伍、个案应用与讨论

    一、个案背景

    K企业是一个成立超过70年、员工超过4,000人，具全球领先品牌的乐器设计与制造公司，由于管理阶层深刻体认到知识与经验的累积和应用将决定该企业竞争力的强弱，因此在2002年8月展开知识管理导入项目。

    在K企业展开知识管理项目约半年后，开始进行知识价值链(KVC)计划，以期能进一步了解知识工作者各核心能力的强弱、知识价值的关键贡献群以及最佳价值链的组合。K企业的知识价值链计划包括三个主要的知识活动：

    1. 知识文件的搜集与分享
    2. 知识社群的互动与创新
    3. 专家经验的学习与扩散

    二、多元目标

    进行知识价值链计划前，K企业设定五大目标，分别为：财务获利、顾客满意、流程改善、员工成长及全面创新。K企业针对每一个目标分别设定五至十个信息科技衡量指针与工作绩效衡量指标，每个指标采五分制评分，作为知识价值贡献度的绩效管理标准。

    三、知识价值链模型

    知识库是知识来源的重要管道之一，K企业利用知识盘点技术，建立以行销、制造、研发、品质、管理、财务与音乐为主的知识库架构，来自这些管道的知识都将进一步经过整合进入K企业的信息入口(EIP)平台。其它如来自企业内部局域网络、企业间网络与因特网的显性知识也会整合储存于EIP。至于来自员工与知 识专家因互动而产生的隐性知识，则藉由实务社群的运作机制，以及各种知识交流活动撷取后，存入企业的EIP内。

    K企业的主要知识加值活动为知识文件的搜集与分享、知识社群的互动与创新，以及专家经验的学习与扩散。各种知识活动后的价值贡献评估则是藉由预先设定的评估指标来进行。知识工作者的工作表现主要由其在线主管(Line manager)来评估，而信息科技的表现，则由知识管理系统(Knowledge management system，KMS)的数据库来统计。

    知识活动后的价值输出应设定为多价值(目标)输出。K企业所设定的多目标，系以平衡计分卡的四个构面为基础，包括：财务获利、顾客满意、流程改善和员工成 长，另外加上第五个构面─全面创新，开始展开知识价值链的评估活动。K企业的知识价值链计划除了希望能评估出知识工作者与各事业单位在上述五个目标表现的 强弱外，也希望找出各目标的关键价值贡献群，以及企业最大价值链达成时各目标的最佳价值组合(图11)。

 
    四、结果与讨论

    虽然K企业的信息科技指针可以藉由知识管理系统每天记录，但考量到工作绩效系透过主管每季的评估，因此知识的价值贡献度仍以每季统计一次为主。每季的评估 报告包括：各事业单位与各知识工作者在各评估目标的价值产出、每个目标的关键价值链节点(即该目标构面价值贡献度较高的群组)，以及计算出达成最大总体价 值的最佳目标组合。

    K企业参与知识价值链项目的知识工作者共计275人，第一季的评估日期是从2003年4月1日到2003年6月30日。本次的知识价值链评估结果包括：(一) 找出知识工作者与各事业单位在上述五个目标达标率的优劣程度；(二) 找出五个目标的关键贡献节点，并进行价值链接与经验分享；(三) 找出K企业的限制关系，并计算出欲达成整体最大价值时的最佳目标组合，以有效利用企业的有限资源。

    (一) 核心能力分析

    图12的雷达图描述K企业任何一位知识工作者在五个价值构面的绩效表现，可藉以检视该知识工作者核心能力的强弱，并判定其是否适才适用。

 
    对一个事业单位而言，图13的雷达图则可以呈现出该事业单位在五个价值构面表现的优劣程度，企业主管可以藉由这些结果分析该部门在某些价值(目标)构面是否达成预期效益。

    此外，利用柱形图(或横条图)亦可以描述单一事业单位的每一位知识工作者在任一价值构面的表现程度。

 
    (二) 关键贡献节点

    由价值贡献度对价值贡献节点百分比图(图15)可以得知，各价值构面是否存在关键节点。X轴是价值贡献节点百分比，共有275人参与评估作业；第一Y轴 (左侧Y轴)是价值贡献度，第二Y轴(右侧Y轴)则是价值贡献度的累计百分比。以「全面创新」构面的结果而言，图十五呈现「典型的80/20型态」现象， 也就是K企业在「全面创新」价值构面，出现少数知识工作者贡献了多数的价值的现象。图16则是图15的另种方式呈现，可以更清楚得知百分之八十的「全面创 新」价值贡献度是来自百分之九的知识工作者。而这百分之九的知识工作者，便是「全面创新」价值构面的关键贡献节点。

