成部分。 一个组织对人的了解程度往往决定了组织的发展水平,这就要求组织能够在合适的时间地点找到合适的人选,从而为组织的发展服务。 知识地图完全可以实现对组织内外知识人的查找,满足组织对相关人才的需要。 2、隐性知识标引及显性化 知识地图不同于组织的组织图,它所指引的专业知识往往并不能通过人们在组织中的职位和头衔来反映,而是一种隐性知识的标引。 知识地图可以将专家的知识、专家资源纳入地图中,对相关知识以及专家进行聚类,进而标引隐性知识,通过分析,将隐性知识显性化,真正实现隐性知识的价值。 3、建立科技开发组织 矩阵型组织是科技开发的主要组织形式,在小型组织内,领导者容易知道,或者通过记忆即能组织一个研究团队,但在大型科技攻关、交叉学科等研究方面,靠领导者个人能力组织团队的风险大、成本高、成功率低,而知识地图恰好是组织团队的有效手段。 4、引进人才 传统的引进人才的方法往往具有很大的风险,不能够保证所引进人才的质量。 而知识地图能标引出需要知识的聚集单位、聚集区域、聚集人员等,如果引进的人才与这些聚集单位、聚集区域、聚集人员关联度大,则引进的人才隐性知识的含量远大于关联度低的人才。 5、招商引资 人才是资本投向中企业家必须考虑的重要因素,没有人才,资本就不能获得剩余价值。 知识地图能快速的搜索与项目及发展目标相应的人才,为企业投资提供参考。 3.5绘制知识地图的步骤(组织层面) (1)成立一个项目团队,由组织高级管理人员、技术人员和关键用户组成。 (2)分析关键用户群的知识资源需求。 (3)划分组织知识域,确定知识分布状况。 (4)确定知识地图基础结构、构成要素、节点关系的定义、链接数据的存贮方法等。 (5)评价和选择开发工具。 (6)在知识分类的基础上弄清知识在组织中的存贮情况,确认知识关联。 绘制初步的知识地图。 (7)不断更新知识地图内容,并在反复测评中改进和完善。 创建知识地图所需要的信息通常在组织中以分散的、未成文的形式存在。 例如,每个员工头脑中都有关于自己的专长以及习惯到哪里获得这些知识。 再通过推荐相关知识源最终获得所需要的信息等。 需要经过详细的知识分类,确定知识间的关联关系,努力实现隐性知识显性化,同时还要合理地确定知识的索引结构,才能完成知识地图的构建。 地图中可以用符号或图标来表示知识源。 3.6绘制知识地图的步骤(内容层面) 构建组织的知识地图可以遵循CPPL程序(Collect,Process,Profile,Link),即知识收集、知识处理、知识轮廓和知识连接四个过程。 通过文档分析、系统分析、问卷调查、现场调研、深度会谈等方式将组织中显性知识和隐性知识都收集起来与其前方和后续的知识节点关联起来,形成组织知识的链接关系;然后采用箭头、标号或者超文本链接的方式将直接相关或者间接相关的知识节点有机地联系在一起,最终形成知识地图。 (1)定义组织中的知识 对组织中的知识进行定义的目的就是划定知识地图所包含的内容及范围。 (2)制定组织知识的基本分类法 制定组织知识的基本分类法是知识地图的基础,设置的类别应该能够包含组织所有需要的知识,并且清晰合理,使得组织知识更加有序化和条理化,方便管理,同时可以提高知识地图的检索效率。 (3)形成元知识,并用元知识对组织知识进行描述。 将组织知识按照确立的分类法则进行归类,并按照一定的规则细化每个类别,提取知识并形成元知识,并确定其位置、对其进行描述。 元知识能够揭示知识的本质并有助于知识的表达,因此知识地图中以元知识构成其知识单元或知识节点,并用元知识来描述组织知识。 (4)建立知识链接,形成知识网络 在完成了知识描述之后我们就要定义并建立知识链接,将知识节点和与其相关前置知识节点和后续知识节点有序地链接起来。 知识节点表示组织知识的条目,知识节点间的链接表示知识前后的关系,在此基础上形成一张包括节点和链接的定向图表,再与组织中的相关人员和领域专家相结合,最终搭建起一个条理分明的组织知识网络体系。 (5)确认知识地图的有效性 这是知识地图构建的最后一个步骤,需要知识地图的构建者、知识地图的使用者以及相关人员和领域专家共同合作完成。 这三者共同回顾组织知识的定义、抽取、描述和链接的过程,检查组织中是否存在未发现、未确认、未描述的知识,是否建立了正确的链接和完整的知识网络,并确认知识地图与知识描述的一致性等问题。 4知识地图的功能实现验证 下面以A公司为例选择三个应用领域构建知识地图,验证本知识地图绘制方法的有效性和可行性。 4.1知识地图数据主库的建立 在A公司内部针对99名员工、76个研究方向进行信息收集,通过搜索这些员工公开发表的论文以及有针对性的调查问卷,来确定员工的基本情况,用access数据库进行汇总,作为组织内部后台数据库来保存,供程序调用,同时也对员工的基本信息进行了汇总,作为链接文件。 由于是自行开发程序,大大降低了软件应用成本,同时程序依托于OFFICE办公软件,程序界面友好,容易一般人员掌握应用,使各应用单位可以根据自身需要不断完善软件,具有良好的通用性、适用性和扩展性。 