智能制造之知识管理与知识工程体系

知识管理体系随着信息技术的快速发展与知识经济的兴起，知识管理逐渐成为企业和组织提高核心竞争力的关键。

知识管理体系是指一套组织和管理知识的方法、流程与工具，以促进知识的创造、获取、传播和应用，从而实现组织的创新和持续发展。

本文将从知识管理体系的框架、要素和实施过程等方面进行探讨。

一、知识管理体系框架1. 知识管理目标：确定知识管理的终极目标，如提高创新能力、降低成本、优化业务流程等。

2. 知识管理策略：制定知识管理的战略与计划，包括知识共享、知识保护以及知识价值的最大化等。

3. 知识管理流程：建立知识的生命周期管理流程，包括知识创造、知识获取、知识整理、知识存储、知识传播和知识应用等环节。

4. 知识管理工具：选用适当的知识管理工具，如知识库、社交媒体、协同平台等，以支持知识的管理和交流。

二、知识管理体系要素1. 知识资源：企业内部和外部的各类知识资源，包括人员知识、文档资料、专利技术等，需要进行有效分类和整理。

2. 知识文化：塑造一种鼓励学习和知识分享的组织文化，建立知识管理的价值观和行为规范。

3. 知识人才：培养和引进具有专业知识和知识管理能力的人才，建立知识管理团队，提高组织的知识管理水平。

4. 知识保护：制定知识产权保护的相关政策和措施，确保知识的安全性和可持续性。

三、知识管理体系实施过程1. 识别知识需求：通过分析企业的战略目标和现有的知识资产，确定所需的知识领域和优先级。

2. 知识获取和创造：通过内外部的学习和研发活动，获取和创造新的知识，满足企业的知识需求。

3. 知识整理和存储：对获取的知识进行整理和分类，建立知识库，以便后续的使用和传播。

4. 知识传播和应用：采用各种途径和工具，如培训、会议、协同平台等，促进知识的传播和共享，实现知识的应用和创新。

5. 知识评估和更新：定期对知识进行评估，发现潜在的价值和风险，及时调整和更新知识管理策略和流程。

结语知识管理体系是企业和组织实现知识资产化、创新和可持续发展的关键。

产品研发中的知识管理体系构建方法是什么在当今竞争激烈的市场环境中，产品研发已成为企业获取竞争优势的关键。

而在产品研发过程中，有效地构建知识管理体系对于提高研发效率、保证研发质量以及促进创新具有至关重要的意义。

那么，产品研发中的知识管理体系构建方法究竟是什么呢？首先，我们要明确知识管理体系的概念。

知识管理体系是指一个组织为了有效地获取、存储、共享和应用知识，而建立的一系列流程、技术和组织结构。

在产品研发中，知识管理体系旨在将研发过程中产生的各种知识，包括技术知识、市场知识、用户需求知识等，进行系统的管理和利用，以提升研发能力和创新水平。

构建产品研发知识管理体系的第一步是进行知识的分类和梳理。

这就像是整理一个杂乱的房间，我们需要先清楚有哪些物品，然后对它们进行分类。

在产品研发中，知识可以分为显性知识和隐性知识。

显性知识是那些可以清晰表达和记录的知识，如技术文档、设计图纸、市场调研报告等；隐性知识则是存在于员工头脑中的经验、直觉、灵感等难以直接表达的知识。

我们需要对这两类知识进行全面的梳理，明确其范围和内容。

接下来，要建立知识的存储和检索机制。

就像把整理好的物品放进合适的柜子，并给柜子贴上清晰的标签一样，我们需要为知识选择合适的存储方式和工具。

可以使用数据库、文档管理系统、知识库等工具来存储显性知识，确保知识能够被安全、有序地保存。

同时，要设计一套高效的检索系统，让研发人员能够快速准确地找到所需的知识。

在知识的共享环节，营造一个开放和信任的文化氛围至关重要。

如果员工不愿意分享自己的知识，那么知识管理体系就无法发挥应有的作用。

企业可以通过组织培训、交流活动、建立奖励机制等方式，鼓励员工积极分享知识。

例如，可以定期举办技术研讨会，让研发人员分享自己的最新成果和经验；也可以设立知识分享的奖励制度，对积极分享知识的员工给予表彰和奖励。

知识的应用是知识管理体系的核心目标。

只有将知识应用到实际的产品研发中，才能体现其价值。

知识工程与知识管理
第一章知识工程与知识管理概述
一、知识工程
1.知识工程概念
知识工程是以知识为处理对象，研究知识系统的知识表示、处理和应用的方法和开发工具的学科。

主要研究知识获取、知识表示、推理策略和开发方法及环境，是人工智能、知识库、数理逻辑、认知科学和心理学等多学科交叉发展的结果。

知识系统包括专家系统、知识库系统、智能决策系统等。

专家系统是利用专家知识解决特定领域问题的计算机程序系统。

知识库系统是把知识以一定的结构存入计算机，进行知识的管理和问题的求解，实现知识的共享。

智能决策系统是智能化决策支持系统，由数据库、模型库、知识库、人机交互等组成的系统，为解决半结构化决策问题，提高科学决策水平。

2．知识工程研究内容
（1）基础研究
包括知识工程中的基本理论和方法的研究。

如知识的本质、分类、结构、效用、表示方法、获取和学习方法等。

（2）实际知识系统的开发研究
强调建造知识系统过程中的实际技术问题，以知识系统的实用化和商品化为目标，研究实用知识获取技术、知识系统体系结构、实用知识表示方法和知识库结构，实用推理和解释技术，使用知识库管理技术，知识系统调试、分析与评价技术，知识系统的硬件环境等。

