01_znanje i upravljanje znanjem-fon
TRANSCRIPT
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
1/76
Informacioni sistemi za
upravljanje znanjem
FON - Master studije
Odsek: Informacioni sistemi i tehnologije
Prof. Dragana Beĉejski-VujaklijaProf. Boris Delibašić
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
2/76
“Sposobnost kompanije da uči
i da naučeno pretvori u akciju,
predstavlja najveću prednost
koju ona može da poseduje.“
J.Welch
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
3/76
3
Program kursa
1. Pojam i vrste znanja, osnovni sistemi menadžmentaznanjem IS za upravljanje znanjem – prof. D. Beĉejski-Vujaklija
2. Model znanja, Aktivne baze, Objektni tipovi – SrĊa
Bejladinović 3. Upravljanje znanjem i Poslovna inteligencija, Big Data
i upravljanje znanjem – Milan Vukićević
4. ERP i upravljanje znanjem – prof. D. Beĉejski-Vujaklija, Softver za upravljanje znanjem – Ana Pajić
5. Priprema za seminarski rad – prof. B. Delibašić, prof.D. Beĉejski-Vujakllija, Radionica – A. Pajić
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
4/76
4
Predispitne obaveze i ispit
Obavezan seminarski rad – istraživanje literature iz jedne oblasti predmeta – tip seminarskog: Studija sluĉaja, Prikaz metode,
Prikaz sw.
– tema i struktura rada moraju biti odobreni od stranenastavnika
Prisustvo na >10 ĉasova nastave oslobaĊastudente usmenog ispita
Detaljnija uputstva o seminarskom radu i izboroblasti biće dati poslednjeg dana kursa.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
5/76
5
Kontakt
[email protected] , [email protected]
sajt predmeta: http://poslis.fon.rs Posebna stranica za predmet ISUZ
Master studije - Najnovija obaveštenja
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]://poslis.fon.rs/http://poslis.fon.rs/mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
6/76
6
Definicija
Znanje predstavlja razumevanje odreĊeneoblasti, koja u sebi sadrži potencijal za
njenu praktiĉnu primenu.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
7/76
7
Hijerarhija znanja
podaci
informacije
znanje
inteligencija
Mudrost
PrevoĊenje usmisaone celine
Povezivanje informacija
Pravljenje pravih izbora
Rad sa vrednostima
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
8/76
8
Vrste znanja Implicitno (tacitno) znanje je liĉno, neformalno,
nedokumentovano znanje i ĉine ga veštine, prosuĊivanjei intuicija koju ljudi poseduju i koju ne mogu jednostavnoobjasniti i predstaviti, a zasnovano je na liĉnomobrazovanju i steĉenom iskustvu.
Eksplicitno znanje je po svojoj prirodi jasno, formalno,sistematsko, lako za komunikaciju i prenošenje.
Procesom eksternalizacije možemo transformisati tacitno znanje ueksplicitne forme (reĉi, koncepte, slike, grafove, tabele). Ovaj proceszovemo i formalizacija.
Eksplicitno znanje možemo transformisati u tacitno procesominternalizacije*
*Internalizacija je pojam koji oznaĉava prenošenje izvesnih spoljašnjih normi, standarda,odnosa i akcija na unutrašnji, mentalni plan, koji se tako doživljavaju kao vlastiti
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
9/76
9
Podele znanja (1)
Znanje može biti posmatrano kao subjektivno iliobjektivno. Subjektivno znanje delimo na:
individualno, kada se posmatra kao stanje uma
distribuirano po ĉlanovima grupe kroz praksu.
Objektivno znanje se posmatra: kao objekat (istinsko verovanje)
kao pristup informacijama (kako pristupiti i koristiti informacije)
kao sposobnost (strateška sposobnost koja može biti primenjena zadobijanje kompetitivne prednosti)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
10/76
10
Podele znanja (2) Proceduralno (izraženo kao niz koraka ili akcija za
dobijanje rezultata) – odgovori na pitanja KAKO Deklarativno (vezano izmeĊu varijabli) - odgovori na
pitanja ZAŠTO
Opšte (generalno) koje ima veliki broj individua i lako seprenosi izmeĊu njih,
Specifiĉno koje poseduje vrlo ograniĉen broj individua injegovo prenošenje je skupo. Ovo znanje možemo
podeliti na : tehničko, koje predstavlja veliko znanje o specifiĉnom
podruĉju kontekstualno znanje, koje se odnosi na specifiĉan
kontekst (vreme, prostor u kome se vrši neki rad).
