文档介绍：试论企业研发过程中显性知识评价模型探讨
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企业在研发过程中存在着各种各样的问题,如知识的需求识别与检索困难,知识的来源复杂,科研过程中知识的共享途径不明朗,科研成果的保留方式不当,造成知识的流失和浪费等。有关知识管理的问题涉及不同类型的显性知识,即使同一类型的显性知识在企业研发过程中的不同阶段也发挥着不同的作用,可见,客观上不可能存在一个普遍适用的企业研发过程中的显性知识的评价指标体系。但是,在剥离不同阶段、不同类型显性知识差异的前提下,可以从研发过程显性知识形成的共性环节中提取出一些共性的评价指标。这些共性评价指标可以为区分企业研发过程中不同类型的显性知识的相对重要性提供依据,也可以为企业在研发过程中改进显性知识管理的效率与有效性提供积极帮助。
从知识管理过程的共性角度出发,在剥离企业研发过程中的不同阶段、不同类型显性知识差异的前提下,本文将研发过程中的显性知识评价指标分为如下三类七个共性指标:1)反映企业研发过程中显性知识的获得与识别过程的评价指标,主要包括可识别程度、获取难易程度两个指标;2)反映企业研发过程中显性知识的传播与实现过程的评价指标,主要包括可共享性、可编码度两个指标;3)反映企业研发过程中显性知识的利用与维护过程的评价指标,主要包括当前有效性、可维护程度、将来可拓展性三个指标。上述评价指标不仅可以支持企业在研发过程中更好地区分不同类型显性知识的相对重要性,也可以用于对企业存在的显性知识类型进行综合评价,针对不同的评估结果对其显性知识进行不同程度的运用和维护,以便企业在研发过程中对知识的管理更有针对性,研发的过程也会因此更加规范化、有条理化。
国内外理论与实证研究表明:层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)被广泛应用于企事业单位各类评价之中。结合本文提出的企业研发过程中显性知识评价指标体系,下面对企业研发过程中AHP方法在显性知识评价中的应用问题进行探讨。
(1)建立层次结构模型。根据研发过程中显性知识的评价指标体系,建立层次结构模型如图1。
(2)构造判断矩阵。准则层中同一层次的两个元素之间相对重要性判断标度采用萨迪的1~9标度方法,即:两个元素相比时,两元素同样重要取值为1,一个元素比另一个元素稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要分别取值为3、5、79,而2、4、6、8
则为相邻判断的中值。根据上述标度方法,建立显性知识指标层对综合评价层的判断矩阵A和显性知识方案层(类型层)对指标层的判断矩阵B1一B7。
(3)计算权向量并作一致性检验。判断矩阵A对应于最大特征入的特征向量作为权向量CO,即Ac0=∞,经归一化后即为同一层次相应元素对于上一层次某元素相对重要性的排序值,用MATLAB软件可以求得A和B1~B7的最大特征hm=和相应的特征向量。判断矩阵的一致性可用随机一致性指标来检验,一致性指标计算公式为:CI=(入一I1)/(n一1),CR=CI/RI。式中,CI为一致性指标;n为