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| 內容簡介： |
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本书从精益研发的实践要求出发，反推出知识工程的新理念、新方法和新技术，将知识加工增值作为知识工程的核心。把知识分为实物、数据、信息、模式和技术五类，分别采用数字化、标准化、结构化、范式化和模型化增值加工方法，提升其智慧层级。从显性化开始，经历有序化和共享化过程，达到自动化和智能化段位，终走向智慧化境界。提出知识工程的三层架构：中间层是业界共有的知识管理层；上层结构是知识与研发流程融合层，解决知识到哪里去的问题；下层结构是知识与设计环境融合层，解决知识从哪里来的问题。提出知识泛在的智慧研发体系。将智慧研发定义为精益研发的智慧化发展，是智能科技和知识工程深度融合的精益研发3.0体系。
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| 目錄：
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目录
推荐序
自序
前言
致谢
第1章 知识工程2.0的产生背景1
一、知识工程对中国企业的重要性1
二、国外知识工程发展日趋成熟2
三、国内精益研发体系日渐成熟9
四、知识工程1.0的成功实践10
五、知识工程2.0的发展方向12
第2章 知识工程2.0的蓝图与框架14
一、企业知识的本质14
二、知识资源增值是核心16
三、知识工程体系蓝图19
四、知识工程体系框架20
五、知识工程体系成熟度25
六、知识工程集成平台31
第3章 隐性知识的显性化35
一、知识螺旋与显性化35
二、利用社区实现显性化38
三、知识的显性化表达41
四、知识体系的显性化42
五、知识关系与知识地图44
六、知识显性化以人为本46
第4章 数据资源的标准化49
一、仿真数据的标准化50
二、试验数据的标准化51
三、标准化数据管理框架52
四、基于标准化数据的业务协同55
五、基于数据标准化的科研“驾驶舱”62
第5章 信息资源的结构化64
一、信息资源结构化概述64
二、利用自动摘要进行信息的结构化65
三、利用分类进行信息的结构化66
四、利用聚类进行信息的结构化67
五、利用流程进行信息的结构化70
六、信息知识的组合检索71
第6章 模式资源的范式化73
一、模式知识的主要形式74
二、研发管控模式范式化76
三、设计协同模式范式化81
四、仿真集成模式范式化81
五、质量管理模式范式化86
六、精益项目模式范式化89
第7章 技术资源的模型化93
一、基于模型的产品技术平台94
二、基于模型的系统工程102
三、基于模型的快速论证110
四、基于仿真模型的虚拟试验113
五、基于模型的定义117
六、基于模型的企业124
第8章 知识资源的全息化131
一、大数据的通用定义131
二、工业大数据的特点132
三、工业大数据的分类133
四、工业大数据的常规应用134
五、工业大数据的知识应用135
六、工业大数据分析技术138
第9章 知识工程2.0的规划与建设142
一、知识工程规划步骤142
二、知识工程蓝图设计144
三、知识工程路线规划145
四、知识工程体系建设方法论147
五、知识工程建设成果148
六、知识工程2.0的特点与价值149
第10章 知识泛在的智慧研发体系152
一、智慧研发时代背景152
二、智慧研发需求背景157
三、智慧研发三维架构161
四、研发体系理想模型163
五、智慧研发模型及平台168
六、智慧研发体系模型173
七、智慧研发成熟度模型174
八、开放式智慧研发模式180
九、智慧研发路线规划184
十、智慧研发中的知识泛在189
后记 众筹研讨会问答摘要193
附录209
缩略词225
参考文献227
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| 內容試閱：
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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。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2.0》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。
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、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。
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