| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Odprava znanjskih ozkih grl v poslovnih procesih z uporabo mehke logike
Avtorji:ID Zajec, Maja (Avtor)
ID Roblek, Matjaž (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Kofjač, Davorin (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Zajec_Maja_2012.pdf (3,71 MB)
MD5: A90C5AEB3218ED90C49236A65C39FE2F
PID: 20.500.12556/dkum/c4aa4688-a066-4da8-92e3-d3f3ce2351c5
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Želja po večjem, boljšem, hitrejšem in kvalitetnejšem je v nas prisotna že od nekdaj. Da bi lahko dosegli ta cilj, moramo odgovoriti s pravimi poslovnimi in delovnimi procesi. Odločilen pomen pri oblikovanju procesovpredstavljajo tudi inovacije, ki jih generirajo osebe s pravim znanjem in talentom. Izhajali smo iz dejstva, da vsaka nova sprememba v procesih lahko spremeni strukturo znanja določenega delovnega mesta ali delovne vloge. To pomeni, da oseba, ki zaseda vlogo, lahko postane t. i. znanjsko ozko grlo v procesu. Če se oseba nahaja na časovno kritični poti procesa, potem proces ne daje izhoda v želeni obliki, obsegu ali kvaliteti, kolikor bi ga lahko, če bi znanjska ozka grla razbremenili. V ta namen smo razvili odločitveni model, ki temelji na uporabi mehke logike. S pomočjo le-tega smo pokazali, da se da osebe razporejati ne le na podlagi njihove časovne razpoložljivosti, temveč tudi na podlagi razpoložljivosti njihovega znanja. Rezultat modela je ocena znanja, ki temelji na odstopanjih med zahtevanim in dejanskim znanjem. Zahtevana znanja smo pridobili iz aktivnosti izbranega realnega procesa, dejanska znanja pa so bila ocenjena s pomočjo metode 360°. Za lažjo predstavo in posledično hitrejšega sprejemanja odločitev o razporejanju oseb na vloge glede na njihovo znanje smo uporabili tehniko toplotnega zemljevida. Na podlagi ugotovitev smo potrdili postavljeno hipotezo, da je s pomočjo mehke logike možno razviti odločitveni model, ki bo alociral znanja resursov na delovne vloge glede na zahteve procesov.
Ključne besede:razporejanje znanja, management znanja, poslovni procesi, poslovna inteligenca, mehka logika
Kraj izida:Kranj
Leto izida:2012
PID:20.500.12556/DKUM-21848 Novo okno
COBISS.SI-ID:7015955 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:N3PNTKPR
Datum objave v DKUM:23.05.2012
Število ogledov:2409
Število prenosov:204
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FOV
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Knowledge Bottleneck Elimination in Business Processes with Fuzzy Logic
Opis:The need for bigger, better, faster, and better quality has been part of us for a very long time. To achieve this goal, we have to respond with the right business and working processes. In the process of formation, innovations generated by people possessing the right knowledge and talent, play a crucial role. Our starting point was the fact that every new change in processes can alter the knowledge structure of a work position or work role. This means that a person can become a knowledge bottleneck in the process. If this person is to be found on a critical path then the process can’t produce the output in a desired form, extent or quality, unless we disburden this knowledge bottleneck. For that reason, we developed a decision model which is founded on fuzzy logic. This model shows that we can allocate people not only on their time availability, but also on their knowledge availability. The result of the fuzzy model is knowledge estimation based on knowledge deviation between the required and actual knowledge. The required knowledge was derived from activities in the real process. However, the actual knowledge was assessed with a 360 degree feedback. For faster decision making we made a presentation of allocated people on desired roles using the heat map technique. According to the results we confirmed the hypothesis saying that it is possible to develop a decision model for allocating resources’ knowledge on working roles using the fuzzy logic.
Ključne besede:knowledge allocation, knowledge management, business processes, business intelligence, fuzzy logic


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici