Profile of Knowledge Analysis Using Regression Approach: Focused on Know-how
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 451
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IKMC07_468
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395
چکیده مقاله:
Technical knowledge management is referred to managing explicit and tacit knowledge types experimented in practical cases by people of an organization. This type of knowledge is referred to as know-how in industrial literature. When an industrial process is analyzed, the level of the quality of the output addresses the level of the quality of the technical knowledge applied by employees of the process. The quality of technical knowledge in many processes can be followed effectively using a functional relationship i.e. the regression approach. In this case there exist two knowledge types including response knowledge and explanatoryknowledge. Most researchers approached analyzing knowledge to map knowledge withoutconsidering the relationship between explanatory and response knowledge types. This new approach to lead analyzing technical knowledge is called in this paper profile of knowledge (POK). The POK approach is capable potentially to lead practitioners to an effective root cause analysis when an improvement effort is aimed or a sustained fault takes a place in the process. In this paper it is attempted to introduce applicability of POK approach to analyze knowledge mapping focusing on technical type i.e. know-how. A practical example is alsoprovided to address the effectiveness of the POK analysis.
کلیدواژه ها:
Profile of knowledge analysis ، Knowledge management ، Know-how ، Tacit knowledge ، Root cause analysis
نویسندگان
Karim Atashgar
Assistant professor, Iran University of Science and Technology, Industrial Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :