CC BY
97
УДК 65.012.6
МОДЕЛЬ ЗРЕЛОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ПРОМЫШЛЕННОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СТРУКТУРЫ
Будлянская Дарья Дмитриевна,
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации Уральский институт управления (филиал), ассистент кафедры экономической теории, г. Екатеринбург, Россия. E-mail: [email protected]
Аннотация В статье рассмотрена проблема управления интеллектуальными активами интегрированных промышленных корпоративных структур. Автором проводится анализ существующих в научной литературе моделей зрелости. Предложена авторская модель зрелости системы управления знаниями, описывающая возможные уровни развития корпоративного менеджмента знаний промышленных предприятий, входящих в состав интегрированной корпоративной структуры с учетом специфики подобных объектов.
Ключевые понятия: модель зрелости, система управления знаниями, интегрированная промышленная корпоративная структура.
Сегодня в процессе становления экономики знаний предприятия вынуждены искать новые пути для создания, развития и сохранения своей конкурентоспособности. Когнитивизация экономики, изменяя устоявшиеся принципы функционирования хозяйствующих субъектов в масштабе мирового экономического пространства, делает необходимым условием «выживания» наличие конкурентных преимуществ, основанных на знаниях.
Таким образом, управление знаниями, представляющее собой качественно новый подход к стратегическому управлению предприятием [12, с. 102], интегрирующий в себе множество различных технологий1, рассматривается в современных условиях в качестве одного из эффективных способов улучшения основных показателей деятельности предприятия и повышения уровня его конкурентоспособности [7; 8, с. 57].
Применительно к деятельности интегрированных промышленных корпоративных структур (ИПКС)2 менеджмент знаний представляет особую актуальность, которая обусловлена, главным образом, сложностью данных объектов с точки зрения управления [4, с. 42]. Можно выделить следующие особенности ИПКС:
1) широкий масштаб деятельности;
2) большая численность персонала;
3) высокий уровень диверсификации производства;
4) географическая рассредоточенность подразделений;
5) языковые барьеры и культурные различия в случае расположения дочерних и зависимых обществ (ДЗО) в разных странах / регионах;
6) неоднородность выпускаемой отдельными ДЗО или дивизионами продукции;
7) разные уровни финансовых возможностей ДЗО.
Однако, как показывает практика, большинство отечественных интегрированных промышленных корпоративных структур, все еще не рассматривает эффективный менеджмент знаний в качестве конкурентного преимущества и не уделяет должного внимания методам и инструментам управ-
1 В современной научной литературе под управлением знаниями часто понимается совокупность элементов таких управленческих технологий, как совместное проектирование (Collaborative Engineering), инжиниринг знаний (Knowledge Engineering), управление изменениями (Change Management), управление человеческими ресурсами (Human Resource Management), информационные и коммуникационные технологии (Information and Communication Technology) и организационное развитие (Organizational Development).
2 В данной статье под ИПКС понимается целостный организационно-экономический субъект, состоящий из определенной совокупности предприятий и организаций и связей (отношений) между ними, устанавливаемых, как правило, на основе учредительных документов о создании объединения.
ления знаниевыми ресурсами, что препятствует достижению целей корпоративного развития и получению положительного синергетического эффекта от совместной деятельности.
Исходя из вышесказанного, автором предложен механизм стратегической оценки зрелости системы управления знаниями как инструмент, позволяющий выявить степень соответствия ИПКС и предприятий в ее составе основным требованиям экономики знаний. В данной статье представлен один из элементов разработанного механизма - модель зрелости системы управления знаниями промышленного предприятия, входящего в состав интегрированной корпоративной структуры.
Традиционно под зрелостью (Maturity) понимается стадия полного развития процесса, технологии, системы и т.д. Толковые словари определяют зрелость как опытность [3, с. 571], завершенность [2, с. 424]. В соответствии с определением, закрепленном в стандарте ISO/IEC 15504-7 (2008), под организационной зрелостью понимается «степень реализации процессов, осуществление которых направлено на достижение текущих или планируемых целей фирмы в определенных сферах деятельности» [9]. В рамках данного исследования за основу взято понимание рядом современных исследователей организационной зрелости как состояния «становления», процесса приобретения большей функциональности, мощности, производительности [14]. Таким образом, применительно к сфере менеджмента знаний уровень зрелости может быть определен как степень выраженности способности предприятия управлять своими интеллектуальными активами таким образом, чтобы максимально эффективно способствовать реализации корпоративной стратегии и соответствовать современным экономическим реалиям.
