智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0.html.pdf

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1、推荐序 当前，正是我们党和国家大力倡导创新的关键时刻。本书是顺应国家、时代、形势的迫切需要而出版的，对广大读者来说也 是雪中送炭，恰逢其时，又意义非凡。 作为本书作者的共同实践者和好友，我所在单位（中国航空工业沈阳飞机设计研究所）既是知识工程1.0的实践者，又是精 益研发2.0的试行者。与本书作者及其团队一起，我们在企事业单位的实践中见证了知识工程1.0版本的正确性和精益研发2.0版 本的合理性及其对中国航空工业沈阳飞机设计研究所研发出先进飞机起到的重要推动和促进作用。今天，本书的诞生是作者及其 团队近年来对知识工程工作的深入实践和总结的结晶。他们能把这份珍贵的成果奉献给广大读者，十分令人振奋

2、！ 为什么说知识工程2.0对当前广大读者来说是“雪中送炭，恰逢其时”呢？先谈谈我对知识工程2.0的认识和理解。知识工程 2.0是在知识工程1.0的基础上进一步发展起来的，其核心是如何建立知识体系。本书从企业实践出发，研究制造业企业的资源特 征，形成对知识体系的独特分类模式，即实物、数据、信息、模式和技术。同时，这五类知识也具有层次递进的特征。针对这五 类知识，提出五种知识层级提升方法，即增值加工，分别是数字化、标准化、结构化、范式化和模型化。知识工程2.0的应用特 点包括知识和资源的关系辨识、知识的增值深加工、知识工程的体系化建设、知识应用模式贴近业务、知识和研发活动的融合、 知识工程支撑智慧

3、研发。知识工程2.0的应用价值包括加速人员培养、弥补科技人才断层，促进企业智力资产的保值增值，驱动 企业研发创新，变革企业研发模式。因此，知识工程2.0是知识工程工作实践到目前为止最好的总结和提炼。 再来谈谈我对知识工程2.0与“创新”“知识工程1.0”“精益研发2.0”和“智慧研发”之关系的认识。 知识工程2.0和创新的关系。党的十八大报告中提出了要“实施创新驱动发展战略”。习近平总书记提出：实施创新驱动发 展战略是立足全局、面向未来的重大战略，是加快转变经济发展方式、破解经济发展深层次矛盾和问题、增强经济发展内生动力 和活力的根本措施。创新必须摆在国家发展全局的核心位置，这是党中央综合分析

4、国内外大势，立足国家发展全局做出的重大战 略抉择，具有十分重大的意义。所以，创新是党和国家面临的迫切需求，同时也是时代的迫切需要。党中央2016年颁布的国 家创新驱动发展战略纲要中已明确提出，我国科技事业发展的目标是：到2020年时，使我国进入创新型国家行列；到2030年 时，使我国跻身创新型国家前列；到2050年时，使我国成为世界科技创新强国。正像习近平总书记所讲：“抓科技创新，不能 等待观望，不可亦步亦趋，当有只争朝夕的劲头。时不我待，我们必须增强紧迫感。”以上都是党和国家以及时代、形势对我们 提出的创新要求。但如何实践创新？我认为，实施知识工程2.0就是全国所有企事业单位实施创新具体有效

5、的方法和途径之一。 因为知识工程要解决的就是两大问题：一是对历史知识的积累、传承和重用；二是实施基于知识的创新。 知识工程2.0和知识工程1.0的关系。从我国绝大多数单位对知识工程的认识来说，大部分都是从知识管理入手。知识管理是 以构建单位知识库为目标的知识工程早期工作，即将单位已有的知识按业务、部门进行分类并存放在知识库中，以支持业务人员 的查询、搜索和使用。从知识管理向上发展，就是要梳理研发流程，并针对员工工作项目，进一步将知识库中的知识改造为伴随 知识工作包，最终和研发流程紧密融合。这就是知识工程1.0的核心思想。知识工程1.0思路清晰，方法具体，一经提出便得到企 业界的广泛认同。知识工

6、程1.0不仅对知识工程在企业落地起到了关键作用，对精益研发1.0的落地也起到了支撑作用。而从知识 管理向下发展，要深挖设计过程中的知识。也就是说，根据知识的类别选择合适工具进行增值加工，通过软件的知识建模工具生 成数字化和工具化的知识，并直接与相关研发工具建立关联，使知识与研发活动紧密融合，直接支持研发工作。这种方式也提供 了随用随积累、随用随创新的知识积累与运用模式。这就是知识工程2.0的重点内容。所以说，知识工程2.0是在知识工程1.0的 成功运用基础上发展起来的，比知识工程1.0在知识的积累和应用方面更全面、更深化、更有效、更好用。 知识工程2.0和精益研发2.0的关系。基于系统工程的精

7、益研发2.0的核心业务有三大块，即综合设计、知识工程、过程质 量。其正向设计强调的是系统设计、综合仿真、综合试验、产品平台，而其模式转型强调的是研发流程、精益项目、需求管理、 智能协同。在知识工程2.0提出之前，精益研发2.0的理念日趋成熟。精益研发2.0提出了面向中国制造2025的研发体系框架和蓝 图，而知识工程2.0正是该蓝图的具体实现途径，是精益研发的要素建设，其建设成果将形成精益研发的基础。因此，知识工程 2.0和精益研发2.0是相辅相成、相得益彰的关系。可以说，实施知识工程2.0是实施精益研发2.0的保障和具体途径。 知识工程2.0和智慧研发的关系。在智慧研发时代，智慧院所信息化建设

8、将形成智慧工作平台（WWP）。WWP集成了数字 化工作平台、信息化工作平台和知识应用平台（简称“三驾马车”），由先进的信息化技术、先进的数字化技术、先进的项目管 理技术以及知识工程管理四大关键技术驱动（简称“四轮驱动”）。而其中，知识应用平台和知识工程管理技术则是智慧平台工 作的新亮点。在智能制造时代，大数据分析方法的出现为知识层级的提升开辟了一种新方法智慧分析法，使得我们可以获 得全息化知识。因此，全息化是第六种知识加工方法。围绕知识的智慧化加工及其工程化应用，形成相应的技术、工具、流程、 标准、规范、人才、组织以及这些要素的载体知识工程平台，即智慧工作平台中知识应用平台的具体化描述。所以，

9、可以 说知识工程2.0是智慧研发中不可缺少的最新亮点部分、最重要组成部分。从这个角度讲，知识工程的重要性和必要性又有了进 一步的提升，因为它成为智慧研发中不可缺少的“明星”。 总之，知识工程2.0既是知识工程1.0深入发展的需要，又是精益研发正确实践的需要，也是智慧研发核心组成的需要，更是 党和国家、民族自主创新的需要。而且，知识工程1.0、精益研发2.0、知识工程2.0是一个缺一不可的有机组合体，这三者结合 起来将发展为智慧研发。希望本书的出版为全国不同行业的企事业单位领导、科技管理人员、技术研发人员学习研究和开展知识 工程工作提供实际的参考，为实践有中国特色的技术创新之路提供经验和借鉴。让

10、我们共同努力，在一定程度上改变目前“各级 单位只提创新要求，可以说是铺天盖地，比比皆是，而涉及具体创新方法的却是寥寥无几，少之又少”这种局面。让我们在创新 实践的道路上多一点扎实，少一点浮夸，以求真正的实效吧！ 施荣明 中国航空工业沈阳飞机设计研究所原副所长、科技委主任 中国航空工业咨询知识工程首席专家 中国航空工业集团科技委知识工程推进组组长 自序 注：此文是本书众筹前的引文。应组织者要求，文风特意口语化。虽然不如正文严谨，但是反映了本书创作的心路历程。于 是稍作修改，作为本书的自序。 自二十多年前参加工作开始，“知识管理”这个词就如雷贯耳。直到现在，这个词仍然如雷贯耳。但到企业现场看看，发

11、现 也仅仅是“如雷贯耳”，因为没有太多的雨点落下，就是所谓的“雷声大，雨点小”。企业费了很大劲做知识管理，结果发现业 务人员很不待见！很多企业的知识管理都进入了“死胡同”。 因为工作职责所在，本人参加了很多与知识工程相关的项目。这些项目都落地在国家战略核心企业，用于进行国家军用和重 大民用产品的研发和制造。从人才结构上看这些企业是非常典型的中国企业，同时又有特点：他们是中国企业中对研发创新的追 求最为执著的。这一特点带来两个特征： 1）企业的知识密度很高，知识的产出和应用很丰富，对知识的需求很强烈。 2）研发和制造是企业的天然职责，任何一个体系都很难脱离研发和制造业务。 因此，我参与的这些知识

12、工程项目有一些共同之处：知识工程体系与知识平台是研发体系与研发平台建设的一部分，从未分 离。所以，我们从不把“知识”这件事情称为知识管理，而是称为知识工程，因为知识与工程的关系实在太紧密了。 知识与工程的紧密关系决定了我们“雷声要大，雨点也要大”，否则难以交差！ 其实，时至今日我才悟到，雨点大的原因不是交差的压力，恰恰是因为知识与工程的紧密关系为我们提供了天然环境。不是 我们有多聪明，而是这个环境让我们做对了事情，没有走弯路。 第一条走对的路是：我们把大家称为知识的东西与研发流程伴随，把完成工作包用得上的知识与工作包时刻伴随。这一点很 好理解，我们做平台总是要梳理流程，平台的运行也基于业务流程

