صنایع دانش بنیان، صنایعی هستند که مبتنی بر استفاده فشرده آنها از فناوری و/یا سرمایه انسانی است. در حالی که بیشتر صنایع به نوعی به دانش به عنوان ورودی وابسته هستند، صنایع دانش بنیان به طور خاص برای تولید درآمد به دانش و فناوری وابسته هستند. برخی از صنایع که در این دسته قرار می گیرند عبارتند از: آموزش، مشاوره، علوم، مالی، بیمه، فناوری اطلاعات، خدمات بهداشتی و درمانی و ارتباطات.
شرکت های دانش بنیان بنگاه هایی تعریف می شوند که در آن محصولات دانش و دانش بنیان به بازار عرضه می شود. محصولات و خدمات می‌توانند از طرح‌ها تا نمونه‌های اولیه یا محصولات تولید انبوه که در آن هزینه‌های تحقیق و توسعه بخش بزرگی است، متفاوت باشد. کارکنان شرکت های دانش بنیان معمولا دارای تحصیلات آکادمیک هستند. الزامی نیست، اما به عنوان شاخصی از توانایی های نظری و تحلیلی و تسهیل کننده آنها تلقی می شود. آموزش همچنین مشروعیت بخشیدن به وضعیت کارشناسی و هزینه های بالا است. کار در شرکت های دانش بنیان مبتنی بر مهارت‌های فکری کارکنان است و وظایف عادی نیستند. مهارت ترکیب دانش های مختلف مورد نیاز است.
صنعت در مقیاس بزرگ، همانطور که از نام آن پیداست، همه چیز مورد نیاز در صنایع بزرگ به صورت فله یا زیاد است. همه منابع مختلف مانند نیروی کار، هجوم سرمایه، مواد خام، زیرساخت های مورد نیاز برای راه اندازی و اجرای صنایع در مقیاس بزرگ بسیار زیاد است. شامل انواع مختلفی از صنایع در حوزه کاری خود می باشد. صنعت در مقیاس بزرگ شامل چندین صنعت سنگین و سبک است. صنایع سنگین مانند فولاد، نساجی و صنعت خودروسازی در دسته صنایع بزرگ قرار می گیرند. همچنین مشاهده می شود که فناوری اطلاعات در سال های اخیر رونق گرفته است. درآمد زیادی از صنعت IT ایجاد می شود. بنابراین، صنعت IT نیز در دسته صنعتی در مقیاس بزرگ قرار می گیرد.
از مزایای صنایع در مقیاس بزرگ، استفاده از جدیدترین ماشین آلات، بهترین عملکرد نیروی کار، خرید و فروش عمده، هزینه های سربار کم، مقرون به صرفه بودن تحقیق و تجزیه و تحلیل کسب و کار، استفاده مجدد از محصولات جانبی و کسب سود برای کارمندان می توان نام برد.
در سطح جهانی، مجموعه ای از صنایع مادر و صنایع در مقیاس بزرگ وجود دارد که به اقتصاد کشورهای مختلف کمک می کند. چند مورد از آنها عبارتند از: صنعت کشاورزی، صنایع دفاعی، صنعت متالوژی، صنایع الکترونیک به عنوان صنایع مادرو حامل های بیمه زندگی و سلامت جهانی، صندوق های بازنشستگی جهانی، اکتشاف و تولید نفت و گاز جهانی، املاک تجاری جهانی، سیمان، تولید جهانی خودرو، بانک های تجاری جهانی، تولید جهانی قطعات و لوازم جانبی خودرو، گردشگری جهانی، به عنوان صنایع مقیاس بزرگ به لحاظ درآمد.
صنایع مادر دانش بنیان که به لحاظ زیرساختی، اقتصادی و بومی سازی به میزان بالایی از صنایع در مقیاس بزرگ به لحاظ درآمد، حمایت می کنند، خود نیازمند سرمایه گذاری ها و تعریف پروژه های کلان می باشد. که برای پیشبرد چنین پروژه هایی نیاز به شرکت های بزرگ دانش بنیان و حمایت نهادهای مالی و سرمایه گذاری هر کشور می باشد.
دستیابی به دانش و فناوری تولید، ماشین آلات و روش های بهینه کشاورزی، ذوب و ترکیب فلزات و ریخته گری، ریز پردازنده های الکترونیکی و … که تعداد اندکی از قدرت های اقتصادی جهان موفق به تولید آن ها هستند، نیازمند تعریف پروژه ها و استارت آپ های بزرگ با حمایت بخش دولتی و شرکت های بزرگ سهامی عام دارد.
رهبری در هر پروژه ای مهم است، اما برای پروژه های پیچیده می تواند چالش برانگیزتر باشد زیرا متغیرهای زیادی برای مدیریت همزمان وجود دارد. پروژه های پیچیده شامل درجه غیرمعمولی از عدم قطعیت و غیرقابل پیش بینی بودن است. مدیر پروژه باید در محیطی تصمیم بگیرد که در آن بسیاری از عوامل حیاتی خارج از کنترل مستقیم تیم پروژه هستند. مدیران پروژه باید چندین حوزه دانش را درک کنند و ابزارها و تکنیک های مختلفی را برای مدیریت موفق یک پروژه توسعه دهند.
یک مدیر پروژه بزرگ مقیاس و پیچیده باید تمرکز استراتژیک داشته باشد. او باید بتواند یک چشم انداز استراتژیک از جهت کلی پروژه ایجاد کند، آن را با ذینفعان پروژه در میان بگذارد و اصلاحات لازم را با پیشرفت پروژه انجام دهد. در مدیریت یک پروژه بزرگ مقیاس و پیچیده باید از دستیابی به نتایج غیر مرتبط و مفید حمایت شود و در جهت سود آوری کل پروژه از آن استفاده گردد.
ساخت طرح پروژه های پیچیده و بزرگ نیاز به تعریف متفکرانه فعالیت، توالی، و برآورد منابع و ادغام مستقیم آنها با چرخه عمر توسعه دقیق برنامه دارد. نکته کلیدی در اینجا این است که مراحل چرخه عمر توسعه برنامه مبنایی برای ایجاد الگوها و مدل های تخمین برنامه می شود که در نهایت وظایف و فعالیت های دقیق در طرح پروژه را تشکیل می دهند.
در طول چند دهه اخیر، اکتشاف قابل توجهی از تکنیک ها و ابزارهای جدید برای بهبود کیفیت محصول و کارایی فرآیندهای پیچیده صنعتی صورت گرفته است. نیاز به چارچوبی وجود دارد که امکان ادغام ابزارهای مختلف برای عملیات بهینه، کنترل و تشخیص را فراهم کند تا پشتیبانی تصمیم گیری قوی را ممکن سازد. به عنوان یک پله، یک معماری سیستم یادگیری عمومی ایجاد شده است که امکان ادغام آسان با سیستم نظارتی موجود کارخانه های صنعتی را فراهم می کند. معماری امکان گنجاندن عملکردهای مختلف را به عنوان ماژول های جداگانه فراهم می کند.
بنابراین سیستم را می توان به راحتی با توجه به نیازهای مختلف موارد گوناگون تطبیق داد. معماری به اندازه کافی انعطاف پذیر است که در یک سرور راه دور با یک رابط مبتنی بر وب اجرا شود یا به صورت محلی در یک سرور ایزوله اجرا شود. به عنوان بازتاب نهایی، استفاده از چنین سیستم یادگیری علاوه بر سیستم های نظارتی موجود، تنها با نشان دادن مزایای اقتصادی قابل اندازه گیری قابل توجیه است. تنها در این صورت است که همه ذینفعان برای اتخاذ چنین سیستمی موافق خواهند بود. جنبه دیگری که اغلب نادیده گرفته می شود این است که کاربران سیستم، یعنی اپراتورها، مهندسان و مدیران کارخانه، باید از همان ابتدای فرآیند از توسعه تا اجرای چنین سیستمی درگیر باشند.
در واقع می توان گفت که تعریف پروژه دانش بنیان در صنایع بزرگ از طریق اتصال شرکت های دانش بنیان کوچک به عنوان مجری یک ماژول خاص از مجموعه به هم پیوسته ای از ماژول های پروژه بزرگ مقیاس و پیچیده که تحت تعامل و مدیریت یکپارچه یک شرکت بزرگ (یا یک پارک علم و فناوری) بواسطه یک نرم افزار ارتباطی مشترک هستند عملی و قابل انجام است. امید است با ظرفیت های چشمگیری که کشور ما در زمینه شرکت های دانش بنیان دارد، سرمایه گذاری و مدیریت پروژه های دانش بنیان در صنایع بزرگ نیز با موفقیت صورت گیرد.