Главная Коллекция "Revolution" Экономико-математическое моделирование Застосування методу сірого реляційного аналізу для формування комплексної оцінки та визначення рівня зрілості системи управління знаннями підприємства

Застосування методу сірого реляційного аналізу для формування комплексної оцінки та визначення рівня зрілості системи управління знаннями підприємства

Дослідження економіко-математичної моделі формування оцінки, визначення рівня зрілості системи управління знаннями підприємства із використанням сірого реляційного аналізу, методу аналізу ієрархій. Огляд системи управління знаннями на підприємстві.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 05.09.2023
Размер файла 770,1 K
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Номер показника

Показник

Номе

показника

Вектор пріоритетів (wi)

і

2

3

4

5

6

7

і

POA1

і

1

2

2

2

2

1

0,200

2

POA2

і

1

2

2

2

2

1

0,200

3

POA3

1/2

1/2

1

2

2

2

1

0,148

4

POA4

1/2

1/2

1/2

1

1

1

1/2

0,090

5

POA5

1/2

1/2

1/2

1

1

1

1/2

0,090

6

POA6

1/2

1/2

1/2

1

1

1

1/2

0,090

7

POA7

1

1

1

2

2

2

1

0,181

Власне значення матриці (Xmax)

7,089 >n (n=7)

Індекс узгодженості (ТУ)

0,015

Усереднене значення індексу узгодженості (УТУ)

1,320

Відносна узгодженість (ВУ)

0,011 = 0,00 %

В результаті отримано наступні вагові коефіцієнти (таблиця 16).

Таблиця 16 Вагові коефіцієнти показників СУЗ

Показник

Wi в рамках блоку/критерію

Wi узагальнений

і

2

3

pi

0,087

0,021

Р2

0,052

0,013

P3

0,087

0,021

Р4

0,087

0,021

Р5

0,087

0,021

P6

0,144

0,035

P7

0,144

0,035

P8

0,052

0,013

P9

0,087

0,021

P10

0,087

0,021

Р11

0,087

0,021

PL1

0,500

0,031

PL2

0,500

0,031

PIA1

0,295

0,039

PIA2

0,313

0,042

PIA3

0,109

0,015

PIA4

0,180

0,024

PIA5

0,103

0,014

PIP1

0,143

0,018

PIP2

0,143

0,018

PIP3

0,143

0,018

PIP4

0,143

0,018

PIP5

0,143

0,018

PIP6

0,143

0,018

PIP7

0,143

0,018

PIC1

0,500

0,031

PIC2

0,500

0,031

POA1

0,200

0,033

POA2

0,200

0,033

1

2

3

POA3

0,148

0,025

POA4

0,090

0,015

POA5

0,090

0,015

POA6

0,090

0,015

POA7

0,181

0,030

T1

0,111

0,023

T2

0,111

0,023

T3

0,111

0,023

T4

0,111

0,023

T5

0,111

0,023

T6

0,111

0,023

T7

0,111

0,023

T8

0,111

0,023

T9

0,111

0,023

При визначені узагальнених показників визначалися вагові коефіцієнти на кожному рівні ієрархії. Серед критеріїв критерій Люди отримав ваговий коефіцієнт 0,24; Процеси - 0,55; Технології - 0,21. Складові блоки критерію Процеси отримали: блок Навчання - 0,112; блок Інноваційна діяльність - 0,243; блок Інноваційні процеси - 0,230; блок Інноваційне співробітництво - 0,112; блок Операційна діяльність - 0,303.

4.2. Визначення сірих реляційних класів

На даному етапі використовуються вагові коефіцієнти Wi в рамках блоку/критерію (таблиця 16). Визначені сірі реляційні класи відображені в таблиці 17.

Таблиця 17 Сірі реляційні класи

Yij

№ п/п

Критерій / блок

S1

S2

S3

S4 (умовне)

1

Люди

0,714

0,619

0,710

1,000

2

Процеси / Навчання

0,381

0,439

0,421

1,000

3

Процеси / Інноваційна діяльність

0,455

0,455

0,333

1,000

4

Процеси / Інноваційні процеси

0,619

0,333

0,333

1,000

5

Процеси / Інноваційне співробітництво

0,667

0,333

0,333

1,000

6

Процеси / Операційна діяльність

0,732

0,841

0,708

1,000

7

Технології

0,549

0,444

0,500

1,000

Етап 6. Побудова матриці оцінок

Для проведеного дослідження матриця оцінок матиме наступний вигляд:

Люди

Навчання

Інноваційна

діяльність

Інноваційні

процеси

Інноваційне

співробітництво

Операційна

діяльність

Технології

S1

0,714

0,381

0,619

0,619

0,667

0,732

0,549

A= S2

0,619

0,439

0,455

0,333

0,333

0,841

0,444

S3

0,710

0,421

0,333

0,333

0,333

0,708

0,500

S4

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

Етап 7. Формування комплексної оцінки системи управління знаннями підприємств

Отже, слід знайти добуток відповідних значень матриці А та відповідних вагових коефіцієнтів (таблиця 18). Для критерію Люди ваговий коефіцієнт становить 0,240; Технології - 0,210; блок Навчання (із врахуванням вагового коефіцієнту критерію Процеси 0,550) становить 0,062; блок Інноваційна діяльність - 0,134; блок Інноваційні процеси - 0,126; блок Інноваційне співробітництво - 0,062; блок Основна діяльність - 0,167.

