知识工程2.0理论框架
本文标签: 知识工程 智能制造 智慧研发 

编者按:

知识工程2.0是一套全新的理论体系,其颠覆了知识管理理念,重新定义了“知识”。无论是知识对象的范围、知识分类模式、知识加工方法还是知识与业务的融合模式,都不同于以往的知识管理体系。

为了帮助大家尽快熟悉了解知识工程2.0,我们将分九次连载,介绍和展示知识工程2.0的核心要点,今天是第一期,向大家介绍知识工程2.0理论的整体框架。

 企业的知识困境和需求

很多中国企业都进行过知识相关工作,但大部分都没有发挥作用。多数企业存在三大困局:第一是无知识。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。第二是弱知识。常规知识管理软件中的知识过于泛泛,与工作关系较弱,或者知识与实际业务势必相去甚远。第三是死知识。研发人员遇到问题时找不到知识,难以支持研发工作。以上困局使得知识也没有融入研发过程,没有对研发活动起到支撑作用,存在知识与研发两张皮现象。

为此,我们提出一个解决方案,即知识与研发流程伴随(图1),这是一个两层结构,底层结构与普通的知识管理做法相同:知识库+知识管理系统。上层结构是业务流程(或研发流程)及业务活动(工作包),把每个关键工作包的知识梳理出来,与该工作包伴随起来。这样可以利用研发业务活动进行知识的产生、组织、管理、应用和创新。



图1                知识与研发流程的伴随

这个方案思路清晰,方法具体,很好地解决了前述问题,一经提出,便得到了企业的认可。只要企业持之以恒,知识工程便可落地。我们把这个方案称为知识工程1.0

在多年的实践中,我们发现,虽然知识工程1.0在企业受到欢迎,但仍然有一些问题尚未得到好的解决,那就是知识本身的问题,主要有两点:第一是远知识,知识距离业务应用太远,使用起来不直接、不方便。第二是浅知识,只能关注显性知识的表面价值,看不到隐性知识的深层智慧。为此,知识工程2.0逐步浮出水面。

 


图2                知识工程2.0体系的三层结构

三层结构中的中间层是传统的知识管理体系,将已有知识按照业务需要进行分门别类管理,支撑业务人员的查询和搜索。

知识管理向上,梳理研发流程,将知识与研发流程的工作包伴随,将知识融入流程。知识管理向下,深挖设计过程中的知识,选择合适工具进行增值加工。生成数字化和工具化的知识,直接与相关研发工具建立关联,使这些知识天然具有与业务工作环境互动的特点,直接启动应用,使知识与设计活动紧密融合,直接支持设计工作。

 

企业知识的本质

任何一家正常经营的企业,一定有三条线并行:一是“主营业务”,二是“业务管理”,三是“业务资源(知识)”。

 


图3                企业经营的三条主线

“主营业务”是企业生存的主线。研发型企业的主营业务是产品和技术研发。主营业务是一个过程,经过这个过程,企业把原材料变成满足客户需求的产品。因此,主营业务的目标是产品,主营业务的本质是“满足客户需求”。

“业务管理”的目的是保障主营业务按照既定的时间、路线和质量达成既定的目标—产出满足客户需求的产品。管理的本质是让业务单位和业务人员“有诺必践,有行必果”,“说话算话,说到做到”。

“业务资源(知识)”的目的是保障主营业务具有可行性和高效率。业务人员一定会想方设法寻找参考物,让工作一次做对,这些参考物在企业称为“资源”,起着知识的作用。在企业中,知识的本质是“参考资源”。这种资源是经过整理加工增值之后具有参考价值的资源。知识是“增值的科技资源”,知识工程的一项重要过程就是科技资源的增值过程。

科技资源的定义是:科研活动所资利用的一切有形物质和无形要素。结合中国企业的实际,我们将工业企业的科技资源归纳为9个大类、60多种小类,如表1所示。

1 工业企业科技资源分类

编号

资源类别

资源实例

1

产品资源

普通构件、公用构件、产品货架、模型库、需求库、指标库、产品平台等

2

技术资源

普通技术、标准技术、技术货架、专利库、公式算法、技术平台等

3

模式资源

研发流程、多人协同模式、工具集成模式、工具使用步骤、科研制度、行业标准、设计规范、质量文件、检查表、方法指南等

4

信息资源

规划报告、设计文档、计算报告、试验报告、经验教训总结、科技情报、文献档案、词库术语等

5

数据资源

项目数据、设计数据、仿真数据、试验数据、工艺数据、制造数据、销售数据、综保数据、历史型号库、外部产品库、材料库等

6

人力资源

资深专家、专业技术人员、普通技术人员、劳务资源

7

设备资源

试验设备、制造设备、测试设备、维修设备等

8

软件资源

工具软件、管理系统、操作系统、数据库系统等

9

硬件资源

服务器、终端、高性能计算机、网络、存储等

知识资源增值是核心

依据载体形式和加工手段特征的不同,我们将进一步将以上9类知识(资源)归纳为5类,并依据价值差异对其划分了层级。如表2所示。

2-2 九类资源归类和加工后的知识化特征

编号

资源小类

资源大类

资源层级

加工方法

知识特征

1

产品资源

技术类

4

模型化

智能化

2

技术资源

3

模式资源

模式类

3

范式化

自动化

4

信息资源

信息类

2

结构化

共享化

5

数据资源

数据类

1

标准化

有序化

6

人力资源

实物类

0

数字化

显性化

7

设备资源

8

软件资源

9

硬件资源

 