（3）知识工程环境研究
主要为实际系统的开发提供一些良好的工具和手段。

AI改变制造业企业知识管理随着人工智能（AI）的快速发展，制造业企业的知识管理正经历着巨大的变革。

AI技术的应用不仅加速了传统制造业的数字化转型，还提供了更高效、精确的知识管理手段，从而改变了制造业企业的知识管理方式。

本文将探讨AI如何改变制造业企业的知识管理，并从三个方面进行深入分析。

一、AI技术在知识获取和储存方面的应用AI技术可强化制造业企业的知识获取和储存能力。

传统的知识获取主要依赖于人工的经验总结和传授，受限于人力资源和时间成本的限制。

而AI技术通过智能搜索引擎、语音识别、机器学习等手段，能够快速、准确地获取、处理和储存大量的数据和知识。

制造业企业可以通过AI技术从内部和外部各种渠道收集知识，包括专业文献、工程文件、行业报告等，使企业的知识来源更加多元化。

同时，AI技术还可以通过自动化的方式将获取的知识进行分类、归纳和整理。

通过机器学习算法的应用，AI可以对知识进行自动标注和关联，构建知识图谱，帮助企业实现知识的集中储存和高效利用。

企业员工可以通过AI系统快速检索需要的知识，避免了繁琐的手工搜索和整理过程，提高了工作效率和准确性。

二、AI技术在知识传输和共享方面的应用AI技术为制造业企业的知识传输和共享提供了更便捷的方式。

传统的知识传输和共享主要依赖于会议、培训、邮件等方式，受限于时间、地点和人力资源的限制。

而AI技术可以通过虚拟现实、远程协作工具等手段，实现知识的跨时空传输和共享。

员工可以通过虚拟现实技术参与远程培训和会议，分享和学习知识，不受时间和空间的限制。

此外，AI技术还可以通过自然语言处理、智能聊天机器人等方式，提供个性化的知识传递和咨询服务。

企业员工可以通过智能聊天机器人获取实时的知识帮助和解答，高效解决问题。

AI技术还可以根据员工的兴趣和需求推送相关的知识，实现个性化的知识传递和学习，提升员工的学习和创新能力。

三、AI技术在知识分析和决策支持方面的应用AI技术在知识分析和决策支持方面的应用也为制造业企业带来了巨大的变革。

智能制造研发流程体系一、研发流程的重要性研发就像打仗，打仗就得熟悉兵力布局、作战地形、行军路线和作战路线。

研发流程就是反映研发地形和路线的地图。

复杂产品的研发必然有着复杂的研发流程和大量的研发活动，相当于有着错综复杂的地形和路线。

如果缺少这样一张地图，从布局、行军到作战，必然处处受制。

因此，研发流程既具有引领作用，又具有枢纽作用。

精益研发体系赋予研发流程更加重要的作用。

在这里，研发流程除了是地图和枢纽，同时又具有保障和管控作用。

所谓兵马未动，粮草先行，当我们清楚作战地形和路线之后，我们可以在那些关键环节处提前部署，也就是我们常说的设计工具、研发知识和质量管控等要素。

研发流程显性化之后，最有价值的用途包括项目策划、质量管控、知识工程以及协同开发等。

1.项目策划获得某类产品研发流程的标准WBS后，就形成了型号WBS的基础。

针对每个型号项目，只需要对标准WBS进行实例化，便可快速形成型号WBS。

相应增加项目管理要素，譬如负责人、时间、成本等信息，便可形成项目管理规划。

在精益研发体系中，精益工作包嵌入了伴随知识、质量要求和研发工具，在型号策划过程中直接嵌入型号WBS中。

2.质量管控过程质量管理的本质是“说到做到”。

流程的显性化首先确保了项目策划可以基于现成流程来完成，其次可以跟踪流程是否按照预先的策划运行并达成目标。

在过去，质量不能深入到研发过程的主要原因就是流程没有显性化，因此无法实现质量追踪。

3.知识工程研发过程需要用到的知识很多，产生的知识也很多。

这些知识当然可以保存在库中。

但知识静默在库中，往往会造成在需要的时候不能用上恰当知识的情况。

如果知识和工作包关联起来，知识梳理的目标明确了，知识推送也就简单和直接了。

因此，依据研发流程和工作包进行知识的管理和推送，是知识发挥作用的关键。

依据流程的知识工程工作也更加便于学习，有利于人员的培养和成长。

4.协同开发由于缺乏研发流程的显性化，任务分发和工作配合基本靠约定俗成的潜规则，在效率和质量方面都大打折扣。

智能制造Digital Space P .221浅谈航空制造中的智能制造师鹏 中航飞机股份有限公司科技与信息化部摘要：智能制造是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造中的集成和深度融合。

在简述了智能制造发展现状的基础上，重点论述了智能制造的内涵，并分析了航空制造中智能制造的发展思路和发展重点。

关键词：智能制造 发展思路 发展重点前言：在当下时代，新一轮科技革命和产业变革澎湃发展，新一代信息技术与制造业深度融合，席卷全球的新工业革命，汹涌而来的产业互联网，开启了全新市场，也奏响了制造业转型升级的进行曲。

