智能制造之知识管理与知识工程体系

智能制造之知识管理与知识工程体系

依据精益研发三维模型，知识（资源）是研发体系的重要维度，由五个层次构成：实物、数据、信息、智能和智慧[1]。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。普通企业研发所用知识的层次通常是实物、数据和信息层面。先进企业开始使用智能化知识，即将知识标准化和数字化改造之后，形成可自动运行、推理、判断和决策的知识。可以预测，在未来工业4.0时代，基于大数据的智慧级知识将普遍应用，那时的研发将步入智慧研发时代。

[1]知识管理学术界提出DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom，数据一信息一知识一智慧）模型。出于工程实用考虑，并吸收知识工程的研究成果，本书将此模型进行发展，在底层增加“实物”，将“知识”更替为“智能”。

一、知识管理困局

当前，在中国科技人才结构中，20世纪80年代毕业的大学生占比是13%，90年代毕业的大学生占比是17%，2000年以后毕业的大学生占70%。80年代、90年代的大学生多数已经进入领导和管理岗位，所以当前在一线的技术人员中绝大多数是不足30岁的年轻人，这对中国企业来说不能不说是个严峻的问题。因此在“十三五”期间，知识工程成为一项国家战略。

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：①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；②弱知识，由于知识的梳理和挖掘存在问题，所以软件中的知识与工作的关系往往较弱，仅为闲来消遣之用；③死知识，当遇到问题时，设计人员通过搜索方式来寻找知识，要么搜索出太多的无关知识，要么搜索出来的知识很少，难以支持研发工作。

爱因斯坦说，问题永远不会在它发生的那个层面解决。我们将知识管理、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。

知识工程体系的着眼点在于产品研发能力和质量的提升。知识工程

向上是梳理研发流程，让知识与研发流程的工作包相伴随，将知识融入流程。知识工程向下是深挖设计过程中的知识，特别是与数字化环境相容的知识，将知识融入设计。根据知识的类别，选择合适的工具进行数字化建模，将知识自动化，并与数字化流程的工作包挂接，形成数字化伴随知识。在研发人员打开工作包的时候，伴随知识将自动推送到设计人员面前。这些数字化知识天然具有与数字化工作环境互动的特点，直接支持设计活动。当今的计算机辅助创新系统可以利用现有的知识，结合融入软件中的创新方法学，就当前设计瓶颈问题进行针对性研究，达到解决问题的目的，同时形成新知识。

图1　知识工程体系

二、知识工程建设

知识工程建设包括知识采集（也称资源分析）、知识聚集、知识加工和知识应用四个层次，同时进行知识管理标准规范和安全机制的建设，如图2所示。

图2　知识工程建设框架

1.知识采集（资源分析）

本层是知识工程建设的基础层。知识的初级形态是科技资源，对企业科技资源的梳理和分析可以获得知识工程对象的状况。

科技资源的定义是：科研活动所利用的一切有形物质和无形要素。科技资源按照广义可以分为科技人力资源、科技财力资源、科技物力资源、科技信息资源、科技组织资源五类。按狭义分类目前并没有统一的标准和划分方法。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划分为九类。每类资源可以根据需要进一步细化，形成更小的资源类别，如表1所示。

表1　工业企业的科技资源分类

企业一经创建，总是会源源不断地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。一般企业都会通过对实物资源的应用和加工获得数据资源和信息资源，这两类资源开始具有明显的知识特征。实物资源虚拟化之后有利于共享和利用，标准化之后开始具有知识特征，自动化之后开始具有智能特征，分析化之后具有智慧特征。因此，根据载体形式，知识分为五类：实物类（包括软硬件、设备和人员）、数据类、信息类、模式类和技术类（含产品类）。依据智慧化程度，把知识化程度定义为五个层级：1代表实物级，2代表数据级，3代表信息级，4代表智能级，5代表智慧级。

1）人力资源、设备资源、软硬件资源属于实物资源，可以通过虚

拟化提升它们的共享程度和使用效率。但它们的知识化特征仍然较弱，因此知识层级评级为1。

2）数据资源本身是虚拟化的，可以通过标准化强化其知识特征，但仍然属于低层次的知识形态。“数据”自然存在的状态评级为1，经过标准化加工后形成各种工程库，以供参考查阅，知识评级为2。如果将这些数据进行分析整理，形成具有特定结论的报告，则可以进一步强化其知识特征，评级到3。

