Knowledge management on the example of a machine-building enterprise and a higher education institution
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr220214Keywords:
knowledge management system, TOGAF metamodel, digital twin, base department, digital transformationAbstract
Thе article discusses the problem of knowledge management. Meaning of the role of human resources, organizational management and information technologies in efficiency advancement of modern companies is the reason why active research of the knowledge management problem got started in the second half of 1990s. Main aim of knowledge management is to transform knowledge and experience of employees into company capital. Information technologies today are the main drive for transformation of mo¬dern businesses which is the main factor for the fourth industrial revolution INDUSTRY 4.0. This is why today’s goal model of knowledge-intensive industry enterprises contains task of IT solution creation that handles knowledge management. Aim: creating a metamodel of knowledge management system (KMS) using TOGAF methodology. Developing a KMS architecture for it to be used on industrial enterprise and higher education institution. Research methods used: complex approach and structural analysis of the process of system design using SADT (Structured Analysis and Design Technique) and TOGAF (The Open Group Architecture Framework) methodologies. Results. Developed metamodel of KMS architecture shows application of SADT and TOGAF methodologies on a given subject area in order to create knowledge ma-nagement system of industrial enterprise and higher education institution. Developed functional model describes mechanism of how knowledge is collected and formalized in form of hypertext and productional knowledge bases when conducting collaborative projects and their transfer to industries KMS. Conclusion. Developed productional rules allow integration of organizational and functional structure of enterprise and higher education institution from point of advancing IT efficiency, to create a central intelligent sphere when conducting collaborative projects, to allow knowledge collection at local knowledge management systems and to transfer this knowledge in industry enterprises.References
Зимова Н.С. Особенности внедрения системы управления знаниями в российских компаниях // Научный результат. Социология и управление. 2019. Т. 5, № 3. С. 100–116. DOI: 10.18413/2408-9338-2019-5-3-0-7
Архитектура структуры цифрового двойника интегрированной IT-платформы для распределенного, многовариантного проектирования объектов машиностроения / Г.Г. Куликов, А.Ю. Сапожников, А.А. Кузнецов, А.С. Маврина // Вестник УГАТУ. 2021. Т.25, № 2 (92). С. 86–92. DOI: 10.54708/19926502_2021_2529286
Подход к формированию виртуальной метаструктуры цифрового проектного двойника корпоративной информационной системы машиностроительного предприятия / А.Ю. Сапожников, А.А. Кузнецов, А.С. Маврина, Г.Г. Куликов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2021. Т. 21, № 2. С. 5–15. DOI: 10.14529/ctcr210201
Прохоров А., Лысачев М. Научный редактор профессор Боровков А. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. Изд. первое, испр. и доп. – М.: ООО «АльянсПринт», 2020. 401 с.
Цифровой двойник (digital twin) // IT Enterprise. URL: https://www.it.ua/ru/knowledge-base/technology-innovation/cifrovoj-dvojnik-digital-twin (дата обращения: 12.03.2022).
Фролов Е.Б. MES – базис для создания «цифрового двойника». URL: https://www.
e-xecutive.ru/management/practices/1989564-mes-bazis-dlya-sozdaniya-tsifrovogo-dvoinika (дата обращения: 15.03.2022).
Шваб К. Четвертая промышленная революция: пер. с англ. М.: Эксмо, 2016. 136 с.
Липкин Е. Индустрия 4.0: Умные технологии – ключевой элемент в промышленной конкуренции. М.: ООО «Остек-СМТ», 2017.
Хузмиев И.К. Информационные технологии – инфраструктура четвертой промышленной революции // Россия: тенденции и перспективы развития. 2017. Вып. 12, ч. 3. С. 274–277.
Концепция системного представления предметной области при формировании цифрового двойника производственного процесса машиностроительного предприятия / А.В. Речкалов,
А.В. Артюхов, Г.Г. Куликов, В.Н. Новиков // Вестник УГАТУ. 2022. Т. 26, № 1 (95). С. 120–135. DOI: 10.54708/19926502_2022_26195120
ГОСТ Р ИСО 15531-1–2008. Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Данные по управлению промышленным производством. Часть 1. Общий обзор. М.: Стандарт¬информ, 2008. 20 с.
ПНСТ 429–2020. Умное производство. Двойники цифровые производства. Часть 1. Общие положения. М.: Стандартинформ, 2020. 8 с.
Темненко В. Быть или не быть TOGAF: распространение архитектуры предприятия за границы RUP. URL: http://eam-news.blogspot.com/2007/12/togaf-rup.html (дата обращения: 15.04.2022).
Балашов А.И. Производственный менеджмент (организация производства) на предприя¬тии. СПб.: Питер, 2009. 160 с.
The Future of the Future: Cognitive Artificial Intelligence. URL: https://www.infor.com/
resources/the-future-of-the-future-cognitive-artificial-intelligence (дата обращения: 15.04.2022).
Почему строить базу знаний компании на основе mediawiki – недурная затея. URL: https://habr.com/ru/post/437568 (дата обращения: 16.04.2022).
Elasticsearch – поисковая система и аналитическая СУБД в облаке. URL: https://cloud.yandex.ru/blog/posts/2021/08/managed-elasticsearch-overview (дата обращения: 17.04.2022).
