20.500.12556/DKUM-56987 Eliminating knowledge bottlenecks using fuzzy logic Odprava zunanjskih ozkih grl z uporabo mehke logike In the formation of new processes, 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 found on a critical path, the process cannot produce the output in a desired form, extent or quality, unless the bottleneck is removed. For this reason, we developed a decision model founded on fuzzy logic. The result of the fuzzy model is knowledge estimation based on deviation between the required and actual knowledge. For faster decision making, we made a presentation of allocated people on desired roles using the heat map technique. Therefore, the employers make better decisions on actual knowledge allocation, acquiring missing knowledge, or defining knowledge required for the future, which makes them more competitive. Odločilen pomen pri oblikovanju novih procesov predstavljajo 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. Rezultat modela je ocena znanja, ki temelji na odstopanjih med zahtevanim in dejanskim znanjem. Za hitrejše sprejemanje odločitev o razporejanju oseb na vloge glede na njihovo znanje smo uporabili tehniko toplotnega zemljevida. Na podlagi tega bi delodajalci sprejemali boljše odločitve o trenutni razporeditvi znanj, pridobivanju manjkajočega znanja oz. definiranju znanj v prihodnosti, kar jih bo naredilo bolj konkurenčne. knowledge allocation knowledge management business processes razporejanje znanja management znanja poslovni procesi true true true Angleški jezik Slovenski jezik Znanstveno delo 2015-12-30 13:24:09 2015-12-30 13:24:09 2022-06-12 03:07:12 2021-05-15 03:35:52 2013 0 0 str. 206-213 št. 5 Letn. 46 sep.-oct. 2013 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1318-5454 005.7 7226131 7226643 10.2478/orga-2013-0018 1318-5454 URN:SI:UM:DK:IEB3PNOC Organizacija_2013_Zajec,_Kofjac,_Roblek_Eliminating_Knowledge_Bottlenecks_Using_Fuzzy_Logic.pdf Organizacija_2013_Zajec,_Kofjac,_Roblek_Eliminating_Knowledge_Bottlenecks_Using_Fuzzy_Logic.pdf 1 2B3F7E5D7357B70F558FAF646AC694E4 1a85a39ece2c132eb398b25d55300d8ee20dd4e3f6ab7ed14d3b5f461d541121 87f41a8a-7c0f-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=120635 http://www.degruyter.com/view/j/orga.2013.46.issue-5/orga-2013-0018/orga-2013-0018.xml 1 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=85193 Fakulteta za organizacijske vede Organizacija 0 0 0