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
11/76
11
Podele znanja (3) Makroskopsko - nejasno, neodreĊeno, bez detalja,
neizraženih ciljeva i ograniĉenja, suštinskiinterdisciplinarno, kvalitativno i sugestivno, dopušta sekontradiktornost u konceptima i referencama, fleksibilno i
adaptibilno na promene okoline i njena evolucijska pravila.
Mikroskopsko znanje - solidno, ĉvrsto, precizno i taĉno,fokusirano na jednu oblast u kojoj gotovo nema
kontradikcija, ĉesto za osobe sa iskustvom „oĉigledno”.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
12/76
12
Vrste znanja
1. n2
PROCEDURAL
---------------------------
---------------------------
---------------------------
---------------------------
---------------------------
------------------------------------------------------
---------------------------
DESCRIPTIVE SEMANTIC
1. Problem
2. Solution
1. Problem
2. Solution
1. Problem
2. Solution
1. Problem
2. Solution
1. Problem
2. Solution
EPISODIC
PROCEDURALNO DESKRIPTIVNO SEMANTIČKO
EPIZODNO
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
13/76
13
Pristup deljenju znanja u
organizaciji – kodifikacija Kodifikacija oznaĉava proces standardizacije i
kreiranja pravila.
Ovim pristupom znanje se prikuplja,sistematizuje i deli kroz organizaciju.
Glavna prednost je u mogućnosti ponovnogkorišćenja znanja.
Glavna karakteristika je u ĉvrstoj povezanosti sainformacionim tehnologijama.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
14/76
14
Pristup deljenju znanja u
organizaciji – personalizacija Izgradnja mreža koje povezuju zaposlene kako
bi se omogućilo deljenje tacitnog znanja.
Ovaj pristup ne zahteva veliko ulaganje u IT Akcenat je na dijalogu izmeĊu osoblja, a ne na
znanju u bazama podataka
Gajenje kulture deljenja znanja kroz organizaciju
Primer: help desk
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
15/76
15
Pitanja
pri izboru pristupa deljenju znanja Da li preduzeće nudi standardizovane ili
prilagodljive (kastomizovane) proizvode?
Da li preduzeće nudi zreo ili inovativni proizvod?
Da li se zaposleni u preduzeću oslanjaju
na eksplicitno ili tacitno znanje?
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
16/76
16
Prepreke u deljenju znanja u
organizaciji (1) ĉlanovi organizacije se nagraĊuju za ono što
znaju, a ne za ono što podele s drugima.
nepoverenja da će primalac znanja razumeti i naodgovarajući naĉin upotrebiti dobijeno znanje,kao i nepoverenje primaoca znanja u istinitost,
verodostojnost znanja
organizaciona kultura koja istiĉe individualnugenijalnost može ometati deljenje znanja
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
17/76
17
Prepreke u deljenju znanja u
organizaciji (2) Organizaciona kultura 80%
Nedostatak vlasništva nad organizacijom 64%
Nedostatak IT tehnologije 55% Nestandardizovani procesi 54%
Organizaciona struktura 53%
Podrška top menadžmenta 46% Nagrade i priznanja 46%
Stankosky, 2005
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
18/76
PRIMER:
Kuvamo puding!
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
19/76
19
Рецепт за пудинг(Процедурално знање)
Припремите 0,5 л млека. Одмерите 1длхладног млека, додајте садржај кесице и
мешајте док маса не постане глатка.Преосталу количину млека засладите са три
кашике шећера и загрејте до кључања.Склоните са ватре, умешајте припремљену
масу и кувајте два минута уз непрестано
мешање. Врелу масу сипајте у влажне посудеи оставите да се пудинг стегне и охлади.