Моделирование зрелости представляет собой общий подход, описывающий развитие компании с течением времени, которая проходит определенный перечень этапов на пути к достижению идеального состояния развития системы управления знаниями [14]. Модель зрелости менеджмента знаний выступает в качестве эффективного управленческого инструмента, обеспечивающего возможность качественной и количественной оценки текущего состояния системы управления знаниями, сопоставления полученных результатов с «эталонным вариантом», «идеальным образом», к которому необходимо стремиться.
В современной научной литературе предлагаются различные варианты моделей зрелости системы управления знаниями, разработанные как исследователями-теоретиками, так и представителями бизнеса. Традиционно все модели зрелости управления знаниями могут быть разделены на две большие категории:
1) Модели, основанные на модели зрелости процессов разработки программного обеспечения Capability Maturity Model (CMM), представленной в 90-х годах XX века и состоящей из пяти уровней, каждый из которых описывался с помощью уникального набора характеристик. Несмотря на то, что данная модель была изначально разработана исключительно с целью оценки программного обеспечения, некоторые исследователи полагают, что она может быть вполне применима к разработке модели зрелости управления знаниями [15]. К таким моделям относят KMMM компании Siemens, KMMM компании Infosys, модель оценки качества управления знаниями Paulzen и Perc (KPQM), модель оценки способностей к организационному управлению знаниями Kulkarni и Freeze (KMCA). Как и в исходной модели, в них выделяются пять основных уровней зрелости.
2) Модели, не основанные на модели зрелости процессов разработки программного обеспечения Capability Maturity Model (Non-CMM-Based KMMM). Это такие модели, как KPMG 2000, модель KMMM, VISION KMMM TATA 5iKM3 KMMM, K3M [15]. В рамках данных моделей выделяется от четырех до восьми уровней зрелости.
Одно из самых масштабных теоретических исследований было организовано представителями Центра атомных исследований им. Индиры Ганди (Индия) в 2011 году [11]. Ученые провели компаративный анализ наиболее известных моделей зрелости управления знаниями, в результате которого были выявлены различия в структуре, содержании, а также спектре возможного применения описываемых моделей.
Проведенный анализ показал, что, несмотря на наличие преимуществ и недостатков у каждой исследуемой модели, все они обладают рядом общих характеристик, среди которых исследователи отметили:
1) Развитие системы управления знаниями рассматривается схематично и описывается с помощью ограниченного числа уровней зрелости (обычно от четырех до шести).
2) Каждый уровень зрелости характеризуется определенным набором требова-
ний, которым предприятие должно соответствовать.
3) Организация проходит уровни последовательно, ни один этап не может быть пропущен, так как модели зрелости основываются на концепции жизненного цикла.
4) Организация развивается, последовательно проходя все уровни и достигая совершенства, в результате чего становится необходимой разработка новых методов и инструментов, позволяющих удержать достигнутое положение [11].
Результаты, полученные учеными Центра атомных исследований, были использованы автором статьи в качестве основы для проведения собственного теоретического исследования, направленного на выявление тех моделей зрелости, которые учитывали бы специфику взаимодействия предприятий в составе корпоративной структуры как между собой, так и со сторонними участниками (другими предприятиями, потребителями, внешними экспертами и др.). Таким образом, автором было изучено более пятнадцати моделей зрелости управления знаниями, представленных в зарубежной научной литературе, в результате чего было установлено, что ни одна из существующих моделей не рассматривает особенности взаимодействия предприятий между собой в составе корпоративной структуры.
Единственной моделью, предполагающей анализ участия в партнерствах и сотрудничества с представителями внешней среды, оказалась модель, предложенная сотрудниками компании Siemens [6, 10]. В рамках данной модели выделяются такие ключевые области, как стратегия и цели в сфере управления знаниями, структура знаний и их формы, технологии, инфраструктура, организационная культура, внешняя среда и участие в партнерствах. Оценивать данные ключевые области предлагается с помощью шестидесяти двух показателей. Однако авторы модели не дают в научной литературе описания предложенной методики оценки, перечня разработанных показателей, а также результатов применения данной модели на практике. В связи с чем остается неизвестным, какие именно аспекты взаимодействия предприятия с внешней средой учитывались при разработке модели.