Таблиця 18 Результати комплексної оцінки системи управління знаннями на досліджуваних підприємствах

Enterprise

People

Processes

Technology

Innovative

activity

KMS

Innovative

processes

Learning

Innovative

activity

Innovative

processes

Learning

S1

0,171

0,023

0,083

0,078

S1

0,171

0,023

0,083

0,078

S2

0,149

0,027

0,061

0,042

S2

0,149

0,027

0,061

0,042

S3

0,170

0,026

0,045

0,042

S3

0,170

0,026

0,045

0,042

S4

0,240

0,062

0,134

0,126

S4

0,240

0,062

0,134

0,126

В результаті комплексний показник системи управління знаннями (KMS) для S1 (МКП «Хмельницьктеплокомуненерго») становить 0,634; для S2 (КП «Південно-західні тепломережі») - 0,533; для S3 (МКП «Хмельницькводоканал») - 0,527; а для S4 (підприємство-еталон) - 1,000.

Етап 7. Визначення зрілості підприємства з управління знаннями

Визначимо зрілість підприємства з управління знаннями для даного дослідження за отриманим комплексним показником KMS, котрий може приймати значення в діапазоні від 0 до 1. Зрілість підприємства з управління знаннями може бути: низькою (Low), нижче середнього (LowMedium), середньою (Medium), вище середнього (High Medium) та високою (Medium). Згідно Гауссової функції належності (формула 11, 12) сформовано функції належності для різних термів:

На рисунку 4 відображені Гауссової функції належності.

Рис. 4. Гауссові функції належності з лінгвістичними термами Дуже низький, Низький, Середній, Високий, Дуже високий для визначення рівня зрілості підприємства з управління знаннями

Для отриманих комплексних оцінок KMS для досліджуваних підприємств визначено рівні зрілості з управління знаннями шляхом розпізнавання вхідних даних (формули 22-26) за лінгвістичною шкалою (таблиця 19).

Таблиця 19Матриця фактичного розподілу значень за нечіткими множинами

KMS

Функції належності ц

Low

(u,(KMS))

Low Medium

(u2(KMS))

Medium

(UsCKMSY)

High Medium

(u/KMSY)

High

(m(KMS))

S1

0,000

0,001

0,407

0,511

0,005

S2

0,000

0,018

0,949

0,094

0,000

S3

0,000

0,022

0,965

0,082

0,000

Аналіз таблиці 19 свідчить, що для підприємства S1 (МКП «Хмельницьктеплокомуненерго») зрілість з управління знаннями знаходиться на межі між середнім та вище середнього рівнем. Для інших підприємств рівень зрілості є середнім.

Етап 8. Інтерпретація отриманих результатів

Отже, можна помітити досить низький рівень системи управління знаннями на досліджуваних підприємствах. Порівняно з еталонними значеннями показників, яке становить 1, МКП «Хмельницькводоканал» знаходиться на третьому місці із показником 0,527; на другому - КП «Південно- західні тепломережі» із показником 0,533, а на першому - МКП «Хмельницьктеплокомуненерго» із комплексним показником 0,634. Дані комплексні показники свідчать про необхідність вдосконалення системи управління знаннями на підприємствах.

Якщо порівняти критерії системи управління знаннями на досліджуваних підприємствах із підприємством-еталоном у відсотковому співвідношенні (таблиця 20, рисунок 5), то можна помітити на всіх досліджуваних підприємства найвищий показник у критерія «Люди».

Таблиця 20Порівняння критеріїв СУЗ підприємств у відсотковому співвідношенні

Enterprise

People

Processes

Technology

S1

71,25%

63,09%

54,76%

S2

62,08%

52,91%

44,29%

S3

70,83%

45,64%

50,00%

S4

100,00%

100,00%

100,00%

Рис. 5. Порівняння критеріїв СУЗ підприємств у відсотковому співвідношенні

За всіма критеріями найвищі показники у підприємства S1 (МКП «Хмельницьктеплокомуненерго»). Якщо порівняти блоки критерію Процеси СУЗ підприємств у відсотковому співвідношенні (таблиця 21, рисунок 6), то слід відмітити, що найвищий рівень на підприємствах блоку «Операційна діяльність».

