Kap. 14: Beslutningsstøtte

Presentasjon om: "Kap. 14: Beslutningsstøtte"— Utskrift av presentasjonen:

1 Kap. 14: Beslutningsstøtte
Kunnskap er viktig Før: Viktig å eie fysiske ressurser, land, fabrikker, nettverk I dag: Fokus på de symbolske sidene, ”Kunnskap som bedriftens mest sentrale ressurs” Facebook (3000 ansatte) er i dag verdsatt på linje med GM (mer enn ansatte) 13

2 Beskytte kunnskap Copyright, hemmeligholdelse
Kopibeskyttelse (DVD, CD, TV) Lisenser (TV, programvare) Har alltid vært et stort problem å beskytte kunnskap: Japan kopierte vestlige produkter etter krigen Kopiering av klær, klokker, musikk m.m. i Østen, Syd-Europa og i Øst-Europa Problemet vokser med Internett/Web og med en øket globalisering Men reduseres når disse landene selv ønsker å beskytte produkter (Japan) 13

3 Case: Outsourcing av produksjon
Kan vi outsource produksjon uten å outsource kunnskap? Kineserne er smarte, når de produserer klær for Norrøna lærer de da så mye at de kan gjøre alt selv? Er merkevaren så sterk at den overlever produksjon i andre land? Når Porsgrunn Porselen får ”Norway Design” pris for et kaffeservise som ikke bare er laget i Bangladesh, men også designet der, har de da mistet kontrollen 13

4 Case: Lego Mindstorm Lekoklosser og programvare for å lage egne roboter Utviklet ved MIT (Lego-lab) Første versjon 1998 Koden hacket, ny programvare ble laget, inkl. et operativsystem Salg gikk godt, også pga. av innsatsen fra “hackerne” Hvordan skal Lego håndtere dette? 13

5 Åpen Lego programvare Programvaren blir lagt åpent ut på nettet
Den er gratis Den er ikke lenger under kontroll av Lego: kompabilitet? feil? Skal Lego satse på: Brikkesalg (og la hackerne herje fritt) Operativsystem (forsøke å stoppe hackerne) Applikasjonsprogramvare (lisensiere, godkjenne 3 part?) 13

6 Modell for kunnskapshåndtering
Kan kunnskap administreres? 13

7 Kunnskapshåndtering Ofte vanskelig å sette fingeren på
Hvem har kunnskapen: Lederen Andre? “Knowledge brookers”, personer med oversikt, kunnskap og som er villig til å dele denne med andre 13

8 Kunnskap fra kunden Brunvoll i Molde produserte skipsmotorer
Fikk stor konkurranse fra utlandet En kunde nevnte at han kunne tenke seg en sidepropeller på fiskebåten (kjekt under sildefisket) Det ble Brunvolls nye forretningsområde 13

9 Formalisering Mye av kunnskapen kan formaliseres
F.eks. Høgskolen i Molde – i dag har vi: Personalarkiv, regnskapssystem, studentadministrativt system Studiehåndbok Bibliotek Web sider Eksterne linker Nye muligheter: Kunnskap til hver ansatt (veiledningsdatabase) Kunnskap til hver student (peer-to-peer database) “Best practices”, metoder for å løse problemer, gode eksempler Resultatdatabase (forskning, doktorarbeider, masteroppgaver) Programbibliotek, komponentbibliotek 13

10 Eksempel: Oshaug Metall
Legger kunnskap inn: Datasystemer Bruksanvisninger Metodebeskrivelser (se eksempel) I Datasystemer: kontrollrutiner i forb. med levering av gods rapportering utstedelse av sertifikater, metallkontroll konstruksjon av modeller ISO kontroll av propellblad I bruksanvisninger og håndbøker: Ordbøker, terminologi Rutiner Algoritmer, forklaringer 13

11 Åpne kilder Linker fra formaliserte data (i databaser) til personer
Spredning av åpen kunnskap gjennom forelesninger, lærebøker og veiledning Deling av kunnskap (peer-to-peer) Godt kontaktnett (gjesteforskere, gjesteforelesere…) 13

12 Hvordan stimulere kunnskapsdeling?
Kunnskap er viktig Også for enkeltpersoner, her ligger kilde til bedre lønn og bedre jobb Hvordan skal vi stimulere enkeltpersoner til å dele kunnskapen En mulighet er å bygge kunnskapen inn i et datasystem, og dermed gjøre den tilgjengelig for alle 13