Предлагаемая автором статьи модель зрелости системы управления знаниями основывается на следующих теоретических положениях:
1. Система управления знаниями промышленного предприятия, входящего в состав интегрированной корпоративной структуры - это подсистема корпоративного
управления ИПКС, включающая цели, стратегии, знаниево-ориентированную организационную культуру, технологии, процессы управления знаниями, посредством которых формируется единое с другими ДЗО информационное пространство, обеспечивающее совместное создание нового знания, его капитализацию и коммерциализацию посредством воплощения в инновационном продукте [1, с. 146].
2. С целью проведения оценки система управления знаниями промышленного предприятия, входящего в состав интегрированной корпоративной структуры, операциона-лизирована автором по следующим компонентам (ключевым областям):
1)Ментальный - самый трудно поддающийся количественной оценке блок, являющийся совокупностью убеждений и эмоций, а также норм и традиций, существующих в организации относительно управления знаниями. Данный компонент характеризует степень приверженности персонала самой идее управления знаниями, уровень развития зна-ниево-ориентированной организационной культуры и ее проявления в повседневной деятельности сотрудников.
2) Институциональный - расп редел е-ние обязанностей и ответственности между сотрудниками предприятия в процессе управления знаниями и выбора оптимальной системы координации и контроля. Данный компонент также отражает методы и порядок работы организации в сфере управления знаниями, которые закреплены соответствующими документами (рабочие инструкции, политика в сфере управления знаниями, стратегия управления знаниями и т.д.).
3)Процессный - основные операции, производящиеся над знаниевыми активами. К основным процессам можно отнести приобретение знаний (knowledge acquisition), обмен знаниями (knowledge exchange), совместное создание новых знаний (co-creation of new knowledge), измерение (measurement) и защиту знаний (knowledge protection).
4) Технологический - совокупность методов и технологий управления знаниями, которые традиционно подразделяются на две группы: персонализации (коммуникационные) и кодификации (информационные) [13].
5) Компонент взаимодействия - блок, отвечающий за развитие партнерских отношений за пределами ИПКС. Сюда относятся совместные научно-исследовательские разработки с вузами, стратегические альянсы с партнерами, поставщиками, различные формы международного сотрудничества, привлечение внешних экспертов и т.д.
6) Результативный - совокупность экономических эффектов (прибыли и экономии), полученных от использования системы управления знаниями, наличие которых свидетельствует об эффективности системы в целом.
Для оценки выделенных ключевых областей будет использовано порядка ста пятидесяти показателей, которые затем будут «свернуты» в шесть интегральных показателей. В результате будет рассчитан один агрегированный индикатор, позволяющий определить уровень зрелости системы управления знаниями предприятия, входящего в состав интегрированной промышленной корпоративной структуры. На рисунке в качестве примера приведены некоторые показатели для оценки ментального компонента.
3. В рамках предложенной модели оценке также будут подвергнуты факторы, воздействующие на функционирование системы управления знаниями. Все факторы были разделены автором на четыре группы:
1) Индивидуальные факторы/, сопряженные с особенностями мышления отдельно взятого индивида - сотрудника
кальности ДЗО, обусловленная историческими особенностями его развития, финансовое положение предприятия.
3) Факторы/, действующие на уровне всей ИПКС. Сюда можно отнести количество ДЗО в составе структуры, степень их географической рассредоточенности, степень культурных различий, частота взаимодействия сотрудников разных ДЗО между собой, схожесть/различия типа выпускаемой продукции.
4) Факторы/ внешней макросреды/: наличие экономических стимулов и уровень развития институциональной системы, уровень образования, развития экономики знаний в стране, уровень инновационной активности, а также глобальной конкурентоспособности государства, на территории которого находится ИПКС.
Система управления знаниями может последовательно пройти шесть качественно различных уровней зрелости: от нулевого до экспертного. Краткая характеристика уровней зрелости системы управления знаниями представлена в таблице 1. Модель выстроена таким образом, что только равномерное улучшение во всех ключевых областях системы управления знаниями поз-
Рис. Компоненты системы управления знаниями
предприятия. Например, такой фактор, как степень приверженности работника предприятию.
2) Факторы/, действующие на уровне отдельного ДЗО. Например, численность сотрудников ДЗО, продолжительность нахождения предприятия в составе ИПКС, степень воздействия международных барьеров на процесс осуществления коммуникаций с другими ДЗО, уровень автономии ДЗО в принятии решений, степень самобытности и уни-
волит организации перейти на следующий уровень зрелости.
Важно отметить, что в случае, если отдельное ДЗО обладает высоким уровнем зрелости системы управления знаниями, но не использует методы и технологии управления в совместной с другими ДЗО деятельности, а также не стремится транслировать свои знания на другие ДЗО, предприятие не может продвинуться на следующий уровень зрелости.
Таблица 1
Уровень развития системы управления знаниями Характеристики уровня
1. Нулевой уровень (Zero level) - управление знаниями отсутствует как таковое В каждой организации всегда присутствует некая система управления знаниями, пусть даже несовершенная и не всегда эффективная, но, тем не менее, действующая. Ни одна организация не могла бы существовать, не передавая тем или иным способом знания своим сотрудникам [5]. В связи с этим очень сложно найти предприятие, управление знаниями которого находилось бы на нулевом уровне развития. Однако мы выделяем данный уровень, основной характеристикой которого является практически полное отсутствие деятельности в сфере управления знаниями.
2. Начальный уровень (Initial level) -хаотичное управление знаниями Существуют разрозненные элементы управления знаниями и процедуры, носящие нерегулярный характер. Наблюдаются очень редкие (или вообще отсутствуют) взаимодействия предприятия с другими ДЗО в области управления знаниями.
3. Базовый уровень (Core level) - дискретное управление знаниями Признание предприятием значимости менеджмента знаний как эффективной управленческой технологии, способствующей развитию бизнеса и повышению его конкурентоспособности. На основании отдельных идей, высказываемых руководством, реализуются пилотные узко локализованные в организационном пространстве проекты по управлению знаниями. Растет вовлеченность сотрудников предприятия в систему управления знаниями. Значительная часть методов и технологий управления знаниями используется совместно с другими ДЗО. Проводятся общие мероприятия с целью интеграции и трансляции знаний между разными ДЗО.
4. Средний уровень (Middle level) - реактивное управление знаниями Для данного уровня зрелости характерно наличие стабильных и четко отработанных процедур, обеспечивающих эффективное управление знаниями. Основные процессы управления знаниями интегрированы в общекорпоративную систему управления знаниями. Стратегия управления знаниями предприятия разработана на основе общекорпоративной стратегии и четко ей соответствует. Существует специальное подразделение, отвечающее за вопросы управления знаниями. Совместные с другими ДЗО мероприятия в сфере управления знаниями проводятся на регулярной основе. Средний уровень вовлеченности персонала в процессы управления знаниями.
5. Продвинутый уровень (Advanced level) - проактивное управление знаниями Показатели эффективности реализации процессов управления знаниями подлежат регулярной оценке. Порядка 75% сотрудников предприятия являются участниками процессов управления знаниями. Поле обмена знаниями становится единым для отдельных ДЗО. Сотрудники предприятия признают деятельность по управлению знаниями в качестве неотъемлемого элемента своей работы.
6. Экспертный уровень (Expert level) -всеобщее управление знаниями Высший уровень зрелости характеризует способность предприятия быстро реагировать на изменения во внутренней и внешней среде соответствующими преобразованиями в области управления знаниями. Управление знаниями становится неотъемлемой частью организационной деятельности и глубоко проникает на уровень организационной культуры. Данный уровень зрелости характеризуется стремлением к постоянному совершенствованию. Осуществляется регулярная оценка управления знаниями на основе качественных и количественных показателей. Все ДЗО представляют собой единое информационное поле с унифицированными стратегиями, стандартами и регламентами в сфере управления знаниями. Организационные границы ИПКС постепенно «размываются» посредством активного взаимодействия с поставщиками, потребителями, партнерами, внешними экспертами и т.д. Управление знаниями приобретает всеобщий, «тотальный» характер. Предприятие, достигнувшее данного уровня зрелости признается экспертом в области управления знаниями и является эталоном компетентности, в связи с чем может использовано в качестве такового при проведении бенчмаркинга другими ИПКС.