http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://homepage.mac.com/hellbind/.Public/Puding%2520back.jpg&imgrefurl=http://americancaesar.blogspot.com/2006/06/puding.html&usg=__DKTlWZRlISBTppC2N17WKQK6yBk=&h=576&w=432&sz=222&hl=en&start=5&um=1&itbs=1&tbnid=Xw33FkAB7xAGCM:&tbnh=134&tbnw=101&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://homepage.mac.com/hellbind/.Public/Puding%2520front.jpg&imgrefurl=http://americancaesar.blogspot.com/2006/06/puding.html&usg=__bv6KO5JaiCsjC4mlgL2H40Yq5hU=&h=596&w=432&sz=178&hl=en&start=1&um=1&itbs=1&tbnid=gPj0Mta-ReHmlM:&tbnh=135&tbnw=98&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
20/76
20
Рецепт за пудинг(Дескриптивно знање)
Маса је глатка када је смеса за пудингразложена у маси млека, тј. када је
растопљена и не постоје грануле. Мешањеприпремљене масе са млеком значи да
растворену масу пудинга у хладном млекутреба мешати у топлом млеку, док смеса непостане јединствена. Врела маса се сипа у
влажне посуде да се пудинг не би залепио заивице посуде у коју се сипа.
http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://img1.loadtr.com/b-292114-%C3%A7ilekli_puding.jpg&imgrefurl=http://www.loadtr.com/292114-%25C3%25A7ilekli_puding.htm&usg=__hZ1zFz589gdelFgdrmyq2QOtCyw=&h=472&w=500&sz=66&hl=en&start=37&um=1&itbs=1&tbnid=4vflY7751wFvbM:&tbnh=123&tbnw=130&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26start%3D20%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
21/76
21
Рецепт за пудинг
(Семантичко знање)Постоји веза између ефикасности мешањамлека и температуре млека. Прах се боље
раствара у хладном млеку.Постоји веза између ефикасности кувања масе
пудинга и температуре млека. Маса за пудингсе боље кува у већ топлом млеку.
Постоји веза између влажности посуда илепљења пудинга за зид.
http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://img03.blogcu.com/images/a/c/i/acitatlituzlu/puding_b_1241593129.jpg&imgrefurl=http://acitatlituzlu.blogcu.com/kakaolu-puding/5467981&usg=__2lss9CCuWfeno7CQh7gGrZbxOzQ=&h=300&w=400&sz=71&hl=en&start=48&um=1&itbs=1&tbnid=Sb_25nNIadikyM:&tbnh=93&tbnw=124&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26start%3D40%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
22/76
22
Рецепт за пудинг(Епизодно знање)
1. Подели у делове Проблем : Прах за пудинг не може се растварати у топлом млеку. Пудингмаса не може се кувати у хладном млеку. Решење : Подели млеко на два дели, топли и хладни.2. Корак по корак
Проблем : Ако се цео прах стави одједном у млеко не може се добропромешати. Досадно је стављати мале количине у млеко.Решење : Одредити количине које могу једноставно да се помешају сапудингом. 3. Направи прелаз Проблем : Пудинг не може да се кува у хладном млеку. Ако се топла и
хладна маса споје одједном, могуће је да ће настати грудвице. Решење : Додати мало топлог млека у хладно млеко да би насталоприлагођавање. После ставити целу масу за пудинг у топло млеко. 4. Подели у порције Проблем : Пудинг ће се стегнути ако се оставити да се хлади у шерпи.Решење: Поделити топао пудинг у мање посуде.
http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://us.123rf.com/400wm/400/400/BVDC/BVDC0709/BVDC070900126/1736729.jpg&imgrefurl=http://www.123rf.com/photo_1736729.html&usg=__QP-yPE3g5J4XZ9vmU3t2GXJ9lBI=&h=268&w=400&sz=20&hl=en&start=93&um=1&itbs=1&tbnid=J7fVUrBqv0f8yM:&tbnh=83&tbnw=124&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26start%3D80%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
23/76
23
Рецепт за пудинг
(Процедурално знање)Одмерити 0,5l млека. Поделити млеко на два дела.
Један део загрејати.Додавати прах постепено у хладно млеко. Пре него што
се дода наредна кашика, будите сигурни да се прахспојио са млеком. Додати 3 мале кашике шећера у топло млеко и
загрејати до кључања. Додати малу количину топлогмлека у хладну масу да би се направио прелаз.
Након тога целу хладну масу додати у топло млеко икувати 2 минута уз константно мешање.