无论是美国工业互联网、德国工业4.0还是中国制造2025，都是以智能制造为核心打造国家竞争新优势。

推进智能制造，是未来制造业发展的主要趋势，是中国制造转型升级的主攻方向，也是中国制造由大变强的蜕变之旅。

1航空制造智能制造发展现状中国新的国家战略吹响了从制造大国向制造强国转变的号角，航空工业是国家的战略性产业，是国家工业现代化水平的重要标志，无疑也迎来了千载难逢的重大历史机遇。

国内航空制造业近年来依托型号，普遍取得了长足进步。

成飞、沈飞、昌飞、陕飞、哈飞、西飞等主机厂，结合新型号的研制，在数控加工、数字化装配、信息化和复合材料部件装配技术上取得了较大的发展。

同时围绕智能制造，各单位已陆续启动相关项目。

2智能制造的关键内涵当前，随着信息网络技术在制造业领域的广泛渗透，催生出智能制造这一新兴生产模式。

智能制造是在信息化和数字化的基础上，不断将逻辑、规则、流程、知识与新一代信息技术及系统融合，围绕主价值链实现业务管理到现场执行各个环节的全面信息化，以及关键环节适度的状态感知动态化、过程分析实时化、管理决策自主化、贯彻执行精准化。

2.1 实现大数据的深度挖掘和预测分析，激发制造潜能智能制造的核心并不是数据采集，而是通过挖掘和分析业务管理、现场执行过程中的大量数据。

提炼隐藏在其中的有着特殊关系的信息，并将此类信息抽象化建模，模拟变化趋势，以此预测、解决和避免生产中那些不可见的因素，有效缩短产品研制周期，提高生产效率和产品质量，降低运营成本和资源能源消耗，并为用户提供所需的能力和服务。

智能制造工程专业培养方案一、专业历史沿革智能制造工程专业是教育部2018年首批设置的新工科专业。

2015年中国政府提出了实施制造强国战略第一个十年的行动纲领“中国制造2025”，智能制造是它的主攻方向，也是中国从制造大国向制造强国转变的重要抓手。

智能制造作为一个系统工程，强调数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网（工业以太网）、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。

目前的专业设置格局很难满足企业对这种具有多个学科交叉背景的系统级智能制造人才的需求。

智能制造企业需要大批具备综合设计、优化能力的智能制造系统工程师，帮助企业进行结构性、系统性的调整优化以及提供解决方案。

二、学制与授予学位四年制本科本专业所授学位为工学学士。

三、基本学分要求五、专业培养目标本专业依据同济大学的人才培养模式，培养具有数学、自然科学基础理论和机械、信息等相关专业知识及人文职业素养；具备面向工程实践，发现、分析、解决智能制造领域的复杂工程问题能力，并具有国际化视野；身心健康、良好的道德修养和社会责任感，具有严谨、求实、团结、创新精神的人格。

毕业生能够在企事业单位、政府部门从事智能制造相关产品及系统的设计制造、技术开发、科学研究、经营管理等工作，解决智能制造领域的复杂工程问题，成为本领域的技术骨干或管理人员。

六、毕业要求单学士学位修满160学分。

七、主干学科机械工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、管理科学与工程八、课程体系知识结构图见附表一。

九、核心课程智能技术数学基础、智能制造工艺、制造系统的感知与决策、生产系统智能化技术、知识工程及应用、精密传动与智能设计等。

十、教学安排一览表见附表二。

十一、有关说明1．本教学计划四年制八学期，正规学期为19周，上课17周，考试2周。

2．第七学期选修课原则上按照模块方向选择，本专业分以下三个模块方向：智能设计与制造：《机器人》、《增材制造技术》、《AR／VR及应用》智能服务：《设备的预测性维护与远程诊断》、《制造系统信息安全》、《工业智能云服务》、《AR／VR及应用》智能管理：《精益生产与管理》、《供应链管理》、《人因工程》、《能源管理》选智能设计与制造和智能服务模块的学生应在第六学期选修《AR／VR及应用》。

第３１卷第２０期中国机械工程V o l ．３１㊀N o ．２０２０２０年１０月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．２５１２Ｇ２５１９知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法«制造业知识工程»解读田㊀锋１,２１．安世亚太科技股份有限公司,北京,１０００２５２．国家工业软件与先进设计研究院,北京,１０００２５导语 智能制造系列丛书 是 十三五 国家重点图书出版规划项目,由中国机械工程学会和清华大学出版社合作,组织国内智能制造细分领域的权威专家编写,旨在将智能制造领域的相关知识和实践成果全方位㊁多维度地展现给读者.中国制造业正在经历去产能㊁调结构㊁产业升级的阵痛,中国制造在走向中国创造的过程中,一直在寻求创新的手段和方法.知识工程在加速人员培养㊁弥补科技人才断层㊁促进企业的智力资产保值增值㊁驱动企业研发创新等方面具有重要的应用价值,为制造业的创新铺就了坚固的基石, 智能制造系列丛书 之«制造业知识工程»一书是田锋先生及其团队对多年知识工程实践工作的总结.在国家大力倡导 创新 的关键时刻,该书中总结和提炼的制造业知识工程建设方法对中国制造业的知识传承㊁积淀,解决人才断层的难题,以及对企业基于知识的创新发展都具有重要的意义.收稿日期:２０２００８２１１㊀制造业知识工程建设的背景研究发现,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,人才断层已成为企业不得不直面并重点解决的问题.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.知识和经验的传承本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.从知识与创新的关系来看,当前正是我国大力倡导 创新 的关键时期,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:创新能力和仿制复制能力.创新能力决定了企业能做多强,仿制复制能力(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发展能力,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,是缺乏生命力的创新;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.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.实施知识工程不仅让企业的创新拥有了坚固的基石,更是为企业实施创新提供了最有效的科学方法与路径.«制造业知识工程»(以下简称 本书 )一书内容分为三大篇:知识工程框架与蓝图㊁知识增值加工技术,以及知识工程实践与案例.以下将展开本书核心内容的介绍和解读.２㊀制造业知识工程体系的脉络本书知识工程框架与蓝图篇旨在从顶层视角建立知识工程的框架,提出知识工程的规划与建设方略,并展望知识工程的应用蓝图 智慧研制.２．１㊀面向流程的知识工程实践在笔者团队提出精益研发理念时,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识管理相关工作,但大部分都没有发挥作用.我们通过研究发现,多数企业的知识管理工作明显存在以下三大困局:(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２１５２ 中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.题,所以知识管理软件中的知识过于泛泛,与工作连接关系较弱.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.(３)死知识.即使平台中有一些有用的知识,但在遇到问题时却反倒找不到这些知识.研制人员通常是通过搜索方式来寻找知识,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,难以支持研制工作.以上困局使得即使是开展过知识工程工作的企业,知识也没有融入产品研制过程,没有对研制活动起到支撑作用,存在知识与研制两张皮现象.为此,我们提出一个新的解决方案,那就是知识与研制流程伴随.该方案是一个两层结构: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(或研制流程)及业务活动(工作包).这样可以利用研制业务活动进行知识的产生㊁组织㊁管理㊁应用和创新.这个方案的以下特点可以很好地解决前述 三大困局:(１)有知识 让专家意识到自己确实有知识,且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.工作包中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 人找知识 为 知识找人 ,让知识主动推送到研制人员的工作桌面上.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 面向流程的知识工程 ,该方案在知识工程的企业落地中起到了关键作用.２．２㊀知识工程三层结构虽然面向流程的知识工程在企业受到欢迎,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,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㊁不方便;同一条知识,不同的人理解不同,应用效果也相去甚远.(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,作为知识工程下一步发展的重要方向:(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.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,在研制人员工作过程中获得智慧导航.通过以上的理论发展,我们对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所示.三层结构中的中间层是传统的知识管理体系,它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.图１㊀制造业知识工程体系的三层结构３１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.㊀㊀知识管理向上发展是面向流程的知识工程的重点,向下发展是知识工程下一步发展的重点.