13、，研发人员的工作就是把这些流程上的工作包一个个做完。如 果做工作包的时候对于特别有针对性的知识唾手可得，高手可以如虎添翼，“中手”可以顺藤摸瓜，“低手”可以照葫芦画瓢。 在这个过程中，我们形成了知识工程1.0。 第二条走对的路是：把研发人员每天工作所使用的资源进行加工处理，让它们更好用，更贴近业务。数据更好查，文档更易 读，操作方法即插即用，复杂技术变成一个模型我们把这个过程称为知识增值过程，即把知识工具化的过程。 当我们在企业中看到一个个失败的知识管理项目时，对比我们每天做的与知识相关的事情，我悟到一点：脱离业务资源做知 识管理，无法避免失败的命运。有些知识管理公司和做知识管理项目的企业似乎

14、还未认识到这一点，一次一次地踏进误区。对于 这一点我在下面解释一下。 由于知识工程体系和知识平台的建设工作是研发体系和研发平台建设工作的一部分，所以我们所处理的知识都是研发人员每 天打交道的资源。我们每天做的工作是把这些资源经过加工处理放到研发平台中，让研发体系和研发平台可以平滑地运转起来。 记住，我们的目的是让研发平台运转起来。这些资源天然就与研发业务具有鱼水关系。反过来看时我们发现，相较于其他人谈论 的“知识”，我们处理的这些资源不仅在知识范围上有巨大超越，而且在知识形态上也与研发过程非常贴近。 有一次与一家企业交流时，企业领导说：“现在的年轻人，有样子的活会干，没样子的活不会干！”我就想

15、，“样子”是什 么样的东西？想来想去，这些“样子”不就是我们在建立研发平台的时候每天的工作成果吗？ 把别人总在参考的各种数据总结和提炼一下，形成一个统一的“数据样子”。 把别人读写文档时总在用的一种格式总结和提炼一下，形成一个统一的“文档样子”。 把别人用某个软件的过程总结一下，形成一个统一的“操作样子”。 把别人摆弄一堆工具软件处理一个问题的过程总结一下，形成一个统一的“过程样子”。 把几个人合作做事的方式总结一下，形成一个统一的“协作样子”。 把企业中做项目的各种流程总结一下，形成一个统一的“流程样子”。 把技术研究形成的成果提炼和总结一下，形成一个统一的“技术样子”，以后使用的时候只需要

16、调用参数即可。 把以前设计的相类似或同系列的产品提炼和总结一下，形成一个统一的“产品样子”，以后使用的时候只需要直接调用即 可。 就这样，我们形成了知识工程2.0的思想。经过体系化梳理和总结，建立框架，充实和优化细节，最终形成知识工程2.0体 系。 从2015年开始，工业4.0、工业互联网、工业大数据、中国制造2025、智能制造、智慧军工、智慧院所、智慧研发各种 理念和名词都来了！工业界好不热闹！ 我们是中国研发信息化界的NO.1，作为精益研发体系的创造者，当然也不能闲着。要跟踪学习，最主要的是要思考：面对 趋势和浪潮，我们如何应对，何去何从？其实，在掌握了这些理念和名词，看透了本质和核心后，

17、我们总结了两点： 第一，这些东西不管多么“炫”，工业强基是根本。中国强基任重道远。 第二，智能化发展是一个循序渐进的过程，或者说，大家说的那么“炫”的东西是未来30年的蓝图，现在根本不用太着 急。在现在的基础上稳扎稳打，把智能化的东西逐步搞清楚，把搞清楚的东西加载到现在的体系上。慢慢来，别着急，人家不都 是在讲工匠精神吗？工匠精神是不能急的。 基于这些认知，我们提出三点： 第一，坚持走精益研发道路，精益研发1.0以及其中的知识工程1.0仍然是中国企业未来几年最需要的东西。 第二，给先进企业推荐精益研发2.0，但知识工程2.0要先行。虽然精益研发2.0较早提出，但知识工程是其实施方略，因此 在实

18、践上建议从知识工程2.0入手。多数中国企业应该可以在知识工程1.0的基础上往前走几步，在一定程度上进行知识工程2.0 的建设，从而走上精益研发2.0的道路。 第三，中国制造2025、智能制造、智慧院所是中国企业的需求，我们要重点研究。我们发现，基于知识工程2.0，增加云计 算和大数据相关的技术，就可以在精益研发2.0的基础上形成一个中国企业需要的方案，那就是智慧研发，我们内部也把它称为 精益研发3.0。由于这个方案中知识工程的特征太显著了，所以我们把它称为“知识泛在的智慧研发”。 至此，我觉得我们想清楚了，于是就决定写这本书。 在本书众筹的过程中收集到有识之士的许多观点、问题和建议，使本书进一

19、步完善，正可谓众人拾柴火焰高！ 田锋 2017年2月 前言 研究发现，中国企业存在较为严重的“人才断层”现象。我国企业在用一批非常年轻的队伍进行越来越复杂系统的研制，其 中潜藏着巨大的风险甚至威胁。人才断层已成为企业不得不解决的问题，而解决人才断层问题不能寄希望于返老还童丹和长生不 老药。人才的核心价值是经验与知识。当我们把人才断层定义为知识和经验的断层时，发现灵丹妙药真的存在，那就是“知识工 程”。企业强大之处往往不在于引进了多少先进技术，而在于真实积累了多少现有成果。通过知识工程手段，让新一代技术人员 快速拥有老一代专家的做事方法和处事经验，可以在很大程度上解决这个问题。知识和经验的传承本

20、来是一件自然的事情，但是 中国企业的人才断层现状要求我们必须通过特殊手段来强制完成这一使命，这个特殊手段就是知识工程。 知识工程2.0体系认为，研发型企业是知识最密集的企业，是知识工程最重要的阵地。研发过程就是利用现有知识创造新知 识的过程，凡是对研发工作有帮助的资源都是知识。我们不对知识和资源这两个概念进行严格区分，知识工程就是对研发资源的 智慧化增值加工过程。即使知识和资源有区别，也是相对而言、互相转化的。 知识体系的建立是知识工程的核心工作。本书从企业实践出发，研究制造业企业的资源特征，形成对知识体系的独特分类模 式，即实物、数据、信息、模式和技术，同时这五类知识也具有层次递进的特征。针

21、对这五类知识，提出五种知识层级的提升方 法，即增值加工，分别是数字化、标准化、结构化、范式化和模型化。在智能制造时代，大数据分析方法的出现为知识层级的提 升开辟了一种新方法智慧分析法，使得我们可以获得全息化的知识。因此，全息化是第六种知识加工方法。围绕知识的智 慧化加工及其工程化应用，形成相应的技术、工具、流程、标准、规范、人才、组织以及这些要素的载体知识工程平台， 共同构成知识工程体系。 研发体系的三维模型中，知识是一个重要维度。依据本书所提出的知识工程分层模型，该维度由五个层次构成：1有序 级，2共享级，3自动级，4智能级，5智慧级。外加一个基本级，即0显性级，形成“显序共自能慧”模 型。

22、普通企业研发知识工程层次通常在显性级、有序级和共享级层面。先进企业开始使用自动化和智能化知识。未来工业4.0时 代，基于大数据的智慧级知识将普遍采用，那时我们将步入智慧研发时代。 在知识工程2.0提出之前，精益研发2.0日趋成熟。精益研发提出了面向中国制造2025的研发体系框架和蓝图。知识工程是该 蓝图的实现途径，是精益研发体系的要素建设，其建设成果将形成企业精益研发的基础。因此，我们将本书定义为精益研发 2.01的姊妹篇。阅读过精益研发2.0的读者会发现，本书与之是相互呼应的。有些章节内容相似，观点相同，但讨论视角 不同。 基于知识工程2.0的思想，结合智能制造时代的新兴科技，本书提出一个知

23、识泛在的智慧研发理想模型，并映射而成相对应 的信息化理想模型智慧研发平台。将这两个模型推荐给中国制造业企业，协助其规划和建设与智能制造时代相匹配的研发 体系。中国军工行业正在进行智慧院所的体系设计，这两个模型也适用于智慧院所的规划和建设。 研发体系中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，研发智慧程度越高，知识层级的提升意味着企业 智慧程度的提升。基于知识工程的层次模型，本书提出智慧研发体系的进化路线成熟度模型，即自发级、意识级、稳序 级、协同级、智能级、智慧级。此进化模型表明了一个观点：智慧研发在路上。研发在制造业产业链中的特殊地位，以及研发信 息化的先发优势，决定了智慧研发

24、探索者将是智慧工业的引路人。 本书的副书名指出知识工程2.0是智能制造时代的研发智慧，书中的讨论对象和举例均以研发企业或研发过程为背景。但这 只是因为研发过程是知识最密集、产出最丰富和应用最深入的过程，并不代表本书所提的方法不适用于非研发型企业。非研发型 企业或非研发过程的知识工程方法是本书所提方法的子集，大部分方法进行适应性改造，即可适用于这些企业或过程。 1 精益研发 2.0 ：面向中国制造 2025 的工业研发（简称精益研发 2.0），机械工业出版社出版，ISBN 978-7-111-53575- 1，2016 年4 月。 致谢 本书是安世亚太公司的咨询师们在为中国工业企业提供精益研发、

