《精益研发2.0》简编第8期:知识工程体系
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今天我要向大家介绍的是精益研发理论体系中的知识工程子体系,这也是精益研发体系的一个重要子体系。相对而言,精益研发崇尚对企业研发体系的变革,而知识工程是微创的,是对当前体系的直接支撑,属于用大量的微创新促进企业进步。精益研发是突变式的转型升级,知识工程是渐进式的持续进步。

中国企业很多都曾经进行过知识管理工作,但是仍然没有走出困局。要么无知识,知识梳理遇到问题,知识过于泛泛,资深员工不知如何把知识共享出来,甚至意识不到自己有知识;要么弱知识,由于知识的梳理和挖掘存在问题,所以软件中的知识往往与工作关系较弱,成为闲来翻翻消遣之用;要么死知识,当遇到问题时,设计人员通过搜索方式来寻找知识,要么搜索出来太多无关知识,要么搜索出来很少的知识,难以支持研发工作。

精益研发2.0将知识管理、业务流程、人工智能等学科相融合,形成了由三个层次构成的知识工程体系(如1所示)。


                                                                                         图1       知识工程体系

一、知识的实践定义——“物数信能慧”模型

谈及知识工程,我们首先要回答的一个问题是:“什么是知识?”。知识的学术定义有很多,知识一词在中国文化中有20多种含义,在各类历史文献和书籍中频繁使用,GB/T 23703.1《知识管理国家标准》也对知识做了明确的定义:“知识是通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能”。然而,当我们进行企业知识体系梳理及建设,用这些学术定义来应对“企业到底有哪些知识?”、“哪些资源算知识?”等问题时,却往往一头雾水,难以作答。可见,在工程应用中,我们需要的是一个有“实践”意义的知识定义——知识的“实践”定义。

想要厘清知识的“实践”定义,离不开对企业资源分类及加工改造模式的剖析。任何企业一经创建,总是会源源不断建设和产生实物资源,这些实物资源的自然利用是企业应用知识的最初级形式。如果我们对资源进行改造加工,提升其共享化、智能化程度,则可使资源具有知识特征。可见,知识与资源的关系是相对的、可以相互转化的,对特定层次而言,高层次的对象是知识,低层次的对象就是资源。因此,知识工程建设和资源建设之间没有绝对界限,凡是在产品研发中有用的资源,都能够作为知识工程的建设范围。

基于上述分析,我们对经典DIKW模型进行工程化改造,提出了知识的实践定义模型——“物数信能慧”模型2)。在该模型中,知识由五个层次构成:实物、数据、信息、智能和智慧。


                知识的实践定义—“物数信能慧”模型

作为研发体系的重要维度,知识积累和应用的层次决定了研发的智慧程度,知识层次越高,研发的智慧程度就越高。知识工程就是科技资源知识级别提升的过程,也是通过提升知识级别从而提升企业智慧级别的过程。

目前,国内大部分企业知识的层级通常在三层以下,即处于实物、数据和信息层面,这些知识具有数字化、显性化及共享化特征。也有小部分企业开始使用智能化知识,即采用自动化、平台化等技术把知识加工改造成可自动运行、推理、判断和决策的知识。可以预见,未来工业4.0时代,基于大数据的智慧级知识将普遍采用,那时的研发将步入智慧研发时代。

 

二、科技资源的知识化是知识工程的核心

根据知识工程体系框架模型(3),知识工程体系包括:知识资源规划、科技资源的知识化、知识工程标准、知识工程规范、知识工程组织、知识工程平台及知识工程技术。其中,科技资源的知识化是知识工程的核心。


         知识工程体系框架

知识工程的着眼点在于产品研发能力和质量的提升。通过对不同类型资源采用相应的技术手段,提升其显性化、共享化、智能化和智慧化程度,促进企业能力增长和研发智慧化程度提升,正是知识工程的核心价值所在

工业企业的科技资源可分为五大类:实物类、数据类、信息类、模式类及技术类,其知识化框架如4所示。

 

                            科技资源的知识化框架

知识采集是科技资源知识化框架的基础层。知识的初级形态是科技资源,对企业科技资源的梳理和分析可以获得知识工程对象的状况。

知识聚集的作用是将来自实物档案、个人电脑和信息系统等不同来源的知识对象,通过各种手段(包括构建系统接口)进行有效收集。根据知识形态设计知识模板(知识模型)和知识库,将模板和知识载体关联入库,最终形成各种类型和模式的知识库。

知识加工步骤对进入到知识库中的知识采用虚拟化、标准化、结构化、自动化、平台化及大数据分析等技术进行加工处理,以提升知识的显性化、共享化和智慧化程度,不断提升知识层级,其过程如5所示。


                      科技资源知识级别的提升过程

三、知识工程应用模式

知识聚集和知识加工的终极目标是为了满足企业不同用户的使用需求。通过建设知识工程集成平台,实现科技资源的知识化及应用。知识应用有三种模式:

第一种是嵌入业务系统的主动方式,即通过知识推送的方式将知识在研发人员工作需要的时候推送到设计环境中,或者直接嵌入到这些应用环境中。


                               知识工程平台应用示例1(基于研发流程的知识推送)

第二种是基于知识管理系统的专业方式,即研发人员通过知识标签主题、查询、导航、收藏、订阅等方式获取需要的知识。


                 知识工程平台应用示例2(知识门户搜索)

第三种是通过知识应用客户端使用知识的方式


                   知识工程平台应用示例3(漂浮工具条搜索)


                            知识工程平台应用示例4(客户端搜索)

四、知识工程体系建设

知识工程体系的建设是不能一蹴而就的,而是企业中人、技术和流程协同发展的过程,是从低级向高级发展的过程。企业知识工程体系的规划与建设可采用10所示的三步走战略。


                         知识工程体系规划与建设的三步走战略

根据知识工程体系框架模型,知识工程体系建设内容包括:知识资源规划、科技资源的知识化、知识工程标准规范建设、知识工程组织建设及知识工程平台建设。

通过建设知识工程集成平台(11),实现知识的采集、聚集、加工、管理及应用。知识工程集成平台包括知识采集接口、知识库系统、知识加工系统及知识应用框架。其中,知识加工系统通过提供(集成)多种知识加工工具,实现科技资源的知识化。知识应用框架包括知识管理系统、业务系统的嵌入式接口及知识应用客户端。


                 知识工程集成平台

在知识工程体系建设过程中,知识工程标准规范的建设也是至关重要的。知识工程规范体系是知识工程建设、推广、应用能够成功的有效保障,可以规范管理行为、业务流程,指导用户,为知识工程建设和推进提供制度支撑。例如,通过知识工程运营配套制度、流程、激励的建设,为知识全生命周期活动(包括知识的采集、聚集、加工、应用)提供完整的制度和流程保障。通过和知识应用和贡献度挂钩的绩效考核与激励措施,提高员工知识管理的参与性和知识贡献的积极性和主动性。通过整套支撑体系将知识工程相关的人、技术和流程有机联系在一起,实现知识工程系统建设后知识在企业内的有效流动与运营。

 

结语——知识支撑精益研发

知识维作为精益研发体系的三个技术维度之一,代表了企业的能力建设。企业知识积累和应用的层次决定了研发的智慧程度,层次越高,企业研发的智慧程度就越高。

因此,知识工程建设成果将形成企业精益研发的基础,企业通过建设先进研发模式(研发流程、人员协同流程、工具流、技术流)、结构化信息库、虚拟化资源库、标准化数据库等,并按照精益研发模式,将这些资源和知识组织起




发表于: 2016-12-02 11:25 阅读(3412) 评论(0) 收藏 好文推荐

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