Таблиця 21Порівняння блоків критерію Процеси СУЗ підприємств у відсотковому співвідношенні

Enterprise

Learning

Innovative activity

Innovative processes

Innovation cooperation

Operational activity

S1

37,10%

61,94%

61,90%

66,13%

73,05%

S2

43,55%

45,52%

33,33%

33,87%

83,83%

S3

41,94%

33,58%

33,33%

33,87%

70,66%

S4

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

Рис. 6. Порівняння блоків критерію Процеси СУЗ підприємств у відсотковому співвідношенні

У блоках «Навчання», «Інноваційна активність», «Інноваційні процеси» та «Інноваційна співпраця» підприємства S2 та S3 не досягають навіть рівня 50 % в порівнянні з підприємством еталоном S4.

Проведений аналіз свідчить, що на досліджуваних підприємствах необхідне вдосконалення систем управління знаннями, особливо в напрямку покращення процесів та технологій. Більша деталізація необхідних кількісних змін показників системи управління знаннями буде розглянута у наступному дослідженні в контексті взаємозв'язку отриманих показників та цільових значень показників економічної ефективності діяльності підприємств.

Висновки з даного дослідження і перспективи подальших розвідок у даному напрямі

Розглянуто системи управління знаннями трьох комунальних підприємств житлово-комунального господарства, а саме МКП «Хмельницьктеплокомуненерго», КП «Південно-західні тепломережі», МКП «Хмельницькводоканал». Дані системи є сірими системами. Для комплексного оцінювання системи управління знаннями підприємства використано сірий реляційний аналіз та метод аналізу ієрархій.

Розроблена модель KMS включає ієрархію показників системи управління знаннями підприємства, набір якісних та кількісних оцінок кожного показника в ієрархії, систему вагових коефіцієнтів обраних показників (ваговий вектор). Запропонована модель включає наступні етапи: визначення критеріїв та показників, побудова ієрархічного дерева системи управління знаннями; оцінка показників системи управління знаннями (у числовій формі та у лінгвістичних термах) і визначення їх еталонних значень; попередня обробка даних (зведення всіх показників до одного порядку); обчислення сірих реляційних класів (визначення сірих реляційних коефіцієнтів, визначення вагових коефіцієнтів та, в результаті, визначення сірих реляційних класів); побудова матриці оцінок; формування комплексної оцінки системи управління знаннями підприємств; визначення рівня зрілості підприємства з управління знаннями; інтерпретація отриманих результатів.

Було обрано три узагальнюючі критерії та 43 показники (у вигляді кількісних та якісних характеристик): Люди (11 показників), Технології (9 показників), Процеси (23 показники). Критерій Процеси включає блоки: Навчання (2 показники), Інноваційна діяльність (5 показників), Інноваційні процеси (7 показників), Інноваційна співпраця (2 показники), Основна діяльність (7 показників). Модель враховує складові елементи (люди, технології, процеси), рівні (індивідуальний, груповий, організаційний, міжорганізаційний), етапи (фази) управління знаннями (формування ^ накопичення, отримання ^ генерування ^ обмін ^ збереження та документування ^ використання ^ результат управління знаннями) та дозволяє визначити рівень зрілості підприємства з управління знаннями. Визначення вагових коефіцієнтів критеріїв та показників системи управління знаннями підприємства відбувалося за допомогою використання методу аналізу ієрархії (методу попарних порівнянь).

Згідно результатів практичної реалізації запропонованої моделі можна помітити досить низький рівень системи управління знаннями на досліджуваних підприємствах. Порівняно з еталонними значеннями показників, яке становить 1, МКП «Хмельницькводоканал» знаходиться на третьому місці із показником 0,527; на другому - КП «Південно-західні тепломережі» із показником 0,533, а на першому - МКП «Хмельницьктеплокомуненерго» із комплексним показником 0,634. Дані комплексні показники свідчать про необхідність вдосконалення системи управління знаннями на підприємствах.

Більша деталізація необхідних кількісних змін показників системи управління знаннями буде розглянута у наступному дослідженні в контексті взаємозв'язку отриманих показників та цільових значень показників економічної ефективності діяльності підприємств.

Розроблена модель є універсальною та може бути використана для підприємств різних сфер діяльності з метою комплексного оцінювання системи управління знаннями у порівняння з підприємством- еталоном, визначення рівня зрілості підприємства з управління знаннями та виявлення проблемних місць з метою прийняття ефективного управлінського рішення для підвищення підприємством показників конкурентоспроможності.

Література

1. Chaikovska I.I. Upravlinnia znanniamy na proiektno-oriientovanykh pidpryiemstvakh. Ukrainskyi zhurnal prykladnoi ekonomiky. 2021. № 6 (4). С. 67-81.

