數(shù)位化公司的知識管理

1、學(xué)習(xí)目標(biāo)認(rèn)識知識管理並瞭解企業(yè)導(dǎo)入知識管理的原因認(rèn)識可用於全企業(yè)的知識管理系統(tǒng)的類型，及其為企業(yè)提供的價(jià)值1瞭解將智慧技術(shù)應(yīng)用於知識管理能為企業(yè)帶來的商業(yè)利潤瞭解知識管理系統(tǒng)帶來的管理問題學(xué)習(xí)目標(biāo)2美國企業(yè)知識管理軟體營收美國企業(yè)知識管理軟體營收 (2001-2006)知識管理軟體 -包含管理與入口網(wǎng)站使用權(quán)的銷售每年以35%的速度成長成為成長最快的軟體應(yīng)用領(lǐng)域PS:同期的軟體年度總銷售額只有6%內(nèi)容管理入口網(wǎng)站3 資料：組織系統(tǒng)所擷取的物件流或交易流。 資訊：將資料組織成可理解的類別。 知識：展開額外的資源來發(fā)現(xiàn)知識運(yùn)作的類型、規(guī)則與關(guān)係。 智慧：應(yīng)用知識來解決問題的集體與個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。資料轉(zhuǎn)換

2、資訊蒐集累積分類智慧知識運(yùn)用知識的重要維度知識的重要維度4知識的重要維度知識的重要維度知識知識個(gè)人屬性公司的集體屬性屬於認(rèn)知屬於社會心理、事件產(chǎn)生於人腦內(nèi)儲存在圖書館、文件中由敘述方式來分享藉由公司的業(yè)務(wù)流程與員工的專業(yè)知識的形式儲存5 隱性知識：存於員工腦內(nèi)，仍未被文件記載的知識。 顯性知識：已成為文件的知識。PS:知識是有附著性的,並非萬用,也不容易轉(zhuǎn)移知識的重要維度知識的重要維度6知識 :是企業(yè)的資產(chǎn)無型資產(chǎn) 花費(fèi) 報(bào)酬遞增率 具有不同的形式內(nèi)隱 外顯專業(yè)知識 工藝 技巧 程序 因果律存在於一個(gè)位置認(rèn)知事件 個(gè)人與社會 企業(yè)文化知識有附著性(難以移植),置入性(深植於公司文化), 與脈絡(luò)

3、(某些狀況下才用)與情勢有關(guān)有條件 (何時(shí) 何地) 與情境有關(guān)您必須知道如何使用某工具以及在何種情況下使用知識的重要維度知識的重要維度知識管理概論7組織中知識是主要資產(chǎn)瞭解如何以更有效及迅速的方法來做其他組織無法仿效的事。成為利潤與競爭優(yōu)勢的主要來源。競爭者無法輕易由市場購買到。節(jié)省資源。邁向成功的捷徑。8組織學(xué)習(xí)與知識管理此過程稱為組織學(xué)習(xí)組織學(xué)習(xí)。組織學(xué)習(xí) : 建立能影響企業(yè)經(jīng)驗(yàn)的新作業(yè)程序和企業(yè)流程組織長久生存機(jī)制：要能快速的感應(yīng)環(huán)境並做出反應(yīng) 各樣的學(xué)習(xí)機(jī)制產(chǎn)生與收集知識資料蒐集, 規(guī)劃嘗試及顧客與環(huán)境的回饋獲得經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)造新的企業(yè)流程與改變管理決策模式反應(yīng)學(xué)習(xí)並調(diào)整其行為 組 織9知識管

4、理價(jià)值鏈知識管理組織發(fā)展來產(chǎn)生、儲存、移轉(zhuǎn)與應(yīng)用知識的一組企業(yè)流程。提升組織由環(huán)境中學(xué)習(xí)的能力，並將知識與企業(yè)流程結(jié)合起來。價(jià)值鏈每一歩將原始資料與資訊進(jìn)行加值，使之轉(zhuǎn)換成有用知識。10知識管理價(jià)值鏈知識管理價(jià)值鏈知識管理概論圖圖 11-2 11五個(gè)知識加值步驟知識獲得知識獲得：運(yùn)用各種方式尋求知識類型。 知識儲存知識儲存：資料整理後儲存讓員工提取與使用;以文件管理系統(tǒng)文件管理系統(tǒng)為例，它是與儲存文件集合的大型資料庫。知識傳播知識傳播：在各媒介上導(dǎo)致知識與資訊傳播的爆炸性成長。知識應(yīng)用知識應(yīng)用：將知識分享與應(yīng)用在組織與管理者的問題上，來為企業(yè)增加價(jià)值。建立組織與管理資本建立組織與管理資本:來創(chuàng)

5、造協(xié)同合作,實(shí)務(wù)社群與工作環(huán)境。 12知識長(CKO) : 負(fù)責(zé)公司知識管理計(jì)畫的資深執(zhí)行者實(shí)務(wù)社群(COP) : 非正式的群組，群組內(nèi)的成員位居於不同的地理位置，彼此分享共同的工作經(jīng)驗(yàn)與興趣，為組織重要的專家來源知識管理價(jià)值鏈知識管理價(jià)值鏈知識管理概論13企業(yè)知識管理系統(tǒng) : 一般性功能、整合、以全企業(yè)的力量去收集、儲存、傳播並且使用數(shù)位化內(nèi)容和知識知識工作系統(tǒng)(KWS) : 使科學(xué)家、工程師和其他知識工作人員能夠建立並且發(fā)現(xiàn)新知識的專業(yè)工作站和系統(tǒng)智慧型技術(shù) : 用於發(fā)現(xiàn)模式並且把知識應(yīng)用於單獨(dú)的決策和知識領(lǐng)域的工具知識管理系統(tǒng)的類型知識管理系統(tǒng)的類型知識管理系統(tǒng)的類型14知識管理系統(tǒng)的主

6、要類型知識管理系統(tǒng)的主要類型知識管理系統(tǒng)的類型圖圖 11-3 15結(jié)構(gòu)化知識半結(jié)構(gòu)化知識知識儲存庫知識網(wǎng)路企業(yè)知識管理系統(tǒng)全企業(yè)知識管理系統(tǒng)16全企業(yè)知識管理系統(tǒng)全企業(yè)知識管理系統(tǒng)全企業(yè)知識管理系統(tǒng)圖圖 11-417整體企業(yè)知識管理系統(tǒng)類別 結(jié)構(gòu)化知識系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化知識正規(guī)文件:結(jié)構(gòu)化的文件、報(bào)告或簡報(bào)半結(jié)構(gòu)化知識系統(tǒng)半結(jié)構(gòu)化知識電子郵件、留言、數(shù)位照片、宣傳品或公佈欄 知識儲存庫將內(nèi)部和外部知識收集於單一位置 讓組織以更有效率的方式管理與應(yīng)用知識知識網(wǎng)路系統(tǒng)可用以尋找定義明確的知識領(lǐng)域的企業(yè)內(nèi)專家的線上目錄隱性知識個(gè)人專家知識 FAQ18結(jié)構(gòu)化知識系統(tǒng)功能導(dǎo)入編碼綱要建立公司文件儲存資料庫的介面

7、建立企業(yè)入口網(wǎng)站供員工搜尋公司知識19KWorld(安侯建業(yè)會計(jì)師事務(wù)所安侯建業(yè)會計(jì)師事務(wù)所)的知識領(lǐng)域的知識領(lǐng)域全企業(yè)知識管理系統(tǒng)圖圖 11-5 20KPMG知識系統(tǒng)流程知識系統(tǒng)流程全企業(yè)知識管理系統(tǒng)圖圖 11-6 21半結(jié)構(gòu)化知識系統(tǒng) 沒有存在正式的文件或報(bào)告 至少80%組織的營運(yùn)內(nèi)容是非結(jié)構(gòu)化 半結(jié)構(gòu)化不斷產(chǎn)生，知識卻流失，成本居高不下 法律要求1996年 健康保險(xiǎn)可攜性與責(zé)任法案 2002年 沙賓法案22Hummingbird的整合式知識管理系統(tǒng)的整合式知識管理系統(tǒng)全企業(yè)知識管理系統(tǒng)圖圖 11-7 23分類法 : 一種根據(jù)事先設(shè)定的系統(tǒng)來分類事情的方法標(biāo)記 : 一旦建立好知識分類法，所

