知識(shí)管理和知識(shí)工程對(duì)企業(yè)的重要性不言而喻，對(duì)中國企業(yè)尤為重要。當(dāng)前中國科技人才結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)過于年輕化趨勢(shì)。知識(shí)缺乏有效管理，經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)流失嚴(yán)重。“有樣子的活會(huì)干，沒樣子的活不會(huì)干。”年輕人無法順利上手頂尖的型號(hào)研制，無法有效地應(yīng)用知識(shí)來解決問題。
中國企業(yè)一直在尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)之道，希望在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)入發(fā)展快車道。但企業(yè)的技術(shù)發(fā)展中，占主體的是持續(xù)進(jìn)化，而不是突變式創(chuàng)新。不進(jìn)行復(fù)制重用的創(chuàng)新是無效益的創(chuàng)新，是科研體系的最大浪費(fèi)。所以從“十三五”開始，知識(shí)工程成為一項(xiàng)國家戰(zhàn)略。
在智能制造時(shí)代，知識(shí)是研發(fā)的智慧，更是創(chuàng)新的基石。因此，我們非常需要用知識(shí)工程這個(gè)特殊的手段做好武裝，來達(dá)到核心能力的提升。
國外知識(shí)工程發(fā)展日趨成熟
技術(shù)的進(jìn)步和需求的升級(jí)，導(dǎo)致外部環(huán)境的加速變化，組織成果和知識(shí)也以前所未有的速度源源產(chǎn)生。隨著組織內(nèi)部各領(lǐng)域的專業(yè)性越來越強(qiáng)，組織成員快速獲取知識(shí)和使用知識(shí)的能力成為其核心技能，管理與應(yīng)用知識(shí)的能力也成為企業(yè)的核心競爭力，國內(nèi)外各大企業(yè)紛紛在知識(shí)管理和應(yīng)用方面進(jìn)行積極實(shí)踐。
比較著名的有NASA知識(shí)工程體系、波音公司知識(shí)工程體系、英國石油公司（BP）知識(shí)管理、歐盟基于知識(shí)的研發(fā)體系等，這些企業(yè)在實(shí)踐應(yīng)用的廣度和深度上各有特色。但通過對(duì)以上幾家知名企業(yè)的知識(shí)工程建設(shè)的歷程、現(xiàn)狀和未來發(fā)展計(jì)劃進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)一項(xiàng)共性特點(diǎn)，那就是強(qiáng)調(diào)知識(shí)工程體系建設(shè)。這些企業(yè)顛覆以往“知識(shí)管理就是一個(gè)軟件平臺(tái)”的誤解，認(rèn)識(shí)到知識(shí)管理是一項(xiàng)體系化工作。所謂“體”，是適合各種企業(yè)用途的知識(shí)工程信息化系統(tǒng)的開發(fā)與建設(shè)，以及知識(shí)資源本身的梳理和總結(jié)。所謂“系”，就是與知識(shí)工程相適應(yīng)的體制、文化、管理制度、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和實(shí)施方法論等內(nèi)容的建設(shè)。
國內(nèi)知識(shí)工程1.0的成功實(shí)踐
在我們進(jìn)行精益研發(fā)體系研究和實(shí)踐時(shí)，知識(shí)管理是其中一項(xiàng)重要組成部分。但到底如何來做，在當(dāng)時(shí)是一道難題，因?yàn)楹芏嘀袊髽I(yè)都進(jìn)行過知識(shí)相關(guān)工作，但大部分都沒有發(fā)揮作用。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的知識(shí)管理工作明顯存在以下三個(gè)大困局：
（1）無知識(shí)，資深員工不知如何把知識(shí)共享出來，甚至意識(shí)不到自己有知識(shí)。當(dāng)我們請(qǐng)即將離崗的專家把他們的知識(shí)梳理出來的時(shí)候，專家們往往是一臉茫然；