25、知识工程和智慧研发体系规划咨询、建设实施和工业软件 开发的大量实践基础上编写而成的，素材来源于这些实践的方案和成果。 因此，从某种程度上说，以下人员也是本书的共同创作者：黄毓瑜、俞瑞霞、关文天、杨旭、王玉山、曹军民、曹明振、王 恩青、盖振华、邓福建、杨子政、谢登峰、汪洋、段海波、杨以杰、黄焱等。在这里一并表示感谢。 同时，感谢众多行业领导和专家所给予的指导，包括施荣明副所长、陈方斌副所长、安荣院长助理、谭本宏院长、唐湘民总 师、周永总师、张兵总师、李少阳总师、韩清总师、宋铁牛总师、宁振波总师、宋利康总师、何勇总师、冯雷部长、刘凯处长、 郭朝晖总经理、黄培博士等。还有很多领导和专家，这里不一一列

26、举，一并表示感谢。与这些领导和专家在各种场合的交流、讨 论和学习，使我受益匪浅，为本书增色不少。 总之，撰写本书也是一次再学习和思考的机会，是一段美好的时光。 第1章 知识工程2.0的产生背景 一、知识工程对中国企业的重要性 知识管理和知识工程对企业的重要性不言而喻，对中国企业尤为重要。经调查，当前中国科技人才结构呈现过于年轻化趋 势。20世纪80年代毕业的大学生比例是13%，90年代的大学生比例是17%，2000年以后毕业的大学生占70%。八九十年代的大 学生多数已经进入领导和管理岗位，一线的技术人员绝大多数是30岁上下的年轻人。 知识缺乏有效管理，老同志离岗回家，经验和知识流失严重。“有样

27、子的活会干，没样子的活不会干。”年轻人无法顺利上 手顶尖的型号研制，无法有效应用知识来解决问题，这对中国企业来说是一个严峻问题。老专家和企业骨干的知识高效重用是解 决问题的唯一办法。所以从“十三五”开始，知识工程成为一项国家战略。 中国企业一直在寻求转型升级之道，希望在短时间内进入发展快车道。产品通过引进和消化可以跨越年代，但企业的技术积 累无法跨越。企业的技术发展模式主要是“持续进化”，而不是“突变式创新”。企业的生产力和竞争力由两个能力构成，即创 新能力1和仿复能力，如图1-1所示。创新能力决定了企业能做多强，仿复能力（知识共享）决定了企业能做多大，两者缺一不 可。它们的乘积决定了企业的发

28、展能力。因此，创新和知识具有明显的共生关系。不基于知识积累的创新，是无生命力的创新； 脑筋急转弯式的创新，是给人“做嫁衣”的好点子。不进行复制重用的创新是无效益的创新，是科研体系中的最大浪费。 图1-1 知识与创新的共生关系 中国企业与国际一流企业的差距不仅在于对创新和知识的驾驭能力，更在于对“知识与创新共生关系”的认知。 1 创新能力建设不是本书的主体内容，相关内容可以参考附录。 二、国外知识工程发展日趋成熟 技术进步和需求升级导致内外部环境加速变化，企业成果和知识也以前所未有的速度源源不断地产生。随着企业内部各领域 的专业性越来越强，企业成员快速获取知识和使用知识的能力成为其核心技能，管理

29、与应用知识的能力也成为企业的核心竞争 力，国内外各大企业纷纷在知识管理和应用方面进行积极实践。 （一）NASA知识工程体系 美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）把“将正确的信息在正确的时间传递 给正确的人，促使其创造新知识、分享经验、提高NASA及其合作伙伴的执行力”作为其知识管理的目标。具体来说，知识管理 能够使设计人员获取已完成项目的经验，使管理人员能够掌握规避风险的有效方法，使新人快速成长。同时，NASA认识到知识 管理是系统性工作，其效果的发挥需要文化的支撑，知识管理需倡导学习型文化，鼓励知识共享。因

30、此，NASA知识工程体系包 括知识架构、知识管理、支持服务和文化。 1.NASA知识管理技术基础 1）知识管理框架：NASA知识管理团队根据知识管理三大要素（人员、流程和技术，如表1-1所示）的应用，提出知识管理 框架，即在知识管理活动的支持下，通过技术和工具提供一个知识共享和应用的环境。 表1-1 NASA知识管理框架 2）企业架构：NASA企业架构（Enterprise Architecture，EA）用于创建其知识工程平台，分为业务框架、流程框架、数 据框架和技术框架，各个层次之间用检测框架分隔开。应用EA的主要作用为以“发展知识管理，培训、传递知识和促进协 同”为战略，自上而下逐层分解