不同资源类型采用不同技术加工手段,提升其知识特征,是知识工程2.0的核心价值所在。实物资源数字化后具备显性化特征;数据资源标准化之后具有有序化特征;信息资源结构化之后具备共享化特征;模式资源范式化之后具备自动化特征;技术资源模型化后具备智能特征;利用大数据分析技术进行知识的全息化之后具有智慧特征。

2给出了知识资源增值框架。针对不同的知识类别和特征,采用不同的采集、聚集和加工手段,实现知识增值。



图4                知识资源的增值框架

知识采集是科技资源增值框架的基础层。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,通过各种手段进行有效收集。针对知识的不同形态,设计相应的知识模板(知识模型)和知识库,将模板和知识载体关联入库,最终形成各种类型的知识库。

知识加工的作用是,对进入到知识库中不同类型的知识,对应采用前文所述的数字化、标准化、结构化、范式化、模型化及全息化等技术进行加工处理,提升知识层级,实现知识增值,提升智慧程度。

知识工程体系蓝图

知识之轮展示了知识工程体系的运转逻辑。

u  知识是知识工程运转之轮的核心。知识运转过程中,隐性知识和显性知识相互转化;

u  知识增值是知识工程体系的灵魂,是知识效益化和企业智慧化的关键;

u  知识的“采、聚、管、用”是知识工程体系的行为模式,是知识体系在企业中的运动形式;

u  知识战略是企业战略的知识化映射,是企业战略分解过程中,由知识工程体系所承接的部分,也是知识工程支撑企业战略的方案;

u  知识体系是企业知识的体魄,不论知识以何种形式在企业发挥作用,知识体系是根本;

u  知识运行体系是知识工程的神经网络,通过卓越的组织和完善的流程、标准、规范,保障知识工程体系得以良好地运转;

u  知识工程平台是知识体系的载体,也是知识工程体系运转的信息化支撑。



图5              知识工程运转之轮

 

基于知识工程运转之轮,我们设计了知识工程体系蓝图(图4)。蓝图中各要素与知识运转之轮各要素一一对应。

 


图6                知识工程体系蓝图

 知识工程体系框架

知识工程体系是典型的社会技术学体系。因此,我们采用社会技术学模型设计知识工程的体系模型。

知识工程体系建设以“知识提升企业智慧”为战略,从人才、组织、流程、标准、规范、技术、工具与方法等方面综合考虑,制定长期规划和建设方案。

在技术方面,重点是知识工程加工技术、搜索引擎技术、分类聚类算法等;在流程方面,重点是知识伴随、采集、聚集、加工、应用等相关的流程、规范和标准等。

在人才组织方面,重点是知识工程的团队组织、任职资格体系、考核激励和人员培养等。

在平台方面,利用知识工程框架和企业的各类知识加工和应用系统,搭建集成信息化平台,承载整个知识工程体系。

 


图7                基于社会技术学模型的知识工程体系模型

 

将社会技术学模型展开形成知识工程完整体系框架。

 


图8                知识工程体系框架

 

知识工程体系成熟度

知识工程体系的建立不能一蹴而就,需要先对企业进行成熟度评估,科学设立成熟度进化路线,长远规划,分步实施。

我们用“知识工程成熟度”来衡量一个企业识别和显性化知识、增值和应用知识以及实现业务目标的能力。知识工程的成熟度级别越高,企业的智慧级别越高,驾驭知识、运用智慧的能力越强,企业的体系管理能力和业务预测能力也越强。



9                知识工程成熟度模型 

至此,我们提出了知识层级的实践模型——“显序共自能慧”模型(图8)。



图10           “显序共自能慧”模型 

总结来说,知识工程2.0的核心工作聚焦于四点:

u 提升知识的显性化程度。显性化程度越高,越接近业务应用,实用性越强;

u 提升知识的共享化程度。知识显性化带来效率,知识共享化带来创新;

u 提升知识的工具化程度。工具化程度越高,自动化和智能化程度越高;

u 提升知识的智慧化程度。知识层级越高,智慧程度越高,知识价值越大。

发表于: 2017-07-11 11:04 阅读(270) 评论(0) 收藏 好文推荐

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