（2）弱知識(shí)，由于知識(shí)的梳理和挖掘存在問題，所以軟件中的知識(shí)過于泛泛，與工作關(guān)系較弱，只能做為閑來翻翻消遣之用。由于專家不能提供知識(shí)，企業(yè)的知識(shí)管理項(xiàng)目組只好從內(nèi)外部搜羅現(xiàn)有材料放入到知識(shí)管理平臺(tái)中。此類知識(shí)與實(shí)際業(yè)務(wù)勢(shì)必相去甚遠(yuǎn)；
（3）死知識(shí)，即使有一些有用的知識(shí)，但在遇到問題時(shí)卻反倒找不到這些知識(shí)。研發(fā)人員通常是通過搜索方式來尋找知識(shí)，往往發(fā)現(xiàn)要么搜索出來太多無關(guān)知識(shí)，要么搜索出來很少的知識(shí)，難以支持研發(fā)工作。
以上困局，使得即使是開展過知識(shí)工程工作的企業(yè)，知識(shí)也沒有融入研發(fā)過程，沒有對(duì)研發(fā)活動(dòng)起到支撐作用，存在知識(shí)與研發(fā)兩張皮現(xiàn)象。
為此，讓知識(shí)與研發(fā)流程伴隨，把完成工作包用得上的知識(shí)都與工作包伴隨起來。這樣可以利用研發(fā)業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行知識(shí)的產(chǎn)生、組織、管理、應(yīng)用和創(chuàng)新。這就很好的解決了以上三個(gè)問題，從而具有以下三個(gè)特點(diǎn)。
（1）有知識(shí)，讓專家意識(shí)到自己確實(shí)有知識(shí)。讓專家在知識(shí)挖掘和整理的過程中有章可循。當(dāng)專家明確了要梳理自己擅長的工作包相關(guān)的知識(shí)和資源時(shí)，他們都表現(xiàn)的駕輕就熟；
（2）活知識(shí)，在業(yè)務(wù)需要的時(shí)候，知識(shí)就出現(xiàn)了。變?nèi)苏抑R(shí)為知識(shí)找人，讓知識(shí)主動(dòng)推送到研發(fā)人員的工作桌面上。工作人員領(lǐng)取到工作包的時(shí)候，知識(shí)就同時(shí)獲得；
（3）強(qiáng)知識(shí)，所有知識(shí)都與工作直接強(qiáng)相關(guān)。無論用何種方法獲得知識(shí)，都是雪中送炭的知識(shí)，而不是錦上添花的知識(shí)。工作包上的知識(shí)只可能是與完成本工作包相關(guān)的知識(shí)，其他知識(shí)沒有機(jī)制和機(jī)會(huì)出現(xiàn)于此處。
這些是知識(shí)工程1.0的目標(biāo)，主要解決知識(shí)如何共享出去，被別人找到，在相應(yīng)的地方用相應(yīng)的知識(shí)。
知識(shí)工程1.0在我國以航天航天等為代表的高端制造企業(yè)得到了成功實(shí)踐，這些行業(yè)企業(yè)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的追求是中國企業(yè)中最為執(zhí)著的那一批，因此也在國內(nèi)知識(shí)工程的應(yīng)用上走到了前列。
知識(shí)工程2.0的發(fā)展方向
雖然知識(shí)工程1.0在企業(yè)受到歡迎，但仍然有一些問題尚未得到好的解決,那就是知識(shí)本身的問題，包括以下兩方面：
（1）遠(yuǎn)知識(shí)，知識(shí)似乎與工作有關(guān)，但距離業(yè)務(wù)應(yīng)用太遠(yuǎn)，使用起來不直接、不方便；
（2）淺知識(shí)，只關(guān)注顯性知識(shí)的表面價(jià)值，看不到隱性知識(shí)的深層智慧。
為此，我們提出以下兩項(xiàng)要求，作為知識(shí)工程2.0的重要發(fā)展方向：
（1）近知識(shí)，所有的知識(shí)可以像工具那樣直接使用，無需二次加工。無論用何種方法獲得知識(shí)，在應(yīng)用系統(tǒng)中可以即插即用；
（2）深知識(shí)，提煉歸納分析知識(shí)的隱性價(jià)值。利用智慧分析方法，將隱性知識(shí)按照業(yè)務(wù)應(yīng)用情景顯性化，在研發(fā)人員工作過程中獲得智慧導(dǎo)航。