31、需求，将知识管理需求具体化到EA中；用迭代和递归来保证各个层次之间的回溯，形成统一参 考模型。 3）虚拟企业：NASA专门建立了NISE（NASA Immersive Synthetic Environment）项目，实现任务支持（建模、仿真、 协同等），扩展（公众的参与和激励），学习（K-12学习系统）以及内部培训。该组织还拥有一个具有800万注册用户（以每年 20%的速度增长）的实时交流平台第二人生（Second Life，SL）。 2.NASA的知识管理体系 NASA将知识管理融入到工程和项目管理生命周期的每一个环节，如图1-2所示。针对NASA职员、承包商、学术机构、全 球合作伙伴等群

32、体，NASA形成了一个完整的知识管理体系结构，提供包括NASA Portal、Inside NASA、NEN（NASA Engineering Network，NASA工程学网络）、Lessons Learned等不同的解决方案，通过业务流程的交互将领域专家与各类知 识紧密联系到一起。 除通过NASA Portal和Inside NASA实现系统集成和创建协同工作环境外，NEN通过语义网、元数据和面向服务的架构等技 术建立人与人、人与知识、人与流程（项目生命周期）之间的关系。利用NEN的主动集成能力使资源的可访问性和实用性更 强，并关联工程师和专家以获取隐性知识。Lessons Learned

33、的两个主要目标包括：扩展NASA的学术范围，使老专家的知识 能传递给新生代；发展NASA的“虚拟学院”。 图1-2 NASA知识管理体系 3.NASA知识管理进程 NASA知识管理进程的主题、目标和内容见表1-2。 表1-2 NASA知识管理进程的主题、目标和内容 4.NASA知识管理的发展趋势 NASA经过知识管理体系的实施，在知识获取、维护、交流与应用等方面都取得了显著的进步，并在知识管理理论的思考以 及各种技术的发展方面确定了后续研究方向，包括：交叉搜索技术，在不同的信息系统之间进行交叉搜索以达到知识的获取和 应用；行为趋势（Behavior Over Time，BOT），分析和把握知识

34、行为随时间变化的趋势；建立通用原型，采用一个通用 的模式，方便知识从业者在此基础上将其扩展成为各种复杂的应用系统；表达图形化，简明清晰地表达复杂流程的结构，为后 续数字化的推行奠定基础。 （二）波音公司知识工程体系 在波音公司，一个项目需要多地域、多学科、多人协同工作，知识积累是一个重要但又棘手的问题。在实施知识工程以前， 波音公司的知识有80%都存在于雇员的头脑中，另有20%存在于方案库中。2007年，公司18%的雇员即将退休，19%的雇员将 在5年内退休，40%的雇员将在10年内退休，知识存在不断丧失的风险。为此，波音公司启动了知识工程项目。 波音公司设计了一个称为“知识轮”的模型（如图1

35、-3所示）。在该模型中，以组织知识为中心，以企业文化为保障，通过 知识战略、内容、人员、智力资产、过程、工具与技术六个方面，支持知识生命周期的七个过程。 人员、过程、工具与技术在企业文化的支撑下构成企业的知识工程架构。其中，与人有关的知识工程活动由愿景、目标、准 则、态度、共享、创新、技能、团队、激励、组织等组成。工具与技术包括数据挖掘、网络技术、门户技术、决策工具、协作工 具、标准等组成。过程包括知识管理地图、工作流程、知识集成、最佳实践、商业智能、关键知识沉淀等。 图1-3 波音公司的“知识轮”模型 “知识轮”试图回答以下问题： 1）谁有需要的知识？他把知识保存在哪里？怎样鼓励他共享知识？

36、 2）知识是如何产生的？谁需要这些知识？知识如何传输？ 3）知识如何更新？如何保存？ 4）哪些知识是与业务紧密相关的知识？是与当前工作有关还是将来需要用到？ 5）知识的价值如何？哪些最有价值？ 6）知识的应用情况如何？知识是否在不同的领域间共享从而促进创新？ 7）如何减少潜在知识的丢失？ （三）英国石油（BP）公司知识管理 英国石油公司于1997年发起产业链知识管理项目，其任务是通过分享最佳实践、重复利用知识、加快学习过程等手段来改 善公司的业绩。 英国石油公司拟建造一个庞大的知识库，来存储和传播显性知识，跟踪那些“有识之士”的行踪，创造一个让他们乐于分享 经验的文化和技术环境，以促进隐性知识