4. Каждый уровень зрелости рассматривается автором как устойчивое в пространстве и времени состояние системы управления знаниями, характеризующееся определенным набором реализуемых практик, используемых методов и технологий, определенной степенью взаимодействия предприятия с другими ДЗО в сфере управления знаниями.
Новизна и преимущества предложенной автором модели зрелости управления знаниями заключается в следующем:
1) Учет ключевых особенностей ИПКС, что было достигнуто посредством расчета для каждой ключевой области показателей, характеризующих степень взаимодействия предприятий в составе ИПКС между собой.
2) Учет современных тенденций в области управления знаниями, в частности, направленности на взаимодействие (Collaboration) и создание нового знания (Co-creation) совместно с партнерами, клиентами, поставщиками.
3) Абстрагирование от характеристик конкретного предприятия - способность быть применимой для любого промышленного предприятия в составе интегрированной корпоративной структуры.
4) Обеспечение высокой степени гибкости, масштабируемости и кастомизиру-емости, предоставляющей возможности для быстрого реагирования на изменения, происходящие в окружающей среде, и непрерывного совершенствования модели посредством возможного изменения набора используемых показателей.
Представленная модель зрелости является одним из элементов механизма стратегической оценки зрелости системы управления знаниями промышленного предприятия, входящего в состав интегрированной корпоративной структуры. С помощью данной модели может быть определен уровень развития каждой ключевой области системы управления знаниями, а также интегральный показатель зрелости. Полученные результаты позволят скоординировать деятельность в сфере менеджмента знаний в соответствии со стратегическими целями предприятия и изменениями, происходящими во внешней среде.
Таким образом, моделирование зрелости управления знаниями является одним из инструментов стратегического развития предприятия, использование которого способствует формированию единого информационного пространства, ускорению процесса интеграции ДЗО в составе кор-
поративной структуры и, таким образом, получению синергетического эффекта от совместной деятельности в сфере управления знаниями.
1. Будлянская, Д.Д. Методический инструментарий стратегической оценки зрелости системы управления знаниями интегрированной промышленной корпоративной структуры [Текст] / Д.Д. Будлянская // Вестник УрФУ. Серия «Экономика и управление». 2014. № 4. С. 145-154.
2. Новый Большой англо-русский словарь: в 3 т. [Текст] / Ю.Д. Апресян, Э.М. Медникова, А.В. Петрова. М.: Рус. яз. 1999. 832 с.
3. Ожегов С.И. Словарь русского языка. Ок. 57000 слов [Текст] / Под ред. докт. филол. наук, проф. Н.Ю. Шведовой. М.: Рус. яз. 1981. 816 с.
4. Салчинский, В.И., Ершова, Г.Е. Интеграция промышленных предприятий: теория и методика [Текст] / В.И. Салчинский, Г.Е. Ершова. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та. 2005. 98 с.
5. Харрингтон, Дж., Воул Ф. Совершенство управления знаниями [Текст]/ Пер. с англ. А.Л. Раски-на под науч. ред. А.Б. Болдина. М.: РИА Стандарты и качество. 2008. 270 с.
6. Ehms, K., Langen, M. Holistic Development of Knowledge Management with KMMM [Текст] / K. Ehms, M. Langen // Corporate Technology Knowledge Management & Business Transformation. Siemens AG. 2002.
7. Fliedner, G., Vokurka, R. Agility: The next competitive weapon [Текст] / G. Fliedner, R.Vokurka // APICS, Online Edition. 1997. 7(1), pp. 56-59.
8. Holsapple, C., Jones, K., Singh, M. Linking Knowledge to Competitiveness: Knowledge Chain Evidence and Extensions [Текст] / C. Holsapple, K. Jones, M. Singh // Knowledge Management in Modern Organizations. Idea Group Inc. 2007.
9. ISO/IEC 15504-7 [Текст] / Information technology. Process assessment. Part 7: Assessment of organizational maturity. 2008.
10. Knowledge Mаnanagement Maturity Model [Электронный ресурс]. URL: http://www.kmmm. org/ (дата обращения: 20.12.2015).
11. Kuriakose, K.K., Raj, B., Murty, S., Swamina-than, P. Knowledge Management Maturity Model: An Engineering Approach [Текст] / K.K. Kuriakose, B. Raj, S.Murty, P. Swaminathan // Journal of Knowledge Management Practice. 2011. 2.