知识管理向上,梳理研制流程,将知识与研制流程的工作包伴随,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,并直接与相关研制工具建立关联,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㊁随用随创新的知识积累与应用模式.２．３㊀知识资源增值是核心谈及知识工程,我们首先要回答的一个问题是什么是知识 .学术上关于 知识 的定义其实有很多,但实践中要按照这些定义进行知识工程工作却并不容易.在工程应用中,我们需要的是一个具有 实践 意义的知识定义.要回答这一问题,我们需先回到企业经营的本质来寻找知识的本质.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). 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,通过这个过程,企业将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㊁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. 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㊁加工㊁增值之后具有参考价值的资源.对于科技型企业来说,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.结合通用的科技资源划分法和中国企业的实际,我们将工业企业的科技资源分为九类:硬件资源㊁软件资源㊁设备资源㊁人力资源㊁数据资源㊁信息资源㊁模式资源㊁技术资源㊁产品资源.任何企业一经创建,总是会源源不断地创建和产生资源,这些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,提升其显性化㊁共享化㊁智能化程度,则可使资源更接近业务,就更具有知识特征,因此,知识是被增值加工后的资源.依据载体形式和加工手段特征的不同,进一步将以上九类知识(资源)归纳为五类(表１),并依据价值差异对其划分层级:技术类㊁模式类㊁信息类㊁数据类㊁实物类,不同资源类型采用不同技术加工手段,提升其知识特征,是制造业知识工程的核心所在.表１㊀九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１２３４５６７８９产品资源技术资源模式资源信息资源数据资源人力资源设备资源软件资源硬件资源技术类模式类信息类数据类实物类４３２１０模型化范式化结构化标准化数字化智能化自动化共享化有序化显性化㊀㊀这五类知识也具有层次递进的特征.针对此,本书提出五种知识层级提升方法,即增值加工方法:数字化㊁标准化㊁结构化㊁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.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.２．４㊀知识工程体系蓝图和框架围绕知识的智慧化加工及其工程化应用,形成相应的技术㊁工具㊁流程㊁标准㊁规范㊁人才㊁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,如图２所示.图２㊀知识工程体系蓝图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(图３).知识工程体系建设以 知识提升企业智慧 为战略,从人才㊁组织㊁流程㊁标准㊁规范㊁技术㊁工具㊁方法以及平台等方面综合考虑,制定长期规划和建设方案.４１５２ 中国机械工程第３１卷第２０期２０２０年１０月下半月中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g .cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.图３㊀基于社会技术学模型的知识工程体系模型㊀㊀在技术方面,重点是知识工程加工技术㊁搜索引擎技术㊁分类聚类算法等;在流程方面,重点是知识伴随㊁采集㊁聚集㊁加工㊁应用等相关的流程㊁规范和标准等;在人才㊁组织方面,重点是知识工程的团队组织㊁任职资格体系㊁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.将社会技术学模型展开形成知识工程完整体系框架,如图４所示.图４㊀知识工程体系框架２．５㊀知识工程成熟度知识工程体系的建立不可能一蹴而就,需要先对企业进行成熟度评估,科学地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㊁增值和应用知识,以及实现业务目标的能力.前文将知识分为五类:实物㊁数据㊁信息㊁模式和技术.知识工程的实施过程就是将各类资源逐步知识化的过程.我们建议按照图５所示层级依序进行这个过程,以降低工作的复杂性.这样,知识工程成熟度可根据这些资源增值加工后的知识化特征定义为五个级别,分别为１Ｇ有序级㊁２Ｇ共享级㊁３Ｇ自动级㊁４Ｇ智能级和５Ｇ智慧级.此外,我们增加 ０Ｇ显性级 ,这个级别并不是知识工程的正式级别,但该状态又是企业知识工程的基础,所以用０级表示.知识工程成熟度每提升一级,就接入一类新知识,对其进行增值加工,而不是在每一层级对所有类别的知识进行加工.这种建设方法类似于C MM I(软件能力成熟度集成模型)方法中的 阶段式 而非 连续式.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㊁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.图５㊀知识工程成熟度模型２．６㊀知识工程规划与建设总体规划,分步实施 是社会技术体系建设的通用原则,知识工程也是如此.规划和建设是知识体系在企业落地需要顺序进行的两个重要过程. 规划 是从长远视角来看知识工程未来蓝图如何确定,到达路线如何设计;而 建设 则是沿着这条路线进发时需要做哪些工作来实现规划的蓝５１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.图.图６示出了知识工程体系规划与建设的三步走战略.图６㊀知识工程体系规划与建设的三步走战略３㊀知识增值加工的工作方案知识加工 六把刀㊀㊀知识增值加工是制造业知识工程的核心.本书知识增值加工技术篇给出了知识工程核心内容(知识的增值加工)的工作方案,同时提供了知识加工 六把刀 (６种方法,即隐性知识的显性化㊁数据知识的标准化㊁信息知识的结构化㊁模式知识的范式化㊁技术知识的模型化㊁知识资源的全息化).３．１㊀隐性知识的显性化知识体系显性化是知识工程的基础工作,是一切知识显性化的首要工作.以业务特征及形态为经纬的知识体系结构设计包括三种常见的架构方式:基于专业的知识体系架构方式㊁基于流程的知识体系架构方式和基于产品的知识体系架构方式.推进隐性知识的显性化,建立激励机制,保证知识的转化和共享非常重要.知识创新具有高成本性㊁高风险性以及收益和分配的不确定性,使得创新成功后知识的拥有者为了回收成本,会有意垄断所拥有的知识,而传统的激励机制只能加剧个体的这种垄断.