Врелу масу расподелити у влажне судове, и оставитипудинг да се охлади.
http://images.google.co.uk/imgres?imgurl=http://img03.blogcu.com/images/k/e/z/kezzyy/ev_yapimi_puding_1242857473.jpg&imgrefurl=http://kezzyy.blogcu.com/&usg=__00zBZIQzYbOweMUjyAD7gXZy2Ls=&h=450&w=600&sz=40&hl=en&start=87&um=1&itbs=1&tbnid=m5dxEKbmS-sGiM:&tbnh=101&tbnw=135&prev=/images%3Fq%3Dpuding%26start%3D80%26um%3D1%26hl%3Den%26sa%3DN%26rlz%3D1T4GFRE_enRS317RS317%26ndsp%3D20%26tbs%3Disch:1
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
24/76
Upravljanje Znanjem
(Knowledge Management)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
25/76
25
Upravljanje Znanjem
Upravljanje Znanjem predstavlja obavljanjeaktivnosti vezanih za otkrivanje, obuhvatanje,dodeljivanje i primenu znanja, na što je moguće
jeftiniji naĉin, sa ciljem da se poveća uticajznanja na postignuća neke organizacije.
Upravljanje znanjem vuĉe svoje korene iz
ekonomije, sociologije, filozofije i psihologije.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
26/76
26
Intelektualni kapital
Intelektualni kapital obuhvata znanje, iskustvo,
intelektualnu svojinu (komercijalna vrednost
patenata, licenci, robnih marki) Intelektualni kapital je predstavljen znanjem
zaposlenih. Ĉesto intelektualni kapital
predstavlja 80-90% ukupne vrednosti preduzeća(primer: konsultantske kuće).
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
27/76
27
Osnovne osobine intelektualnog
kapitala
Prepoznavanje znaĉaja informacija zaostvarenje zadatih ciljeva organizacije
Prepoznavanje znaĉaja da je intelektualni kapitalkoristan ako se distribuira na pravilan naĉin
Prepoznavanje mogućnosti da se intelektualni
kapital izmeri i predstavi kao i bilo koji drugi vidkapitala
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
28/76
28
Korporativna (organizaciona) memorija
Predstavlja skup podataka, informacija i znanja
koja postoje u organizaciji i kojima mogu
pristupiti pojedinci radi uĉenja, podrške idonošenja odluka, razumevanja konteksta ilipronalaženja iskustva i struĉnosti.
Korporativna memorija je kombinacija baze
znanja, objekata i ljudi, koji su u interakciji.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
29/76
29
Zadatak menadžmenta znanjem
koje su informacije potrebne (“know what”),
kako doći do informacija (“know how”),
zašto su pojedine informacije potrebne (“know why”),
gde se pojedine informacije mogu naći (“know where”),
kada su pojedine informacije potrebne (“know when”)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
30/76
30
Ciklus upravljanja znanjem
Znanje
otkrivanjeobuhvatanje
prećišćavanje
skladištenje
upravljanje
širenje (diseminacija
)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
31/76
31
Strategije za upravljanje znanjem
Tehnološka strategija upravljanja znanjem
Personalizacija
Socijalizacija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
32/76
32
Tehnološka strategija upravljanja
znanjem Dizajnirana je za strukturiranje i kartografiju
organizacionog znanja.
Podrška ovoj strategiji su tehnologija, sistemi i baze
podataka. Fokusirana je na informacije ili eksplicitnoznanje.
Reĉ je o kodifikaciji znanja, odnosno transformacijiimplicitnog u eksplicitno znanje. Eksplicitno znanje ostajezabeleženo u bazama podataka i kao takvo spemno zaĉuvanje i korišćenje u narednom periodu, bezmogućnosti da se izgubi.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
33/76
33
Personalizacija kao strategija
upravljanja znanjem Dizajnirana je za otkrivanje znanja. Ovom strategijom
znanje se usko vezuje za osobu koja ga kreira.
Organizacija se fokusira na dijalog i tehniku „licem ulice“, kako bi došla do deljenja znanja sa ostalima. Svrhaove strategije je da pomogne uĉenje preko deljenjaiskustva.
Podržava transfer implicitnog znanja sa osobe na osobu.Radi se o uĉenju postupaka rada, uĉenju odreĊenogponašanja, tehnika, radnih procesa i sliĉno.
Transfer implicitnog znanja je jedan od najtežih zadatakai podrazumeva fiziĉko prisustvo emitera i primaocaznanja, spremnost emitera da otkrije znanje i spremnosti sposobnost primaoca da apsorbuje znanje.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
34/76
34
Socijalizacija kao strategija
upravljanja znanjem Ova strategija predstavlja kombinaciju
prethodne dve strategije.
Društva znanja (grupe ljudi koje ″naseljavaju″ istiprostor znanja i imaju meĊusobnu interakciju),reprezentuju socijalizaciju.
