seci模型

　　SECI模型的最初原型是野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）和竹內弘高（Hirotaka Takeuchi）于1995年在他们合作的《创新求胜》（《The Knowledge-Creating Company》）一书中提出，并对知识创新的知识场——巴，以及知识创新的结果与支撑——知识资产进行了全面论述。是针对日本企业中的知识管理架构而提出的独特见解，对知识创造和知识管理提出了一个新颖的认识。

　　野中郁次郎将企业知识划分为隐性知识和显性知识两类。所谓隐性知识包括信仰、隐喻、直觉、思维模式和所谓的“诀窍”；而显性知识则可以用规范化和系统化的语言进行传播，又称为可文本化的知识。

　　野中郁次郎提出，在企业创新活动的过程中隐性知识和显性知识二者之间互相作用、互相转化，知识转化的过程实际上就是知识创造的过程。知识转化有四种基本模式——潜移默化(Socialization)、外部明示 (Extemalization)、汇总组合(Combination)和内部升华 (Internalization)，即著名的SECI模型。

SECI模型框架

　　SECI模型存在一个基本的前提，即不管是人的学习成长，还是知识的创新，都是处在社会交往的群体与情境中来实现和完成的。正是社会的存在，才有文化的传承活动，任何人的成长、任何思想的创新都不可能脱离社会的群体、集体的智慧。

　　因此，关于“隐性知识”与“显性知识”相互转化SECI模型的“社会化（socialization）、外在化 (externalization)、组合化(combination)、内隐化(internalization)”过程，完成一次螺旋上升的每一个阶段都有一个“场（Ba）”存在。

　　相应于知识转化四个过程阶段的“场（Ba）”，分别为“创始场(Originating Ba)、对话场(Interacting/DialoguingBa)、系统化场(Cyber/SystemizingBa)、练习场(ExercisingBa)” 　　

SECI模型中四个知识转化阶段

　　第一种模式——“潜移默化”(社会化)，指的是隐性知识向隐性知识的转化。它是一个通过共享经历建立隐性知识的过程，而获取隐性知识的关键是通过观察、模仿和实践，而不是语言。

　　在具体的商务环境中进行的所谓“在职培训”基本上应用的就是这种原理。

　　例如：（l）公司与供应商及顾客直接交往及互动，因而获得了知识。

　　(2)勤于在公司内部各处所走动及视察，因而获得隐性知识。通常在公司内部各个实际职场 皆可搜集到最新的资讯。社会化也包括隐性知识之散布 。将一个人现存的想法或意念直接传达或移转给他的同仁或部属，强调“大我”的精神，愿意让人分享他个人的知识，因而创造了一个共有的知识转化之场所（ba）。

　　第二种模式——“外部明示”(外化)，指隐性知识向显性知识的转化。它是一个将隐性知识用显性化的概念和语言清晰表达的过程，其转化手法有隐喻、类比、概念和模型等。这是知识创造过程中至关重要的环节。

　　在商业实务方面，外表化须有下列两项要素之协助：

　　（l）将隐性知识转化成显性知识，这会涉及一些表达的技术，以便将一个人的想法或心意利用文字、概念、比喻性文字与图片或影片等视觉教育器材等，以交谈或对话等方式加以清楚的表达出来。

　　（2）将顾客或专家们高度个人化或高度专业化的隐性知识转变成可以理解之形式。这会涉及演绎或推论技巧，因而须善用创造性推论。

　　第三种模式——“汇总组合”(组合化)，指的是显性知识和显性知识的组合。它是一个通过各种媒体产生的语言或数字符号，将各种显性概念组合化和系统化的过程。

　　在商业实务方面，组合阶段包含下列小三项程序：

　　（l）从公司内部或外部搜集已公开的资料等外表化知识， 然后加以整合成新的显性知识。

　　（2）利用报告或开会等方式将这种新知识传播给组织成员。

　　（3）将显性知识重新加以汇整及处理，使之变成公司的计划、报告或市场资料，以方便使用。公司成员在组合阶段透过会商可达成共识或协议，以便采行更具体之步骤。

　　最后一种模式——“内部升华”(内化)，即显性知识到隐性知识的转化。它是一个将显性知识形象化和具体化的过程，通过“汇总组合”产生新的显性知识被组织内部员工吸收、消化，并升华成他们自己的隐性知识。

　　在商业实务方面，内化包含下列二个层面：

　　（l）须将显性知识变成具体措施而付之行动。换言之，在将显性知识的内化过程中，就可针对策略、行动方案、创新或 改善等方面研拟出实际的构想或实施办法。例如，在较大型之组织所实施之教育训练计划可帮助学员了解整个组织及全体学员之情况。

　　（2）可利用模疑或实验等方式，帮助学员在虚拟情况下借实习过程来学习新观念或新方法。

　　以上四种不同的知识转化模式是一个有机的整体，它们都是组织知识创造过程中不可或缺的组成部分。总体上说，知识创造的动态过程可以被概括为：高度个人化的隐性知识通过共享化、概念化和系统化，并在整个组织内部进行传播，才能被组织内部所有员工吸收和升华。

创造知识的四种场所（Ba）的特征

　　在SECI模型的四个知识转化阶段中前后会经历四种场所（Ba）。每个场所分别提供一个基地，以利进行 某一特定阶段的知识转化程序，并使知识之创造加速进展。将四个场所的四个知识转化程序前后加以连贯起来，就构成一系列不断自我超越的程序，同时也随之显现了知识转化的螺旋式演进情况。兹将四种场所的特征分别说明如下：

　　1、原始场所（Originating Ba）

　　在原始场所，个人之间基于同情，或彼此相爱相惜，因而得以排除自我与他人之间的障碍，彼此交互表露其感觉、情绪、经验与心态。在此场所反应了Nishida的观点：“我爱，故我在”，而非迪卡儿的说法：“我思，故我在”因此，从原始场所展现出关怀、爱心、信任与承诺。

　　原始场所是知识创造过程中之起点，属于社会化阶段。个人之间亲身的面对面之接触经验对隐性知识的移转与转化十分重要。因此，应强调开放式组织设计，使员工能充分接触顾客，以便个人之间的直接交谈及沟通。

　　2、互动场所（Interacting Ba）

　　将拥有特殊知识与能力的一些人组成“一个计划小组”、特案小组，或跨越业务单位之小组。让这些小组的成员在互动场所彼此交换想法，同时也对他们自己本身的想法加以反省及分析。

　　互动场所代表外表化阶段（theexternalization process），大家以开放态度，彼此充分对话，将隐性知识转变为显性知识，以便创造新知识及价值。

　　3.电脑场所（Cyber Ba）

　　电脑场所代表组合阶段（thecombination phase），利用虚拟世界而非实际的空间与时间，来进行 互动。在组织内部将新的显性知识与现有的资讯与知识组合，以便再产生更新的显性知识，并使之系统化。利用“线上网路”、文件与资料库等资讯来强化这项知识的转化程序。笛卡儿的逻辑在此获得充分的发挥。

　　4．练习场所（Exercising Ba）

　　练习场所代表内化阶段（theinternalization phase），能促使显性知识转化为隐性知识。在资深教师与同事的指导下，以观摩或实际演练等方式不断的练习，而非只坐著听教师讲授分析性之教材.能应用实际生活上或模拟的显性知识，并持续将这些知识内化。

　　上述四种场所各自的不同特征将有助于新知识之创造。在每个场所之内所产生的知识终将成为组织的知识基础而归大家共同来分享。然而，组织内的各个场所不仅是累积各种不同的资讯而已。这些场所具有动态性，能将隐性知识转化成显性知识，然后再进而将显性知识转化成隐性知识，并借此一周期循环而持续的创造新知识。