因此,企业需要建立恰当激励机制,合理满足隐性知识拥有者的利益要求,激发他们分享知识的愿望.一方面,应该承认员工个人隐性知识的独创性和专有性,建立恰当的评价指标和以知识贡献率为衡量标准的评价体系,使企业成员得到知识共享的实惠;另一方面,要为员工提供成长机会,引导员工进行隐性知识的交流与共享,促使员工获得不断创新和发展的动力,这对推动员工隐性知识的交流与共享十分重要.我们根据互联网思维提出一种 知识I P O的激励机制与算法,可有效激励企业员工提升知识贡献和学习的积极性,并促进知识应用效果.该方法不仅能判断知识的有效性,也能提升大众对知识的贡献热情.必须对优质知识的贡献者给予鼓励,才能提升贡献热情,所以,首先需要识别知识的优劣.知识I P O 中,将一条知识看作一只股票,知识发布者相当于股票发行者.大众看到了这只股票,可对它进行投资.企业对内部大众派发一定量的虚拟货币,大众的责任就是将自己的虚拟货币经过对知识的投资赚更多的虚拟货币来体现其对知识的贡献.这种贡献也许是伯乐式(对知识点赞投资)的,也许是千里马式(贡献知识)的.当然我们有算法来杜绝其中的腐败和拉票行为.３．２㊀数据知识的标准化企业的研制数据在各种业务过程和项目中产生,且以不同形式和格式保存.数据的不标准化特点使得数据的可读性较差.一项业务或一个项目的数据只有本业务或本项目的人熟悉其格式特征,能较快理解,其他业务或项目的人员很难读懂,所以大家往往很不情愿地阅读其他业务或项目的数据,更不可能从这些数据中提炼和总结知识.很多企业的一个常见现象就是:数据一经产生就变成尘封档案.通过数据资源的标准化,设法统一数据的形式和格式,从纷繁复杂的数据中提炼共性数据,这些工作不仅可以促进数据的有序化,而且可以促进业务的有序和协同.研制型企业的数据通常包含综合数据和专业数据.综合数据是在特定业务(或项目)开展过程中的完整数据,是以业务进展过程为主线,将所有数据综合在一起的数据集合.专业数据则是企业进行专业化分工的结果,不同专业的人员和部门对业务数据的关注视角和掌握领域不同.专业数据往往不是以项目或业务进展为主线,而是以专业特征为视角予以关注.对于综合数据,将业务(项目)数据的某个有参考价值的断面㊁最终数据,甚至完整过程(项目)形成约定格式或统一形式的数据库,以促进数据的标准化.对于专业数据(如仿真㊁试验㊁制造㊁运维等数据),以某种有参考价值的视角进行提取㊁组合㊁保存㊁再计算,形成可供参考查阅的标准化数据.仿真数据管理和试验数据管理是专业数据标准化的实例,这在很多企业中仍然是新鲜事物.３．３㊀信息知识的结构化信息知识指的是在产品研制工作中对工作成果进行总结形成的文档类报告(如论证报告㊁设计报告㊁仿真报告㊁试验报告等)和对这些报告进一步总结的知识(如设计指南㊁作业指导书等)以及在对外学习交流过程中积累下来的文档类信息(如科技情报㊁专利信息㊁档案文献等).信息类知识对业务的支持体现为对研制工作的参考㊁指导或约束,其特点是以文档方式成文,但其格式和结构并６１５２ 中国机械工程第３１卷第２０期２０２０年１０月下半月中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.不相同,从中快速获取信息和知识的难度较高.信息知识通常都分散保存,有的保存于不同的信息管理系统,有的由不同的部门/科室集中保存在文件系统中,有的则由设计工程师个人保存.而且,这些知识的保存方式和存储结构也各不相同,即使可以无障碍地访问这些系统,也无法快速找到自己需要的文档.因此,有必要对这些知识进行结构化处理以促进其应用.对于信息类知识的结构化,常用的方法有以下几种:提纲与目录㊁自动摘要㊁知识分类㊁知识聚类㊁组合查询㊁基于流程的结构化(便于知识对业务的主动推送).３．４㊀模式知识的范式化模式是指在人们长期工作过程中总结形成的被验证有效的工作过程.模式的特点是,不需要质疑过程本身,只需要按照过程的要求完成即可得到预期的结果.这一特点使得我们可以将不同形态㊁形式和特征的模式归一化㊁普适化和标准化,进而利用计算机技术实现范式化.范式的作用是将最佳实践制成榜样,成为普通工作者的参考.常见的可范式化的模式资源包括:(１)研制流程(也称为研制管控模式).将在多个型号或项目中成功应用的流程范式化,通过软件进行流程建模,形成可自动驱动研制活动流转的范式.(２)工作流(也称为设计协同模式).将在多个产品或过程中成功应用的多人协同流程范式化,通过软件进行流程建模,形成多人之间协同工作的范式.(３)工具流(也称为仿真集成模式).将在多个产品或过程中成功应用的多工具集成流程范式化,通过软件进行流程建模,形成可自动驱动工具运算与流转的范式.(４)技术流(将在多个产品或过程中成功应用的工具内的应用步骤范式化).通过封装工具制成组件或模板,可以在工具应用时直接调用,可以降低软件的使用难度,提高使用效率及正确性.(５)质量过程(也称为质量管理模式).在多个型号或项目中成功应用的质量策划㊁管控和归零流程范式化,在软件中植入标准和规范,无需人为参与而自动执行标准和规范.(６)项目实施.将在多个型号或项目中成功应用的成熟项目实施运行的过程归一化㊁普适化和标准化,在软件中固化形成企业的标准项目过程.在此过程中实现知识㊁质量㊁工具与项目工作的融合以及数据的自动管理.研制模式通常用流程来表达,它主张对产品研制进行工作分解㊁逻辑定义和流程管理.研制流程的范式化表达最常见的是树形结构,称为W B S .W B S 反映研制工作所有任务的集合,但不反映任务之间的关系,如图７所示.W B S 是最简洁的研制流程表达形式,也是研制流程其他表达形式的基础,所以应用非常广泛.本书中通常将W B S 等同于研制流程.图７㊀研制流程的W B S 表达３．５㊀技术知识的模型化技术资源指的是在产品研制过程中形成的产品设计成果和技术研究成果,这些成果可以在未来的产品设计或技术研究中重用.产品成果包括产品的零件㊁部件㊁子系统㊁整机,以及与之伴随的设计㊁仿真㊁试验和工艺相关的模型及过程;技术成果包括通用技术㊁独特技术㊁核心技术等.这些资源通常存在于特定产品研制过程和成果中,因产品不同而形态各异.这些资源的原始创造者(或者其他有经验的研制人员)从其他项目成果中可以提取出来相关成果,根据两个项目的差异性,作针对性的改变而形成新项目的成果.而其他人员就很难对其进行重用,重用过程往往并不比自己新做一个设计简单.其实,新做一个类似的设计就像重新发明轮子,所带来的问题绝不仅仅是一点新增的工作量,而是给研发和制造全过程均带来复杂性和可靠性问题,由其引发的成本和浪费更是惊人和难以计量.７１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . 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智能化知识管理系统的设计与应用随着信息技术的快速发展，我们生活和工作中的信息量也越来越大，知识的获取和管理已经成为了一项越来越困难的任务。

