DEN ERKÄNNANDE SOM KUNSKAPEN är en av ett företags viktigaste tillgångar, som på ett avgörande sätt påverkar dess konkurrenskraft, har underblåst intresset för övergripande strategier för kunskapshanteringens grundläggande verksamhet: identifiering, förvärv, utveckling, spridning, användning och bevarande av företagets kunskap. Traditionellt sett har företagen tagit itu med kunskapshantering antingen ur ett lednings- eller teknikperspektiv. Chefer förstår att den kunskap de anställda besitter är en av deras företags mest värdefulla tillgångar. De är intresserade av en effektiv användning av personlig kunskap och en kvalitativ och kvantitativ anpassning av denna kunskap till en föränderlig miljö. Det tekniska tillvägagångssättet tar däremot upp frågor om vilken informationsteknik som bör tillhandahållas för att stödja kunskapshantering. 1 Vi finner att effektiv kunskapshantering kräver en hybridlösning som involverar både människor och teknik. 2 Som den här artikeln visar, är vår långsiktiga vision ett företags- eller organisationsminne i kärnan i en lärande organisation, som stöder delning och återanvändning av individuella och företags kunskaper och lärdomar. Med hjälp av intelligenta kunskapshanteringstjänster kan användaren aktivt arbeta med en kunskapsintensiv operativ uppgift med all nödvändig och användbar information för att utföra denna uppgift (se figur 1). Vår syn på ett organisatoriskt minne växte fram ur våra praktiska erfarenheter och stämmer också väl överens med de definitioner som föreslås i litteraturen: en OM:s huvudfunktion är att förbättra organisationens konkurrenskraft genom att förbättra dess sätt att hantera sin kunskap. För att uppnå detta mål bör insatserna på kort sikt inriktas på kunskapsbevarande, 3 som till stor del bygger på en explicering av underförstådd kunskap och som stöds av expertsystem, problembaserade informationssystem, databaser med bästa praxis och lärda arkiv. Gaële Simon introducerar termen kunskapskapitalisering för nästan samma process, som "gör det möjligt för [oss] att på ett relevant sätt återanvända kunskapen om en viss domän som tidigare lagrats och modellerats för att utföra nya uppgifter". 4 Simon betonar dock utnyttjandet av befintliga dokument, som i första hand är baserade på (kanske strukturerade) naturligt språk. I det långa loppet anser vi att en OM också bör stödja kunskapsskapande och organisatoriskt lärande. 5 Som denna artikel visar, en OM måste vara mer än ett informationssystem men måste också bidra till att omvandla information till handling. För att möta det växande behovet av enterprisewisewide knowledge management, myndigheterna har utvecklat och identifierat en tre-layered model för att bearbeta kunskap. I denna artikel visas hur deras ORGANISATIONELLA MINNE SERVS SOM INTELLIGENT ASSISTANT OCH DÖD MED BÅDA FORMELLA OCH ICKE-FORMELLA KUNSKAPER I EN TAK-ORITERADE FASHION. 1094-7167/98/$10.00 © 1998 IEEE. Under de senaste åren har vi genomfört flera fallstudier, prototyputvecklingar och utvärderingar av kunskapsbaserade system för att stödja komplexa uppgifter inom tekniska områden, såsom motorkonstruktion eller konfiguration av produktionsanläggningar. Diskussioner med industriella kunder och vår växande förståelse för deras särskilda behov vände oss bort från expertsystemets strategi centrerad kring idén om en autonom problemlösning. Vi har istället gått vidare till idén om en OM, som betonar den mänskliga användarens stöd genom att tillhandahålla, underhålla och sprida relevant information och kunskap. Vi har också kommit fram till att en OM inte bara kan vara ett passivt informationssystem, utan måste fungera som en intelligent assistent till användaren. Våra erfarenheter visade att följande krav är avgörande för en OM:s framgång i industriell praxis: 6 • Insamling och systematisk organisering av information från olika källor. Kunskaper som behövs i arbetsprocesser är för närvarande spridda mellan olika källor, såsom pappers- och elektroniska dokument, databaser, e-post, CAD-ritningar samt enskilda personers huvuden och privata anteckningar. Det primära kravet för en OM är att förhindra förlust och förbättra tillgängligheten av alla typer av företagskunskap genom att tillhandahålla en centraliserad, välstrukturerad informationsdepå. • Minimering av kompetensutveckling i inledningsskedet. Även om fördelarna med att ha en OM är allmänt erkända, organisationer är ovilliga att investera tid och pengar i en ny teknik vars fördelar är avlägsna och osäkra. Dessutom har potentiella användare lite eller ingen tid att spara på krav och kunskapsinhämtning. En OM måste därför utnyttja lättillgänglig information (främst databaser och elektroniska eller pappersdokument), ge fördelar snabbt och kunna anpassas till nya krav. • Utnyttja användarens feedback för underhåll och utveckling. Precis som med avancerad kunskapsutveckling måste underhållsarbetet vid OM minimeras. En OM måste också hantera ofullständig, potentiellt felaktig och ofta föränderlig information. För att hålla en OM uppdaterad och gradvis förbättra sin kunskap, är det viktigt att samla in feedback från sina användare, som måste kunna peka ut brister och föreslå förbättringar utan att avsevärt störa det vanliga arbetsflödet. • Integrering i den befintliga arbetsmiljön. För att få användaracceptans måste en OM koppla sig till en organisations befintliga informationsflöde. 3 På teknisk nivå måste OM alltså direkt gränssnitt de verktyg som för närvarande används för att utföra arbetet, inklusive ordprocessorer, kalkylblad, CAD-system, simulatorer och arbetsflödeshanteringssystem. • Aktiv presentation av relevant information. I industriell praxis upprepas ofta kostsamma fel på grund av ett otillräckligt informationsflöde. Ett passivt informationssystem kan inte undvika denna situation, eftersom arbetstagarna ofta är för upptagna för att leta efter information eller inte ens vet att relevant information finns. En OM bör därför aktivt påminna arbetstagarna om användbar information och vara en kompetent partner för problemlösning i samarbete. Våra fallstudier understryker behovet av datorstödd kunskapskapitalisering. Detta motsvarar väl Thomas Davenports efterfrågan på en hybridlösning för kunskapshantering: informationstekniken kan enkelt fånga, omvandla och distribuera stora mängder högstrukturerad kunskap. Men för tyst, svårformell kunskap som måste tolkas i ett bredare sammanhang och kombineras med andra typer av information är människan det "rekommenderade verktyget". 2 Om arbetet med att formalisera kunskap är för stort, bör det lämnas informellt och behandlas av människor. Informationstekniken kan dock höja kvaliteten på en persons beslutsfattande och problemlösning, till exempel genom att tillhandahålla relevant informell kunskap i det faktiska arbetssammanhanget. Maskinen förstärker således den mänskliga kunskapen. Hybridmetoden för kunskapshantering stämmer väl överens med förskjutningen av fokus inom artificiell intelligens. Medan ett viktigt AI-mål har varit att bygga kunskapsbaserade system som löser utmanande problem på egen hand, samarbetar ett intelligent hjälpsystem med en mänsklig användare för att lösa ett problem. Det bidrar till lösningen, till exempel genom att lösa subproblem, utföra beräkningar eller verifiera eller kritisera användarens lösningar. Detta tillvägagångssätt har väckt stort intresse av många olika skäl. Väl kända svårigheter med konventionella kunskapsbaserade system som skörhet eller begränsad användaracceptans krävde lämpliga lösningar. För att lösa viktiga problem är det ofta bättre att låta datorn ta reda på vad som kan göras än att låta den mänskliga användaren bestämma och därmed skilja arbetsbörda från beslutskompetens och ansvar. Kombinationen av assistentsystemet och användaren förbättrar både problemlösningsmöjligheter och användaracceptans. Fredrick Brooks illustrerade detta samarbete med formeln 7 IA > AI vilket innebär att en intelligens-förstärkningssystem-maskin och en tanke-kan slå en AI-system-en tanke-imiting maskin som arbetar av sig själv. Att tillhandahålla kunskap som en central OM-tjänst. I det följande kommer vi att koncentrera oss på en central tjänst hos OM: att tillhandahålla nödvändig kunskap när det behövs. För detta, den OM inser en aktiv kunskapsspridning och användning tillvägagångssätt som inte förlitar sig på en användares frågor men automatiskt ger kunskap användbar för solv-. Den uppgift som står till buds. Det resulterande systemet fungerar som en intelligent assistent som • följer med utförandet av uppgifter, och • presenterar relevant information som hjälper arbetstagare att