SECI模型的价值

　　到目前为止，野中郁次郎的SECI模型堪称是对企业知识生产过程进行的最深入的探究，其对知识转化过程的描述也是最详尽的。

　　SECI知识转化模型的理论价值主要在于：

　　(1)准确地揭示了知识生产的起点与终点，即始自高度个人化的隐性知识，通过共享化、概念化和系统化，最终升华成为组织所有成员的隐性知识。

　　(2)清晰地辨识了知识生产模式的常规类别，即“隐性—隐性”、“隐性—显性”、“显性—显性”和“显性—隐性”，并相应地描述了每种类别所对应的具体过程和方法。

　　(3)创造了一个全面评估企业知识管理绩效的工具。按照野中郁次郎的实证研究结论，只要对任何企业在四种转化模式上所做的努力进行分析，就可以大致评价这家企业在知识管理上所达到的水准了。

SECI模型的缺陷

　　尽管SECI模型有着较强的解释力，但在实际应用过程中我们依然发现其有较大的缺陷，主要有以下几点：

　　(1)SECI模型尽管详尽地阐释了知识由隐性到显性、由个人到组织之间的多次转化，但并没有揭示这一转化是如何带来企业内在效率的差异，即企业如何通过知识管理拥有竞争优势的。野中郁次郎所阐释的仅仅是知识转化的一个常规过程而已。

　　(2)野中郁次郎着重强调了高度个人化的隐性知识，企业知识管理的起点或知识创造的源泉。但在实践中我们不难观察到，来自于企业外部的社会知识对于企业知识生产也有非同寻常的价值。尤其是在信息技术高度发达的今天，任何企业都必须善于快速学习社会知识、快速作出反应，所以SECI模型所揭示的仅仅是企业知识形成过程的一部分，而远非全部。

　　(3)按照SECI模型，企业(组织)知识最终必须升华成为全体成员的隐性知识，使之成为员工的“自觉行为”。

　　换言之，企业核心知识的载体是组织全体成员。但在现实生活中我们可以发现，很多企业的员工流动速度极其频繁、流动幅度也相当大，比如经济严重衰退时许多大型制造企业如波音、通用电气等纷纷采取大规模裁员来降低风险，但却并不影响其在核心技术上的优势地位。这也说明组织知识的存储和作用过程相当复杂，SECI模型尚无法完满解释有关企业知识生产过程的很多关键问题。

层次分析法（Theanalytic hierarchy process,简称AHP）

　　层次分析法（Theanalytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

　　层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。不妨用假期旅游为例：假如有3个旅游胜地A、B、C供你选择，你会根据诸如景色、费用和居住、饮食、旅途条件等一些准则去反复比较这3个候选地点．首先，你会确定这些准则在你的心目中各占多大比重，如果你经济宽绰、醉心旅游，自然分别看重景色条件，而平素俭朴或手头拮据的人则会优先考虑费用，中老年旅游者还会对居住、饮食等条件寄以较大关注。其次，你会就每一个准则将3个地点进行对比，譬如A景色最好，B次之；B费用最低，C次之；C居住等条件较好等等。最后，你要将这两个层次的比较判断进行综合，在A、B、C中确定哪个作为最佳地点。

层次分析法的基本步骤

　　1、建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。

　　2、构造成对比较阵。从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构追成对比较阵，直到最下层。

　　3、计算权向量并做一致性检验。对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构追成对比较阵。

　　4、计算组合权向量并做组合一致性检验。计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。

层次分析法的优点

　　运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

建立层次结构模型

　　将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。

　　〔例1〕 购物模型

　　某一个顾客选购电视机时，对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据，建立层次分析模型如下：

　　〔例2〕 选拔干部模型

　　对三个干部候选人y1、y2 、y3，按选拔干部的五个标准：品德、才能、资历、年龄和群众关系，构成如下层次分析模型：假设有三个干部候选人y1、y2 、y3，按选拔干部的五个标准：品德，才能，资历，年龄和群众关系，构成如下层次分析模型

构造成对比较矩阵

　　比较第 i 个元素与第 j 个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重aij来描述。设共有 n 个元素参与比较，则称为成对比较矩阵。