3）信息资源本身是虚拟化的，可以通过结构化强化其知识特征，以达到较高层次的知识形态。“信息”自然存在的状态评级为2，经过分类、聚类、摘要、标签、主题化、语义分析等手段结构化加工后形成各种分类知识库，以供参考查阅，知识评级上升为3。

4）模式资源、技术资源和产品资源本身是标准化的，因此知识评级可以为3；如果加入了自动化手段，可形成智能特征，知识评级为4。

5）在未来技术手段提升后，特别是加入大数据技术后，以上各类资源都可能再次实现1~2级的提升。那时候，智能化（4级）和智慧化（5级）知识将无处不在，研发体系的智慧化水平将提升明显。

因此，知识工程的主要工作聚焦于三点：

1）提升资源或知识的显性化程度。显性化程度越高，越接近业务

应用，实用性越强。

2）提升资源或知识的共享化程度。资源共享化带来效率，知识共享带来创新。

3）提升资源和知识的智慧化程度。智慧程度（知识层级）越高，知识的价值越大。

知识与资源的关系是相对的。对特定层次来说，高层次的对象就是知识，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，在工程实践中也不需要明确这个界限。凡是在产品研发设计中有用的资源，都建议作为知识工程的建设范围。不同的资源类型采用不同的技术手段，提升其显性化、共享化、知识化和智慧化程度，将有助于企业能力的增长和研发智慧化程度的提升，是知识工程的核心价值所在。

2.知识聚集

知识聚集的主要作用是将来自实物档案、个人计算机和信息系统等不同来源的知识对象，通过各种手段（包括构建系统接口）进行有效收集。根据知识形态设计知识模板（知识模型）和知识库，将模板和知识载体关联入库，最终形成各种类型和模式的知识库。这些知识库包括：实物库、数据库、信息库、模式库、产品和技术货架等。

国家智能制造标准体系建设指南【模板】

国家智能制造标准体系建设指南 （2018年版） 2018年7月

目录 前言 (1) 一、总体要求 (2) （一）指导思想 (2) （二）基本原则 (2) （三）建设目标 (3) 二、建设思路 (4) （一）智能制造系统架构 (4) （二）智能制造标准体系结构 (8) （三）智能制造标准体系框架 (9) 三、建设内容 (11) （一）基础共性标准 (11) （二）关键技术标准 (14) （三）行业应用标准 (30) 四、组织实施 (32) 附件1：智能制造相关名词术语和缩略语 附件2：智能制造系统架构映射及示例解析 附件3：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准

前言 制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。智能制造是落实我国制造强国战略的重要举措，加快推进智能制造，是加速我国工业化和信息化深度融合、推动制造业供给侧结构性改革的重要着力点，对重塑我国制造业竞争新优势具有重要意义，“智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础。 为指导当前和未来一段时间智能制造标准化工作，解决标准缺失、滞后、交叉重复等问题，落实“加快制造强国建设”，工业和信息化部、国家标准化管理委员会在2015年共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》并建立动态更新机制。 按照标准体系动态更新机制，扎实构建满足产业发展需求、先进适用的智能制造标准体系，推动装备质量水平的整体提升，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》。

一、总体要求 （一）指导思想 进一步贯彻落实《智能制造发展规划（2016-2020年）》（工信部联规〔2016〕349号）和《装备制造业标准化和质量提升规划》（国质检标联〔2016〕396号）的工作部署，充分发挥标准在推进智能制造产业健康有序发展中的指导、规范、引领和保障作用。针对智能制造标准跨行业、跨领域、跨专业的特点，立足国内需求，兼顾国际体系，建立涵盖基础共性、关键技术和行业应用等三类标准的国家智能制造标准体系。加强标准的统筹规划与宏观指导，加快创新技术成果向标准转化，强化标准的实施与监督，深化智能制造标准国际交流与合作，提升标准对制造业的整体支撑作用，为产业高质量发展保驾护航。 （二）基本原则 按照《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》中提出的“统筹规划，分类施策，跨界融合，急用先行，立足国情，开放合作”原则，进一步完善智能制造标准体系，全面开展基础共性标准、关键技术标准、行业应用标准研究，加快标准制（修）订，在制造业各个领域全面推广。同时，加强标准的创新发展与国际化，积极参与国际标准化组织活动，

