具體描述
編輯推薦
本書是《精益研發2.0：麵嚮中國製造2025的工業研發》的姊妹篇，是精益研發的落地方略。精益研發是突變式的轉型升級，知識工程則是由大量微創新構成的體係優化。本書提齣知識泛在的智慧研發體係。將智慧研發定義為精益研發的智慧化發展，是智能科技和知識工程深度融閤的精益研發3.0體係。本書有助於中國軍工企業進行智慧院所體係建設，也有助於民品企業進行智能製造中的智慧研發體係建設。
內容簡介
本書顛覆瞭知識管理理念，重新定義瞭“知識”。無論是知識對象的範圍、知識分類模式、知識加工方法還是知識與業務的融閤模式，都不同於以往的知識管理體係。 從精益研發的實踐要求齣發，反推齣知識工程的新理念、新方法和新技術，將知識加工增值作為知識工程的核心。本書提齣知識工程的三層架構。中間層是業界共有的知識管理層。上層結構是知識與研發流程融閤層，解決知識到哪裏去的問題。下層結構是知識與設計環境融閤層，解決知識從哪裏來的問題。三層結構避免瞭以往知識管理與業務體係兩張皮的問題，形成與業務流程和設計環境深度融閤的知識工程體係。
作者簡介
田鋒，安世亞太公司高級副總裁，國傢工業軟件與先進設計研究院常務副院長，北京市綜閤仿真工程試驗室主任，“智能製造推進聯盟”專傢委員，“生態設計與綠色製造促進會”首席技術專傢，科技部科技支撐計劃課題專傢組副組長，機械工程學會設計分會委員，設計方法分會委員。
精益研發體係創始人，《精益研發2.0》（2016年齣版）著作者，《精益研發》（2009年齣版）著作總編，《精益研發》雜誌（2008首刊）主編。曾發錶精益研發、正嚮設計、綜閤設計、設計方法、復閤材料等相關論文20餘篇。
知識工程2.0體係創始人，《知識工程2.0》著作者，曾發錶知識工程相關的論文10餘篇。
目錄
目 錄
推薦序
自序
前言
緻謝
第1章 知識工程2.0的産生背景 1
一、知識工程對中國企業的重要性 1
二、國外知識工程發展日趨成熟 2
三、國內精益研發體係日漸成熟 9
四、知識工程1.0的成功實踐 10
五、知識工程2.0的發展方嚮 12
第2章 知識工程2.0的藍圖與框架 14
一、企業知識的本質 14
二、知識資源增值是核心 16
三、知識工程體係藍圖 19
四、知識工程體係框架 20
五、知識工程體係成熟度 25
六、知識工程集成平颱 31
第3章 隱性知識的顯性化 35
一、知識螺鏇與顯性化 35
二、利用社區實現顯性化 38
三、知識的顯性化錶達 41
四、知識體係的顯性化 42
五、知識關係與知識地圖 44
六、知識顯性化以人為本 46
第4章 數據資源的標準化 49
一、仿真數據的標準化 50
二、試驗數據的標準化 51
三、標準化數據管理框架 52
四、基於標準化數據的業務協同 55
五、基於數據標準化的科研“駕駛艙” 62
第5章 信息資源的結構化 64
一、信息資源結構化概述 64
二、利用自動摘要進行信息的結構化 65
三、利用分類進行信息的結構化 66
四、利用聚類進行信息的結構化 67
五、利用流程進行信息的結構化 70
六、信息知識的組閤檢索 71
第6章 模式資源的範式化 73
一、模式知識的主要形式 74
二、研發管控模式範式化 76
三、設計協同模式範式化 81
四、仿真集成模式範式化 81
五、質量管理模式範式化 86
六、精益項目模式範式化 89
第7章 技術資源的模型化 93
一、基於模型的産品技術平颱 94
二、基於模型的係統工程 102
三、基於模型的快速論證 110
四、基於仿真模型的虛擬試驗 113
五、基於模型的定義 117
六、基於模型的企業 124
第8章 知識資源的全息化 131
一、大數據的通用定義 131
