理论教育 协同成员选择的决策优化策略

协同成员选择的决策优化策略

时间:2023-05-30 理论教育 版权反馈
【摘要】:协同成员选择是CPIKN构建与管理的首要步骤[28]。协同成员选择决策的成功与否对CPIKN的运作效率和整体绩效起着决定性的作用,因此企业非常重视在候选成员中识别出对产品创新具有较大贡献潜力的待选成员,构成CPIKN,协同开展产品创新工作。表1.1协同组织成员的选择标准协同成员的选择过程由一系列相互联系的活动构成。

协同成员选择的决策优化策略

协同成员选择是CPIKN构建与管理的首要步骤[28]。协同成员选择决策的成功与否对CPIKN的运作效率和整体绩效起着决定性的作用,因此企业非常重视在候选成员中识别出对产品创新具有较大贡献潜力的待选成员,构成CPIKN,协同开展产品创新工作。目前,有关成员选择问题的研究,主要涉及虚拟企业[66]、动态联盟[67]、制造商或供应商选择[68,69]以及各类型协同团队[15,28,70]成员选择等若干方面。在现有研究中,学者们主要关注的是成员选择决策过程中所应考虑的候选者资格或特征,其中,将各类协同组织成员选择标准的研究成果简要列于表1.1中。

表1.1 协同组织成员的选择标准

协同成员的选择过程由一系列相互联系的活动构成。总的来说,这些活动可以分为五个阶段,即协同需求分析、初步选择、协同需求细化和确定、成员选择、签订契约[84]

阶段1:该阶段的主要目标是根据开发产品的特点及研发目标,由核心企业来确定产品开发所需的资源和能力等。然后结合核心企业自身的条件,分析协同成员需要提供的资源,包括人力资源、知识资源、技术资源、生产资源等[85]

阶段2:在该阶段,核心企业将会初步确定可供选择的候选协同成员。这些协同成员在一定程度上初步满足了产品开发的相关需求。

阶段3:初步选择的协同成员参与到产品的规格、参数、设计过程等方面的分析和决策中,并进一步确定产品开发对协同成员的具体要求。

阶段4:根据阶段3可以确定协同成员选择评价的具体指标,然后采用特定的成员选择模型和方法,对候选协同成员进行评价,从而确定各协同成员的重要程度,以便企业做出最终的成员选择决策。

阶段5:对于最终选择的协同成员,核心企业与其签订契约,规定相关协同内容、权利与职责等。

需要说明的是,上述协同成员选择的五个阶段是相互关联的,前面阶段的结果是后面阶段工作开展的基础,后面阶段的结果会对前面阶段产生影响。此外,每个阶段的目标及具体内容也是随着产品开发的实际情况动态变化的。

然而,协同成员具有不同的目标、功能与职责定位,企业将其融入产品创新中的选择原因与选择标准也不同[11, 86]。目前,国内外学者围绕协同组织成员的选择问题,主要对影响成员选择的因素、选择指标及选择方法等方面展开了深入研究。其中比较有代表性的研究包括:

Hipple等认为候选成员的创新能力、创新知识、创新意识以及产品使用经验等是选择协同成员的重要考察因素[87]。(www.daowen.com)

Gruner Kjell等[88]采用实证研究方法,从企业管理者的角度,提出了协同产品创新网络成员的具体要求,如能力、知识、协同态度等。

Wang等[66]研究指出在选择协同创新网络成员时应主要考虑候选成员的创新能力、管理能力、利用率和合作水平等指标。

Wi等[89]基于文本挖掘方法与社会网络分析方法,提出了以Know-what、Know-how与Know-who能力作为选择协同团队成员以及团队管理者的重要评价指标。

Chung和Gulnan[90]采用实证研究方法得出结论:由具有丰富经验的成员构成的协同团队比由经验少的成员构成的团队具有更高的团队绩效。

Zhang等[91]总结了新产品开发团队的形成与协同成员选择决策时应考虑的主要指标,包括候选成员的个性特征、经验、专业技能、知识学习和共享能力、沟通能力以及问题解决能力等。

宋李俊等[92]从主观和客观的角度,提出了协同成员选择的评价指标,包括个体素质、知识结构、资源、技能水平、工作经验、性格和偏好等,然后采用最小偏差法和加权法求解指标权重和确定候选协同成员的重要度。

张雪峰等[93]根据产品创新中客户能够提供的资源和作用,提出以资源指标、能力指标和态度指标作为选择协同创新客户的评价指标,并基于质量屋(House of Quality,HOQ)模型建立和描述了评价指标与产品创新要求之间的关系。

于吉祥等[94]提出了包含主体之间关联、主体与团体间关联两方面的群体效用模型,将团队成员选择问题归类为最大多样性问题,并采用GRASP-TABU算法建立了团队成员选择决策的优化模型。

陈菊红、汪应洛院士[95]结合我国企业目前的经营现状提出了虚似企业伙伴选择过程中应考虑的因素和应遵循的原则,并给出了伙伴选择过程的过滤-筛选-组合的三阶段模型及其实现方法。

王伟立等[96]提出了协同成员选择决策的评价指标,包括教育背景、沟通程度、参与积极性等,并建立了基于粗糙集和支持向量机方法的成员选择模型。

冯博等[97]研究了基于协同效应信息的知识创新团队伙伴选择问题,构建了该问题的数学模型,通过对所建模型特点的分析,开发了一种GRASP启发式算法对模型进行求解。

杨洁等[98]采用粗糙集理论和小波神经网络方法,从客户知识、创新技术能力、学习效应、客户需求四个方面对协同客户进行了综合评价,以确定协同客户的重要性,并将其作为选择协同客户的依据。

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