Socijalizacija kao strategija upravljanja znanjem
je dizajnirana za razmenu i udruživanje znanja.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
35/76
35
Procesi upravljanja znanjem
obuhvatanje
- eksternalizacija
- internalizacija
organizacija i distribucija
• socijalizacija• razmena
primena
- smernice- rutine
otkrivanje
- kombinovanje- personalizacija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
36/76
36
Procesi upravljanja znanjem (1)
Otkrivanje znanja - razvoj novog tacitnog ili eksplicitnogznanja iz podataka i informacija ili sinteza prethodnogznanja
Obuhvatanje znanja - proces pretraživanja eksplicitnog
ili tacitnog znanja koje se nalazi u ljudima, proizvodima iliorganizacijskim entitetima. Može se odnositi i na znanjevan organizacije (konsultante, konkurenciju, kupce,dobavljaĉe, bivše poslodavce novih zaposlenih).
obuhvatanje
- eksternalizacija- internalizacija
organizacija i distribucija
• socijalizacija
• razmena
primena
- smernice- rutine
otkrivanje
- kombinovanje- socijalizacija
obuhvatanje
- eksternalizacija- internalizacija
organizacija i distribucija
• socijalizacija
• razmena
primena
- smernice- rutine
otkrivanje
- kombinovanje- socijalizacija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
37/76
37
Procesi upravljanja znanjem (2)
Organizacija i distribucija znanja - procesi kojima sekomunicira eksplicitno ili tacitno sa drugim pojedincima.Realizuje se u mreži koju mogu ĉiniti pojedinci, grupe,
odeljenja, organizacije. Primena znanja se realizuje preko smernica i rutine.
Smernice se odnose na proces kroz koji pojedinci koji imajuznanje usmeravaju akciju drugih pojedinaca, ali bez prenošenjatim pojedincima odgovarajućeg znanja na kojima se te smernice
temelje. Rutina je proces koji podrazumeva korišćenje znanja ugraĊenog
u procedure, pravila i norme, kojima se odreĊuje budućeponašanje.
obuhvatanje
- eksternalizacija- internalizacija
organizacija i distribucija
• socijalizacija
• razmena
primena
- smernice- rutine
otkrivanje
- kombinovanje- socijalizacija
obuhvatanje
- eksternalizacija- internalizacija
organizacija i distribucija
• socijalizacija
• razmena
primena
- smernice- rutine
otkrivanje
- kombinovanje- socijalizacija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
38/76
Sistemi za
upravljanje znanjem
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
39/76
39
Klasifikacija sistema
za upravljanje znanjem Knowledge Discovery Systems (KDS) – sistemi za
kreiranje (otkrivanje) znanja
Knowledge Capture Systems (KCS) – sistemi za ĉuvanjei formalizaciju znanja
Knowledge Sharing Systems (KSS) – sistemi zaorganizaciju i distribuciju znanja
Knowledge Application Systems (KAS) – sistemi zaprimenu znanja.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
40/76
40
Sistemi za otkrivanje znanja (KDS)
Podržavaju proces razvoja novog tacitnog ilieksplicitnog znanja iz podataka i informacija ilisinteze znanja iz ranijeg znanja.
Ovi sistemi predstavljaju podršku KMpotprocesima kombinovanja (omogućavaotkrivanje novog eksplicitnog znanja) isocijalizacije (omogućava otkrivanje novogtacitnog znanja).
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
41/76
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
42/76
42
Sistemi za organizaciju i distribuciju znanja
(KSS)
Podržavaju proces komunikacije (diskusionegrupe, chat groups).
Omogućavaju deljenje znanja (pojedinac možeobjasniti svoje znanje ostalim ĉlanovima grupe).
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
43/76
43
Sistemi za primenu znanja (KAS)
Podržavaju proces kroz koji neke osobekoriste znanje drugih osoba bez stvarnog
sticanja ili uĉenja tog znanja. Koriste razne mehanizme i tehnologije u
realizaciji rutina i smernica.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
44/76
44
Тehnologije za podršku KM
Veštaĉka inteligencija (Artificial Intelligence) Ekspertni sistemi (Expert systems)
Sistemi za rezonovanje (Rule-based Reasoning systems)
Sistemi za procenu znanja bazirani na sluĉajevima (Case-based Reasoning Systems) Sistemi za podršku odluĉivanju (Decision Support
Systems)
Kompjuterska simulacija (Computer-based Simulations)
Diskusione grupe (Electronic Discussion Groups) Videokonferencije (Videoconferencing)
Sistemi za planiranje resursa preduzeća (ERP)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
45/76
45
Veštačka inteligencija
Poĉeci razvoja sistema veštaĉke inteligencije - 30-tegodine XX veka
Tokom 60-tih godina nastojalo se da se simulira procesljudskog razmišljanja i ugradi u programe opšte namene.