　　成对比较矩阵中aij的取值可参考 Satty 的提议，按下述标度进行赋值。aij在 1-9 及其倒数中间取值。

aij = 1元素 i 与元素 j 对上一层次因素的重要性相同；

aij = 3元素 i 比元素 j 略重要；

aij = 5元素 i 比元素 j 重要；

aij = 7 元素 i 比元素 j 重要得多；

aij = 9元素 i 比元素 j 的极其重要；

aij = 2n，n=1,2,3,4元素 i 与 j 的重要性介于aij = 2n − 1与aij = 2n + 1之间；

，n=1,2,...,9 当且仅当aij = n。

　　成对比较矩阵的特点：。

　　对例 2， 选拔干部考虑5个条件：品德x1，才能x2，资历x3，年龄x4，群众关系x5。某决策人用成对比较法，得到成对比较阵如下：

　　a14 = 5 表示品德与年龄重要性之比为 5，即决策人认为品德比年龄重要。

作一致性检验

　　从理论上分析得到：如果A是完全一致的成对比较矩阵，应该有

　　aijajk = aik。

　　但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。

　　由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。对成对比较矩阵的一致性要求，转化为要求： 的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。

　　检验成对比较矩阵 A 一致性的步骤如下：

计算衡量一个成对比矩阵 A （n>1 阶方阵）不一致程度的指标CI：

　　其中λmax是矩阵 A 的最大特征值。注解

从有关资料查出检验成对比较矩阵 A 一致性的标准RI：RI称为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数有关。

按下面公式计算成对比较阵 A的随机一致性比率 CR：

　　 。

判断方法如下： 当CR<0.1时，判定成对比较阵 A 具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；否则就调整成对比较矩阵 A，直到达到满意的一致性为止。

　　例如对例 2 的矩阵

　　计算得到,查得RI=1.12，

　　。

　　这说明 A 不是一致阵，但 A 具有满意的一致性，A 的不一致程度是可接受的。

　　此时A的最大特征值对应的特征向量为U=(-0.8409,-0.4658,-0.0951,-0.1733,-0.1920)。 这个向量也是问题所需要的。通常要将该向量标准化：使得它的各分量都大于零，各分量之和等于 1。该特征向量标准化后变成U= (0.4759,0.2636,0.0538,0.0981,0.1087)Z。经过标准化后这个向量称为权向量。这里它反映了决策者选拔干部时，视品德条件最重要，其次是才能，再次是群众关系，年龄因素，最后才是资历。各因素的相对重要性由权向量U的各分量所确定。

　　求A的特征值的方法，可以用 MATLAB 语句求A的特征值:〔Y,D〕=eig（A），Y为成对比较阵 的特征值，D 的列为相应特征向量。

　　在实践中，可采用下述方法计算对成对比较阵A=(a_{ij})的最大特征值λmax(A)和相应特征向量的近似值。

　　定义

　　，

　　可以近似地看作A的对应于最大特征值的特征向量。

　　计算

　　可以近似看作A的最大特征值。实践中可以由λ来判断矩阵A的一致性。

层次总排序及决策

　　现在来完整地解决例 2 的问题，要从三个候选人y1,y2,y3中选一个总体上最适合上述五个条件的候选人。对此，对三个候选人y =y1,y2,y3分别比较他们的品德(x1)，才能(x2)，资历(x3)，年龄(x4)，群众关系(x5)。

　　先成对比较三个候选人的品德，得成对比较阵

　　经计算，B1的权向量

　　ωx1(Y) =(0.082,0.244,0.674)z

　　故B1的不一致程度可接受。ωx1(Y)可以直观地视为各候选人在品德方面的得分。

　　类似地，分别比较三个候选人的才能，资历，年龄，群众关系得成对比较阵

　　通过计算知，相应的权向量为

　　它们可分别视为各候选人的才能分，资历分，年龄分和群众关系分。经检验知B2,B3,B4,B5的不一致程度均可接受。

　　最后计算各候选人的总得分。y1的总得分

　　从计算公式可知，y1的总得分ω(y1)实际上是y1各条件得分ωx1(y1) ,ωx2(y1) ,...,ωx5(y1) ,的加权平均, 权就是各条件的重要性。同理可得y2,Y3 的得分为

　　ωz(y2) =0.243,ωz(y3) = 0.452

　　比较后可得：候选人y3是第一干部人选。