本教學投影片係屬教科書著作之延伸，亦受著作權 法之保護。

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1 本教學投影片係屬教科書著作之延伸，亦受著作權 法之保護。
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2 CHAPTER 11 知識管理

3 學習目標 在閱讀完本章後，你將能夠回答下列的問題： 知識管理系統在企業所扮演的角色為何？
什麼類型的系統是用於整體企業知識管理？它們能提供公司什麼價值？ 主要的知識工作系統類型是什麼？以及它們如何提供價值給公司？ 應用智慧技術的知識管理可帶來什麼企業價值？

4 利用新設計與製造科技轉型的Jaguar Land Rover (一)
JLR 試著讓設計師、工程師與生產專家皆能配備最先進的工具以建造出尖端技術的汽車，精密系統包含電腦輔助設計(computer-aided design, CAD)、電腦輔助製造(computer-aided manufacturing, CAM)， 以及電腦輔助工程(computer-aided engineering, CAE) 這些技術自動化了許多 程序，例如設計汽車模 型、測試設計，以及提 供設計規格來驅動製造 流程，大幅地降低製造 新車輛所需花費的時間 與成本。

5 利用新設計與製造科技轉型的Jaguar Land Rover (二)
管理 組織 科技 企業挑戰 資訊系統 企業 解決方案 零散的系統與資料 複雜的技術密集型企業流程 增加生產力 提升品質 減少成本 提供遍及企業內的產品生命週期管理 促進知識取得、分享和使用 建立企業資料標準 監控生產品質與成本 選擇科技 修訂產品生命週期管 理流程 部署達梭 PLM 軟體 部署達梭 3-D Live 軟體 部署 CAD工作站 部署用戶端電腦

6 知識管理的重要構面 資料(data) 是一連串的事件或交易，並透過組織的系統記錄與支援
為了將資料轉成有用的資訊(information) ，公司必須延伸資源來重整資料，依據不同的分類 進一步將資訊轉型成知識(knowledge)，公司必須再擴大額外資源，探索知識中具有意義的規律、規則與情況 智慧(wisdom) 則是集體與個體應用知識來解決問題的經驗，涵蓋了應用知識的地點、時間與方式 存在員工腦中不能被收納記載的知識稱為隱性知識(tacit knowledge)，反之，已被收納記載的則稱為顯性知識(explicit knowledge)

7 組織學習與知識管理 組織使用各式各樣的組織型學習機制來創造與集結，透過資料的蒐集、縝密衡量規劃的活動、反覆試驗(實驗)，以及來自顧客與環境的回饋，組織獲得經驗 學習型組織會調整它們的行為，包含建立新的企業流程、改變管理者決策規律等，都能反應其學習的成效，這個流程的改變稱為「組織學習」(organizational learning)

8 知識管理價值鏈

9 知識管理系統的主要分類

10 企業內容管理系統

11 學習管理系統 學習管理系統(learning management system, LMS) 提供工具來管理、傳遞、追蹤，以及評估不同類型員工的學習與訓練紀錄 大規模網路公開課程(massive open online courses, MOOCs) 是專為大量參與者提供的網路線上課程

12 知識工作者與知識工作 知識工作者主要扮演三種角色，對於組織與管理者來說都是關鍵人物： 維持組織知識的流動，並能引入外在世界的發展
擔任內部的顧問，針對所擅長領域的變遷與機會提供見解 扮演變革推動者，評估、發起、促進變革的專案

13 知識工作系統的需求

14 知識工作系統的範例 (一) 電腦輔助設計(computer-aided design, CAD) 使用電腦與複雜的繪圖軟體，將設計的創作與編修自動化 CAD 系統能支援3-D 列印(3-D printing) 的資料，也是所熟知的「積層製造」，使用機器製作實心物件，一層一層根據數位檔案的規格累積出各種形狀的立體物品