Tokom 70-tih godina istraživanja su krenula kapronalaženju opštih metoda i tehnika koji bi se ugraĊivaliu specijalizovane programe.
Krajem 70-tih godina uoĉena je moć programa da rešavaprobleme na osnovu znanja koje taj program o problemuposeduje, a ne iz formalizma koji koristi.
Takvi programi su dobili naziv ekspertni sistemi.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
46/76
46
Stablo veštaĉke inteligencije
Psihologija, Filozofija, Lingvistika, Elektroinženjerstvo,
Racunarstvo, Menadžment
Ekspertnisistemi
Neuralne
mreže
Robotika
Vizuelnisistemi
Genetskialgoritmi
Fuzzy
logika Inteligentnitutori
Kompjuterskeigre
Procesori prirodnog
jezika
Automatsko programiranje
AI
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
47/76
47
Sistemi za rezonovanje
(Rule-based Reasoning systems) Kada je znanje apstraktno, tako da zakljuĉivanje teĉe od apstracije ka
manje apstraktnim iskazima, to je ZAKLJUĈIVANJE VOĐENOMODELOM.
Kada je sledeći korak u zakljuĉivanju od iskaza više apstrakcije kaiskazu niže apstrakcije i generiše se oĉekivanje, ZAKLJUĈIVANJE JE
VOĐENO OĈEKIVANJEM. Kada proces zakljuĉivanja teĉe od detalja ili specifiĉnih podataka o
problemu ka višim nivoima apstrakcije, ZAKLJUĈIVANJE JEVOĐENO PODACIMA.
Ako je sledeći korak izabran na osnovu novog podatka, ili poslednjeg
izvršenog koraka rešavanja problema, sistem se odaziva na dogaĊajei ZAKLJUĈIVANJE JE VOĐENO DOGAĐAJIMA (nadzor, upravljanje idruge oblasti ekspertnih sistema u realnom vremenu).
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
48/76
48
Pojmovi i definicije ekspertnih sistema
"Ekspertni sistem je inteligentni raĉunarski program koji koristiznanje i mehanizme zakljuĉivanja u rešavanju problema takvesloženosti da je za njihovo rešavanje potreban ĉovek-
ekspert." - Feingenbaum "Pod ekspertnim sistemima podrazumeva se uspostavljanje,
unutar raĉunara, dela veštine nekog eksperta koja se bazirana znanju i u takvom obliku da sistem može da ponudiinteligentan savet ili da preuzme inteligentnu odluku o funkciji
koja je u postupku. Ekspertni sistem poseduje i karakteristiku
da na zahtev verifikuje svoju liniju rezonovanja, tako da
direktno obaveštava korisnika koji postavlja pitanje." -Britansko društvo za raĉunare
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
49/76
49
Ekspertni sistemi – osnovni pojmovi
Osnovni gradivni elemenat ES je znanje (stav)
Znanja u ES ĉine ĉinjenice i heuristika (iskustvo i osećaj).
Ĉinjenice su široko distribuirane, javno raspoloživeinformacije, usaglašene na nivou eksperata (struĉnjaka) upredmetnoj oblasti.
Heuristiku ĉine liĉna pravila prihvatljivog rasuĊivanja, kojakarakterišu odluĉivanje na nivou eksperta u oblasti.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
50/76
50
Inženjerstvo znanja: prenošenje znanja odeksperta u raĉunarski sistem
predmetni
ekspert
inženjerznanja
EKSPERTNISISTEM
principi,strategija
pravila, postup.
upiti, problemi
odgovori, rešenja
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
51/76
51
Proces izgradnje Baze znanja
EKSPERT
INŽENJERZNANJA
ALATI ZA IZGRADNJUBAZE ZNANJA
koristi
interv.
