以知識管理 實踐品質政策

知識管理高速發展智能工作持續進化

 

KM 發展的過去:工具加乘，逐步成長
KM 自90年代顯著發展起來後，歷經群組軟體(Groupware)的加入，使團隊間的互動與知識紀錄更加方便，接著又加上企業引擎(EnterpriseSearch)，讓使用者可以更容易找到已紀錄的知識，到 21 世紀初，再加入社交網路(SocialNetworking)，透過企業社交媒體讓團隊更容易展開交流。近期的企業2.0(Enterprise2.0)和企業社交(EnterpriseSocial)，讓KM在企業中更蓬勃的發展。

 

KM 發展的現在:便利與多元，造就碎片化目前在搜尋技術上發展更上層樓，朝語意搜索(SemanticSearch)方向發展，讓內容搜索更加簡便。由於行動化、IoT、即時通訊及社群軟體的發展，讓知識傳遞管道變得多元，相對也變得碎片化，企業如何有系統性的管理、更新、應用、整合知識，讓知識發揮出更高價值?就須朝巨量資料(BigData)，人工智慧(AI)的方向發展，如何讓知識發揮隨時、隨地、如影隨行，當人們有需要的時候，可以主動或被動地使用?聊天機器人(Chatbot)，將會是一大利器。

 

KM發展的未來:機器學習，轉化知識過往資訊分享、傳播，以口耳相傳及文字紀錄為主，隨著數位科技及網際網路普及，在網站公開分享及彙集各種大量且繁複的資料，如社群網站貼文、銷售紀錄、GPS 定位資訊、使用者行為等，其資料形式除文字、影像，亦含語音、圖片及影片，如何從這些資訊中擷取出知識，就是機器學習的重要關鍵。

 

企業知識中，許多內隱知識只存在老師傅的頭腦，有部分可能會存於公司歷史的相關知識物件中，但這些都是以碎片化存在。因此，如何透過人工智慧(AI)相關演算機制進行大量的知識挖掘，以提升內隱知識挖掘的價值及效率就非常重要。

 

 

以往的知識管理著重建構核心知識，並將其外顯化，未來的知識管理將堆疊在此基礎上，進行核心知識的重點挖掘，並伴隨著 IoT、智慧工廠規劃，將以往累積的知識及智慧進行深度的分析運用，再利用大量的感測器(Sensors)、機器學習、巨量資料到人工智慧等新科技工具，系統性地將資料蒐集、分析、轉換成有價值的資訊及知識，成為智慧決策，讓知識管理對企業產生更高價值。

資料科學家 CalNewport 對 KM 的發展做下列的情境描述:
●過去，是導航時代，使用者是被動的接受知識被分類的結果，按圖索驥去找出自己想要的知識。
●現在，是檢索的時代，使用者可以鍵入想要查詢的關鍵字，查詢自己想要看到的知識。
●未來，將基於人物誌或用戶體驗(Persona)和歷史的使用行為紀錄，系統將預測出每一位使用者想要了解的知識，並且在不同時間點、針對不同對象主動推薦相關的知識供參考。

品質管理加上知識管理企業競爭力如虎添翼

近年來，涵蓋企業管理 5 大構面:產、銷、人、發、財之流程作業的品質管理，都紛紛將知識管理納入新版本的規範中，例如:

ISO9001:2015 版本

規範中要求組織必須決定其流程運作及達成產品與服務符合性所需要的知識。並必須予以維護、取得必要的額外知識與持續更新。內部包含智慧財產權、組織內失敗或成功專案會議記錄及結案、未文件化之知識與經驗的擷取與分享以及流程、產品與服務的改善結果等，外部包含標準、學術界、研討會、從顧客或供應者收集等資源。

研發開發管理:
如軟體生命週期品質管理中的 CMMI

如軟體生命週期品質管理中的 CMMI:規範產品及服務，透過 CMMI Level2、3的要求，從發展到交付的過程中所產生的文件、紀錄、經驗等資料做完整有效的組織與儲存，並將這些 Know-How 進一步轉化成知識，並善用之。接著，以 CMMI level4、5 有關定量管理與流程最佳化的觀念與架構，進行進階的知識管理，建立知識分享與運用的機制。