8、有的文件將會標(biāo)記適當(dāng)?shù)念悇e組織知識組織知識分類和標(biāo)記分類和標(biāo)記全企業(yè)知識管理系統(tǒng)24組織知識:分類法與標(biāo)示 建立知識儲存庫的挑戰(zhàn)是文件進(jìn)行正確的分類 分類法是一種結(jié)構(gòu)， ，用來劃分資訊與知識，使它們易於存取 知識分類法產(chǎn)生後，文件可以標(biāo)示適當(dāng)類別 分類法愈精確， 搜尋引擎找尋結(jié)果與需求愈相關(guān)25實(shí)例 西班牙法律事務(wù)所 Cuatrecasas Hummingbird導(dǎo)入前，資訊人員花費(fèi)10%的維護(hù)時(shí)間維護(hù)分散於各辦公室的檔案系統(tǒng)與設(shè)備，標(biāo)準(zhǔn)化降低維護(hù)時(shí)間 隨後建立與顧客企業(yè)間網(wǎng)路，以電子化方式存取合作相關(guān)文件 成本節(jié)省反應(yīng)於使用者與資訊系統(tǒng)人員生產(chǎn)力增加26知識網(wǎng)路系統(tǒng)知識網(wǎng)路系統(tǒng) (Knowl

9、edge network system)問題問題公司知識存在於公司知識存在於專家個(gè)人的腦海裡，專家個(gè)人的腦海裡，而非以數(shù)位化文件存在。而非以數(shù)位化文件存在。KPMG調(diào)查調(diào)查財(cái)星雜誌前五百大企業(yè)財(cái)星雜誌前五百大企業(yè)63%63%員工員工認(rèn)為非文件化知識存取難，不易找認(rèn)為非文件化知識存取難，不易找 IDC研究指出研究指出五百大企業(yè)，每家每年平均耗費(fèi)五百大企業(yè)，每家每年平均耗費(fèi)超過超過60006000萬美元在這些問題上。萬美元在這些問題上。群體忽視群體忽視27目的目的將隱性、未結(jié)構(gòu)化、未文件化的知識轉(zhuǎn)換成 顯性知識顯性知識瀏覽搜尋主題專家知識庫解答最佳實(shí)務(wù)文件經(jīng)由電子郵件、入口網(wǎng)站等工具員工得到解答專

10、家產(chǎn)生新的解決方案業(yè)務(wù)問題進(jìn)行驗(yàn)證知識網(wǎng)路系統(tǒng)知識網(wǎng)路系統(tǒng) (Knowledge network system)28企業(yè)知識網(wǎng)的關(guān)鍵特徵知識交換的服務(wù)互動式Q&A 分辨專家 出版分享實(shí)務(wù)社群的支援聯(lián)繫各領(lǐng)域?qū)＜?資訊發(fā)送社群 提供協(xié)同工具自動介紹的能力介紹專家 允許個(gè)人管理個(gè)別檔案能力知識管理的服務(wù)最佳解有提名 準(zhǔn)核準(zhǔn)與散播確保知識與規(guī)則一致 並支援企業(yè)流程知識網(wǎng)知識網(wǎng)知識網(wǎng)路系統(tǒng)知識網(wǎng)路系統(tǒng) (Knowledge network system)29入口網(wǎng)站入口網(wǎng)站協(xié)同工具協(xié)同工具學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)外部資訊資源的存取內(nèi)部知識來源的存取幫助各使用者共享資訊的工具EX :即時(shí)訊息、電