13 Belønningssystemer Eksempel Vanskelig å innføre slike systemer:
Vil stimulere vitenskapelig produksjon Institusjonen blir belønnet for vit. artikler i tidsskrift Medarbeiderne blir belønnet Vanskelig å innføre slike systemer: Påvirker systemet Noe ønskede effekter Mange uønskede effekter (viser seg etter hvert) 13

14 Svakheter med dagens belønningssystem
Innsatsen rettes mot der belønningen er størst (bøker) Belønningen blir delt mellom forfatterne I praksis blir institusjonen straffet for at jeg samarbeider jeg andre Internt har høgskolen vedtatt å ikke bruke dette Hva med andre oppgaver: lærebokbokskriving artikler i dagspressen undervisning Ikke lett å innføre akkordprinsipper når det gjelder kunnskapsproduksjon Tilsvarende negative erfaringer med stykkprisfinansiering i undervisning og sykehus. 13

15 Men belønning er viktig
Andre modeller er mulige: Utvide kvalifikasjonsopprykk, i dag bare fra 1. amanuensis til Professor. Opprykksvurderingen (en ekstern nasjonal komitee) fungerer godt Hva med mange nivåer av professor og opprykk basert på det en har gjort siden sist? Helhetlig vurdering 13

16 Viktig Belønningssystemer kan rettes mot grupper istedenfor individer (for at individ skal dele kunnskap) Eksempel: På en fiskebåt har alle en andel i fangsten Da er det viktig at nybegynneren fort blir effektiv (integreres i gruppa, læres opp). Dette blir da et ansvar for hele gruppen. 13

17 figure 14-2 p.515 13

18 13

19 Automatisering av kunnskap
Dersom data og prosessene er formalisert kan kunnskapen bygges inn i datasystemer Da blir den tilgjengelig med et tastetrykk Viktig at bruker kjenner metode og begrensninger 13

20 Hva er kunnskap Kan det tenkes at vi tror at dette er enklere enn det er? Vi skal se på to eksempler: Innovasjonsstudier Gründerskole

21 Kreativitet og innovasjon
Kreativitet er ny kunnskap, eller gammel kunnskap brukt på en ny måte Innovasjon er ifølge regjeringen: «en ny vare, en ny tjeneste, en ny produksjonsprosess, anvendelse eller organisasjonsform som er lansert i markedet eller tatt i bruk i produksjonen for å skape økonomiske verdier.». Altså kreativitet anvendt for å skape verdier. Kan dette læres? (videregående har innovasjonsstudier)

22 Gründer En som tar initiativ til å starte en ny virksomhet
Risikovirksomhet Må kjenne markeder, salgsformer, teknologi og produksjonsformer Kan dette læres?

23 Apple Apple, Steve Jobs og Steve Wozniak.
Jobs så de ferdige produktene, satte brukerkrav og forstod markedet. Wozniak var superprogrammereren og teknikeren. De jobbet midt i det sterke teknologiske miljøet i California (HP var en nabo) Riktig tid og sted

24 Microsoft Startet av Bill Gates og Paul Allen. Meget dyktige programmerere. Begge gikk på Harvard Riktig tid + flaks (MSDOS og IBM avtalen)

25 Google Startet av Larry Page og Sergey Brin, meget dyktige studenter ved Stanford God algoritme for relevans (PageRank) Tilgang til finansiering Tok forretningsmodellen fra andre Flaks

26 Facebook Startet av Marc Zuckerberg og andre fra Harvard
Zuckerberg er en meget dyktig programmer God hjelp til å lage en forretningsmodell av Shawn Fanning (Napster) Tilgang til finansiering Riktig tid og sted + flaks

27 Hewlett-Packard Startet av William (Bill) Redington Hewlett and Dave Packard (1935) Begge hadde utdnning i “electrical engineering” fra Stanford Riktig sted og tid

28 Norsk Hydro Startet i 1905 av Sam Eyde og finansiert av den svenske Wallenberg familien og franske banker Sam Eyde baserte produksjonen på en ny metode for å lage kunstgjødsel utviklet av den norske vitenskaps-mannen Kristian Birkeland Elektrisitet fra vannkraft.

29 Det vi ser Sterk kopling mellom gründere og kjente universitetet
Kunnskap er helt sentral i alle disse bedriftene, selv om flere ble startet i en garasje eller på en studenthybel. Ja, en kan ha flaks og tjene penger på en enkel App – men de fleste gjør ikke det!