2017年3月16日，主題為“互聯網與工業的深度融合之道”的“2017(第六屆)中國信息化和工業化融合發展高峰論壇”在北京歌華開元大酒店盛大開幕。安世亞太公司高級副總裁田鋒先生在論壇上發表了題為《知識工程2.0——智能制造時代的研發智慧》的演講，本文根據演講內容整理而成。
圖1 安世亞太公司高級副總裁田鋒
精益研發體系建設有很多方略，其中有一個最重要的方略是從知識工程的角度進行。企業的知識需要管理。社會制度可跨越，企業的技術積累不可跨越；技術發展中持續進化占主體，而不是突變式創新；不基于知識積累的創新，是無生命力的創新。腦筋急轉彎式的創新，是給人做嫁衣的好點子。不進行復制重用的創新是無效益的創新，是科研體系中的最大浪費。目前中國企業針對知識缺乏有效管理，一方面老同志離崗回家，經驗和知識流失嚴重；中國企業的年輕人無法順利上手頂尖的型號研制，無法有效地應用知識來解決問題。
知識工程1.0解決的是知識到哪里去的問題。倡導知識與研發流程的融合。知識工程2.0解決的是知識從哪里來的問題。顛覆了大家過去理解的知識管理和知識工程理念。
知識的重要性不言而喻，知識工程隊中國企業尤其重要。在參加國際會議的時候，我注意到一個現象：國外的設計人員、研發人員胡子都很長，都有一定年紀，而中國的設計人員、工程人員都很年輕，這是由于我國經歷了一個特殊十年造成了三十年之后的人才斷層。國外的桶形人才結構很容易做知識工程，通過師傅帶領徒弟就可以實現；但中國是金字塔的人才結構，年輕工程師占80%，30多歲的工程師很少，師傅帶徒弟都帶不過來。所以建立知識工程體系對于中國而言特別有意義。通常企業通過知識庫+知識管理來建立自己的知識工程體系，在企業實際運作起來發現是一個死胡同。
企業專家在對知識管理時，往往容易陷入困境，具體表現為：第一是無知識，一臉茫然，不知道從何下手；第二是死知識，知識似乎是有，但關鍵時刻找不到，用不上；第三是弱知識，有知識但是覺得知識似乎都和工作沒直接關系；第四是遠知識，知識似乎與工作有關，但使用起來不直接不方便；第五是淺知識，只關注顯性知識的表面價值，看不到隱性知識的深層智慧。利用大數據可以挖掘顯性知識的隱藏價值。
關于知識，有哪些呼聲？第一是有知識，讓大家意識到自己確實有知識，即有章可循；第二是活知識，在需要的時候，知識就出現了，即知識找人；第三是強知識，表現為知識都與工作直接強相關，即雪中送炭；第四是近知識，可以直接使用，無需二次加工，即插即用；第五是深知識，提煉歸納分析知識的隱性價值，即智慧導航。
圖2 知識工程1.0
知識工程1.0解決前三個問題，即知識到那里去的問題。有流程的地方流程就有工作活動，通過工作活動找知識，那么知識與流程的融合就是知識工程1.0的重點。如何融合？第一，精確地梳理知識，第二可以精確地應用。第三是知識和業務關系非常緊密，因為工作過程中伴隨著知識。知識工程1.0解決有知識、強知識、活知識的問題。使用工作包，知識會自動推送到桌面上，這個在實踐中很成功，現在已成為中國知識管理界的標準做法，這是知識工程1.0對于中國知識管理界的一個貢獻。
圖3 知識工程2.0
知識工程2.0解決后兩個問題，即知識從哪里來的問題。知識如何變為一個可用的知識？通過對研發過程的分析，我們發現了知識的一般特征。每一類知識都對應有一個加工方法，通過加工而變得好用，這是知識工程2.0要進行的一個重要工作，即解決了知識工具化的過程。知識一旦工具化之后，自動性就會提高。一個知識變成一個模塊、變成一個軟件，使用起來就會自動一些、智能一些。實際上是把知識做深，朝智慧化的方向靠攏。
知識工程上面為知識的上層建筑，下面是知識的地下工程。為什么稱之為知識工程？因為知識工程就像蓋大樓挖地基，向上融入流程，進行知識推送；向下融入設計，進行知識挖掘。企業中經常會問知識是什么？這個問題很好回答也很難回答。為什么說很好回答？我們可以查到知識的很多學術定義。為什么難回答，我們發現這些學術化的定義對我們做知識工程不但毫無用處，反而束縛了我們的手腳。我們換一種方式思考，從業務過程中尋找知識。
圖4 知識工程的五個層級
精益研發建設中，資源很特殊，工程師每天都會用到，可以說資源是工程師每天工作的支撐，這個支撐是什么？實際上就是知識。典型制造業企業的研發知識或科技資源可以劃分為九種，這九種類別又可以歸納為五類，即技術類、模式類、信息類、數據類、實物類。這五類又有對應的加工方式，即實物類如何數字化？數據類如何標準化？信息類如何結構化？模式類如何范式化？技術類如何模型化？這些知識類別對應的增值加工后的特征是什么？如顯性特征、秩序特征、共享特征、自動特征、智能特征。這也回歸到了精益研發的過程中，在這里，知識和研發的關系其實是非常天然的。