12. Metaxiotis, K., Ergazakis, K., Samouilidis,
E., Psarras, J. Decision support through knowledge management: The role of the artificial intelligence [Текст] / K. Metaxiotis, K. Ergazakis, E. Samouilidis, J. Psarras // International Journal of Computer Applications in Technology. 2003. 2 (19), pp.101-106.
13. Ribrnre ,V., Tuggle, F. The Influence of Organizational Trust on the Use of KM Systems and on the Success of KM Initiatives [Текст] / V. Ribrnre,
F.Tuggle // Knowledge Management in Modern Organizations. 2007.
14. Sajeva, S., Jucevicius, R. The Model of Knowledge Management System Maturity and its Approbation in Business Companies [Текст] / S. Sajeva, R. Jucevicius // Social Sciences. 2010. 3 (69).
15. Teah, H., Pee, L., Kankanhalli, A. Development and Application of a General Knowledge Management Maturity Model [Текст] / H. Teah, L. Pee, A. Kankanhalli // The Tenth Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS, 2006).
References
1. Budlyanskaya D.D. (2014) Vestnik UrFU. Seriya ekonomika i upravlenie, no. 4, pp. 145-154 [in Rus].
2. Novyy Bol'shoy anglo-russkiy slovar' (1999), Moscow, Rus. yaz., 832 p. [in Rus].
3. Ozhegov S.I. (1981) Slovar' russkogo yazyka, Moscow, Rus. yaz., 816 p. [in Rus].
4. Salchinskiy V.l., Ershova G.E. (2005) Integratsiya promyshlennykh predpriyatiy: teoriya i metodika, Ekaterinburg, lzd-vo Ural. Gos. Ekon. Unta. 98 p. [in Rus].
5. Kharrington, Dzh., Voul F. (2008) Sovershenstvo upravleniya znaniyami, Mscow, RIA Standarty i kachestvo, 270 p. [in Rus].
6. Ehms K., Langen M. (2002) Corporate Technology Knowledge Management & Business Transformation [in Eng].
7. Fliedner G., Vokurka R. (1997) APICS, no. 7(1). pp. 56-59 [in Eng].
8. Holsapple C., Jones K., Singh, M. (2007) Knowledge Management in Modern Organizations [in Eng].
9. I SO/I EC 15504-7 (2008) Information technology. Process assessment. Part 7: Assessment of organizational maturity [in Eng].
10. Knowledge Mnanagement Maturity Model Elektronnyj resurs. Available at: http://www.kmmm. org/ (acessed: 20.012.2015) [in Eng].
11. Kuriakose K.K., Raj B., Murty S., Swaminathan, P. (2011) Journal of Knowledge Management Practice, no. 2 [in Eng].
12. Metaxiotis K., Ergazakis K., Samouilidis E. and Psarras J. (2003) International Journal of Computer Applications in Technology, no. 2 (19), pp.101-106 [in Eng].
13. Ribiere V., Tuggle F. (2007) Knowledge Management in Modern Organizations [in Eng].
14. Sajeva S., Jucevicius R. (2010) Social Sciences, no. 3 (69) [in Eng].
15. Teah H., Pee L., Kankanhalli A. (2006) The Tenth Pacific Asia Conference on Information Systems [in Eng].
UDC 65.012.6
MODEL OF MATURITY OF MANAGING KNOWLEDGE OF INTEGRATED INDUSTRIAL CORPORATE STRUCTURE
Budlyanskaya Darya Dmitrievna,
Russian Academy of National Economy and
Public Administration under the President
of the Russian Federation, Ural Institute of
Management (branch),
Teaching Assistant of the Department Chair
of Economic Theory,
Yekaterinburg, Russia.
E-mail: [email protected]
Annotation
The article deals with the problem of managing intellectual assets of integrated industrial corporate structures. The author undertakes the analysis of existing in scientific literature models of maturity. The author suggests her own model of maturity of knowledge management describing possible levels of developing corporate knowledge management of industrial enterprises being part of Integrated corporate structure in the light of specific features of such objects.
Key concepts:
model of maturity,
system of knowledge management,
integrated industrial corporate structure.