göra sina jobb bättre och mer effektivt. För att en OM ska vara effektiv måste användarna få relevant information vid rätt tidpunkt utan att bli överväldigade av en flod av irrelevanta uppgifter. Information är relevant endast om användarna kan utföra sin uppgift bättre med denna information än utan den. Därför definieras alltid informationens relevans med avseende på dess användning. Att aktivt tillhandahålla information i en OM-in-kontrast mot konventionell informationsfiltrering är därför i första hand inriktat enligt en uppgiftsmodell utöver en användarmodell. Hittills har kunskap om aktivitetsspecifik relevans endast varit implicit representerad i applikationsprogram, kodad i databasfrågor, eller inte representeras alls, men dold i antaganden som ligger bakom den aktiva bi-hand navigering i hypertext informationssystem. I stället föreslår vi att relationen mellan uppgift, tillämpningssituation och kunskapskontext uttryckligen ska representeras på ett deklarativt sätt. Explicit modellering underlättar applikationsutveckling och underhåll, möjliggör automatiska analyser och möjliggör systematisk utveckling av OM-innehåll och beteende över tid. Den största vinsten av stöd från en OM kommer sannolikt att komma i uppgifter som är komplexa, svåra och viktiga av naturen. För att utföra dessa uppgifter behöver de mänskliga experterna stor skicklighet och kunskap. Sådana kunskapsuppgifter handlar om förvärv, skapande, förpackning och tillämpning av kunskap, och kan i allt högre grad identifieras inom de moderna företagens kärnkompetenser. 8 Med tanke på deras egenskaper, en komplett automatisering-eller även en mycket detaljerad partition i subtasks-är vanligtvis inte möjligt eftersom det inte finns någon förutbestämd uppgift sekvens som, om utförs, garanterar önskat resultat. Faktum är att det vi kallar kunskapsuppgifter, eller kunskapsintensiva uppgifter, i grund och botten är en föreställning om onda problem som infördes av Rittel på 1970-talet och som utförligt diskuterats av E. Jeffrey Conklin och William Weil, i samband med organisatoriska minnen. 9 En OM hjälper en användare att utföra kunskapsuppgifter genom att aktivt tillhandahålla användbar information och kunskap. Kunskapsuppgifter är ofta inbäddade i mer "samma" arbetsprocesser, som är kopplade till dem genom utbyte av information, beslut och dokument. Således ger de inbäddade affärsprocesserna naturligt sammanhang för att utföra, analysera och stödja kunskapsuppgifter. Vi föreslår en modell i tre skikt som skisseras i figur 2, som pekar på de viktigaste frågorna som ska tas upp när man bygger ett system för att förverkliga kontextkänslig, aktiv kunskapsförsörjning. Våra tillvägagångssätt modellerar och utför processer och uppgifter på applikationsnivå. När en kunskapsarbetare inser ett informationsbehov inom det faktiska flödet av arbete, måste en förfrågan till OM härledas. Denna fråga är omedelbart och begränsas så specifikt som möjligt på grundval av det faktiska arbetssammanhanget. På motsatt sätt kan OM också lagra ny information som skapas inom en given arbetssituation i en kontextuellt berikad form så att efterföljande hämtningsprocesser kan jämföra frågesituationen med skapandesituationen för att uppskatta kontextspecifik relevans. Som en av många möjligheter att förverkliga applikationsnivån inkluderar vi konventionella affärsmodeller och arbetsflödeshanteringssystem. Genom att göra det kan vi förlita oss på en mängd välförståeliga kunskaper som redan formaliserats i företag och som används för att vägleda och stödja arbetsprocesser. Eftersom en OM i hög grad bygger på befintliga informationskällor, kännetecknas objektnivån av en mängd olika källor, heterogena med avseende på flera dimensioner när det gäller form- och innehållsegenskaper. OM utför kartläggningen från den applikationsspecifika informationen till dessa heterogena objektnivåkällor via en enhetlig åtkomst- och användningsmetod på grundval av en logisk, kunskapsrik kunskapsbeskrivningsnivå. Objektnivå. Denna nivå omfattar många olika informations- och kunskapskällor, från maskinläsbara formella representationer till människoläsbara informella representationer. Viktiga delar av företagens kunskap som ska behandlas av datorn måste formaliseras, medan andra delar som endast behöver. kan förstås av människor