依托知识管理实现智能服务-知识管理论坛

知识管理论坛 ISSN 2095-5472 CN11-6036/C Knowledge Management Forum E-mail: kmf@https://www.wendangku.net/doc/6114671489.html, https://www.wendangku.net/doc/6114671489.html, 519 【专家访谈】 依托知识管理实现智能服务 ——专访华夏基金知识管理专家葛朝晖、李响 ◎ 采编：刘远颖 易飞 王铮 专家简介 葛朝晖：具有证券/基金、互联网、软件等多个行业的丰富从业经历，自2007年加入华夏基金，现任客户服务总监。在此期间，积极推动部门建立三级KPI 指标体系，不断提升服务效率，实现对4 700多万基金客户的优质服务，连续7次获得中国客服委最佳客服评奖；组织实施客服知识库改造，2次获得“中国最受尊敬的知识型组织大奖”（MAKE 大奖），并在业内首家上线智能客服系统。 李响：2007年加入华夏基金，现任客户服务部质检中心主管，负责管理质检、知识库、 培训、投诉等工作，从业经验丰富。从2010年起开始进行知识管理，不断探索基金行业知识体系架构，建立起符合行业需要的知识四库，以创新的知识应用方式获得权威机构认可。 采访者：《知识管理论坛》（以下简称KMF ）编辑部刘远颖、易飞 文字整理：王铮 受访者：华夏基金客服服务部总监葛朝晖、质检中心主管李响（以下简称“华夏基金”）采访时间：2017年7月13日采访地点：华夏基金客户服务部 引用格式：依托知识管理实现智能服务——专访华夏基金知识管理专家葛朝晖、李响[J/OL]. 知识管理论坛, 2017, 2(6): 519-525[引用日期]. https://www.wendangku.net/doc/6114671489.html,/p/119/. 发表日期：2017-12-28 本文责任编辑：刘远颖 葛朝晖 李响 1 关于基金行业的知识管理特点 KMF ：两位专家你们好！感谢你们接受《知识 管理论坛》的采访，本刊从2016年开始采访知识管理界的专家学者，涵盖了软件界、咨询界、培训界、学术界等各个方面的人士，而你们是来

智能制造技术

人机一体化智能系统 车辆15-2班刘博洋智能制造，源于人工智能的研究。一般认 为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智 能制造应当包含智能制造技术和智能制造系 统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充 实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。 一、智能制造的制造原理 从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet 的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。 二、智能制造系统 智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。由于这种制造模式，突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程

的制造业的重要生产模式。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为是一个复杂的相互关联的子系统的整体集成，从制造系统的功能角度，可将智能制造系统细分为设计、计划、生产和系统活动四个子系统。在设计子系统中，智能制定突出了产品的概念设计过程中消费需求的影响；功能设计关注了产品可制造性、可装配性和可维护及保障性。另外，模拟测试也广泛应用智能技术。在计划子系统中，数据库构造将从简单信息型发展到知识密集型。在排序和制造资源计划管理中，模糊推理等多类的专家系统将集成应用；智能制造的生产系统将是自治或半自治系统。在监测生产过程、生产状态获取和故障诊断、检验装配中，将广泛应用智能技术；从系统活动角度，神经网络技术在系统控制中已开始应用，同时应用分布技术和多元代理技术、全能技术，并采用开放式系统结构，使系统活动并行，解决系统集成。 由此可见，IMS理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机理上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动地完成设计、加工、控制管理过程，旨在解决适应高度变化环境的制造的有效性。 三、智能制造系统的综合特征 （1）自律能力 即搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。 （2）人机一体化

蓝凌软件：知识管理核心模型-知识之轮

蓝凌软件：知识管理核心模型-知识之轮 蓝凌在长期知识管理研究和实践中，总结出了知识之轮模型。 ?第一个环节是知识沉淀，又称为知识编码，是指提高知识显性化程度，将知识从无序到有序、隐性到显性的过程； ?第二个环节知识共享，是指知识能够为更多组织成员所学习和应用的过程； ?第三个环节是知识学习，指的是组织成员对组织内的隐性和显性知识的吸收和消化过程，它与共享环节一起改善知识在组织内的扩散程度； ?第四个环节知识应用，是指将所学知识应用于工作实践从而创造价值的过程； ?最后一个环节是知识创新，是指组织成员获取外部新知识或提升内部知识层次，改善对知识的掌握程度，使该部分知识能在应用中产生直接的价值。 知识管理就是要找到驱动知识之轮的法则，一般而言，企业可以通过技术、管理、文化等三个方面来促进和保障知识之轮的高速运转。 由此可见，知识管理实施是一个系统工程，涉及到文化、管理和技术等各个层面，需要根据企业具体环境进行具体分析，并最终制定适合企业特色的个性化方案和推进计划，然后逐步落实。 凡事预则立、不预则废。以始为终，才能确保企业在知识管理的投资能带来管理上的切实改进。知识管理，既不是单纯的管理改进项目，也不是单纯的IT建设项目，其本质上应该实现管理和T相互融合，管理引导IT，IT固化管理，实现管理内容和IT形式的统一。 对于企业而言，知识管理建设是一件需要持之以恒的长期工作；为了保证在一定的时期看到一定的效果，根据知识管理在各个企业实施的规律，一般可以分为如下几个阶段：

1)观念萌芽阶段：这个阶段企业自发的认识到知识管理的价值，为避免比萨斜塔现象需要夯实地基，而知识管理就是一项地基工程。这个阶段一般需要通过培训、研讨等形式宣传知识管理的观念和价值、得到高层的重视和支持、组建负责实施知识管理的专项核心团队等工作； 2)整体规划阶段：这个阶段的挑战是如何整体规划知识管理各项工作，明确发展目标、组织架构、管理机制和系统功能需求。一般需要借助外部咨询公司来帮助企业进行知识管理规划，通过对企业知识管理现状及需求的诊断，规划未来知识管理发展的整体蓝图。 3)知识梳理阶段：这个阶段的挑战是如何在规划的基础上，根据各部门或专业体系的需求，系统梳理出其知识体系，并明确其知识应用现状，进而设计出相应的知识发展提升方法； 4)建设推广阶段：该阶段的挑战是如何保证在机制的推动下、通过企业知识管理系统导向的IT系统的建设，能够最大化地累积和应用知识。这个阶段重心是要使业务流程和知识关联，实现员工知识化地工作，需要从系统推进策略建议、系统推进考核和激励制度设计和应用、系统培训、以及典型知识管理提升方法的实践，实现知识管理系统建设和推广。 5)评估优化阶段：这个阶段的挑战是如何评估知识管理为企业创造的价值并进行优化提升。在分析评估知识管理和信息企业知识管理系统对管理和业务的帮助和不足的基础上，需要继续优化知识管理和信息企业知识管理系统平台、强化基于业务的知识管理行为，逐步使知识管理融入大家日常的工作行为之中。

国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)

国家智能制造标准体系建设指南 （2015年版） 2015年12月

目录 一、总体要求 (1) (一)指导思想 (1) (二)基本原则 (1) (三)建设目标 (2) 二、建设思路 (4) (一)智能制造系统架构 (4) (二)智能制造标准体系结构图 (11) (三)智能制造标准体系框架 (13) 三、建设内容 (15) (一)基础共性标准 (15) (二)关键技术标准 (18) (三)重点行业标准 (28) 四、组织实施 (30) 附件1：智能制造相关名词术语和缩略语 附件2：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准

加快推进智能制造，是实施《中国制造2025》的主攻方向，是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措，更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。当前，“智能制造、标准先行”，为解决标准缺失、滞后以及交叉重复等问题，指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作，根据《中国制造2025》的战略部署，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》。 一、总体要求 (一)指导思想 充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导 性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域，建成覆盖５大类基础共性标准、５大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标 准体系。加强标准的统筹规划与宏观指导，加强标准的实施与监督，加强标准的创新发展与国际化，建立动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的基础支撑。

对智能制造的认识

浅谈智能制造 智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。由于这种制造模式，突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为是一个复杂的相互关联的子系统的整体集成，从制造系统的功能角度，可将智能制造系统细分为设计、计划、生产和系统活动四个子系统。在设计子系统中，智能制定突出了产品的概念设计过程中消费需求的影响；功能设计关注了产品可制造性、可装配性和可维护及保障性。另外，模拟测试也广泛应用智能技术。在计划子系统中，数据库构造将从简单信息型发展到知识密集型。在排序和制造资源计划管理中，模糊推理等多类的专家系统将集成应用；智能制造的生产系统将是自治或半自治系统。在监测生产过程、生产状态获取和故障诊断、检验装配中，将广泛应用智能技术；从系统活动角度，神经网络技术在系统控制中已开始应用，同时应用分布技术和多元代理技术、全能技术，并采用开放式系统结构，使系统活动并行，解决系统集成。由此可见，IMS 理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机理上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动地完成设计、加工、控制管理过程，旨在解决适应高度变化环境的制造的有效性。 智能制造系统的特点 和传统的制造系统相比，IMS具有以下几个特征：(1)自组织能力。IMS中的各种组成单元能够根据工作任务的需要，自行集结成一种超柔性最佳结构，并按照最优的方式运行。其柔性不仅表现在运行方式上，还表现在结构形式上。完成任务后，该结构自行解散，以备在下一个任务中集结成新的结构。自组织能力是IMS的一个重要标志。(2)自律能力。IMs具有搜集与理解环境信息及自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。IMS能根据周围环境和自身作业状况的信息进行监测和处理，并根据处理结果自行调整控制策略，以采用最佳运行方案。这种自律能力使整个制造系统具备抗干扰、自适应和容错等能力。(3)自学习和自维护能力。IMS 能以原有的专家知识为基础，在实践中不断进行学习，完善系统的知识库，并删除库中不适用的知识，使知识库更趋合理；同时，还能对系统故障进行自我诊断、排除及修复。这种特征使IMs能够自我优化并适应各种复杂的环境。(4)整个制造系统的智能集成IMS在强调各个子系统智能化的同时，更注重整个制造系统的智能集成。这是IMS与面向制造过程中特定应用的“智能化孤岛”的根本区别。IMS包括了各个子系统，并把它们集成为一个整体，实现整体的智能化。(5)人机一体化智能系统。IMs不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥了人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使两者在不同的层次上各显其能，相辅相成。因此，在IMS中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智

【项目管理知识】以知识为核心的ALM之――知识管理篇

以知识为核心的ALM之――知识管理篇开篇语： 随着软件项目越来越复杂，规模越来越大，开发团队越来越全球化，企业对科学高效的应用生命周期管理（ApplicationLifecycleManagement）的需求也越来越迫切。周铁人博士带领TechExcel公司十余年来始终专注于ALM领域，帮助全球企业达成软件开发管理实践。____年，公司率先提出“以知识为核心的ALM”理念和解决方案，以满足软件企业应对新挑战之需。本专栏将围绕这一具有前瞻性的论题做逐步深入的阐述和探讨。 以知识为核心的ALM之――知识管理篇 知识篇 十多年前，美国有一家公司，主要业务是开发汽车修理估价软件。该公司的产品可以准确地为多款车型自动、地计算修车价格。在一次公司内部整理知识库时偶然发现一条客户意见反馈记录，与前不久竞争对手推出的新产品的概念不谋而合；往前追溯，发现该记录源于一年以前一位汽车修理厂经理通过客服电话，向技术支持人员反应的需求，但由于技术支持人员失真记录，客户的意见并没有顺利传递给产品经理，从而导致了该功能未被评估和实现。据估算，因少了这一项功能，该公司的销售损失超过200万美元。可见，知识的获取和维护，对于企业的知识管理将是一笔无法估价的财富。 知识库对企业的意义无异于心脏对人体的作用。而对于知识密集型的软件企业而言，知识的积累与共享更是重要，它在很大程度上决定了企业能否在与对手的激烈竞争中脱颖而出并获得持续增长。 以知识为核心的ALM

ALM是指软件开发从需求分析开始，历经项目规划、项目实施、配置管理、测试管理等阶段，直至终被交付或发布的全过程管理。在整个过程中，令团队头疼的是，和品质相关的过程、设计、规范等等不够透明。常常是懂商业规则的人员不懂软件开发；懂软件开发的人员不懂商业规则。两边的人用不同的“语言”和“思维方式”，想要达成充分沟通真是难之又难。不难理解，ALM的质量和水平，是决定软件产品或软件项目成功的关键，更是软件开发组织赖以生存和发展的命脉。 随着软件项目越来越复杂，规模越来越大，开发团队越来越全球化，传统单功能的ALM工具显然不能满足需求。他们开始寻找能够从根本上解决ALM需求的完整解决方案。 一个完整的ALM解决方案应该具备哪些特点呢？从一些成功软件组织的经验中，我们略作总结，得出以下几点： 1）完全覆盖ALM全过程的各个阶段；2）应用于各个阶段的工具既要能单兵作战，又要能无缝集成； 3）充分发挥团队协作的效率，有利于沟通，将相关部门有机结合； 4）适合各种成熟开发模型的需要； 5）适合分布式开发团队的实际需要； 6）不仅能帮助当前的单个项目成功，还要持续作用于软件组织的未来。 仅就以上几点而言，我们在分析了数以千计欧美软件企业成功经验后，找到了一条行之有效的途径，这就是“以知识为核心”的ALM。