11、子郵件群組軟體 團(tuán)隊(duì)軟體追蹤與管理員工的學(xué)習(xí)歷程，並將之整合融入知識管理與其他企業(yè)系統(tǒng)中 入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)30在根據(jù)軟體工作而發(fā)展出的企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)路上執(zhí)行群組協(xié)同作業(yè)工具為了團(tuán)隊(duì)工作所發(fā)展出來得客製化軟體 透過軟體 可分享想法和文件 腦力激盪 工作排程 追蹤進(jìn)度 紀(jì)錄成員決策入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)軟體31學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(LMS) : 提供相關(guān)工具來管理、傳遞、追蹤、以及評估各類員工學(xué)習(xí)過程入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)入口網(wǎng)站、協(xié)同作業(yè)工具和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)32學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(

12、learning management system,LMS)提供一套工具來管理、配送、追蹤與評量各種形式的員工學(xué)習(xí)與訓(xùn)練歷程33主要在自動化記錄教授者的訓(xùn)練課程 多元媒體、自動化課程學(xué)習(xí)內(nèi)容、衡量學(xué)習(xí)效果學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(learning management system,LMS34開放式架構(gòu)之學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)版本具備將資料輸出至其他系統(tǒng)的能力學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng) (learning management system,LMS35人工智慧和資料庫科技結(jié)合專家系統(tǒng) 實(shí)力推理 模糊邏輯理論截去內(nèi)隱的知識類神經(jīng)網(wǎng)路 資料探勘知識的發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)隱藏的型態(tài)類別遺傳演算法大量複雜問題尋找答案智慧型

13、代理人協(xié)助企業(yè)尋找過濾資訊人工智慧由多各企圖模擬人類行為的電腦系統(tǒng)所組成 能夠?qū)W習(xí)人類語言 完成實(shí)務(wù)任務(wù) 使用知覺設(shè)備 並模擬人類的專業(yè)知識和決策制定 智慧技術(shù)36專家系統(tǒng) 用於截取人類在非常特定及有限的專門知識的內(nèi)隱知識的智慧技術(shù)知識庫 : 專家系統(tǒng)所使用的人類知識模型法則庫 : 人工智慧系統(tǒng)中的知識集合，以IF-THEN法則的形式表示擷取知識擷取知識專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)智慧技術(shù)37AI shell : 專家系統(tǒng)的程式設(shè)計(jì)環(huán)境擷取知識擷取知識專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)智慧技術(shù)38AI程式的法則程式的法則智慧技術(shù)圖圖 11-10 39智慧技術(shù) 推理引擎 : 用以搜尋專家系統(tǒng)法則庫的策略，有向前鏈結(jié)和向後鏈結(jié)

14、兩種 向前鏈結(jié) : 專家系統(tǒng)中搜尋法則庫的策略，開始於使用者輸入資訊，並且搜尋法則庫以得出結(jié)論 向後鏈結(jié) : 專家系統(tǒng)中搜尋法則庫的策略，以問題解決的方式運(yùn)作，先提出一個(gè)假設(shè)，並且尋求更多的資訊，直到假設(shè)被確認(rèn)或否定40專家系統(tǒng)的推理引擎專家系統(tǒng)的推理引擎智慧技術(shù)圖圖 11-11 41知識工程師 : 可從專家處探得資訊和專業(yè)知識，並可將此翻譯成一套專家系統(tǒng)法則的專業(yè)人士擷取知識擷取知識專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)智慧技術(shù)42Galeria Kaufhof(德國連鎖超市)Countrywide Funding Corp.(貸款風(fēng)險(xiǎn)管理公司)成功的專家系統(tǒng)範(fàn)例成功的專家系統(tǒng)範(fàn)例智慧技術(shù)43實(shí)例推理(CBR)

15、: 將以往的實(shí)例與解決方法以資料庫的方式表示為知識的人工智慧技術(shù)實(shí)証醫(yī)學(xué)(ebm)組織的智慧組織的智慧實(shí)例推理實(shí)例推理智慧技術(shù)44實(shí)例推理的運(yùn)作實(shí)例推理的運(yùn)作智慧技術(shù)圖圖 11-12 45以法則為基礎(chǔ)的人工智慧使用近似或主觀的值來建立法則允許不精確 利用不精確定義的名詞呼叫隸屬函數(shù)（membership function）來解決問題模糊邏輯系統(tǒng)模糊邏輯系統(tǒng)模糊邏輯系統(tǒng)46概述日常的用語之中，充滿了模糊的概念(語詞)。例如：高、矮、寬、窄。這些語詞雖不精準(zhǔn)，但在許多場合下，卻是有效的(足以解決問題，無須過於精準(zhǔn))。一般人較易以模糊概念陳述其問題。例如：溫度多少?(物理量)較不易回答；熱不熱?(心