lämnas informellt. Beslutet om att formalisera eller inte vilar på kostnads-nyttoanalyser, kunskapernas stabilitet och frågan om huruvida någon del av kunskapen över huvud taget kan formaliseras. Å ena sidan måste en OM i första hand hantera mindre formaliserade kunskaper som finns i mer eller mindre strukturerade, helst elektroniska dokument. Dessa informella eller halvstrukturerade kunskapsrepresentationer är väl anpassade till människans behov. Lättförståeligt och lättförståeligt naturligt språk, grafik eller bilder kan uttrycka och utbyta olika typer av kunskap. Lärdomar-lärda databaser till exempel, de som lagras i ett intranät eller en Lotus Notes miljö-är ett typiskt exempel på informell kunskap. Andra ofta förekommande källor till informell kunskap är kunskapsbaser för mänskliga resurser om anställdas förmåga och färdigheter. Befintliga informella dokument som t.ex. manualer för tekniska system är en viktig kunskapskälla som bör göras tillgänglig genom en OM. Å andra sidan kan sådan informell kunskap varken användas för automatisk problemlösning (t.ex. regler för expertsystem) eller behandlas av komplexa mekanismer för frågesvar (t.ex. databaser). Därför är dess användbarhet för att stödja mänsklig problemlösning begränsad. På andra ställen presenterade vi en OM-prototyp för vevaxelkonstruktion för en tillverkare av motordrivna verktyg och fordon. 6 I detta system formaliseras delar av företagets designkunskap som regler som används för att kritisera och föreslå genomförbara lösningar. Vi utmärkte två typer av designregler: hårda begränsningar, som alltid bör uppfyllas, och mjuka rekommendationer, som tillåter enstaka undantag. Skälen till designreglerna, som är viktiga för att bedöma de relativa fördelarna med flera genomförbara designalternativ, bifogas som naturligt språkanteckningar som tas direkt från expertintervjuprotokollen. Figur 3 visar en rekommendation och en implikationell konstruktionsbegränsning. De kostnader och ansträngningar som krävs för att formalisera stora mängder kunskap är vanligtvis oöverkomliga. Därför innehåller en OM i första hand informella kunskapskällor, organiserade och tillgängliga genom mer formella föreställningar. I detta specifika exempel var det meningsfullt att formalisera de beskrivna reglerna eftersom de påverkade mycket viktiga designbeslut. Eftersom systemet endast genererade rådgivning och kritik och aldrig var avsett för helautomatisk drift var kraven på överensstämmelse och fullständighet i kunskapsbasen dessutom mycket lättare att uppnå än för ett konventionellt kunskapsbaserat system. Den underliggande kunskapsutvecklingsmetoden syftar också till att fortlöpande inhämta kunskap om arbetet och är inte beroende av en framgångsrikt genomförd kunskaps-förvärvsfas före systemets införande. Knowledge-beskrivningsnivå. Denna nivå möjliggör en enhetlig och intelligent tillgång till en mångfald av källor på objektnivå. Eftersom äldre informationssystem måste införlivas utan ändringar föreslår vi en separat, kunskapsrik informationsbaserad nivå. I huvudsak är dess syfte att underlätta • exakt urval och effektiv tillgång till information och kunskap som erkänns som relevant i ett givet arbetssammanhang och tillämpningssituation, och • bättre förståelse och tolkning av användaren och systemet i ett givet arbets- och tillämpningssammanhang. Sidofältet "Informationsmodellering" beskriver verksamheten på denna nivå i detalj. Användningsnivå. Som redan nämnts kopplar OM:s tillämpningsnivå samman informationsmodellen och den konkreta tillämpningssituationen. Parametrar för den faktiska arbetskontextkartan på uttryck i OM-arkivet och resultera i lämpliga frågor och påståenden. Med hjälp av denna grundläggande funktionalitet, kan vi förverkliga OM: s olika tjänster på olika sätt, allt från dedikerade program, som utför en särskild, väldefinierad uppgift, till flexibla och universella frågegränssnitt, som gör det möjligt för användaren att få tillgång till informationen i OM. Som vanligt leder särskilda tillvägagångssätt till ett starkt stöd för specifika verksamheter, medan mer flexibla tillvägagångssätt täcker större områden men erbjuder mindre specifikt stöd, vilket kräver mer användarinteraktion. När vi koncentrerar oss på att tillhandahålla kunskapsartiklar som är relevanta för att hjälpa den