企业知识管理新时代竞争模式(doc 8)

企业知识管理新时代竞争模式(doc 8)

知识管理：新时代企业竞争力核心 ?信息技术伴随知识经济走向前台 知识经济时代究竟与以前的时代有怎样的不同？新的经济发展规律、新的经济增长方式、新的经济制度、新的游戏规则、新的洗牌……简言之，它标志着知识成为新的而且是唯一的竞争资源。“尽管中国已决定参与全球市场经济的赛局，然而赛局的性质和规律本身却在变化之中。胜利属于那些学会了如何参与新赛局的人们。”这一变化对于企业来说，研究知识管理、充分利用知识提高竞争力和创造经济价值，已成为生存和进一步发展的关键。知识管理成为企业在新形式下战略管理的重要内容。知识经济催生了知识管理，而唯有以知识管理来迎接知识经济，才能应对知识经济所带来的挑战。 与知识经济获得同样关注的另一个时代特征便是大家言必谈之的IT。信息技术在产生之初，限于工业经济的时代特征，只能在小范围内发挥有限的作用。随着信息社会的到来，信息在经济的发展中起到了至关重要的作用，信息经济使信息技术从边缘辅助变为举足轻重的工具。上世纪末直至今天，知识成为决定竞争发展的唯一因素之后，信息技术迎来了新的机遇和挑战。信息技术仍然是举足轻重的工具，但对于个人、组织乃至整个社会来说，这一工具已跃居核心地位。

不同的经济时代确定了信息技术不同的定位和发展方向；信息技术的发展反过来又影响着社会经济的发展。信息技术与知识经济相结合，呈现出完全不同于以往的全新特征：信息技术不再居于从属，它的核心任务便是服务于这一时代竞争力的唯一决定因素——知识，同时也孕育了知识管理技术和以知识为核心的崭新的知识产业。 ?知识管理技术的产生与发展 （1）知识管理技术的定义 从广义的角度看，知识管理技术并不局限于基于计算机的技术，其他如编辑出版技术、发行技术等均是知识传播的传统技术，正在并将继续发挥重要作用。但现代信息技术才是知识管理产生的真正催化剂，也是知识管理得以有效实现的基本前提。” 知识管理技术建立在传统的数据管理和信息管理技术基础之上，因其关注隐性知识的特点而有别于且不排斥后两者。传统的数据管理及信息管理技术仍然会在知识管理中得到进一步地广泛应用，并成为整个知识管理技术体系中的重要组成部分。知识管理技术是现代信息技术在知识经济时代的新发展。 因此在众多知识管理技术的定义中，笔者认同下面这一定义：知识管理技术是指能够协助人们实现知识管理的基于计算机的现代信息技术。知识管理技术并不是一项技术，而是一个技术体系，包括的技术内容异常繁多，覆盖了知识管理的各个环节。

智能制造工程实施指南(2016-2020)

智能制造工程实施指南 （2016-2020） 为贯彻落实《中国制造2025》，组织实施好智能制造工程（以下简称“工程”），特编制本指南。 一背景 自国际金融危机发生以来，随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势。世界主要工业发达国家加紧谋篇布局，纷纷推出新的重振制造业国家战略，支持和推动智能制造发展，以重塑制造业竞争新优势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，并将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。 当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。

相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。 《中国制造2025》明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一，目的是更好地整合全社会资源，统筹兼顾智能制造各个关键环节，突破发展瓶颈，系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。加快组织实施智能制造工程，对于推动《中国制造2025》十大重点领域率先突破，促进传统制造业转型升级，实现制造强国目标具有重大意义。 二总体要求 加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署，牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，以构建新型制造体系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线，坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步骤持续推进。“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点聚焦“五三五十”重点任务，即：攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重

智能制造之知识管理与知识工程体系

智能制造之知识管理与知识工程体系 依据精益研发三维模型，知识（资源）是研发体系的重要维度，由五个层次构成：实物、数据、信息、智能和智慧[1]。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。普通企业研发所用知识的层次通常是实物、数据和信息层面。先进企业开始使用智能化知识，即将知识标准化和数字化改造之后，形成可自动运行、推理、判断和决策的知识。可以预测，在未来工业4.0时代，基于大数据的智慧级知识将普遍应用，那时的研发将步入智慧研发时代。 [1]知识管理学术界提出DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom，数据一信息一知识一智慧）模型。出于工程实用考虑，并吸收知识工程的研究成果，本书将此模型进行发展，在底层增加“实物”，将“知识”更替为“智能”。

