مدل سازی برنامه ریزی عدد صحیح برای مدیریت دانش در توسعه خوشههای صنعتی
محورهای موضوعی : مديريت دانش
سهراب عبدالهزاده
1
*
,
فاطمه پور حسن
2
1 - دانشگاه صنعتی ارومیه، ارومیه، ایران
2 - دانشگاه صنعتی ارومیه، ارومیه، ایران
کلید واژه: مدیریت دانش, خوشههای صنعتی, دانش گروهی, عملکرد نوآورانه, بهرهوری,
چکیده مقاله :
در پژوهش جاری، یک مدل ریاضی برنامهریزی عدد صحیح برای مدیریت دانش در توسعه خوشههای صنعتی ارائه شده است. هر خوشه صنعتی متشکل از تعدادی عضو بوده و سبدهای تخصصی مشتمل بر تعدادی برنامه جهت ارتقای دانش وجود دارد. سبدهای تخصصی و برنامههای ارتقای دانش، هزینه اجرای برنامهها بهصورت مشترک و مجزا و میزان تأثیر آنها بر انواع دانش و در هر سطح مهارتی، معلوم است. مدل پیشنهادی با توجه به محدودیت بودجه، از هر سبد تخصصی، برنامههایی را که بیشترین تأثیر بر دانش دارند، انتخاب میکند. بهمنظور اعتبارسنجی، مدل ریاضی پیشنهادی برای ده شرکت دانشبنیان مستقر در پارک فناوری با پنج سبد تخصصی و 13 برنامه بهکار گرفته شد. برنامهها، شش نوع دانش کارکنان اعضای خوشه را در سه سطح مهارتی کم، متوسط و زیاد، ارتقاء میبخشد. مدل ریاضی برنامهریزی عدد صحیح با نرمافزار گمز کدنویسی و حلشده و برنامههای کارگاه طراحی محصول، دوره آموزشی مدیریت بازرگانی، شرکت در نمایشگاه داخلی، تور صنعتی بازدید از صنایع خارجی 2 و تور بازدید از نمایشگاه خارجی، انتخاب شدند. تأثیر برنامهها بر دانش خوشه و نسبت ارتقای دانش به هزینه اجرا محاسبه شد. براساس نتایج بهدست آمده، همچنین، مدل ریاضی پیشنهادی در ایجاد همسویی و ارتقای دانش در اعضاء با رویکرد خوشهای، از کارایی مناسبی برخوردار بوده و در صورت اجرای برنامهها بهصورت مشترک، هزینه ارتقای دانش به میزان قابلتوجهی کاهش مییابد.
This research presents a mathematical Integer Programming model for Knowledge Management in the development of industrial clusters. Each cluster consists of multiple members, with specialized portfolios and programs aimed at enhancing knowledge. The specialized portfolios, knowledge promotion programs, their joint and individual implementation costs, and their impacts on various types of knowledge across different skill levels are all considered. The proposed model selects programs from each specialized portfolio that have the greatest impact on knowledge within the constraints of a budget limit. To validate the model, it was applied to ten companies with five specialized portfolios and thirteen programs. These programs promote six types of knowledge among cluster members’ employees at three skill levels: low, medium, and high. The integer programming model was coded and solved using GAMS software. Selected programs included the product design workshop, business management training course, participation in domestic exhibitions, industrial tours to visit foreign industries, and foreign exhibition tours. The impact of these programs on cluster knowledge and the ratio of knowledge improvement to implementation cost were calculated. Based on the results, the proposed mathematical model demonstrates strong efficiency in aligning and improving knowledge among cluster members. Furthermore, joint implementation of programs can significantly reduce the cost of knowledge enhancement.
1- A. JAFARNEJAD, M. MOMENI, S. A. Morovati, and Z. M. Karimi, “Designing a Model for Sustainable Development of Industrial Clusters,” 2020.
2- D. J. Teece, “Strategies for Managing Knowledge Assets: The role of firm structure and industrial context (in: Managing Industrial Knowledge,” Creation, transfer and utilization. London. Sage Publications, pp. 125–144, 2001.
3- C.-C. Huang, “Knowledge sharing and group cohesiveness on performance: An empirical study of technology R&D teams in Taiwan,” Technovation, vol. 29, no. 11, pp. 786–797, 2009.