mänskliga experten att lösa kunskapsintensiva uppgifter, vill vi diskutera vår strategi för att förverkliga en flexibel men koncis koppling till ett företags verksamhet. Detta tillvägagångssätt bygger på en explicit modellering av förhållandet mellan uppgift, tillämpningssituation och kunskapssammanhang. Den första förutsättningen för att representera uppgiftsspecifik relevans av kunskapsobjekt är en lämplig representation av uppgifterna i fråga. I allmänhet är varje särskild uppgift i ett företag en del av någon omfattande process-till exempel produktutveckling. För att utveckla en allmän strategi för kontextspecifik relevansbedömning valde vi affärsprocessmodellering som en lovande utgångspunkt. 10 Affärsprocessmodeller har visat sig värdefulla både inom ombyggnad av affärsprocesser och som en grund för dynamiskt införande av system för hantering av arbetsflöden. Utöver pluraliteten hos de olika systemen och verktygen har Workflow Management Coalition definierat en standardmodell. 11 Denna allmänt accepterade metod MAJ/JUNI 1998 43 Figur 3. Exempel på a) en rekommendation och b) en implicit konstruktionsbegränsning. r re ec co om mm me en nd da at ti io on n: c1 1 if den maskintyp av vevaxel är (jordbrukare eller hobby) då vikten av vevaxel bör vara [150... 180] "Något tyngre vevaxel (väg 150-180 gram) används i låg vikt maskiner, eftersom en låg vikt är mindre viktigt för enstaka användare." IEEE INTELLIGENT SYSTEM Varje informations- och kunskapsobjekt beskrivs av ett antal attribut som representerar informationsmetamodellen, informationsinnehållet samt sammanhanget för skapande och tillämpning. Begreppen för kunskapsbeskrivningarna specificeras i ontologier (se figur A). Informationsmetamodellen beskriver olika typer av informationskällor med deras respektive struktur, åtkomst- och formategenskaper. Vokabulären för informationskälla metamodeller kommer från information ontologi, som också innehåller generiska begrepp och attribut som gäller för alla typer av information-såsom aktualitet, författaren, tillförlitlig information, eller typ av uttalanden en informationskälla gör. Till exempel kan det uttrycka beskrivande kunskap om produkter och processer eller normativ kunskap som anger hur man gör vissa saker. Information ontologin introducerar också begrepp och attribut som är specifika för vissa typer av informationskällor. Till exempel innebär tillgången till en extern kommersiell databas kostnader och tidsförseningar, medan den personliga kompetensen måste åtföljas av kompetensnivån hos en anställd och hennes tillgänglighet. Informations ontologin omfattar i huvudsak alla aspekter av informations- och kunskapskällor som inte är innehållsspecifika. Den ger också länkar till den domän ontologi som används för innehållsbeskrivning, och den ger länkar till den företags ontologi som används för att beskriva skapande kontexten och det avsedda användningssammanhanget för kunskapsobjekt. Det förenklade exemplet i figur B ger ett intryck av hur de olika ontologierna samverkar. Om en företagsinformation ontologi uppnås bör den kunna återanvändas med endast små anpassningar för de flesta företag. Dess konkreta design är fortfarande föremål för vår pågående forskning. Det finns redan bidrag för särskilda typer av informationskällor. Till exempel är det vanligt att modellera logiska och layout struktur tryckta dokument. Inbäddning av dokument och dokumentflöde i organisatoriskt sammanhang undersöks i Office Automation och dokumentanalys och förståelse. 1 Förutom de mer syntaktiska och kontextuella frågorna är informationsmetaproperties av särskild betydelse för realistiska tillämpningar. När det gäller dessa, tips framträder inom områdena lektioner-lärda arkiv (för att särskilja form, innehåll, och tillgänglighet som den grundläggande kunskaps-modellering dimensioner 2 ) och business-kunskap navigering (för att identifiera form, kvalitet, och resursbegränsningar som avgörande hämtningsfaktorer förutom innehållet 3 ). Återhämtningssystemet kan härleda just sådana hämtningsbegränsningar från det formaliserade frågesammanhanget och därmed stödja det exakta urvalet av användbar information. För att modellera innehållet i informationskällor använder vi termer från en domän ontologi. För utformningen av denna ontologi kan vi bygga på metamodelleringsmekanismer för databaser, formella kunskaper och textdokument: • Ontologier och datamodeller används i kunskapsbaserade respektive databassystem för att specificera de grundläggande antagandena att. 45 gick in i systemets konceptualisering. 