大规模定制战略中知识管理的作用机制研究论文

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1、大规模定制战略中知识管理的作用机制研究论文.freelization”，而这种方式能够给公司提供竞争优势。我国学者析国宁教授认为，大规模定制是一种集企业、客户、供应商、员工和环境于一体，在系统思想指导下，用整体优化的观点，充分利用企业已有的各种资源，在标准技术、现代设计方法、信息技术和先进制造技术的支持下，根据客户的个性化需求．以大批量生产的低成本、高质量和效率提供定制产品和服务的生产方式。从上面的各个专家对大规模定制的解释，我们可以认为所谓大规模定制化，是指对定制化的产品或服务进行个别的大规模生产，通过把大规模生产和定制化生产这两种生产模式的优势结合

2、起来，在不牺牲经济效益的前提下，满足单个顾客的需求。我们知道大规模可以大大降低生产成本．定制化可以按照顾客的需求．为其设计和生产个性化的产品和服务，提高顾客的满意度和忠诚度。因此，大规模定制化策略是符合个性化消费特征和市场竞争趋势的有效策略。但是。大规模定制的前提是所生产的产品必须是面向某一产品族的。品种多的产品其生产线复杂，生产线上的物流复杂，不能实现规模经济，从而不能大规模定制。配置设计和变型设计是实现大规模定制的两种主要策略，在设计过程中要使用大量相关的设计知识，如设计原理、领域知识、专家启发性知识等，并尽可能利用设计实例和设计师的经验，以缩短产

3、品设计开发周期。因此，设计知识的处理在设计过程中有着举足轻重的作用．与其相关的知识表示方法、获取与管理的研究越来越受到重视。知识有显性知识与隐形知识之分。在MC中，关于产品标准件和通用件的设计标准说明就属于显性知识。隐性知识是指隐藏在计算机中的文档和数据中的规律必须通过数据汇总、清洗、钻取等数据挖掘技术才能得到。在MC中，通过对订单的汇总和分类得到的关于客户需求和偏好的规律性知识就属于隐性知识。如何更好地利用知识，需要利用知识管理技术方法来促进知识的共享，提高知识的利用率，从而提高大规模定制的水平。3知识管理与大规模定制什么是知识管理，管理学界和企业界

4、的人士从不同的角度提出了自己的看法。夏敬华、金听等学者总结了国外关于知识管理的概念就达2O种以上，总起来概括为：一方面，知识是一种加工的对象，并可以在信息系统中被标识和处理，这是一种以信息为本的知识管理，它聚集于将显性知识组织化及隐性知识显性化；另一方面，知识本质上是一种认知过程，这是一种以人为本的知识管理。Y．Malhotra博士认为．知识管理是企业面对日益增长的非连续性的环境变化时．针对组织的适应性、组织的生存和竞争能力等重要方面的一种迎合性措施。本质上．它包含了组织的发展进程，并寻求将信息技术所提供的对数据和信息的处理能力以及人的发明创造能力这两

5、方面进行有机的结合。Y．Malhotra博士的观点得到人们广泛的认同，因为它比较完整地概括了知识管理的必要性、目的、内容和手段，揭示了知识管理的实质。虽然各个专家由于自身的研究方向不一样，从而导致对知识管理的定义不一样，但我们可以把知识管理看成是对有价值的知识的发现、收集、创建、组织、储存、分发、最终应用于问题或完成目标的一种知识的管理、应用过程。大规模定制过程中涉及到很多知识，包括大量的显现知识和隐性知识。如何利用这些知识来帮助企业更快更及时地生产出满足客户需求的个性化、定制化的产品，这就需要一个知识管理系统。通过对企业本身产品配置的知识处理，以及对

6、顾客潜在需求隐性知识的数据挖掘，促使大规模定制生产方式能够真正提高企业的效率和效益。4知识管理在大规模定制中的应用途径与方法在大规模定制时代，客户个性化需求的不断变化，导致大规模定制企业的每个订单都必须根据客户的最新信息进行临时设计与生产．为了参与市场竞争，企业还必须满足大规模生产时代的快速与低成本的要求，这就导致企业在完成订单过程中不可预测问题发生的几率很高。所以，我们需要建立一个产品一顾客知识管理系统，及时收集知识、处理知识．满足不断变化的需求。这个知识系统应该包括企业生产的配置模型设计知识、变型设计知识、实例库、设计生产资料库以及不断变化的顾客需

7、求知识。如图1所示。从上面的产品一顾客知识管理系统，我们发现通过四个阶段可以满足顾客特殊的产品定制需求。(1)知识收集阶段。该阶段一方面是通过定制平台的用户界面，接受设计人员的查询请求；并通过CAD／CAM／CAE接口，获取与产品模型和结构有关的知识；另一方面是收集顾客自己独特的产品需求知识．包括对定制产品的外观、颜色、性能、价格等一些独特性方面的知识。(2)知识储存阶段。通过上面知识收集的过程，将产品配置设计知识、变型设计知识及顾客提出的特殊需求知识集中储存，为下一步的知识分析作好准备。(3)知识处理阶段。将存储在数据仓库中的关于产品配置方面的知识以

8、及顾客需求方面的知识与数据集市进行数据处理和交换，再利用数据分析技术如OLAP分析和数据挖掘技