4- S. Breschi and F. Malerba, “The geography of innovation and economic clustering: some introductory notes,” Ind. Corp. Chang., vol. 10, no. 4, pp. 817–833, 2001.
5- A. De Bem Machado, S. Secinaro, D. Calandra, and F. Lanzalonga, “Knowledge management and digital transformation for Industry 4.0: A structured literature review,” Knowl. Manag. Res. Pract., vol. 20, no. 2, pp. 320–338, 2022.
6- R. Tarazona, D. García-Hurtado, C. Devece, and V. E. Hoffmann, “Industrial cluster and knowledge creation: a bibliometric analysis and literature review,” Multidiscip. J. Educ. Soc. Technol. Sci., vol. 11, no. 1, pp. 127–150, 2024.
7- M. D. Shakib, “Using system dynamics to evaluate policies for industrial clusters development,” Comput. Ind. Eng., vol. 147, p. 106637, 2020.
8- P. Morosini, “Industrial clusters, knowledge integration and performance,” World Dev., vol. 32, no. 2, pp. 305–326, 2004.
9- J. Xiong, Z. Duan, and Y. Wang, “Modeling and simulation of the inter-organizational knowledge transfer impact factors in industrial clusters,” in The 19th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management: Management System Innovation, 2013, pp. 161–171.
10- A. Moarrefi, V. Ashtiyani, and M. Ilanloo, “Industrial Clusters, Theory and Applications in Urban and Regional Planning, Qom.” Aien Mahmoud Press, 2013.
11- V. E. Hoffmann, G. S. C. Lopes, and J. J. Medeiros, “Knowledge transfer among the small businesses of a Brazilian cluster,” J. Bus. Res., vol. 67, no. 5, pp. 856–864, 2014.
12- L. Sarach, “Analysis of cooperative relationship in industrial cluster,” Procedia-Social Behav. Sci., vol. 191, pp. 250–254, 2015.
13- L. Mayangsari, S. Novani, and P. Hermawan, “Batik solo industrial cluster analysis as entrepreneurial system: a viable co-creation model perspective,” Procedia-Social Behav. Sci., vol. 169, pp. 281–288, 2015.
14- A. T. Arikan, “Interfirm knowledge exchanges and the knowledge creation capability of clusters,” Acad. Manag. Rev., vol. 34, no. 4, pp. 658–676, 2009.
15- H. Dezfoulian and P. Samouei, “A New Model to Optimize the Knowledge Exchange in Industrial Cluster: A Case Study of Semnan Plaster Production Industrial Cluster,” Commer. Surv., vol. 16, no. 88–89, pp. 37–52, 2018.
16- N. Wardhani, N. Noermijati, and S. Sunaryo, “Knowledge-Worker Productivity in Defense Industry: The Role of Knowledge Management through Employees’ Adaptability and Job Satisfaction,” Media Ekon. dan Manaj., vol. 37, no. 1, pp. 140–160, 2022.
17- C. Corker, J. Lane, and J. F. Wilson, “Knowledge flows and industrial clusters: assessing the sources of competitive advantage in two English regions,” Enterp. Soc., pp. 1–25, 2023.
18- N. Wickramasinghe, A. Fadlalla, and E. Geisler, “Knowledge management and data mining: Strategic imperatives for healthcare,” 2003.
19- C. Casanueva, I. Castro, and J. L. Galán, “Informational networks and innovation in mature industrial clusters,” J. Bus. Res., vol. 66, no. 5, pp. 603–613, 2013.
20- T. Sonar, V. Balasubramanian, S. Malarvizhi, T. Venkateswaran, and D. Sivakumar, “Multi-response mathematical modelling, optimization and prediction of weld bead geometry in gas tungsten constricted arc welding (GTCAW) of Inconel 718 alloy sheets for aero-engine components,” Multiscale Multidiscip. Model. Exp. Des., vol. 3, pp. 201–226, 2020.
21- A. Amin and N. Thrift, “Institutional issues for the European regions: from markets and plans to socioeconomics and powers of association,” in The New Industrial Geography, Routledge, 2002, pp. 292–314.