4 Semantiska datamodeller är enkla typer av ontologier. Med hjälp av formella ontologier för innehållsbeskrivning kan en inferenskomponent göra formella slutsatser över olika typer av representerad kunskap och låter oss formulera hämtning heuristik som utnyttjar domänstrukturen. Medan de flesta sådana konceptuella metoder för informationshämtning utvidgar den nyckelordsbaserade innehållskarakteriseringen av klassisk informationshämtning genom att inbädda innehållsidentifierarna i en formell struktur, förlitar de sig ändå på en ganska gles innehållskarakterisering. På senare tid har man föreslagit mer detaljerade innehållsmodeller som till exempel möjliggör församordning av begrepp. 5 • Klassificeringssystem används i digitala bibliotek och dokumenthanteringssystem. Klassificeringssystem är pragmatiskt utformade för optimal mänsklig tillgänglighet. De syftar inte till en semantiskt tydlig formell modell. • Thesauri är förråd av lexisk semantik. Mycket sofistikerade, handgjorda thesauri (såsom WordNet 6 ) fånga mer semantik än de flesta kända formella ontologier. Likvärdiga tesaurier, som vanligtvis automatiskt byggs upp från samlingar av tillgängliga dokument, representerar däremot viktade sammanslutningar för användning i frågeexpansion i informationshämtning eller för dokumentklassificering. Integration och gemensam användning av dessa typer av metanivåbeskrivningar utgör en intressant forskningsfråga, eftersom de skiljer sig avsevärt i sitt djup av modellering av världen, de metoder som används, och deras typiska användning. Eftersom en OM innehåller både formell och informell kunskap föreslår vi en integrerad användning av ontologi och tesaurus för domänmodellering. Begreppen för domänen ontologi är de grundläggande primitiverna för den formella kunskapsrepresentationen. Dessutom innehåller den integrerade användningen av ontologi och tesaurus lexisk information för användning vid klassificering och tillgång till informell kunskap. Till exempel utsträcks begreppen för ontologin med motsvarande språkliga termer som förekommer i textdokument. Förutom de vanliga modellering dimensionerna av informationssökning fokuserar vi på sammanhang som är mycket relevant för hämtning inom en organisation. Sammanhangsmodellering berör två frågor: • det avsedda användningssammanhanget för ett kunskapsobjekt, och • det sammanhang ett kunskapsobjekt skapades i. Till exempel, om ett meddelande om någon kund eller leverantör har skapats inom ett visst affärssammanhang, t.ex. prisförhandlingar, kan denna kontextinformation vara mycket värdefull för att avgöra om detta meddelande är relevant i ett nytt ansökningssammanhang. För särskilda typer av information-t.ex. rapporter om bästa praxis, lektioner-lärda eller formella designregler- kan ansökningsuppgiften specificeras i förväg. Vi föreslår att man uttrycker informationskontext i termer av organisationsstruktur och processmodeller. Dessa uttrycks i sin tur i termer av företags ontologi. Designen av företagets ontologi bygger på insikter och utvecklingar från modellering av företag, från affärsmodellmodellering och organisationsmodellering i kunskapsbaserade system. 7,8 Kunskapsbeskrivning i lektionslärda arkiv Tabell A visar ett urval av kunskapsfältsbeskrivning i form av en ramrepresentation som inspirerades av kunskapsfältsbeskrivningar för att organisera lektioner-lärda eller bästa praxis databaser. 2 För att representera och dra slutsatser om kunskapsbeskrivningar bygger de flesta forskningsmetoder på beskrivningslogik eller relationsdatabaser och Datalog; några nyare projekt bygger på Frame-Logic. Ur prestanda- och integrationssynpunkt föredrar vi databasorienterade system med avdragsgilla, objektorienterade anläggningar, som utvidgas med mekanismer för att hantera de olika former av osäkerhet som naturligt kommer i funktion i informationshämtningen.
Abecker m.fl. REF, till exempel, definierade en KM metod med ett organisatoriskt minne i kärnan av KM-systemet.
Toward a technology for organizational memories
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}