BAZAZNANJA
OSOBLJE
doda e podatke
KORISNIKkoristi
prošir uje i testira
izgrađ., popravlja,
testira
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
52/76
52
Komponente ekspertnog sistema
BAZA
ZNANJA
Korisniĉki interfejs
SISTEM
ZA IZGRADNJU
BAZE ZNANJA
KORA, LJUSKA, ŠKOLJKA (SHELL)
MEHANIZAM
ZA
ZAKLJUĈIVANJE
SISTEM
ZAOBJAŠNJENJA
GLOBALNA
BAZAPODATAKA
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
53/76
53
Arhitektura ekspertnih sistema
Obrazovanja linije rasuĊivanja se izvodiulanĉavanjem IF-THEN pravila
Ulanĉavanje unapred: poĉinje od skupa uslovaili ideja i kreće se ka nekom zakljuĉku. Koristi se u sistemima analize podataka,
projektovanja, dijagnostiĉkim sistemima i sistemimaobrazovanja koncepata.
Ako je poznat zakljuĉak, ali ne i put do njega,metod se naziva ulanĉavanjem unazad.Dijagnostiĉki sistemi, sistemi planiranja
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
54/76
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
55/76
55
Primer – račun predikata
KONJUNKCIJA: A (i),
DISJUNKCIJA: V (ili) ,
IMPLIKACIJA (ako...onda) : =>
NEGACIJA - ~
" Aca zivi u zutoj kuci"
ZIVETI(ACA, KUCA) A
BOJA(KUCA,ZUTA).
"Aca voli da pliva ili putuje" :
VOLETI(ACA, PLIVA) V
VOLETI(ACA, PUTUJE)
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
56/76
56
Ograničenja, Činjenice, Pravila
AKO(IF) situacija S ONDA(THEN) akcija A
AKO je uslov P ONDA je posledica S sa
faktorom izvesnosti G
PRIMERI:(1) AKO se ne osećaš dobro,
ONDA idi kod lekara.(2) AKO imaš temperaturu I kašlješ,
ONDA je u pitanju prehlada.
(3) AKO je u pitanju prehlada I imaš crveno grlo
ONDA boluješ od bronhitisa.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
57/76
57
Primer prikazivanja znanja – semantiĉke mreže
"Aca daje Miri knjigu."
KNJIGA
ACA DATI MIRIsubjekat primalac
objekat
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
58/76
58
KNJIGA
REĆI
DATI
ACA VESNA
MIR A
prošlo
subjekat primalac
vreme
primalac
objekat
subjekat
predlog
Aca je rekao Vesni da je Miri dao knjigu.
Primer
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
59/76
59
Prikazivanje znanja putem
ramova (okvira, frames)Frame – struktura podataka koja sadrži znanje o partikularnom objektu
• Hijerarhija• NasleĊivanje
Klasa: TransportIme proizvoĊaĉa: Audi Zemlja proizvodnje: Nemaĉka Model: A8
Tip: 4H
Težina: 1,835 kgBroj vrata: 4
...........................
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
60/76
GIMS-Expert
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
61/76
61
p
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
62/76
62
Pravci razvoja ES
Kodiranje tehničkih znanja Integracija sa bazama podataka
Sistemi isporuke znanja (knowledge
delivery system) Nisu bazirani na lancu zakljuĉivanja sa velikim brojem pravila. Zakljuĉivanje je u jednom koraku. Za svaku premisu vezuje odgovarajući zakljuĉak. Brzim pretraživanjem i uporeĊivanjem zadate premise sa
postojećim sadr žajem u bazi znanja, dolazi se doodgovarajućeg zakljuĉka.
Dr D. Bečejski-Vujaklija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
63/76
Informacioni sistemi
za upravljanje
znanjem
Dr D. Bečejski Vujaklija
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
64/76
64
„Informacioni sistemi će voditi i ĉuvati istorijukorporacije, iskustava, veština i znanja kojezaposleni poseduju. Informacioni sistemi, a ne ljudi,će postati stabilna struktura (osnova) korporacije.