知識(shí)管理向上，梳理研發(fā)流程，將知識(shí)與研發(fā)流程的工作包伴隨，將知識(shí)融入流程。
知識(shí)管理向下，深挖設(shè)計(jì)過程中的知識(shí)。根據(jù)知識(shí)的類別，選擇合適工具進(jìn)行增值加工。通過計(jì)算機(jī)手段，利用知識(shí)建模手段生成數(shù)字化和工具化的知識(shí)，并直接與相關(guān)研發(fā)工具建立關(guān)聯(lián)，使這些知識(shí)天然具有與業(yè)務(wù)工作環(huán)境互動(dòng)的特點(diǎn)，直接啟動(dòng)應(yīng)用，使知識(shí)與設(shè)計(jì)活動(dòng)緊密融合，直接支持設(shè)計(jì)工作。另外，這種方式也也提供了隨用隨積累、隨用隨創(chuàng)新的知識(shí)積累與應(yīng)用模式。
知識(shí)管理向上發(fā)展是知識(shí)工程1.0的重點(diǎn)，向下發(fā)展是知識(shí)工程2.0的重點(diǎn)。
知識(shí)增值加工是“知識(shí)工程2.0”核心
從工程實(shí)踐角度，對(duì)研發(fā)過程有幫助的資源都可以是知識(shí)，都是知識(shí)工程所建設(shè)的對(duì)象和范圍。知識(shí)資源增值是知識(shí)工程2.0的核心。
從企業(yè)實(shí)踐出發(fā)，依據(jù)資源的特性和價(jià)值不同，我們對(duì)其進(jìn)行了類別和層級(jí)進(jìn)行了區(qū)分，分別是：實(shí)物、數(shù)據(jù)、信息、模式和技術(shù)，同時(shí)這五類知識(shí)也具有層次遞進(jìn)的特征。針對(duì)這遞進(jìn)的五類知識(shí)，提出五種知識(shí)層級(jí)提升方法，即增值加工，分別是數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化、范式化和模型化。
不同資源類型采用不同技術(shù)加工手段，提升其知識(shí)特征，是知識(shí)工程2.0的核心價(jià)值所在。實(shí)物資源數(shù)字化后具備顯性化特征，數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)化之后具有有序化特征，信息知識(shí)結(jié)構(gòu)化之后具備共享化特征，模式資源范式化之后具備自動(dòng)化特征，技術(shù)資源模型化后具備智能特征，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行知識(shí)的全息化之后具有智慧特征。
在智能制造時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析方法的出現(xiàn)為知識(shí)層級(jí)的提升開辟了一種新方法：智慧分析法，將隱藏在以上各類資源中的知識(shí)挖掘出來，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，往往能夠突破基于預(yù)設(shè)模式的小樣本數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，得到預(yù)料之外的顛覆性成果。根據(jù)工作場景自動(dòng)分析工作需要，從現(xiàn)有的知識(shí)體系中自動(dòng)組合當(dāng)前工作需要的知識(shí)，推送或嵌入到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，使之具有自判斷與自決策的特征。研發(fā)體系的智慧化水平將提升明顯。
因此，知識(shí)資源增值的程度，決定了知識(shí)接近業(yè)務(wù)的程度、促進(jìn)創(chuàng)新的程度以及研發(fā)體系的智慧化程度。未來工業(yè)4.0時(shí)代，基于大數(shù)據(jù)的智慧級(jí)知識(shí)普遍采用，那時(shí)我們將步入智慧研發(fā)時(shí)代。
來源：中國機(jī)械工業(yè)聯(lián)合會(huì)機(jī)經(jīng)網(wǎng)