数据库的基本结构如图所示: Dictionary: Name Relation belong Tab1 专家 2 Tab2 研究领域 0 A1 专家 1 A2 单位 1 A3 部门 1 B1 研究方向 2 B2 一级学科 2 B3 二级学科 2 Tab1: Aid A1 A2 A3 1 张大衡 西南大学 管理学院 2 Tab2: Bid B1 B2 B3 1 供应链 管理学 管理工程 1 Relation: Aid Bid 1 1 4.2知识地图的实现 通过构建基本数据库,软件可以实现知识地图的基本功能。 在此从查找知识人、标引隐性知识以及组建科技开发组织等三个方面构图详解知识地图。 4.2.1以查找知识人为主要目的的知识地图 假设A公司是一家与烟草行业有关的企业,公司内部存在着相关领域的知识人。 现要进行人才知识资本评估,掌握公司具有的知识资源优势,研究企业的人才聚集领域及人才的分布情况,探索共同知识的不同知识人载体。 图5: 以查找知识人为主要目的的知识地图 如图5所示,A公司作为与烟草行业相关的企业,如果要查找专业领域的员工,比如说“植物生理”方面的员工,通过单击“植物生理”,就可以了解公司内部这个领域的相关人才,然后双击“植物生理”,则可以链接到这些员工的介绍文件中,进行详细的了解分析。 同时通过单击知识地图上的黑圈,可以看出该领域的知识人。 如单击“植物生理”,就会出现7个与该“知识”相关的知识人,而单击“后勤”黑圈时,则只有3个知识人。 也就是说在A企业内部的知识人构成中,与烟草培育领域相关的人员占多数,而与管理等方面相关的人员比较少,说明A企业的核心知识在烟草培育领域,恰好符合A公司的情况。 4.2.2以标引隐性知识为目的的知识地图 A公司要充分利用内部人才提高企业的整体竞争力,需要对员工的擅长专业进行了解,便于挖掘隐性知识,充分发挥员工的特长,同时也便于了解员工知识的主要集中领域。 图6: 以标引隐性知识为目的的知识地图 图6是以知识人为分析主类,以关键词为分析对象建立的链接。 从图可看出,该公司的人才聚集情况比较好,没有过于分散,而是相对集中的聚集。 从另一方面来看,说明该企业的职工联系相对紧密,知识交叉的领域比较多,有利于员工之间的交流,有利于隐性知识的顺利传播。 如上图代表“赵立红”的圈比较粗,发散的线比较多,单击后显示研究的领域也比较广泛,则可以推断“赵立红”在组织中是知识较为全面的员工,可以在矩阵组织中担任协调管理工作。 4.2.3以建立科技开发组织为目的的知识地图 本软件还设有专门的“合并数据库”选项,A公司在实际操作中,为了更好促进公司的发展,往往需要联系不同研究领域不同所属单位的专家来合作,那么就需要合并不同的数据库来找出相关领域的专家。 合并后的数据库可以直接绘制知识地图,寻找相关领域的专家共同合作。 图7: 以建立科技开发组织为目的的知识地图 图7“祝明亮”主类自身拥有较多的要素数量(自身圈比较粗),同时与别的主类拥有比较多的联系(经自身圈发散出去的线比较多),那么对于“祝明亮”这个主类就有两种可能的解释: ①说明此主类是这个领域的专家,通晓相关领域的多种知识,并且与同行拥有广泛的合作,毫无疑问如果要组建科技开发组织,“祝明亮”应该是领导团队成员的首选;②说明此主类虽然涉及到该领域多方面,但是多而不精,没有突出的方面。 考虑到这一情况,双击“祝明亮”,查看链接的资料,根据其以往的经历和成果再行判断是否能承担“带头人”的角色。 4.2.4以引进人才为目的的知识地图 A企业为更好的完善企业的人才结构,需要引进人才,则了解相关人才的聚集单位和聚集区域,探索隐性知识背后的人才聚集情况,为引进相关人才提供参考意见。 假设A企业要引进“遗传”方面的专家,则可通过合并数据库,在相关的大学科数据库中过滤条件,选择包含“遗传”的过滤条件,建立以人为分析主类的知识地图,如图8所示: 图8: 以引进人才为目的的知识地图 图8显示的都是数据库中“遗传”方面的知识人,如“王秀娥”主要研究领域在“细胞遗传”和“作物遗传育种”两个方面。 由图4可见,这11个知识人相对聚集,联系紧密,更有利于隐性知识的传播。 为进一步研究跟烟草相关的“遗传”关键词,则需要双击图中的圆圈,到链接资料里了解这些专家的具体情况,决定是否要作为人才引进。 图8的知识地图同样适用于招商引资工作。 首先查找出相关知识的聚集人群,聚集区域,然后根据人才的情况来决定是否值得投资,以及投资哪个领域,选用什么样的人才等等。 4.2.5比较两单位的知识密集程度(以专家为分析对象) 云南省烟草科学研究所知识地图: 中国农业大学知识地图: 上海理工大学知识地图: 昆明理工大学知识地图: 云南大学知识地图: 从上述5个图形可以清晰的看出,农业类的两个单位中,知识人之间的联接多,知识密集程度高,而理工类学校教师之间联接少,每人一个领域,共性知识少。 一般情况下,共性与连接较多的单位研究成果较
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