這樣的加工過程其實是一個知識升級過程，每次加工知識會向上發展一級，這是知識的升級過程，這個升級過程對應的是金字塔模型，分成顯性級、有序級、共享級、自動級、智能級和智慧級。我們需要清楚每一層是做什么？對象是誰？目標是什么？過程是什么？這個模型每一層的內容與我們每天工作的資源、知識是相關的，所以這個模型是知識工程2.0的一個重要內容。
知識工程2.0做什么？做知識的顯性化，有序化、共享化、自動化、智能化和智慧化。提升知識的顯性化程度，顯性化程度越高，越接近業務應用，實用性越強；提升知識的共享化程度，知識工程化帶來效率，知識共享化帶來創新；提升知識的工具化程度，工具化程度越高，自動化和智能化程度越高；提升知識的智慧化程度，知識層級越高，智慧程度就越高，知識的價值越大。
圖5 知識工程2.0的運轉模型
知識工程2.0的運轉模型是一個太極圖。太極圖中是隱性知識和顯性知識的循環過程，是知識增值過程。外面是知識流轉過程，代表知識生生不息。其中，知識增值是知識工程體系的靈魂，知識采存管用是知識工程的體魄，知識戰略是企業戰略的知識化映射，知識體系是企業知識的神經脈絡，知識運行體系是知識工程的保障，知識工程平臺是知識體系的載體。
圖6 知識工程藍圖框架
這張太極圖換成方方正正的科技化的圖就是知識工程藍圖框架。知識增值其核心，包括知識的加工過程，如數字化、標準化、結構化、范式化和模型化，可以把剛才對應的五類知識做對應加工。此外，顯性化是知識工程的基礎，全息化是知識工程的未來。這些組合起來就構成了知識工程2.0的核心。
知識工程2.0如何實施？我們提出了知識工程成熟度的模型對應的提升策略，從你當前位置出發，找到下一個目標。可以在企業中繪制雷達圖，分析知識的當前狀態。你會發現此時的雷達圖最中間非常難看，這是過去太樸素化的做法導致的結果。知識工程2.0是讓雷達圖中心變圓然后變大的過程，如果不夠圓，其實很多東西是多余的或者無效的。
知識工程體系規劃與建設的三步走戰略為共享化、工具化和智慧化。當然，每一步都對應有相應的工作要做。例如共享化，包括知識數字化、分類與管理、數據標準化、信息結構化和流程化推送；工具化包括模式規范化、技術模型化、設計中推送、知識自動化和知識智能化；智慧化包括知識自提取、知識自組織、大數據分析、人行為分析和自推斷決策。
圖7 基于社會技術學的知識工程體系模型
我們提出了基于社會技術學的知識工程體系模型，這個模型解決工具和人的關系。過去企業老犯一個毛病，有了工具有了平臺卻并不能解決問題。其實企業中更多是人和流程的問題，如果不解決人的問題，信息化一定會失敗。人、流程、技術是體系的基本維度，是完整的方法論，基于社會技術學的知識工程體系模型可以幫助企業解決這些問題。
我們的做法是從現狀開始找到知識體系結構，然后設計知識的模式，緊接著找到相應的加工方法，最后做三個建設。首先是知識工程技術的建設，然后是知識工程組織，知識工程標準的建設。最后是平臺建設，平臺建設是必須要做的事情，是作為一個載體，但不是第一重要的事情。
圖8 知識工程體系建設路線
知識工程集成平臺的每一層都有它的價值，就是把知識采集、分享、保存、加工然后應用的，下面我舉個例子。比如大家經常工作的一個平臺是一個CAD或者CAE，把鼠標移最左邊就會出現一個知識魔盒，通常這可以從輕量式客戶端中啟動知識搜索，然后打開知識詳情查看頁面。當然知識推送有很多種，其中一種是伴隨業務流程進行推送，啟動輕量式客戶端后，每個人會看到分配給自己的不同的任務，在查閱工作內容和資源約束等條件時，系統會自動推送和本項任務相關的流程和知識到最前端。如果和相關工具系統軟件進行了集成，還可以直接驅動相關工具軟件。
圖9 知識魔盒實例
從知識角度分析，研發是知識的終極歸宿；從研發的角度分析，知識是研發的智慧源泉。知識泛在的精益研發體系模型推薦給中國軍工產品企業用于智慧院所規劃，推薦給智能制造企業進行智慧研發體系建設。知識工程2.0是精益（智慧）研發的實現途徑，表現在精益（智慧）研發是體系框架和理想藍圖；知識工程是精益（智慧）研發藍圖的實現方略；精益（智慧）研發是突變式的轉型升級；知識工程是基于微創新的漸進式的持續進步。我們將知識工程稱之為腳踩大地，精益（智慧）研發稱之為仰望星空。
圖10 《精益研發2.0》和《知識工程2.0》
最后介紹兩本書，一本是面向中國制造2025的工業研發，書名叫做《精益研發2.0》，這個是已經出版了；另一本是面向智能制造時代的研發智慧，書名叫做《知識工程2.0》，這個是新書，目前還在眾籌中，計劃今年的5、6月份發布，歡迎大家參與，謝謝各位！
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