一、知识管理困局 当前，在中国科技人才结构中，20世纪80年代毕业的大学生占比是13%，90年代毕业的大学生占比是17%，2000年以后毕业的大学生占70%。80年代、90年代的大学生多数已经进入领导和管理岗位，所以当前在一线的技术人员中绝大多数是不足30岁的年轻人，这对中国企业来说不能不说是个严峻的问题。因此在“十三五”期间，知识工程成为一项国家战略。 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：①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；②弱知识，由于知识的梳理和挖掘存在问题，所以软件中的知识与工作的关系往往较弱，仅为闲来消遣之用；③死知识，当遇到问题时，设计人员通过搜索方式来寻找知识，要么搜索出太多的无关知识，要么搜索出来的知识很少，难以支持研发工作。 爱因斯坦说，问题永远不会在它发生的那个层面解决。我们将知识管理、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。 知识工程体系的着眼点在于产品研发能力和质量的提升。知识工程

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

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目录 ! 前言 (2) 门户展示模块 (5) 公文管理模块 (5) 工作任务全生命周期管理 (7) 知识库 (8) 专家库 (10) 知识地图 (11) 知识问答 (11) … 知识流程设计 (13) 讨论社区 (13) 知识共享氛围的营造 (14) 安全信息管理模块 (14) 总结： (15) ：

1.1前言 知识管理平台，是集中实现可持续性动态演进的企业知识管理一系列功能应用需求的以IT技术为基础的系统操作、展示、应用平台，它可以使企业各领域、各层级、各区域、各业务场景的员工通过统一的应用与分享平台和入口访问其各自所需的个性化知识与信息资源。 知识管理平台是一个以人的知识与智能为核心和主导，以信息技术为手段的人机结合的管理支撑系统。其建设与运营总体目标是通过管理整合企业中的各种知识资源与智力资产（包括企业内外各种显性的情报信息和知识文档体系，还包括存在于各领域专家头脑与经验中的隐性知识体系），并通过各种形式与工具实现知识的实时关联存储，将企业不断演变与扩张的知识资源整合为动态而体系化的企业知识资产库，以促进企业智力资产优化升级，打造知识学习、分享、创新的健康企业文化，并能通过知识创新能力不断升级有效促动企业各业务智能领域岗位员工生产效率与效能的提高。它是企业知识创新能力的不断升级有效促动企业各业务职能领域岗位员工生产效率与效能的提高。它是企业知识资产的“生产厂”、“档案馆”、“阅览室”、“创新馆”、“分析台”，着眼于为企业业务体系为核心价值链运营能力的优化和企业核心岗位人员能力素质体系升级，提供可持续有针对性的能源与动力，未来将立足于保障“智慧企业”与“学习型组织”的战略发展远景落地于核心的智能型竞争力的可持续打造。

面向知识管理的智能工艺设计研究与应用

面向知识管理的智能工艺设计研究与应用 随着知识经济全球化趋势的加强和信息网络时代的到来,知识资源成了企业技术创新和可持续发展的基础,知识管理也得到了更多的关注和应用。纺织行业是一个知识相对密集,对知识依赖性很强的领域,迫切需要加快技术进步,推进产业升级,加快企业信息化建设步伐,以适应个性化、小批量、多品种、快交货的市场需求。棉纺工艺设计是一个继承和重用知识的过程,在长期生产实践中形成了大量的工艺经验和实验数据,传统的单一形式的对工艺知识的手工存储和管理已不能满足工艺设计的需求。基于棉纺行业设备型号繁多,设备更新速度快,工艺流程多变,工艺翻单频繁,工艺计算复杂,人员流动频繁等领域特殊性和复杂性,智 能工艺设计始终是纺织企业产品加工过程的难题。 本文通过缜密分析我国棉纺工艺设计现状及存在的问题,从工程应用的角度提出了面向知识管理的智能工艺技术研究和应用,构建了基于知识共享和重用的智能工艺设计原型系统。本文主要研究内容包括：(1)论述和分析了国内外知识管理研究现状,研究了面向知识管理的智能工艺技术,结合本课题的研究对象和 领域特征分析,总结了棉纺行业现存问题,提出了本课题的研究内容、目标和意义。 (2)在对棉纺行业进行详细需求分析和运作现状分析的基础上,明确了该行业的 工艺知识构成,完成了该行业工艺知识架构和网络架构的总体设计。(3)研究了工艺知识的获取方式,工艺知识的分类,以及工艺知识的表示,构建了基于SQL数据库的工艺知识存储模型。 (4)研究了面向用户的工艺设计系统Web界面实现技术,包括https://www.wendangku.net/doc/6114671489.html, AJAX 开发框架、https://www.wendangku.net/doc/6114671489.html,数据访问引擎以及基于CBR的工艺知识相似性推理技术,并 分析了基于规则的工艺参数智能计算,构建了面向知识管理的智能工艺设计原型系统。(5)最后给出了系统在多家企业的实际工程应用,并对现阶段研究工作做了总结和展望。

