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國內(nèi)知識工程1.0的成功實(shí)踐

在我們進(jìn)行精益研發(fā)體系研究和實(shí)踐時，知識管理是其中一項(xiàng)重要組成部分。但到底如何來做，在當(dāng)時是一道難題，因?yàn)楹芏嘀袊髽I(yè)都進(jìn)行過知識相關(guān)工作，但大部分都沒有發(fā)揮作用。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的知識管理工作明顯存在以下三個大困局：

（1）無知識，資深員工不知如何把知識共享出來，甚至意識不到自己有知識。當(dāng)我們請即將離崗的專家把他們的知識梳理出來的時候，專家們往往是一臉茫然；

（2）弱知識，由于知識的梳理和挖掘存在問題，所以軟件中的知識過于泛泛，與工作關(guān)系較弱，只能做為閑來翻翻消遣之用。由于專家不能提供知識，企業(yè)的知識管理項(xiàng)目組只好從內(nèi)外部搜羅現(xiàn)有材料放入到知識管理平臺中。此類知識與實(shí)際業(yè)務(wù)勢必相去甚遠(yuǎn)；

（3）死知識，即使有一些有用的知識，但在遇到問題時卻反倒找不到這些知識。研發(fā)人員通常是通過搜索方式來尋找知識，往往發(fā)現(xiàn)要么搜索出來太多無關(guān)知識，要么搜索出來很少的知識，難以支持研發(fā)工作。

以上困局，使得即使是開展過知識工程工作的企業(yè)，知識也沒有融入研發(fā)過程，沒有對研發(fā)活動起到支撐作用，存在知識與研發(fā)兩張皮現(xiàn)象。

為此，讓知識與研發(fā)流程伴隨，把完成工作包用得上的知識都與工作包伴隨起來。這樣可以利用研發(fā)業(yè)務(wù)活動進(jìn)行知識的產(chǎn)生、組織、管理、應(yīng)用和創(chuàng)新。這就很好的解決了以上三個問題，從而具有以下三個特點(diǎn)。

（1）有知識，讓專家意識到自己確實(shí)有知識。讓專家在知識挖掘和整理的過程中有章可循。當(dāng)專家明確了要梳理自己擅長的工作包相關(guān)的知識和資源時，他們都表現(xiàn)的駕輕就熟；

（2）活知識，在業(yè)務(wù)需要的時候，知識就出現(xiàn)了。變?nèi)苏抑R為知識找人，讓知識主動推送到研發(fā)人員的工作桌面上。工作人員領(lǐng)取到工作包的時候，知識就同時獲得；

（3）強(qiáng)知識，所有知識都與工作直接強(qiáng)相關(guān)。無論用何種方法獲得知識，都是雪中送炭的知識，而不是錦上添花的知識。工作包上的知識只可能是與完成本工作包相關(guān)的知識，其他知識沒有機(jī)制和機(jī)會出現(xiàn)于此處。

這些是知識工程1.0的目標(biāo)，主要解決知識如何共享出去，被別人找到，在相應(yīng)的地方用相應(yīng)的知識。

知識工程1.0在我國以航天航天等為代表的高端制造企業(yè)得到了成功實(shí)踐，這些行業(yè)企業(yè)對研發(fā)創(chuàng)新的追求是中國企業(yè)中最為執(zhí)著的那一批，因此也在國內(nèi)知識工程的應(yīng)用上走到了前列。?

知識工程2.0的發(fā)展方向?

雖然知識工程1.0在企業(yè)受到歡迎，但仍然有一些問題尚未得到好的解決,那就是知識本身的問題，包括以下兩方面：
? ?（1）遠(yuǎn)知識，知識似乎與工作有關(guān)，但距離業(yè)務(wù)應(yīng)用太遠(yuǎn)，使用起來不直接、不方便；

（2）淺知識，只關(guān)注顯性知識的表面價值，看不到隱性知識的深層智慧。

為此，我們提出以下兩項(xiàng)要求，作為知識工程2.0的重要發(fā)展方向：

（1）近知識，所有的知識可以像工具那樣直接使用，無需二次加工。無論用何種方法獲得知識，在應(yīng)用系統(tǒng)中可以即插即用；

（2）深知識，提煉歸納分析知識的隱性價值。利用智慧分析方法，將隱性知識按照業(yè)務(wù)應(yīng)用情景顯性化，在研發(fā)人員工作過程中獲得智慧導(dǎo)航。

知識管理向上，梳理研發(fā)流程，將知識與研發(fā)流程的工作包伴隨，將知識融入流程。

知識管理向下，深挖設(shè)計過程中的知識。根據(jù)知識的類別，選擇合適工具進(jìn)行增值加工。通過計算機(jī)手段，利用知識建模手段生成數(shù)字化和工具化的知識，并直接與相關(guān)研發(fā)工具建立關(guān)聯(lián)，使這些知識天然具有與業(yè)務(wù)工作環(huán)境互動的特點(diǎn)，直接啟動應(yīng)用，使知識與設(shè)計活動緊密融合，直接支持設(shè)計工作。另外，這種方式也也提供了隨用隨積累、隨用隨創(chuàng)新的知識積累與應(yīng)用模式。

知識管理向上發(fā)展是知識工程1.0的重點(diǎn)，向下發(fā)展是知識工程2.0的重點(diǎn)。?

知識增值加工是“知識工程2.0”核心

從工程實(shí)踐角度，對研發(fā)過程有幫助的資源都可以是知識，都是知識工程所建設(shè)的對象和范圍。知識資源增值是知識工程2.0的核心。

從企業(yè)實(shí)踐出發(fā)，依據(jù)資源的特性和價值不同，我們對其進(jìn)行了類別和層級進(jìn)行了區(qū)分，分別是：實(shí)物、數(shù)據(jù)、信息、模式和技術(shù)，同時這五類知識也具有層次遞進(jìn)的特征。針對這遞進(jìn)的五類知識，提出五種知識層級提升方法，即增值加工，分別是數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化、范式化和模型化。

不同資源類型采用不同技術(shù)加工手段，提升其知識特征，是知識工程2.0的核心價值所在。實(shí)物資源數(shù)字化后具備顯性化特征，數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)化之后具有有序化特征，信息知識結(jié)構(gòu)化之后具備共享化特征，模式資源范式化之后具備自動化特征，技術(shù)資源模型化后具備智能特征，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行知識的全息化之后具有智慧特征。

在智能制造時代，大數(shù)據(jù)分析方法的出現(xiàn)為知識層級的提升開辟了一種新方法：智慧分析法，將隱藏在以上各類資源中的知識挖掘出來，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，往往能夠突破基于預(yù)設(shè)模式的小樣本數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，得到預(yù)料之外的顛覆性成果。根據(jù)工作場景自動分析工作需要，從現(xiàn)有的知識體系中自動組合當(dāng)前工作需要的知識，推送或嵌入到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，使之具有自判斷與自決策的特征。研發(fā)體系的智慧化水平將提升明顯。

因此，知識資源增值的程度，決定了知識接近業(yè)務(wù)的程度、促進(jìn)創(chuàng)新的程度以及研發(fā)體系的智慧化程度。未來工業(yè)4.0時代，基于大數(shù)據(jù)的智慧級知識普遍采用，那時我們將步入智慧研發(fā)時代。