 

服務管理加乘知識管理持續完善管理流程

 

業遇到重大問題時，將其解決的方法、過程及結果知識化。問題管理的目標，是將問題和事件對業務產生的負面影響減少到最低，以及防止與這些錯誤有關的事件再次發生。為實現這個目標，問題管理需要調查分析事件的根本性原因，再採取行動改進或糾正。並將解決錯誤臨時性的權宜措施或是永久性的解決方案，也就是說將腦袋裡的隱性經驗或知識，通過問題管理流程轉化為問題知識庫裡的顯性知識，存儲、共用、傳播並再次轉化為腦袋裡的新的隱性經驗。並不斷地完善問題管理流程、持續地維護問題知識管理。

 

Vitals ESP 的 PSMS 模組，可透過預設的模板如 8DReport，或自行定義欄位及視覺化流程的平台、累積解決客訴案件的經歷，淬鍊出解決問題的專家，於解決問題的手法和分析能力，提升各環節專業領域的技術能力。當找到許多問題的真因、便可回饋到失效模式分析(Failuremodeandeffectsanalysis，FMEA)作為產品開發時參考的案件。而累積的大量各種數據，可做為日後比對或分析。不同廠區，不同製程，不同產品，透過合宜的權限控管，皆可以適度開放分享與學習。

 

 

組織經營風險與知識管理的串接整合有效提升管理成效

 

組織為了提升規模與能量，需參加或導入外部的評鑑，如醫院評鑑、系所評鑑、上市櫃的內稽內控，甚至各類主管機關，對於所監理的企業，進行外部稽核或檢查，如近期金融的監理技術(RegTech，RegulationTechology)，都牽涉到外部法規，與內部法規、流程做整合，及執行過程的落實與資訊化，以因應內外部的稽核與檢查，並提升企業的經營績效與風險管理的成效。

 

Vitals ESP 的醫院評鑑模組，在台灣的醫院，深受好評，有極高的市占率，並拓展至大陸的醫療評審。

 

 

企業經營善用知識管理創造競爭力與永續經營

知識管理的兩種發展構面，一為資訊化，將資訊轉化為知識並協助企業決策，著重於對資訊系統的應用，以幫助企業實現資訊知識化。美國生產力與品質中心(APQC)提出七個未來KM可能出現的應用或工具:
●數位麵包屑(DigitalBreadCrumbs)：個人使用者在各項數位工具含手持載具時所留下的痕跡，以及在企業中，內外部使用者瀏覽網站的日誌(log)等。
●機器學習(MachineLearning)：從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。
●預測分析(Predictiveanalytics)：運用預測模型、機器學習及資料探勘等統計工具分析現有或歷史資料以預測未來。
●推薦系統(RecommendationSystem)：對使用者進行信息的過濾、預測用戶對物品的「評分」或「偏好」及進行推薦。
●人工智慧(AI)：訓練機器模擬人類推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力。
●聊天機器人(Chatbot)：透過AI人工智慧的方式，電腦程式模擬與使用者互動的對話，除了可應用於社交外，更多商業及個人化的應用出現。

●數位助理：如手機的語音辨識軟體、線上翻譯等工具軟體。

 

二為管理化:以人為本，鼓勵和方便人們進行知識的創造、分享和應用，並透過知識管理工具軟體促進企業管理的成效。管理大師彼得‧杜拉克曾指出:「知識將成為下一個重要且唯一稀少的資源，而知識工作者亦將成為未來主要的勞動力。知識強調的是創新與學習，因此，企業應找出促進組織學習的關鍵因素，以建構一個快速學習的系統，有效獲取並轉化為獨特的知識，以發展成賴以維生的核心能力，使組織得以永續經營。」大師的真知灼見，在未來知識管理的發展，仍可作為導引的燈塔。