Gestione della conoscenza aziendale

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In un'azienda, lo sviluppo e mantenimento prodotto di un bene di consumo complesso ed altamente tecnologico (elettrodomestici, automobili,...) comporta la generazione di una gran quantità di informazioni fortemente correlate per descriverne attività e risultati conseguiti, progettare ed organizzare la produzione e la logistica, supportare la rete commerciale e di assistenza post vendita: indagini di mercato, requisiti utente, specifiche tecniche, pianificazione attività, progetto dei diversi sistemi e sotto sistemi meccanici, elettrici ed elettronici, vincoli legislativi, progetto ed allestimento degli impianti produttivi, organizzazione della logistica, report di sperimentazione e test, verbali di riunione,... sono solo alcuni di questi.

Tutti questi documenti insieme alle norme, ovvero la formalizzazione, sulla base dell’esperienza, di criteri guida nello svolgimento di specifiche attività (dalla pianificazione di un nuovo sviluppo ai criteri per la progettazione delle singole componenti), rappresentano la conoscenza aziendale che, debitamente conservata ed organizzata (Gestione della conoscenza o knowledge management in inglese), costituisce lo strumento più importante per migliorare l’efficacia e l’efficienza dei processi. L’effettiva capitalizzazione dello sforzo profuso nella loro compilazione è assicurata solo se si garantisce il semplice e rapido reperimento delle informazioni d’interesse per, ad es.:

• Recuperare le esperienze già fatte in occasione di un nuovo sviluppo
• Modificare/aggiornare prodotti preesistenti
• Analizzare eventuali malfunzionamenti
• Confrontare diverse opzioni progettuali
• Fidelizzare la clientela
• Valutare i fornitori
• Programmare campagne pubblicitarie.

Attualmente non è disponibile una risposta unica alla Gestione della Conoscenza, ma solo soluzioni parziali con sistemi quali:

• Product/Process Data Management (PDM) utilizzati nei dipartimenti di ingegneria e progettazione delle aziende manifatturiere per controllare il processo di sviluppo attraverso la gestione dei risultati prodotti (distinta base, controllo di versioni, ticket di modifica, dati CAD/CAM/CAE, gestione del workflow, specifiche, testing,…) al fine di centralizzare e potenziare la circolazione delle informazioni e abilitarne la tracciabilità.
• Supply Chain Management (SCM) utilizzati per organizzare e riconfigurare dinamicamente la rete dei rifornimenti agli stabilimenti produttivi in funzione della localizzazione, disponibilità, capacità e tempi d’approvvigionamento dai singoli fornitori, della fluttuazione delle richieste del mercato, … per minimizzare i tempi d’inattività a causa di mancanza di materiale o i costi di gestione di un magazzino (just in time production).
• Customer Relationship Management (CRM) utilizzati dalle grandi aziende per raccogliere tutti i dati ritenuti necessari per capire la propria clientela e anticiparne i bisogni così da poter programmare adeguati interventi sulla gamma dei prodotti offerti, sulle capacità di produzione, sul marketing e sulle attività di supporto alla vendita.
• Enterprise Resource Planning (ERP) utilizzati dalle aziende (in special modo quelle manifatturiere) per meglio gestire e pianificare la produzione, l’approvvigionamento, i magazzini, le relazioni con i fornitori e con i clienti, gli ordini.
• Computer Aided Software Engineering (CASE) utilizzati per la gestione del ciclo di vita di un prodotto software (specialmente della sua parte alta) attraverso l’utilizzo di formalismi grafici (ad es. UML per l’Object Oriented), integrati con tool per la gestione dei requisiti e del testing.

Ai quali occorre ancora aggiungere la miriade di sistemi informativi più o meno grandi, normalmente sviluppati ad hoc o ottenuti con forti personalizzazioni di sistemi commerciali, che risolvono specifiche problematiche proprie delle risorse umane, della gestione della documentazione, della registrazione dei risultati di sperimentazione o di utilizzo di particolari apparati, etc.

Da quanto appena detto si può ben capire come la Conoscenza Aziendale risulti frammentata tra sistemi dissimili per tecnologie, linguaggi e piattaforme, oltre che poco accessibile e scarsamente integrata. In particolare, i problemi d’integrazione non sono addebitabili solo a difficoltà tecniche (sempre superabili con opportuni investimenti), ma anche, e soprattutto, all’adozione di modelli di rappresentazione dati specifici per i diversi domini: da record e relazioni dei sistemi anagrafici, tipici della gestione del personale, ai documenti classificati dei sistemi di document management, tipici dei PDM.

In particolar modo l’utilizzo del documento come unità minima elaborata appare particolarmente limitativo, soprattutto quando si ha a che fare con contenuti molto complessi e ricchi che richiederebbero, invece, una risoluzione più fine per semplificare il reperimento e la correlazione automatica delle informazioni. Questa situazione è particolarmente sentita soprattutto dove il progresso tecnologico induce lo sviluppo di apparati “intelligenti” (ovvero ricchi di contenuti e funzionalità).

Una risposta a questo problema è oggi offerta dalle tecnologie legate al Web semantico [1].