文档介绍：模糊综合评价法论文:模糊综合评价法在企业知识管理有效性评价中的应用研究
摘要:文章首先探讨与阐释了模糊综合评价法的基本原理、步骤和方法,然后提出企业知识管理的有效性评价指标体系,并利用模糊综合评价法对某企业知识管理的有效性进行了评价。
关键词:企业知识管理;有效性评价;模糊综合评价法
当今社会是一个以知识为基础的社会,企业的生存和发展靠的是知识和知识的管理,有效的知识管理已成为提高企业核心竞争力的重要手段之一。要对企业知识管理的有效性进行科学合理的评价,就必须构建合理的有效性评价指标体系,并应用合理的方法实施评价。知识管理的有效性评价可以借助于不同的评价与分析方法,如数据包络分析法、层次分析法、平衡记分卡法、模糊综合评价法等。但由于企业知识管理有效性评价存在许多不确定的因素,且各因素之间也不存在绝对明确的界限,因此,对企业知识管理有效性的评价更适合采用模糊综合评价法。
1 模糊综合评价法
模糊综合评价法是20世纪60年代美国科学家扎德(. Zadeh)创立的,是针对现实中大量的经济现象具有模糊性而设计的一种评判模型和方法,在应用实践中得到了有关专家不断演进。该方法既有严格的定量刻划,也有对难以定量分析的模糊现象进行主观上的定性描述,把定性描述和定量分析紧密地结合起来,其基本原理是先按每个一级指标单独评判,再按所有一级指标综合评判,基本步骤和方法如下。
确定评价指标集
评价指标集是以影响评价对象的各种指标为元素所组成的一个普通集合,在评价企业知识管理有效性时,此集合中的元素为第一层因素,可用公式表示,即:
X={x1,x2,x3,…,xm}
其中各元素xi(i=1,2,3,…,m)代表各个一级评价指标,而xi通常又是由若干二级指标构成的集合,即:i={xi1,xi2,xi3,…,xipi(pi是xi对应的二级指标的个数)
这些指标通常具有不同程度的模糊性。应该注意的是,评价指标可以是模糊的,但指标之间的关系必须是确定的。
确定评语集评语集
是评价对象可能隶属的各种评判结果(或评价等级)的集合。通常用Y表示,即:
Y={y1,y2,y3,…,yn}
其中各元素yj(j=1,2,3,…,n)代表各种可能的总评判结果或评价等级。评价等级由专家讨论来评定,通常可分为优、良、中、差,或非常满意、满意、基本满意、不满意,或大、中、小,或严重、一般、轻微等。这里yj对Y的关系是普通集合关系,因此,评语集也是一个普通集合。
确定权重集
权重集是由各个评价指标的权重值组成的集合,权重反映了各指标对评价对象的重要程度。一级评价指标集的权重集用A表示,是1×m矩阵;xi对应的二级评价指标集的权重集用表示Ai,是1×pi矩阵。即:
A=(a1,a2,a3,…,am)
Ai=(ai1,ai2,ai3,…,aipi)
其中,ai(i=1,2,3,…,m)代表一级评价指标xi(i=1,2,3,…,m)的权重数,满足条件ai≥0,且=1。ai越高,评价指标xi在评价中就越重要。由于不同专家对各种指标的权重会有不同的看法,因此,在对知识管理的有效性进行评价时,应该共同评议,或采用专家评分取均值的方法确定各指标的权重值。同样,各二级评价指标xik(i=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,pi)相对于其一级指标xi的