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知识转化对知识管理的需求分析

2014-01-22 11:40设备大视野人气：52

　　根据SECI四化模型,知识的四化有群化、外化、融合和内化四种。同样,在精益生产的知识转化过程中也存在这四化,它们隐含在用户对精益生产知识转化需求的三个阶段。

　　第一阶段是对精益生产知识的学习,它包含了知识的内化。在这一阶段是不了解精益生产的用户必经之路,用户只有通过学习掌握了实施精益生产所必备的一些知识后,刁`能顺利地开展各项改善活动。但是就目前而言,企业员工对精益生产知识的学习还缺乏相关途径。虽然许多企业邀请这方面的专家给企业员工做相关培训,但是接受培训的员工数量毕竟有限,且培训时间更是有限,无法让精益思想在企业中得到普及。知识管理中的e一Learning技术能很好的解决这一问题。所谓e一Learning就是在线学习(onlinelearning)或网络化学习。企业员工可以通过网络学习平台随时参与精益知识的学习,并可以根据自身情况定制学习计划。因此通过信息化技术拓宽学习途径是第一阶段的主要需求。

　　第二阶段是对精益生产知识的应用。在这一阶段,用户开始应用各种精益知识解决现实生产过程中的一些问题。因此在该阶段的需求是实现精益生产方法的有效利用。而目前由人工进行测绘、记录、分析、评价和改进而形成的基础数据,其准确性、及时性、规范性和可靠性一般都比较差,很难为各种管理决策提供可靠的支持。其次,实施精益生产过程中往往采用一些数学模型描述生产过程中遇到的问题,生产线平衡问题用一个数学模型来表示。但是数学模型对大多数员工而言还是比较难理解的,因此还需对其做进一步显性化。数学与信息技术的结合向来紧密,因而数学模型可以很容易地通过软件系统以一个友好用户界面的形式展现在人们的面前,从而使得模型显性化问题得以解决。因此将精益生产知识与信息技术结合有利于提高精益生产的实施效率,这一结合过程就涉及到了知识的融合和外化。

　　第三阶段是经验知识的利用。通过对精益生产知识的应用,将会产生许多实施经验。经验知识企业实施精益化过程的关键资源,但是作为一种隐性知识,它隐藏在每个人的头脑中,不易被发现,也不易被其他人利用。因此实现经验知识的有效利用是第三阶段的主要需求。一方面可以通过人与人之间的交流实现知识重用,这也就是知识的群化。随着与越来越多的人参与交流,会更有利于人们融会贯通所学知识,所获得的知识也随之呈几何级数增长,因此需要强化知识的群化。基于网络技术的应用可以使人与人之间在地理位置上的间隔得以消除。另一种是寻找最佳实践,即用若干成功改善案例来说明某一改善方法如何应用。员工往往会把自己在改善过程中的一些成功经验无意识地应用到每一次改善活动中,从而形成一个个改善案例。对这些案例进行分析,可以避免失误的再次发生。但是随着改善案例的不断增多,查询有用案例的难度也随之增大。知识管理中的人工智能技术能很好的解决这一问题。作为人工智能当中的一种推理技术,基于案例的推理(CBR)的潜在思想是"相似问题有相似的解决方案”,这与企业中为解决当前问题而需要找相关的最佳实践法的需求相吻合[43l。通过推理可以挖掘隐含在案例库中对本次改善有用的经验教训,并最终以一个最佳案例的形式实现知识的外化。

　　这三个阶段是用户对精益生产知识应用的一个不断深入的过程,前一阶段是后一阶段顺利实施的基础,每一阶段对知识的转化提出了不同的需求(如下图所示)。

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