16、理量)較容易回答。Zadeh(1965)提出模糊集合理論(fuzzy set theory)，讓電腦也可以處理模糊的概念。將使用者心理量轉(zhuǎn)換成物理量，經(jīng)過運(yùn)算處理後，再轉(zhuǎn)換回心理量，告知使用者。47定義模糊集合(fuzzy set)X = (v, u) | u 是v 對X 的隸屬度，u 的值域?yàn)?,1 高是一個(gè)模糊概念(主觀的心理量)。身高是一個(gè)可以度量的客觀物理量。二者之間有一個(gè)隸屬度(degree of membership)。例如： 高= (150,0.0), (160,0.0), (165, 0.25), (170, 0.5), (180,1.0), (200,1.0)表示150 公分

17、和160 公分的人均不能稱之為高(隸屬度為0.0)；180 公分和200 公分絕對可以稱之為高(隸屬度為1.0)；而身高165 公分和170 公分的人屬於高的程度，分別為0.25 和0.5。此一概念可進(jìn)一步用下圖表述。橫軸為身高(物理量)，縱軸是各身高高度對此一模糊概念的隸屬度，其值由0 到1。準(zhǔn)此，吾人可以定義出高的隸屬函數(shù)(membership function)f(h) = 0, 當(dāng)h160= (h-160)/20, 當(dāng)160h180= 1, 當(dāng)h1804849在硬體上執(zhí)行模糊邏輯系統(tǒng)在硬體上執(zhí)行模糊邏輯系統(tǒng)模糊邏輯系統(tǒng)圖圖 11-1350使用硬體和軟體模擬生物大腦的處理模式透過資料篩選

18、、尋找關(guān)係、建立模型、並一再改正模型的錯(cuò)誤，在大數(shù)量資料中學(xué)習(xí)型態(tài)類神經(jīng)網(wǎng)路類神經(jīng)網(wǎng)路類神經(jīng)網(wǎng)路51類神經(jīng)網(wǎng)路的運(yùn)作類神經(jīng)網(wǎng)路的運(yùn)作類神經(jīng)網(wǎng)路圖圖 11-14 52一種解決問題的方法 使用物種適應(yīng)環(huán)境生存的模式推動特定問題的解決方式遺傳演算法遺傳演算法遺傳演算法53遺傳演算法中的重要因子1. 編碼(Encoding遺傳演算法中，唯一用來表示問題特性的就是染色體編碼。大部分的最佳化問題都有固定數(shù)目的變數(shù)，因此最普遍的編碼方式就是將這些變數(shù)對應(yīng)到某個(gè)字元或整數(shù)，再把其編成固定數(shù)目的位元，將這些位元組合起來就成為一個(gè)染色體。2. 適應(yīng)函數(shù)(Fitness Function)適應(yīng)函數(shù)是用來評估每個(gè)染色體所代表之解答的好壞，即其適應(yīng)度。通常適應(yīng)函數(shù)即為最佳化問題的目標(biāo)函數(shù)。3. 選擇(Selection)遺傳演算法中的選擇機(jī)制是模擬自然界適者生存的現(xiàn)象，適應(yīng)度高的染色體存活率較高，而適應(yīng)度低的染色體存活率相對就較低。因此，適應(yīng)度較高的染色體所擁有後代有可能比較多。如果有某一個(gè)染色體適應(yīng)度明顯高於其他的染色體，就有可能藉著世代替換，而逐漸成為這個(gè)族群的主體。544. 交配(Crossover)選擇完後，獲選的父代染色體將進(jìn)行隨機(jī)交配，最簡單的交配方式是一點(diǎn)交配 (one-point crossover)，隨機(jī)在兩個(gè)染色體 (A, B) 中挑一個(gè)