16、疫情下企业知识管理与数字化转型的四阶段适应策略

疫情下企业知识管理与数字化转型的四阶段适应策略

1. 危机初期的知识管理挑战与应对

在疫情带来的混乱时期,企业面临诸多挑战。员工对远程工作的适应存在困难,难以理解如何开展工作,这给知识转移带来了阻碍。仅仅识别员工已知和未知的知识是不够的,还需判断这些知识何时能成为战略资产。例如,在疫情初期,企业管理者发现员工对远程工作方式存在抵触情绪,不清楚如何高效地完成工作任务。

为了应对这些问题,企业调整了知识管理(KM)实践。借鉴Kianto和Andreeva提出的促进组织文化的KM实践,企业鼓励团队学习,重视创新举措,激励员工在动荡时期相互协作。这样做有助于员工更好地适应新的数字工具和解决方案。同时,企业使用不同的技术工具进行知识共享,这有助于协调各组织层面的决策过程。促进团队间的信任、开放沟通和支持的环境被认为是KM的关键促进因素,影响着知识创造和共享的效率。

此外,在市场动荡的环境中,整合和知识共享策略对企业获得更好的绩效是有效的。强化组织文化,让员工愿意分享知识,并实施管理举措和激励措施来促进和奖励知识共享行为,能够增强企业在市场中的持久力。

2. “理解”阶段的KM实践与适应

在“理解”阶段,企业管理者对影响运营动态的因素有了更深入的理解,为新的工作形式做好准备。这一阶段采取了与组织(重新)设计相关的KM实践,具体如下:
- 组建跨学科团队委员会 :企业创建了由信息通信技术(ICT)、研发(R&D)、人力资源(HR)和项目等多学科团队组成的委员会,以应对危机。这些委员会有助于战略对齐,共享信息和最佳实践,从而更好地理解新情况。
- 优先考虑安全措施

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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