    图17 和图18则是「员工成长」价值构面的分析结果，其结果显示，百分之八十的「员工成长」价值构贡献度来自百分之六十七的知识工作者，表示「员工成长」价值构 面并没有「典型的80/20型态」现象。代表每位知识工作者的贡献度是相近的，因此这个价值构面属于「例外的80/20型态」，亦即「员工成长」构面没有 明显的关键贡献节点。

    根据K企业知识价值链导入的结果发现，在五个价值构面中，财务获利、流程改善与全面创新三个价值构面均呈现「典型的80/20型态」，而其对应的关键价值贡 献节点也都顺利找出。相反地，其它二个价值构面，如员工成长、顾客满意则呈现「例外的80/20型态」，代表这二个价值构面并没有明显的关键价值贡献节 点。各价值构面的关键贡献节点找出后，K企业便开始透过一系列以知识螺旋为基础的知识加值活动，例如参与创新社群与举办策略研讨会等，让这些知识精英群 (Winners’ chain)藉由互动激荡与分享最佳实务经验，提出K企业的创新技术、创新产品、创新服务或创新解决方案。透过关键贡献节点的互动与创新，将可以让企业在 最短时间、最低成本的情况下，集中企业有限的资源在最适当的团队，以达成最大的绩效与报酬。

    (三) 最佳价值链计算

    K企业知识价值链项目已完成二季评估作业，由过去二季各事业单位在五个价值构面的整体表现，若能顺利找出企业的目的函数与限制式，便可以计算出企业的最佳价值链组合。一般而言，企业的目的函数，可由高阶主管针对知识价值链的五个目标分别给予权重(Weighting factor)。此权重除了代表该企业对五个价值目标的重视程度外，也可以顺利建立目的函数。另外，本研究也自行建立了一套结合线性回归、线性规划与最佳化理论的「混和数值方法」(Hybrid numerical method)，一方面可以找出企业知识活动的限制式，另一方面也同步计算出企业知识活动可能达成的最大价值。

    K企业在知识价值链项目设定了五个目标，包括：财务获利、流程改善、全面创新、顾客满意及员工成长，以下分别以V1到V5代表之，其中V1到V5的值均介于0到5之间。经由该企业主管讨论，各目标的权重先设定为相同的情况下，K企业的目的函数为知识活动的最大价值贡献度Vmax，其定义为：

    Vmax = (V1+V2+V3+V4+V5)/5 …………..(1)

    在方程式(1)中，将目的函数除以V1到V5权重的总合，主要目的是让计算出来的最大价值贡献度(Vmax)也能介于0到5之间。

    在知识活动目标达成的过程中，由于某些目标值必须达成主管预期的年度计划目标，因此必须大于某个特定值；而某些目标则因受限于企业资源或其它因素的牵制， 所以可能会影响其目标达成值的高低。因此，本研究将企业各季的知识活动历史数据，透过「混合数值方法」找出各事业单位在该季五个已达成目标值之间的相互关 系，藉以得知各目标间的限制式，其中包括任二个目标之间、任三个目标之间、任四个目标之间以及五个目标之间，其间是否存在合理的限制关系式等。除此之外， 各目标的边界值均为0到5，亦应列入限制式。

    当目的函数、限制式都已定义后，可以利用MATLAB软件或Microsoft Excel的SOLVER工具求最佳化问题的解。表1为K企业第一季与第二季评估十五个事业单位在五个价值目标的绩效计算的结果，由表中可以得知K企业在 各季各价值构面的平均绩效、最大绩效，以及经由最佳价值链(OVC)计算出来的可达成最佳绩效组合。以第一季而言(满分为5分)，当财务获利在1.45、 流程改善在2.02、全面创新在1.20、顾客满意在1.30及员工成长在0.86时，该季最大的知识价值贡献度为1.37。如果转换为以满分为100分 来看，第一季评估的最大知识价值贡献度仅为27.4。同样的评估方式显示，第二季评估的最大知识价值贡献度提高为42.4(原始数据2.12)，表示第二季的价值贡献度正逐步提升中。