2. Bagheri R., Rezaeian А., Fazlaly А. A mathematical model to evaluate knowledge in the knowledge-based organizations. Scientia Iranica. 2015. № 22(6). Р. 2716-2721.

3. Saviour A.W., Mahama F., Kuadey N,, Ankorah C. Mathematical Model of Knowledge Management System in an Organization. Global Journal of Management and Business Research: A Administration and Management. 2016. № 16(5). Р. 12-20.

4. Oztemel Е., Arslankaya S., KorkusuzPolat T. Enterprise knowledge management model (EKMM) in strategic enterprise resource management (SERM). Procedia Social and Behavioral Sciences. 2011. № 24. Р.870-879.

5. Pondel M., Pondel J. Selected It Tools in Enterprise Knowledge Management Processes - Overview and Efficiency Study. IFIP AICT. 2019. № 571, P. 12-28.

6. Moradi M., Vallespir B. Enterprise modelling and knowledge management: toward a unified enterprise knowledge modelling.

ISDM. 2009. URL:

https://www.researchgate.net/publication/252876824_ENTERPRISE_MODELLING_AND_KNOWLEDGE_MANAGEMENT_TOWARD_A_ UNIFIED_ENTERPRISE_KNOWLEDGE_MODELLING (10.02.2022)

7. Nakamori Yo. Systems methodology and mathematical models for knowledge management. Journal of Systems Science and Systems Engineering. 2003. № 12 (1). Р. 49-72.

8. Pandey A., Vandana, Mishra S., Rai Sh. Relationship between e-commerce & knowledge economy and their role in risk assessment process. Journal of Global Research in Computer Science. 2013. № 4(4). Р. 50-57.

9. Nayakappa P.A., Gaurish A.W., Mahesh G. Grey Relation Analysis Methodology and its Application. Research Review International Journal of Multidisciplinary. 2019. № 04(02). P.409-411.

10. Skrinjaric T. Using Grey Relational Analysis with Fuzzy Logic in portfolio selection. CEA Journal of Economics. 2020. P39-56.

11. Skrinjaric T. Dynamic Portfolio Optimization based on Grey Relational Analysis Approach. Expert Systems With Applications. 2020. URL: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113207 (10.02.2022)

12. Kose E., Danis, V., Canbulut G.The most livable city selection in Turkey with the grey relational analysis. Grey Systems: Theory and Application. 2020. № 10 (4). URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/GS-04-2020-0042/full/html7skipTrackingMrue (10.02.2022)

13. Grdinic-Rakonjac M., Antic B., Pesic D., Pajkovic V. Construction of Road Safety Composite Indicator Using Grey Relational Analysis. Promet - Traffic & Transportation. 2021. № 33 (1). 2021. Р. 103-116.

14. Canbulut G., Kose E. Arik O.A. Public transportation vehicle selection by the grey relational analysis method. Public Transport. 2021. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s12469-021-00271-3 (10.02.2022)

15. Pan W., Lei C., Jia W., Gao H., Fang B. Grey Relational Grade Based Quantitative Analysis of the Factors Influencing the Load Characteristics of A Power Grid. E3S Web of Conferences. 2018. № 53, 01012. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20185301012 (10.02.2022)

16. Lu1H., Guo H., Liu Zh., Yang X., Leng B. Fault diagnosis of power grids based on grey relational analysis. IOP Conf. Series: Journal of Physics. 2019. 1303. 012088 URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1303/1/012088 (10.02.2022)

17. Murat D. The Analysis of The Well-Being Levels of OECD Countries With Grey Relational Analysis. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute. 2020. № 41. P.83-107.

18. Liu Y., You X., Zhang Ch. Regional Economic Vitality Based on Weighted Grey Relational Analysis. Journal of Economic Science Research. 2020. № 03(02). P. 12-18.

19. Wang W., Fu Ch., Shen X. Research on Lipstick Modeling Based on Grey Relational Analysis. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2020. 440. 052027 URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/440/5/052027 (дата звернення: 10.02.2022)

20. Padmaja M., Haritha Dr. D. Software Effort Estimation Using Grey Relational Analysis. International Journal of Information Technology and Computer Science. 2017. № 5. Р. 52-60.

21. Jiayi Zh. The Grey Relational Analysis of the Allocation of S&T Resources and Technological Progress in Guangdong. E3S Web of Conferences. 2021. 251. 01066. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125101066 (10.02.2022)

22. Chaikovska I.I. Evaluation of enterprise knowledge management system. Aktualni problemy ekonomiky. 2015. № 10 (172). S.

221-229.

23. Dumanska K., Chaikovska I., Vahanova L., Kobets D. Strategize company's sustainable management of investment project evaluation based on the information support. Journal of Information Technology Management. 2021. № 13. Special Issue: Role of ICT in Advancing Business and Management. P. 143-158.

Размещено на Allbest.ru

...

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены