Znalostní management

Znalostní management [ -mænɪdʒmənt ] ( anglický znalostní management ) je komplexní termín pro všechny strategické nebo operativní činnosti a úkoly řízení, jejichž cílem je co nejlepší využití znalostí . Příspěvky k řízení znalostí - teoretické i praktické - orientované na aplikace - se vyvíjejí v mnoha oborech, zejména v oblasti obchodní správy , informatiky , informačních věd , sociálních věd , pedagogiky nebo obchodní informatiky .

Individuální versus strukturální znalosti

definice

Řízení znalostí je metodický vliv na znalostní bázi o společnosti (řízení organizační znalost) nebo jednotlivci ( osobní řízení znalostí ). Znalostní základnou se rozumí všechna data a informace , veškeré znalosti a dovednosti, které tato organizace nebo osoba má nebo by měla mít k řešení svých různorodých úkolů .

V organizačním řízení znalostí by měly být individuální znalosti a dovednosti ( lidský kapitál ) systematicky ukotveny na různých úrovních organizační struktury. Organizační řízení znalostí lze tedy chápat jako intervenční akci, která vychází z teorií organizační teorie a organizačního učení a má za cíl je systematicky převádět do praxe.

V důsledku dnešní komunikační doby orientované na znalosti a inovace se znalostní kapitál dostupný ve společnosti stále více stává rozhodujícím výrobním faktorem . Znalosti ve společnosti jsou tedy chápány jako výrobní faktor, který přichází vedle kapitálu , práce a půdy . Strategický základ pro znalostní management poskytuje zejména znalostní teorii firmy ( anglický znalostní pohled na firmu ). To představuje rozšíření pohledu na vnímání informací (např. V kontextu návrhu trhu a ovlivňování) jako provozního zdroje nebo jako výrobního faktoru .

Informační systémy obvykle tvoří ústřední prvek v tom, že komunikují zaměstnance v síti a poskytují a ukládají informace.

Vědecký pohled na přístup znalostního managementu kritizuje především nediferencovaný koncept znalostí, který často není dostatečně odlišen od pojmů „data“ a „informace“. Dále je namítáno objektivně nevhodné nebo dokonce paradoxní chápání konceptu výrobního faktoru, jak v. A. To se odráží v řeči o „nehmotných znalostech zdrojů“ a také v jednostranné orientaci na určité starší mechanistické koncepce ovládání a proveditelnosti, z nichž některé již byly revidovány moderní teorií řízení . Není vyřešena ani právní otázka, do jaké míry a za jakých podmínek mohou organizace (včetně komerčních podniků) tvrdit, že využívají individuální znalosti svých členů (zaměstnanců). Takové zásoby znalostí je třeba v první řadě považovat za (často nákladné) soukromé duševní vlastnictví jejich nositelů. Tato skutečnost je podporována ve svobodných a demokratických společnostech obecně odráží tyto úvahy mezi zaměstnavateli a pracovníky pracovní smlouvy jsou uzavřeny, zatímco právo vykořisťovat zaměstnavatele platící platební síly , ale ne současně znalost jejich zaměstnanců se váže. K takovým problémům se někteří autoři objevují podle ideologické předpojatosti ( předpojatosti ) přístupu znalostního managementu ke světlu, který vždy směřuje k teoretické perspektivě pohledu s praktickou kombinací akce a perspektivy designu - obvinění, které v poslední době stojí proti mnoha „módám a mýtům Vedení “( Alfred Kieser ) bylo zvýšeno.

Bez ohledu na všechny námitky byly rady mnoha společností v posledních letech rozšířeny o pozici hlavního informačního ředitele ( CIO ) se zaměřením na řízení informací , který odpovídá za koordinaci zpracování informací o společnosti s její celkovou strategií. Cíle správy praktických znalostí přesahují rámec jednoduchého poskytování informací zaměstnancům:

  • Zaměstnanci by měli být schopni rozvíjet kvalifikace a dovednosti tím, že se je učí a využívají je způsobem, který přináší hodnotu.
  • Klasifikace znalosti se provádí ve dvou expresních Polsku: na jedné straně tzv. Kodifikovaných znalostí ( Explicitní znalosti ), které mohou být popsány, a proto je vhodné se bude konat v dokumentech, a na druhé straně, implicitní znalosti , které nemohou být nebo není přinesen se ziskem v kodifikovatelné formě může.

Tyto dva extrémní projevy odpovídají dvěma základním strategiím řízení znalostí, které jsou v angličtině označovány jako „ people-to-document “ ( kodifikace ) a „ people-to-people “ (personalizace, implicitní nebo tiché znalosti ). K předávání tichých znalostí jsou zapotřebí jiné přístupy a metody než v oblasti „ (přivést) lidi k dokumentům “, kde jsou k dispozici scénáře řešení založené především na správě databází a dokumentů.

Rozdíl mezi explicitními a implicitními znalostmi - a základní zaměření strategie řízení znalostí, které z ní lze odvodit - je zvláště důležité v oblastech podnikových aplikací (společností), protože právě zde plně nabývají účinnosti obchodní omezení. B. má silnou tendenci kombinovat extrémní složitost s poměrně krátkou dobou platnosti - a čím více odborných znalostí existuje, tím výraznější jsou tyto dva kombinační faktory (vysoká složitost a krátké trvání). V obchodním kontextu však není rozumné ani možné zahrnout tyto implicitní znalosti do kodifikace ( dokumentace ), zejména proto, že téměř nikdo na straně příjemce by neměl čas přečíst si tuto jistě velmi rozsáhlou dokumentaci.

Naopak to neznamená nic jiného než: Standardní obsah je vhodnější pro strategii lidí k dokumentu ( databáze , správa dokumentů atd.)-není příliš složitý a má dlouhou dobu platnosti.

Získávání znalostí

Získávání a zpracování znalostí má velký význam v kontextu řízení znalostí, viz také prohlášení o intelektuálním kapitálu . Zde jsou důležité tři složky:

Získávání znalostí
Organizační paměť (anglická organizační paměť )
Organizační paměť je souhrn komponent pro získávání znalostí (získávání), zpracování znalostí ( údržba ) a využívání znalostí ( vyhledávání a získávání , viz také výzkum ).
Organizační znalosti
To zahrnuje aktuální znalosti organizace a často se odráží ve znalostních databázích.
Organizační učení ( učící se organizace )
Jedná se o reprodukci organizačních znalostí, např. B. prostřednictvím podnikových wiki .

Před implementací řízení znalostí v organizaci je užitečná analýza informačních potřeb (Mujan 2006). Protože v malých a středních podnicích (zejména z důvodu nákladů) nelze implementovat celou škálu nástrojů pro řízení znalostí, je pro MSP nezbytná analýza informačních potřeb (Gust von Loh 2008).

Ovládání versus kreativita

Pokyny pro člověka znamenají něco jiného než pro počítače . Mnoho autorů (včetně Georga von Krogha ) se domnívá, že znalosti nelze vůbec spravovat, protože management zahrnuje kontrolu, ale znalosti jsou také založeny na kreativním zacházení s kontextem a asociacemi , kterým kontrola brání.

Modely

Správa znalostí podle společností Nonaka a Takeuchi

Model SECI podle společností Nonaka a Takeuchi

Jako spoluzakladatelé managementu znalostí mohou být Japonci Ikujirō Nonaka a Hirotaka Takeuchi viděni v knize z roku 1995 The Knowledge Creating Company (Němec 1997 jako Organizace znalostí ). V návaznosti na koncept tichých znalostí zavedený Michaelem Polanyim v roce 1966 navrhují model, ve kterém jsou znalosti generovány v kontinuální transformaci mezi tichým a explicitním vědomím. Díky postupným procesům „externalizace“ (implicitní na explicitní), „kombinace“ (explicitní na explicitní), „internalizace“ (explicitní na implicitní) a „socializace“ (implicitní na implicitní) se znalosti uvnitř organizace rozšiřují z individuálních znalostí vyšší organizační úrovně, jako jsou skupiny lidí a celé společnosti. Tento model, známý jako model SECI , měl zásadní dopad na následující literaturu a výzkum správy znalostí. V roce 2004 definovaly Nonaka a Takeuchi řízení znalostí takto: „Řízení znalostí je definováno jako proces nepřetržitého vytváření nových znalostí, jejich široké šíření prostřednictvím organizace a jejich rychlé ztělesnění v nových produktech / službách, technologiích a systémech“. (Německy: Znalostní management je proces neustálého generování znalostí, jeho rozšířené organizační šíření a jeho rychlé začlenění do nových produktů, služeb a systémů)

Vlastnosti správy znalostí podle Probst / Raub / Romhardt

Stavební kameny řízení znalostí jsou běžným modelem a snadno použitelnou metodou pro správu znalostí. Metoda poskytuje 8 modulů, z nichž 6 tvoří základní procesy řízení znalostí, aby byly těmto základním procesům poskytnuty orientační a koordinační rámce, byly přidány 2 moduly (cíle znalostí, hodnocení znalostí). Šest základních procesů (stavebních kamenů) tvoří „vnitřní“ cyklus, strategický „vnější“ cyklus. Těchto 8 stavebních bloků je:

Znalostní cíle
Dávají směr managementu znalostí. Určují, na jakých úrovních a které dovednosti se mají rozvíjet. Rozlišuje se mezi normativními znalostními cíli (ty mají vliv na firemní kulturu ), strategickými (zaměřují se na budoucí požadavky organizace na kompetence) a operativními znalostními cíli, které se zaměřují na konkrétní implementaci.
Identifikace znalostí
Tento modul je o vytváření transparentnosti o vnitřním a vnějším znalostním prostředí společnosti, což zahrnuje interní i externí data, informace a dovednosti. Pro mnoho společností je obtížné sledovat interní a externí data, informace a dovednosti. Z tohoto důvodu musí efektivní znalostní management umožňovat dostatečnou míru vnitřní a vnější transparentnosti a podporovat jednotlivé zaměstnance v jejich vyhledávacích aktivitách.
Získávání znalostí
Náborem odborníků nebo získáváním zvláště inovativních společností mohou společnosti nakupovat know-how, které nemohou samy rozvíjet. Trochu ležérně: nakoupit nebo se rozvíjet?
Rozvoj znalostí
Rozvoj znalostí je doplňkovým stavebním kamenem pro získávání znalostí. Znalosti, které nemají být pokryty modulem získávání znalostí, musí být rozvíjeny interně.
Distribuce znalostí
Klíčová otázka zní: Kdo by měl vědět co nebo v jakém rozsahu a jak lze procesy znalostí (distribuce) usnadnit? K tomu existuje celá řada metod, například: Naučené lekce , Kontrola po akci , workshopy , opravy deníků , zásada mentoringu , zpravodaje a mnoho dalšího.
Využití znalostí
Použití je produktivní využití organizačních znalostí.
Uchování znalostí
Abychom získali cenné odborné znalosti, je nutné navrhnout použitelné výběrové procesy a poté je vhodně uložit a aktualizovat.
Hodnocení znalostí
Důraz je zde kladen na dosažení vědomostních cílů.

V ideálním případě jsou moduly zpracovávány v cyklu, ve výše uvedeném pořadí modulů, na základě cílů znalostí, přičemž zjištění z hodnocení znalostí proudí zpět do modulu cílů znalostí. Ve skutečnosti existuje silné propojení hlavních procesů.

Řízení znalostí orientované na obchodní procesy

Znalostní management orientovaný na obchodní proces má za cíl zaměřit znalosti a činnosti znalostního managementu na obchodní procesy společnosti. Tímto způsobem je současně dosaženo integrace do každodenní práce zaměstnanců. Přístup reprezentují Norbert Gronau ( University of Potsdam ), Holger Nohr ( Stuttgart Media University ), Andreas Abecker ( Research Center for Computer Science ) nebo Peter Heisig a Fraunhofer IPK .

Na řízení znalostí lze nahlížet procesně orientovaně několika způsoby (Holger Nohr 2004):

  • Na znalostní management v užším slova smyslu lze pohlížet jako na klasický (znalostní) manažerský proces, který stanoví rámec pro individuální nebo kombinované znalostní procesy (např. Identifikace, vyhledávání, distribuce nebo využití znalostí).
  • Druhý pohled se zaměřuje na proces návrhu obchodních procesů založený na znalostech, při kterém se generují a aplikují znalosti procesu.
  • Třetí perspektiva znalostního managementu orientovaného na obchodní proces se zabývá integrací funkčních znalostí do implementace podnikových procesů a propojením znalostních procesů s podnikovými procesy.

Tento přístup je založen na znalostech založené na modelování z podnikových procesů (např. S KMDL nebo pomocí rozšířených XML sítí) a použití aplikačních systémů (např. Pracovní tok systémy řízení ).

Znalostní inženýrství

Úkolem znalostního inženýrství je zmapovat složitost světových a odborných znalostí na pravidelné struktuře apředstavit jiuživateli v počítačem podporovaných aplikacích v inteligentním informačním systému. Tato oblast řízení znalostí zahrnuje čtyři ústřední kategorie při nakládání s informacemi o lidech :

Získávání znalostí
Strukturování a formulační reprezentace
Ilustrace znalostí v počítači
Návrh systému a architektura
Počítačové zpracování znalostí
Kombinace explicitních znalostí, řešení problémů a generování výsledků
Reprezentace znalostí
Prezentace z hlediska interaktivních aplikací uživatelem, např. B. Vytváření pohledů („ Zobrazení “) na obsah („ Obsah “)

Trh znalostí

Koncept trhu znalostí ( Engl . Knowledge Market ) je založen na předpokladu, že zajímavé pro znalost společnosti (např. Jako kompetence zaměstnanců nebo informace o zákaznících) je vzácný zdroj, a proto má tržní hodnotu. Znalosti jsou zdrojem, který se používáním a sdílením s ostatními nesnižuje, ale naopak se zvyšuje. Znalosti lze proto rozvíjet a používat konkurenceschopně v rámci společnosti i napříč společnostmi.

Na trhu znalostí jsou nabízené informace navzájem obtížně srovnatelné. Vztahy mezi poskytovatelem znalostí a hledačem znalostí mají často osobní povahu (iniciátoři, trenéři, sponzoři nebo znalostní manažeři ) a jsou založeny na dlouhodobé důvěře. Pro kupce znalostí, který nakupuje znalosti zvenčí, má tato důvěra zásadní význam, protože ne vždy má možnost posoudit kvalitu nabízených služeb.

Podle K. Northa je koncept řízení znalostí založen na návrhu nezbytných organizačních rámcových podmínek a vidí cíl ve vývoji tržních mechanismů, které by měly vést k rovnováze mezi nabídkou znalostí a poptávkou po nich. Výhody tohoto modelu spočívají v samoregulaci vznikajícího trhu znalostí.

V praxi to znamená, že musí být nalezen vhodný mix personalizace a kodifikace (kde lze znalosti vyhledat, např. Databáze, manuál kvality, kontrolní seznamy, postup procesů atd.). Pro rozvoj a přenos znalostí z nebo ve společnostech ve smyslu dobrého znalostního trhu jsou nepostradatelné tři podmínky :

Požadavky na firemní prostředí
S pozitivním vývojem společnosti nebo obchodních jednotek je třeba stanovit a spojit pevné prohlášení o poslání společnosti , principy řízení (řízení metodami) a atraktivní motivační systém .
Pravidla interakce
Trh znalostí funguje stejně jako všechny ostatní trhy, a to prostřednictvím dodavatelů a kupujících. Ty definují cestu (definici pravidel hry) pro znalostní trh. Je proto nutné, aby byla stanovena pravidla hry a obecně artikulována.
Organizační struktura pro generování znalostí
Implementace rozvoje znalostí a předávání znalostí vyžaduje médium (např. Prostřednictvím mapy znalostí , workshopů zaměstnanců, expertních komunit, online hodnocení nebo tradičně pomocí metody rozhovoru). Interní srovnávání umožňuje porovnávat různé osvědčené postupy a zavádět stávající kompetence na znalostní trhy.

Přístupy k hodnocení dospělosti

Modely zralosti pro řízení znalostí sledují cíl holistického kvalitativního nebo kvantitativního hodnocení činností a procesů řízení znalostí v organizaci. Na tomto základě pak lze odvodit doporučení pro opatření k dosažení vyšší úrovně zralosti. Stávající modely splatnosti pro řízení znalostí jsou obvykle založeny na modelu CMMI (Capability Maturity Model for Software ), pětistupňovém procesním modelu pro kvantitativní hodnocení a zlepšování vyspělosti procesů vývoje softwaru v organizacích nebo na jeho evropském protějšku SPICE . V současné době existuje několik teoretických modelů dospělosti, z nichž některé jsou podporovány vhodnými nástroji pro hodnocení úrovně dospělosti WM, jako je například Berztissova splatnost schopností pro KM, Kochikarův model zralosti řízení znalostí nebo model kvality znalostního procesu (KPQM).

Model kvality znalostního procesu

Knowledge Process Quality Model ( KPQM ) Oliver Paulzen a Primož Perc vyvinul pro posouzení splatnosti znalostí procesů a slouží jako podpora pro znalostní manažery . KPQM popisuje vývoj procesní zralosti na šesti úrovních, které jsou zkoumány pomocí čtyř vývojových cest. S pomocí podrobné specifikace potřebných činností a výsledků je z výsledků hodnocení možné přímé odvození prioritních opatření pro řízení znalostí.

Úrovně zralosti:

  • 0 počáteční
  • 1 Vědomý
  • 2 Řízené
  • 3 Standardizováno
  • 4 Kvantitativně řízené
  • 5 Neustálé zlepšování

Na každé úrovni dospělosti se zvažují následující vývojové cesty ke zkoumání znalostních procesů:

  • Organizace procesu
  • Zapojení zaměstnanců a znalostní sítě
  • Přijetí a motivace
  • Počítačová podpora

K podrobnému vyhodnocení procesů slouží procesní atributy (např. Školení zaměstnanců a manažerů ), které jsou přiřazeny každé úrovni zralosti a každé vývojové cestě.

Základní myšlenka modelu vychází z modelu SPICE ( Software Process Improvement and Capability Determination ) z vývoje softwaru a zohledňuje speciální vlastnosti managementu znalostí prostřednictvím začlenění konkrétních modelů managementu znalostí.

Metody

Metody a nástroje znalostního managementu podporují konkrétní implementaci znalostních cílů ve společnosti. Heiko Roehl například poskytl komplexní přehled nebo klasifikaci nástrojů řízení znalostí podle částečně se překrývajících funkčních skupin. Je zde rozlišováno mezi osobními nástroji, nástroji pro řešení problémů, komunikačními, pracovními a technickými infrastrukturami. Vybrané nástroje a metody jsou uvedeny níže:

techniky

Tyto techniky lze také integrovat do systému, takže například společnost používá systém řízení znalostí založený na intranetu . Do tohoto intranetu lze implementovat několik komponent, jako je systém pro správu obsahu, systém pro správu dokumentů a funkce vyhledávání prostřednictvím vyhledávače.

Aktuální témata ve znalostním managementu

Viz také

literatura

  • A. Abecker, K. Hinkelmann, H. Maus, HJ Müller (eds.): Řízení znalostí orientované na obchodní proces . Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 2002, ISBN 3-540-42970-0 .
  • E. Bäppler: Využití řízení znalostí ve strategickém řízení. Pro interdisciplinární vazby prostřednictvím používání ICT . Gabler, Wiesbaden 2008, ISBN 978-3-8349-1438-5 .
  • T. Davenport: Pracovní znalosti: Jak organizace řídí to, co vědí . Mcgraw-Hill Professional, 2000, ISBN 1-57851-301-4 .
  • S. Eschenbach, B. Geyer: Znalosti a management - 12 konceptů pro řešení znalostí v managementu. Linde International, Vienna 2004, ISBN 3-7143-0020-1 .
  • W. Kreitel: Znalosti zdrojů: Úspěšně zavést a používat projektové řízení založené na znalostech. S doporučeními a případovými studiemi . Gabler, Wiesbaden 2008, ISBN 978-3-8349-0448-5 .
  • K. Lenk, U. Meyerholt, P. Wengelowski: Řízení znalostí ve státě a správě . sigma, Berlín 2014, ISBN 978-3-89404-844-0 .
  • I. Nonaka, H. Takeuchi: Společnost vytvářející znalosti: Jak japonské společnosti vytvářejí dynamiku inovací . Oxford University Press, 1995, ISBN 0-19-509269-4 .
  • K. North: Vedení společnosti orientované na znalosti: Vytváření hodnoty prostřednictvím znalostí . Gabler, 2005, ISBN 3-8349-0082-6 .
  • Tilo Pfeifer, Gabriele Vollmar: Management znalostí. In: Tilo Pfeifer, Robert Schmitt (Ed.): Masing Handbook Quality Management . 6., přepracované vydání. Carl Hanser Fachbuchverlag, Mnichov / Vídeň 2014, ISBN 978-3-446-43431-8 , kapitola 13.
  • G. Probst, St. Raub, K. Romhardt: Správa znalostí - Jak firmy využívají svůj nejcennější zdroj . Gabler, 2006, ISBN 3-8349-0117-2 .
  • W. Sarges: Řízení dovedností - různý význam řízení znalostí. In: M. Bellmann, H. Krcmar , T. Sommerlatte (Hrsg.): Praxishandbuch Wissensmanagement - strategie, metody, případové studie. Symposion, Düsseldorf 2005, s. 529-548.
  • H. Willke: Správa systémových znalostí . UTB, Stuttgart 1998, ISBN 3-8252-2047-8 .

webové odkazy

Individuální důkazy

  1. ↑ Wivu -Transfer: Znalosti ve správný čas na správném místě - je to možné? , in: UdZ - Company of the Future, FIR časopis pro obchodní organizaci a rozvoj podnikání. Svazek 10, číslo 3/2009, ISSN  1439-2585 , s. 17-19. wivu-transfer.ebcot.info ( Memento z 18. května 2012 v internetovém archivu )
  2. ^ B. Meyer, K. Sugiyama: Koncept znalostí v KM: dimenzionální model. In: Journal of Knowledge Management. 11 (1), 2007, s. 17-35.
  3. ↑ Hansen a kol.: Jaká je vaše strategie pro správu znalostí? , Přístup 8. dubna 2021.
  4. ↑ JP Walsh, GR Ungson: Organizační paměť. In: Academy of Management Review. Vol. 16, 1991, str. 57-91; Citováno v: Kevin Daniels: Zavádění procesu do strategie. Otevřená univerzita, Milton Keynes 2002, ISBN 0-7492-9273-3 .
  5. ↑ Sonja Gust von Loh: Správa znalostí a analýza potřeb v malých a středních společnostech. In: Informace - věda a praxe. 59 (2), 2008, s. 118-126. wwwalt.phil-fak.uni-duesseldorf.de (část 1) a 127–136 wwwalt.phil-fak.uni-duesseldorf.de (část 2).
  6. ↑ Hirotaka Takeuchi, Ikujirō Nonaka: Hitotsubashi o řízení znalostí. Wiley, Singapur 2004, s. IX.
  7. ↑ G. Probst, St. Raub, K. Romhardt: Správa znalostí - Jak firmy využívají svůj nejcennější zdroj. Gabler, 2006, s. 25 a násl.
  8. ↑ Holger Nohr: Management znalostí. In: R. Kuhlen, T. Seeger, D. Strauch (eds.): Základy praktických informací a dokumentace. Svazek 1: Úvod do informační vědy a praxe. 5. vydání. Saur, Mnichov 2004, s. 257-270.
  9. ^ K. North: Znalostně orientovaný podnikový management. ISBN 3-8349-0082-6 , s. 259 a násl.
  10. ↑ AT Berztiss: Capability Maturity for Knowledge Management, 13. mezinárodní workshop o databázových a expertních systémových aplikacích (DEXA'02), Aix-en-Provence, Francie, 2002.
  11. ↑ VP Kochikar: Model zralosti řízení znalostí : Fázový rámec pro využití znalostí, KMWorld 2000. Santa Clara, CA, 2000.
  12. ^ Desátá tichomořská Asie konference o informačních systémech (PACIS 2006). P. 403, přístup 31. července 2012.
  13. ↑ Heiko Roehl: Nástroje organizace znalostí. Perspektivy diferenciační intervenční praxe. In: Nakladatelství německé univerzity. 2000.
  14. ^ K. North: Znalostně orientovaný podnikový management. ISBN 3-8349-0082-6 , s. 259 a násl.
  15. ↑ H.-G. Schnauffer, B. Stieler -Lorenz, S. Peters: Networking Knowledge - Knowledge Management in Product Development. Springer, Berlín, s. 12-45.
  16. ↑ M. Staiger: Management znalostí v malých a středních podnicích-systematický design organizační struktury a kultury orientované na znalosti. Hampp, Mnichov 2008, s. 84 a násl.
  17. ↑ AE Katzung, R. Fuschini, M. Wunram: ExTra (Expertise Transfer) - zajištění znalostí ve společnosti AIRBUS. In: VDI hlásí. 1964, s. 243-266.
  18. ↑ Efektivní správa technických znalostí : Conference Berlin, 14. a 15. září 2006. VDI Verlag, Düsseldorf 2006, ISBN 3-18-091964-7 .
  19. ↑ Společnost hrozí ztrátou znalostí. In: FAZ. 19. října 2006, berufundchance.fazjob.net
  20. ↑ M. Staiger: Management znalostí v malých a středních podnicích-systematický design organizační struktury a kultury orientované na znalosti. Hampp, Mnichov 2008, s. 139 a násl.
  21. ↑ F. Kragulj: Znalostní management a organizační kultura - prezentace, kauzální vztah a pohled na hypotézu integrovaného modelu. Vídeňská univerzita ekonomie a obchodu, 2010.