 
    本研究特别将各事业部门的关键知识贡献群(各单一目标总贡献度的前百分之八十)进行最佳价值链的计算(表2)，结果发现(以满分100分计算)：第一季的最大价值贡献度为68.6(原始数据3.43)，第二季的最大价值贡献度为70.4(原始数据3.52)。由此可明显看出，关键知识贡献群对于企业最大知识价值的贡献潜力，也进一步证明，当企业落实知识精英在符合知识螺旋的知识价值活动时，将可以在投入较少资源的情况下，大幅提升最大知识价值贡献度。

 
    最佳价值链的应用，主要有二个意义：一是提醒企业一旦某些目标已经达成最佳目标值时，当初投入该目标的原始资源应尽快转移给尚未达成最佳值的目标，以支持其 他目标也加速达成最佳目标值。二是许多企业常盲目地将每个目标都设定成满分，造成许多资源错置而导致虽然某些目标已达成满分，但该企业的最大价值却无法产 生，亦即「单一目标的最大值不一定是最佳值」。

    本研究虽采用线性目的函数与线性限制式，实际上，若企业的目的函数与限制式为非线性关系，最佳化技术仍能顺利计算出结果。虽然最佳价值链可计算出企业最大价值产生时的最佳目标值组合，但这些数值仍有机会被企业以更积极的管理与执行力突破。

    陆、结论

    一、本研究综合Drucker 提出的下一个社会、Porter的价值链、Nonaka的知识螺旋、Kaplan及Norton的平衡计分卡、Gardner的多元智慧、Pareto的80/20法则与数值运算的最佳化理论，已建立一套「知识价值链模型」。

    二、「知识价值链模型」主要包含三部分：知识输入端、知识活动端与价值输出端。在实际应用于跨国型企业后，可得到：(一) 企业知识工作者在上述五个目标达标率的优劣程度；(二) 各价值(目标)的关键贡献节点；(三) 计算出欲达成整体最大目标时的最佳目标组合。

    三、「知识价值链模型」找出知识工作者在各目标达标率的优劣程度后，一方面可以检视知识工作者是否适才适用，另一方面亦可让企业主管分析该部门在某些价值(目标)构面是否达成预期效益。

    四、「关键价值链」藉由80/20法则找出各目标的关键价值贡献节点，透过关键贡献节点的互动与创新，让知识精英群分享最佳实务经验，可以让企业在最短时间、最低成本的情况下，集中企业的有限资源在最适当的团队，以达成最大的绩效与报酬。

    五、「最佳价值链」提醒企业，一旦某些目标已经达成最佳目标值时，当初投入该目标的原始资源应转移给其它尚未达成的目标项目。除此之外，企业设定多元价值(目标)后，应注意：「单一目标的最大值不一定是最佳值」。

    (共同作者：成功大学企管系杨泽泉副教授、成功大学资源工程系林再兴教授)

参考数据

1. Belegundu, A.D. and Chandrupatla, T.R., 1999. Optimization Concepts and Applications in Engineering. Prentice Hall, New Jersey.
2. Drucker, P.F, 2002. Managing in the Next Society. New York City, Truman Talley Books.
3. Gardner, H., 1983. Frames of Mind. Basic Books, New York City.
4. Gardner, H., 1995. Reflections on Multiple Intelligences: Myths and Messages, Phi Delta Kappan.
5. Kaplan, R.S. and Norton, D.P., 1996. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Boston, Massachusetts, Harvard Business School Press.
6. Koch, R., 1998. The 80/20 Principle: The Secret of Achieving More with Less. Doubleday, New York City.
7. Nonaka, I., 1991. The Knowledge-Creating Company, Harvard Business Review, 69, 96-104.
8. Nonaka, I. and Takeuchi, H., 1995. The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford University Press, New York City.
9. Nonaka, I., Reinmoeller, J., and Senoo, K., 1998. The Art of Knowledge: Systems to Capitalize on Market Knowledge, European Management Journal, 16, No. 6, 673-684.
10. OECD, 1996. Employment and Growth in the Knowledge-based Economy, OECD, Paris.
11. Pareto, V., 1897. Cours d'economie politique, Rouge, Lausanne et Paris.
12. Porter, M.E., 1985. Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance, Free Press, New York City.
13. World Bank, 1999. World Development Report 1998/99, Knowledge for Development. Washington, D.C., World Bank.

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