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知识工程体系

2016/8/15    来源:e-works    作者:田锋      
关键字:精益研发  知识工程  
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。

    大家好,今天我们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(如图1所示)。

图1 知识工程体系

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/T23703.1《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(图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。

图2 知识的实践定义—“物数信能慧”模型

图2 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(图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。

图3 知识工程体系框架

图3 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的提升,正是知识工程的核心价值所在。

责任编辑:屈婷婷
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