传统的知识管理方式已经无法适应这种高速增长的信息需求，于是智能化知识管理系统应运而生。

智能化知识管理系统不仅可以快速获取、分类和存储知识，还可以通过人工智能技术对知识进行处理和分析，为我们提供更多有用的信息和洞察。

一、智能化知识管理系统的定义和组成智能化知识管理系统是指通过计算机技术和人工智能技术对知识进行管理、分析和利用的系统。

它的组成部分包括知识获取模块、知识分类模块、知识存储模块、知识处理和分析模块等。

其中，知识获取模块可以通过网络搜索引擎、数据库、文献等方式获取知识信息；知识分类模块可以对获得的知识进行归纳、整理和分类；知识存储模块可以将分类好的知识保存在数据库中，并且可以通过多种方式进行查询和访问；知识处理和分析模块可以通过人工智能技术对知识进行处理、挖掘和分析，并且可以将结果反馈给用户。

二、智能化知识管理系统的设计与实现智能化知识管理系统的设计与实现需要考虑到以下几个方面：1、用户需求分析：在设计系统之前，需要对用户的需求进行调查和分析。

例如，用户需要什么类型的知识、如何访问和使用知识等等。

2、系统架构设计：系统架构设计是指根据用户需求，在系统中进行功能和模块的划分和设计。

例如，系统需要哪些模块、各个模块之间的协作和数据交互等。

3、数据存储设计：数据存储设计是指如何将获得的知识信息储存到数据库中，并且保证数据库的有效性和可持续性。

4、知识处理与分析：处理和分析模块是整个系统的核心部分，需要选用合适的人工智能算法和技术对知识进行分析和处理。

三、智能化知识管理系统的应用智能化知识管理系统可以应用于多个领域，例如：1、企业管理方面：可以帮助企业将大量的数据和信息进行分类和存储，快速获取有价值的信息，并且为企业提供决策支持。

2、医疗和健康方面：可以帮助医护人员更快速地获取和整理患者的病历信息和医学知识，提高诊断和治疗效率。

基于人工智能的知识管理系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，它已经开始渗透到各个领域中，其中之一就是知识管理。

传统的知识管理方式往往需要大量的人力和时间，甚至存在信息不对称、知识流失等问题。

而基于人工智能的知识管理系统，则可以更加高效、智能地管理和利用知识资源。

一、人工智能在知识管理中的应用人工智能技术应用于知识管理中，可以通过智能化的数据管理、自动生成分类标签、自动维护知识库、自动生成文件摘要等功能，显著提升知识管理效率。

同时，人工智能技术也可以通过语音识别、自然语言处理、机器学习等手段，帮助用户更快速、准确地检索、整理和利用知识资源。

二、人工智能知识管理系统的设计基于人工智能的知识管理系统需要满足以下几个方面的需求：1. 数据采集和处理能力：人工智能需要大量的数据支撑，所以知识管理系统需要具备强大的数据采集和处理能力，可以通过爬虫技术自动采集数据，对数据进行清洗、分类和聚合等处理，生成结构化的数据集。

2. 智能化的数据推荐：知识管理系统需要根据用户的个性化需求，对知识进行智能化的分类和推荐，以便用户可以更快速、准确地获取有价值的知识资源。

可以通过机器学习算法和深度学习算法提供更加准确的数据推荐。

3. 基于语音识别和自然语言处理技术的查询：人工智能知识管理系统需要实现通过语音识别和自然语言处理技术实现快速的查询功能，使用户可以通过语音、文字等多种方式快速访问到所需的知识。

4. 自动化的知识整合和摘要提炼：人工智能知识管理系统需要实现自动化知识整合和摘要提炼。

可以通过文本摘要技术，提取文本中最核心的内容和关键字，并进行自动化处理和整合，将同类知识进行分类，并生成标签和索引。

三、人工智能知识管理系统的实现在具体实现中，可以采用以下技术和方法：1. 数据采集与存储：使用Python等编程语言编写爬虫程序，定期将目标网站上的文章和内容爬取下来，并存储在本地数据库中。

建立数据模型，设计存储结构，建立索引，对数据进行标准化处理和清洗。

摘要：知识学、知识管理学、知识社会学以及知识工程学这四门学科都与知识有密切关系，它们所研究的内容都与知识相关，都将知识作为其研究对象之一。

分析这四门学科之间的关系对于与知识相关的各学科的研究有重要意义。

本文从这四个学科的概念和研究内容出发，归纳总结出它们之间的关系，首先得出知识管理学、知识社会学、知识工程学是由知识学与其它相关学科交叉而产生的学科，是建立在知识学基础之上的学科的结论。

其次得出知识工程学是对知识管理技术层的延伸，是知识管理的一个子学科之一结论。

并最后构建出了知识学、知识管理学、知识社会学、知识工程学的关系图。

关键词：知识学知识管理学知识社会学知识工程学学科关系1.关于知识学对知识的研究已经有很长的历史，德国哲学家费希特于18世纪末提出“知识学”的概念。

20世纪20年代初，波兰社会学家兹纳涅斯基在其发表的《论知识科学的最主要的课题和任务》一文，首次提出要建立专门研究知识的科学。

有关知识的研究，包括知识产业、知识经济、知识管理、知识社会、知识技术等等，在20世纪80年代成为许多学科的研究热点，我国也有不少学者就这一领域展开了大量研究工作，出版了一大批的专著和学术论文，对知识学相关研究内容提出了不同的见解。

1.1知识学的概念彭修义认为，知识学，顾名思义，就是研究人类知识的科学。

[1]王绪琨提出知识科学是以知识为研究对象的交叉性学科门类。

[2]Chami Zins提出知识科学主要关注人类知识的元知识方面，尤其是知识的技术问题和协调作用，通过研究各种有利于知识存取的现象、物体和条件，建立人类的知识，从而引领人们获取所需的知识。

准确地说，知识科学是建构人类知识的元知识基础的领域群中的一员。

[3]何云峰认为，知识科学是一门专门研究知识发展及其价值问题的科学。

[4]柯平认为知识学就是关于知识与知识活动的科学，是研究知识的本质与功能，知识的形成与演化规律，知识生产、加工、组织、传播、利用等一系列知识活动的理论与方法，为人类社会的知识记忆与创新提供保障，并作用于科学技术与社会发展的一门综合性科学。