智能制造技术复习课程

人机一体化智能系统 车辆15-2班刘博洋 智能制造，源于人工智能的研究。一般认 为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智 能制造应当包含智能制造技术和智能制造系 统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充 实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集 与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判 断和规划自身行为的能力。 一、智能制造的制造原理 从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet 的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。 二、智能制造系统 智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。由于这种制造模式，突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为是一个复杂的相互关联的子系统的整体集成，从制造系统的功能角度，可将智能制造系统细分为设计、计划、生产和系统活动四个子系统。在设计子系统中，智能制定突出了产品的概念设计过程中消费需求的影响；功能设计关注了产品可制造性、可装配性和可维护及保障性。另外，模拟测试也广泛应用智能技术。在计划子系统中，数据库构造将从简单信息型发展到知识密集型。在排序和制造资源计划管理中，模糊推理等多类的专家系统将集成应用；智能制造的生产系统将是自治或半自治系统。在监测生产过程、生产状态获取和故障诊断、检验装配中，将广泛应用智能技术；从系统活动角度，神

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，

智能制造计划(2016-2025)

智能制造发展规划（2016-2020年） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。 经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。我们必须遵循客观规律，立足国情、着眼长远，加强统筹谋划，积极应对挑战，抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期，引导企业在智能制造方面走出一条具有中国特色的发展道路。 二、总体要求 （一）指导思想 深入贯彻党的十八大及十八届三中、四中、五中全会精神，牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，全面落实《中国制造2025》和推进供给侧结构性改革部署，

知识管理解决方案

知识管理解决方案 【公司简介】 xx科技在迎接它两年诞辰的时候，所呈现给自己和大家的将是令人欣慰的成绩和业内人士的颔首赞许。 经过xx全体成员的共同努力，今日的xx已经是中国最好的Intranet/Internet解决方案提供商之一：我们既承接跨国公司的业务，如Lotus站点、Lucent的培训系统、GE公司所属的GEMS China Intranet 信息发布和IT资产管理系统等等，又致力于为国内企业提供适合国情、显示企业特色的服务。 xx是国内以下领域的技术领先者： ●交互式Web开发与应用 ●信息集成 基于知识管理理念的信息集成和应用（最先提出知识管理解决方案） 基于框架＋组件结构的实现方法论（中国最早提出企业信息门户概念的企业之一） 企业建模方法（863高新技术研究课题） ●教育行业的解决方案和技术提供商 如Internet教室2000、校园网解决方案等。 xx有稳定的管理和技术核心团队： 核心管理团队具有多年的合作经验；主要技术研发人员包括二十多名清华大学硕士研究生及博士研究生，其专业内容几乎涵盖

了所有的信息集成和电子商务研究领域、拥有各种认证证书（可列举）。 【知识管理的内容】 知识管理的内容就是实现企业中不同种类知识的转化与连接 （converting and connecting），转化指知识形式的改变、处理模式的改变、位置的转移，连接则是指知识与人的作用关系。知识管理的内容如图1所示。 图1知识管理内容示意图 知识转化 知识转化是指从不同信息源中获取与形成企业可以共享的知识结构，主要包括个人知识向群体知识的转化、结构化数据向知识的转化、非结构化文本向知识的转化等。 完成个人知识向群体知识的转化需要知识收获与共享工具。知识收获工具（Knowledge harvesting）用以确认可以被共享、值得转化为企业群体所用的个人知识，并形成知识库用来支持企业的各种生产经