37、的传播。BP公司知识管理项目的实施过程如表1-3所示。 BP公司知识管理项目的核心是在最重要的知识领域建立知识库。知识库建设所采用的步骤如下： 1）明确知识会有哪些人用。 表1-3 BP公司知识管理项目发展历程 2）清楚所建立知识库的内容。 3）确定哪个团体的实际运作会与这个主题有关。 4）确定哪些现成资料可以作为知识库的基础。 5）提升主要信息，萃取工作记录精华。 6）将重要源文件链接到知识库，为读者提供进一步深入跟踪的资源。 7）以人为本。在网络中将知识与人们的个人网页建立链接，将知识内容的所有相关人明示，指出这些关联专家也是知识库 的重要组成部分。 8）准确有效的知识反馈机制，循环使用进

38、行验证。 9）选择合适的媒介将知识库中的精彩部分广泛地传播出去，使实际需要的团队可以随时得到知识。 （四）欧盟基于知识的研发体系 欧盟在利用知识建立复杂产品的研发体系方面卓有成效。近年来，欧盟通过企业间合作开展覆盖产品整个研发过程的虚拟企 业跨域协同研发体系建设，以AIR BUS（空中客车）公司为主组织的VIVACE1项目是典型代表。 VIVACE是由空中客车公司统筹，欧盟委员会共同资助的信息化项目，是欧洲航空工业协会（AECMA）2020年航空远景框 架内容的一部分。本项目包含3个子项目：虚拟飞机、虚拟发动机以及用于整合前两个部分的虚拟企业协同研发环境，最终目标 是提供一个基于系统工程和分布

39、式并行工程方法的虚拟产品设计和验证平台。 虚拟飞机（由空客公司领导） 该子项目主要围绕构成飞机的主要部件展开，共有6个综合技术工作包：系统仿真、组件、全球飞机、飞行物理模拟、复 杂子系统、保障性工程。 虚拟发动机（由罗罗公司领导） 该子项目包含5个综合技术工作包：航空发动机的多企业协同研发模式、虚拟企业状态下的发动机全生命周期建模、发动 机整机研发、欧洲循环计划、供应链制造工作流仿真。当前已经研制出飞机推进系统的多种发动机模块、多学科优化的关键区域 以及知识管理和协同计划。 虚拟企业协同研发环境（由CRCF研究中心领导） 该子项目主要通过通用工具、方法及指南的开发，利用前面两个子项目通用和共有

40、的6个活动将两者集成起来：基于知识 的工程设计、多学科设计及优化、面向决策目标的设计、工程数据管理、大型企业分布式信息系统架构、异构企业协作中心。 目前该项目已经取得的成果包括：设计仿真解决方案、虚拟试验解决方案、设计优化解决方案、业务与供应链模型解决方 案、知识管理解决方案、决策支持解决方案、企业间协作和虚拟企业解决方案等。 该研发体系强调知识工程的重要作用，建立了完善的知识体系和知识应用方法，除了将资深人士的经验整理形成情景相关 的、自动搜索和推送的知识，还将各种最佳实践与研发过程的各个子体系紧密连接。 （五）知识工程成功模式窥斑 通过对以上几家知名企业的知识工程建设的起因、历程、现状和未

41、来发展计划进行对比，发现一项共性特点：强调知识工程 的体系性建设。这些企业颠覆以往“知识管理就是一个软件平台”的误解，认识到知识管理是一项体系化工作。所谓“体”，是 适合各种企业用途的知识工程信息化系统的开发与建设，以及知识资源本身的梳理和总结。所谓“系”，就是与知识工程相适应 的体制、组织、文化、管理制度、标准规范和实施方法论等内容的建设。 具体来讲，成功企业的实践具有如下共同点： 1）这些企业大多从事高端复杂产品的研发和设计，历史悠久，知识存量大，密度高。人员的频繁更迭导致企业知识流失较 为严重，促使这些企业的领导者亲自负责知识工程工作。 2）在内部对知识管理基本达成统一认识的基础上，构建

42、全面的企业知识工程体系，形成完整科学的规划和实施计划。在规 划落地过程中，采取总体布局、试点先行的方法，首先选择对知识需求较为迫切，存在“知识瓶颈”的知识密集型业务开展知识 工程试点。 3）业务流程被视为支撑知识工程过程的重要手段和方法。企业采用系统工程、WBS（工作分解结构）等理论和方法，梳理 企业业务流程，使知识与业务流程紧密关联。知识资源的采集、存储、加工、整合及应用等各方面都围绕业务需求展开，能够在 业务总线上形成畅通无阻的知识流，让每个员工在获取知识的同时，能为企业贡献自己的知识和经验。 4）重视基础知识库的建设。以业务应用为出发点和落脚点，构建知识体系。通过加工处理，构建全面的知识