智能制造工程课程内容
智能制造工程课程内容通常包括以下几个方面：
1. 智能制造概述：介绍智能制造的概念、特点、发展历程和相关技术。

2. 数字化工厂：学习数字化工厂的基本原理和技术，包括工厂自动化、机器人技术、自动化生产线设计与控制等。

3. 物联网在制造业中的应用：探索物联网技术在制造业中的应用，包括智能传感器、通信技术、数据采集与处理等。

4. 人工智能在制造业中的应用：了解人工智能技术在制造业中的应用，例如机器学习、图像识别、智能算法等。

5. 云计算和大数据分析：学习云计算和大数据分析在智能制造中的作用和应用，包括云平台搭建、数据存储与处理、数据分析与预测等。

6. 智能制造中的软件开发和编程：掌握智能制造系统中的软件开发和编程技术，包括工厂信息系统、生产计划与调度、质量管理等。

7. 智能制造系统集成与优化：学习智能制造系统的集成和优化方法，包括生产流程优化、资源管理、供应链协同等。

8. 智能制造项目实践：进行智能制造项目实践，例如基于实际
制造场景开发智能设备、搭建数字化工厂等。

9. 智能制造发展趋势和前沿技术：了解智能制造领域的最新趋势和前沿技术，包括工业互联网、边缘计算、区块链等。

此外，智能制造工程课程还可能涉及制造工程的基础知识，如工程力学、材料力学、工程图学等。

同时，学生还可能需要进行团队合作、案例分析和实验室实践等形式的教学活动。

智能制造工作知识点总结一、智能制造的基础知识1. 智能制造的概念和特点智能制造是指利用先进的信息技术，如物联网、大数据、人工智能等，对生产过程进行智能化管理和优化，实现高效、灵活、智能地生产。

智能制造的特点包括高度自动化、灵活生产、智能监控和优化调度等。

2. 智能制造的发展历程智能制造的发展经历了从传统制造向数字化制造、智能制造的演变过程。

数字化制造主要是以计算机辅助设计、计算机数控加工等技术为主，而智能制造则在此基础上更注重数据的收集、分析和利用，实现自动化决策和优化。

3. 智能制造的关键技术智能制造涉及到多个领域的技术，包括物联网技术、大数据技术、人工智能技术、机器视觉技术、传感器技术等。

这些技术共同构成了智能制造的基础。

二、智能制造的关键技术1. 物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过将生产设备、传感器等物理设备连接到互联网上，实现设备之间的数据交换和信息共享，从而实现对生产过程的实时监控和管理。

2. 大数据技术在智能制造中，大量的生产数据需要进行收集、存储、分析和利用。

大数据技术提供了有效的手段来处理这些海量数据，通过数据挖掘、分析和建模，发现生产过程中的潜在问题，提高生产效率和产品质量。

3. 人工智能技术人工智能技术在智能制造中有着重要的应用，如机器学习、深度学习等技术可以用于预测性维护、生产过程优化、智能调度等方面，实现生产过程的智能化和自动化。

4. 机器视觉技术机器视觉技术可以用于生产过程中的质量检测、产品装配、物料识别等环节，实现对生产过程的实时监测和控制。

5. 传感器技术传感器技术是物联网的基础，通过传感器获取生产过程中的各种参数和数据，为后续的大数据分析和智能决策提供信息支持。

三、智能制造的应用领域1. 智能工厂智能工厂是智能制造的典型应用场景，通过在制造过程中应用物联网、大数据、人工智能等技术，实现对整个生产过程的智能化管理和优化，提高生产效率和产品质量。

2. 智能仓储智能制造还涉及到仓储物流方面，通过物联网技术和自动化设备，实现仓库的智能化管理和优化，提高物流效率和减少库存成本。

企业管理中的知识管理与智能化引言在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着许多挑战。

如何有效地利用知识资源，提高企业的竞争力，已成为企业管理中的重要议题。

而随着智能技术的快速发展，知识管理与智能化成为解决这一问题的关键。

本文将探讨企业管理中的知识管理与智能化的相关概念、重要性以及实施方法。

一、知识管理的概念与重要性1.1 知识管理的定义知识管理是指在组织内部有效地收集、组织、应用和共享知识资源的过程。

它包括知识的创造、获取、传播和应用，旨在提高组织的学习能力和创新能力。

1.2 知识管理的重要性知识已成为企业最重要的资产之一。

有效管理和利用知识资源可以为企业带来许多好处：首先，知识管理有助于提高企业的创新能力。

通过合理地组织和应用知识资源，企业能够更好地进行创新，开发新产品和服务，满足不断变化的市场需求。

其次，知识管理可以提高企业的竞争力。

通过充分利用现有的知识资源，企业可以提高生产效率、降低成本，从而在市场上占据更有竞争力的地位。

最后，知识管理有助于建立学习型组织。

通过促进知识共享和团队合作，企业可以不断学习和进步，适应不断变化的市场环境。

二、智能化对知识管理的影响2.1 智能化技术的发展随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，智能化越来越成为企业管理中的关键因素。

智能化技术可以帮助企业更高效地管理和利用知识资源。

2.2 智能化对知识管理的影响首先，智能化技术可以提高知识的获取和传播效率。

通过自动化和智能化的机制，企业可以更快速地获取和传播知识，使得知识资源能够更广泛地被利用和共享。

其次，智能化技术可以提高知识的整合和应用能力。

通过数据分析和机器学习等方法，企业可以将分散的知识整合在一起，并通过智能系统的帮助，更好地应用于实际业务中。

最后，智能化技术还可以帮助企业实现个性化的知识管理。

通过智能系统的个性化推荐和定制功能，企业可以根据员工的需求和兴趣，提供定制化的知识服务，提高知识管理的效果。