15 知識工作系統的範例 (二) 擴增實境(augmented reality, AR) 是指用來增加視覺化效果的相關科技
金融業則是使用專屬的投資工作站(investment workstations)

16 互動個案：科技的觀點 3-D 列印會改變遊戲規則嗎？ 個案研究問題 請描述3-D 列印所使用的科技。3-D 列印與CAD 有何差異？

17 獲取知識：專家系統 專家系統(expert systems) 是用在非常特定與限縮專業領域以獲取隱性知識的智慧技術
這些系統從專業技能的員工獲取知識，並以一整套規則的形式存在系統中，讓組織內其他人使用 這些存在專家系統的整組規則，能增加與儲存公司的記憶與經驗

18 專家系統如何運作 專家系統將人類知識塑造成一系列的規則，總稱為知識庫(knowledge base)
搜尋整個知識庫的策略稱為推理引擎(inference engine)，最常見的兩種策略分為前向連結與後向連結的推理

19 組織的智慧：案例式推理 在案例式推理(case-based reasoning, CBR)，專家們過去的經驗會以案例的形式來描述，文件化後儲存在資料庫供後存取，一旦使用者遭遇新的案例但具有相似的屬性，系統便會在儲存的案例中，搜尋類似問題的特性，找到最接近與適合的個案，並運用舊案例的解法至新案例

20 模糊邏輯系統 模糊邏輯(fuzzy logic) 是以規則為基礎的技術，透過約略式與主觀式的規則來代表上述的不精確，它能使用語言來描述特定的現象或流程，接著將此描述表示為少數具有彈性的規則。組織能使用模糊邏輯來創造軟體系統，以獲取那些模糊語意的內隱知識

21 應用模糊邏輯的溫度控制

22 機器學習 機器學習(machine learning) 是研究電腦程式如何不用透過明確的程式設計便能提升效能

23 類神經網路 類神經網路(neural networks) 是利用已經蒐集的大量資料來解決複雜、很難理解的問題，該技術能協助人類在很難理解的巨量複雜資料中找到樣式與關聯

24 類神經網路如何運作

25 基因演算法 基因演算法(genetic algorithms) 在針對特定問題，從大量的可行解決方案中找出最佳解決方案上特別有用。該技術是奠基於演化生物學，例如繼承、突變、選擇、交換(重新組合) 基因演算法是用來解決非常動態與複雜的問題，包含數百個或數千個變數或公式，而問題必須是伴隨能用基因形式表現的可能解決方案，以及能建立標準來評估適應度

26 基因演算法的元件

27 互動個案：組織的觀點 臉部辨識系統：隱私權的另一大威脅？ 個案研究問題 使用臉部辨識科技能帶來哪些好處？請描述目前或未來應用此科技的方式。
臉部辨識科技如何威脅個人的隱私權？試舉例說明之。 你會喜歡DeepFace 追蹤你在臉書與真實世界的活動嗎？為什麼？

28 智慧型代理人 智慧型代理人(intelligent agents) 是一無需人們直接介入的軟體程式，便能為個人使用者、企業流程或軟體應用程式等執行特定的作業 代理人建模(agent-based modeling) 應用程式已經發展出各式各樣的模型，例如消費者行為、股票市場，以及供應鏈，藉此預測流行傳播的散布速度

29 混合型人工智慧系統 基因演算法、模糊邏輯、類神經網路以及專家系統，能同時被整合至單一應用程式以善用這些科技的優勢，稱為混合型人工智慧系統(hybrid AI system)

30 個案研究：IBM 華生怎麼了？ 個案研究問題 華生有多麼強大？請敘述其技術，為什麼它需要強大的硬體設備？
華生的「智商」是多少？它能做與不能做什麼？ 華生能解決什麼類型的問題？其所提供的工具可如何輔助知識管理與決策？ 你認為華生在其他產業或學科能像IBM 所抱持的期許一樣，如此地有用嗎？每個人都能受益嗎？請解釋你的答案。

31 THANKS FOR WATCHING