Zaposleni će biti slobodniji, moći će da odlaze i danapuštaju posao kako im je volja, ali će vrednostnjihovog iskustva biti ugraĊena u sistem koji jepomagao njima i koji će biti i dalje tu, za njihovenaslednike.“
Applegate, Cash & Mills, 1988.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
65/76
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
66/76
66
Struktura informacionih sistema za upravljanje znanjem
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
67/76
67
Vrste IS za upravljanje znanjem
Bazični (osnovni) model IS za upravljanjeznanjem Fokus na skladištenju znanja i njegovom ponovom
korišćenju Jednostavna pretraga
Predefinisana znaĉenja iz baze znanja
Napredni modeli IS za upravljanje znanjem
Fokus na znanje, informacije i najbolju praksu Vrednovanje baze znanja
IzgraĊivanje znaĉenja iz baze znanja
Informacioni sistem za upravljanje znanjem
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
68/76
68
Informacioni sistem za upravljanje znanjem
Obuhvatanje
znanja
KontinuiranounapreĎivanje
Upravljanje
znanjem
Isporukaznanja
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
69/76
69
Upotreba IS za KM
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
70/76
70
Faze u realizaciji IS za KM (1)
1. Identifikovanje problema. Korporacijsko znanje seobiĉno nalazi u izolovanim sistemima ili silosimaznanja. Pristup i tehnološke barijere koje štite toznanje navode korisnike na utisak da znanja i nema.
Potrebno je identifikovati segmente znanja.
2. Priprema za promene. Promene u smislu poslovnih
poduhvata, posebno naĉina na koji se vodi posao.
3. Stvaranje tima. Stvaranje tima za upravljanje znanjem
zaduženog za sprovoĊenje pilot projekta.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
71/76
71
Faze u realizaciji IS za KM (2)
4. Pravljenje šeme znanja. Identifikovanje šta je znanje, gde senalazi, ko njime raspolaže i kome je potrebno. Definišu seprioriteti kljuĉnih osobina i identifikuju odgovarajuće tehnologijekoje se mogu koristiti u sprovoĊenju sistema upravljanjaznanjem.
5. Stvaranje mehanizama povratne sprege, koji ukazujerukovodstvu kako se sistem koristi i izveštava o svim teškoćama.
6. Definisanje blokova za izgradnju sistema upravljanja znanjem.
Definisanje skladišta znanja, doprinosa znanja, procesasakupljanja, sistema za ponovno korišćenje znanja, imenika
znanja i upravljanja sadržajem.7. Integrisanje postojećih informacionih sistema u sistem za
upravljanje znanjem.
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
72/76
72
Upravljanje znanjem i organizacione promene
Upravljanje znanjem, osim promene same politikepreduzeća donosi i promene u ponašanju menadžmentai ĉitave organizacije.
Vrlo bitno:
Pažljivo planirati i izvršavati implementaciju sistemaza upravljanje znanjem Posedovati dobar set alata i metoda kojima će se
vršiti upravljanje promenama u organizaciji Edukovati i trenirati zaposlene
Organizovati radne timove, razvoj i testiranje sistemaza upravljanje znanjem
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
73/76
73
Prednosti korišćenjainformacionih sistema za upravljanje znanjem
Mogućnost razmene iskustava i znanja kroz ĉitavopreduzeće
Ne treba „ponovo izmišljati toplu vodu“, već koristitiproverene metode i znanje
Znaĉajno kraći trening mlaĊih zaposlenih
OslobaĊa eksperte, menadžere i struĉnjake pritiska
od dugog obuĉavanja zaposlenih Zadržava intelektualni kapital ĉak i kada zaposleni
napuste preduzeće
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
74/76
74
Neki od izazova pri implementaciji IS za KM:
Relevantnost – kako pronaći ono što nam zaista treba?Problematika i najvećih sistema za pretraživanje(Google, Yahoo!...)
Zastarelo, neiskorišćeno i neiskoristivo znanje – kako vršiti “ĉišćenje” baze znanja
(ne)Podržavanje od strane top menadžmenta – jedanod najvećih rizika projekta implementacije KMS-a
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
75/76
75
Preporuĉena literatura
Debowski Shelda “Knowledge management”, John Wiley and Sons,2006 – u biblioteci FON-a
Elias M. Awad, Hassan M. Ghaziri – “Knowledge management”, Pearson Education, 2004 – u biblioteci FON-a
Tiwana,A. „Knowledge Management Toolkit, The: PracticalTechniques for Building a Knowledge Management System“, PrenticeHall, 2002.
Holsapple, Clyde W. „Handbook on Knowledge Management“,Springer, 2004.
Ronald Mayer “Knowledge Management Systems”, Springer, 2007.
K i i li k i
-
8/16/2019 01_Znanje i Upravljanje Znanjem-FON
76/76
Korisni linkovi:
http://www.kmworld.com
http://www.ikmagazine.com/
http://www.knowledgebase.net
http://www.knowledge-management-tools.net/ http://www.knowledgemanagementsystem.org/