43、库。重视研发 设计过程中的知识积累，通过知识模板和封装工具，实现知识的工具化，支持知识的重用。 5）建设知识共享的企业文化。通过制度规范体系来建立企业的知识共享文化是一条有效途径。同时，知识管理也是一个过 程管理体系，每一个环节需要相应的绩效评估和激励机制来推动和牵引。 1 VIVACE：Value Improvement through a Virtual Aeronautical Collaborative Enterprise。 四、知识工程1.0的成功实践 在我们提出精益研发1.0时，知识管理是其中一项重要组成部分。但到底如何来做，在当时是一道难题，因为我们发现很多 中国企业都进行过知

44、识相关工作，但大部分都没有发挥作用。经我们研究发现，多数企业的知识管理工作明显存在以下三个大困 局： 1）无知识。资深员工不知如何将知识共享出来，甚至意识不到自己有知识。当我们请即将离岗的专家将他们的知识梳理出 来的时候，专家们往往是一脸茫然。 2）弱知识。由于知识的梳理和挖掘存在问题，所以知识管理软件中的知识过于泛泛，与工作关系较弱，只能作为闲来翻翻 消遣之用。由于专家不能提供知识，企业的知识管理项目组只好从内外部搜罗现有材料放入知识管理平台中，此类知识与实际业 务势必相去甚远。另外，知识的强弱是相对而言的，知识只有放在正确的位置才能称得上知识，否则就是冗余信息。因此，知识 如何恰如其分地出

45、现在正确的地方，是知识工程的一项重要工作。 3）死知识。即使平台中有一些有用的知识，但在遇到问题时却找不到这些知识。研发人员通常是通过搜索方式来寻找知 识，但在需要时往往发现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。 以上困局使得即使是开展过知识工程工作的企业，知识也没有完全融入研发过程，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，我们提出一个新的解决方案，那就是知识与研发流程的伴随，如图1-4所示。这是一个两层结构，底层结构与普通的 知识管理做法相同，即知识库+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），它把每个关键工

46、作 包的知识梳理出来，与该工作包伴随。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。这个方案的以下 特点很好地解决了以上三个问题： 图1-4 知识工程1.0体系中知识与研发流程的伴随 1）有知识，让专家意识到自己确实有知识。让专家在知识挖掘和整理的过程中有章可循。当专家明确了要梳理自己擅长的 工作包相关的知识和资源时，他们都表现得驾轻就熟。 2）强知识，所有知识都与工作直接强相关。无论用何种方法获得知识，都是雪中送炭的知识，而不是锦上添花的知识。工 作包上的知识只可能是与完成本工作包相关的知识，其他知识没有机制和机会出现于此处。 3）活知识，在业务需要的时候知识就出现了。变“

47、人找知识”为“知识找人”，让知识主动推送到研发人员的工作桌面 上。工作人员领取到工作包的时候，知识就同时获得。 该方案思路清晰、方法具体，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。该方案不仅对知识工程的企业落地起到了关键作用，对精益研发1.0的落地也起到了支持作用。 五、知识工程2.0的发展方向 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较好的解决，那就是知识本身的问题，包括以下两方面： 1）远知识：知识似乎与工作有关，但距离业务应用太远，使用起来不直接、不方便。对于同一条知识，不同的人理解不 同，应用效果也相去甚远。

48、2）浅知识：只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，我们提出以下两项要求作为知识工程2.0的重要发展方向： 1）近知识：所有的知识可以像工具那样直接使用，无需二次加工。无论用何种方法获得知识，在应用系统中可以即插即 用。只有工具化的知识才能保证不同的人使用结果相同，因为工具化的知识具有自动化和智能化特征，将人为因素降到最低。 2）深知识：提炼、归纳、分析知识的隐性价值。利用智慧分析方法，将隐性知识按照业务应用情景显性化，使研发人员在 工作过程中获得智慧导航。基于大数据的智慧分析方法是一项前瞻性技术，严格来讲，它属于知识工程3.0的范畴，在本书中展 望知识工程的未来时会涉及。

49、 通过以上的发展，可以对图1-4形成的两层结构进行优化和扩展，形成由三个层次构成的知识工程体系，如图1-5所示。 三层结构中的中间层是传统的知识管理，将已有知识按照业务需求进行分门别类的管理，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。根据知识的类别，选择合适的工具进行增值加工。通过软件的知识建模工具生成数字 化和工具化的知识，并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。另外，这种方式也提供了随用随积累、随用随创新的知识积累与应用模式。 知识管理向上发展是知识工程1.0的重点，向下发展是知识工程2.0的重点。 图1-5 知识工程2.0体系的三层结构 第2章 知识工程2.0的蓝图与框架 一、企业知识的本质 谈及知识工程，我们首先要回答的一个问题是：什么是知识？在很多人的意识中，知识是一个既普通又神秘的概念。我们每 天都在说“知识”这两个字，“知识”一词在各类历史文献和书籍中频繁使用，但真要给“知识”下定义，却无从落笔。 “知识”的学术定义其实有很多，