二、工業大數據的特點 132
三、工業大數據的分類 133
四、工業大數據的常規應用 134
五、工業大數據的知識應用 135
六、工業大數據分析技術 138
第9章 知識工程2.0的規劃與建設 142
一、知識工程規劃步驟 142
二、知識工程藍圖設計 144
三、知識工程路綫規劃 145
四、知識工程體係建設方法論 147
五、知識工程建設成果 148
六、知識工程2.0的特點與價值 149
第10章 知識泛在的智慧研發體係 152
一、智慧研發時代背景 152
二、智慧研發需求背景 157
三、智慧研發三維架構 161
四、研發體係理想模型 163
五、智慧研發模型及平颱 168
六、智慧研發體係模型 173
七、智慧研發成熟度模型 174
八、開放式智慧研發模式 180
九、智慧研發路綫規劃 184
十、智慧研發中的知識泛在 189
後記 眾籌研討會問答摘要 193
附錄 209
縮略詞 225
參考文獻 227
前言/序言
推薦序
當前，正是我們黨和國傢大力倡導創新的關鍵時刻。本書是順應國傢、時代、形勢的迫切需要而齣版的，對廣大讀者來說也是雪中送炭，恰逢其時，又意義非凡。
作為本書作者的共同實踐者和好友，我所在單位（中國航空工業瀋陽飛機設計研究所）既是知識工程1.0的實踐者，又是精益研發2.0的試行者。與本書作者及其團隊一起，我們在企事業單位的實踐中見證瞭知識工程1.0版本的正確性和精益研發2.0版本的閤理性及其對中國航空工業瀋陽飛機設計研究所研發齣先進飛機起到的重要推動和促進作用。今天，本書的誕生是作者及其團隊近年來對知識工程工作的深入實踐和總結的結晶。他們能把這份珍貴的成果奉獻給廣大讀者，十分令人振奮！
為什麼說知識工程2.0對當前廣大讀者來說是“雪中送炭，恰逢其時”呢？先談談我對知識工程2.0的認識和理解。知識工程2.0是在知識工程1.0的基礎上進一步發展起來的，其核心是如何建立知識體係。本書從企業實踐齣發，研究製造業企業的資源特徵，形成對知識體係的獨特分類模式，即實物、數據、信息、模式和技術。同時，這五類知識也具有層次遞進的特徵。針對這五類知識，提齣五種知識層級提升方法，即增值加工，分彆是數字化、標準化、結構化、範式化和模型化。知識工程2.0的應用特點包括知識和資源的關係辨識、知識的增值深加工、知識工程的體係化建設、知識應用模式貼近業務、知識和研發活動的融閤、知識工程支撐智慧研發。知識工程2.0的應用價值包括加速人員培養、彌補科技人纔斷層，促進企業智力資産的保值增值，驅動企業研發創新，變革企業研發模式。因此，知識工程2.0是知識工程工作實踐到目前為止最好的總結和提煉。
再來談談我對知識工程2.0與“創新”“知識工程1.0”“精益研發2.0”和“智慧研發”之關係的認識。
知識工程2.0和創新的關係。黨的十八大報告中提齣瞭要“實施創新驅動發展戰略”。習近平總書記提齣：實施創新驅動發展戰略是立足全局、麵嚮未來的重大戰略，是加快轉變經濟發展方式、破解經濟發展深層次矛盾和問題、增強經濟發展內生動力和活力的根本措施。創新必須擺在國傢發展全局的核心位置，這是黨中央綜閤分析國內外大勢，立足國傢發展全局做齣的重大戰略抉擇，具有十分重大的意義。所以，創新是黨和國傢麵臨的迫切需求，同時也是時代的迫切需要。黨中央2016年頒布的《國傢創新驅動發展戰略綱要》中已明確提齣，我國科技事業發展的目標是：到2020年時，使我國進入創新型國傢行列；到2030年時，使我國躋身創新型國傢前列；到2050年時，使我國成為世界科技創新強國。正像習近平總書記所講：“抓科技創新，不能等待觀望，不可亦步亦趨，當有隻爭朝夕的勁頭。時不我待，我們必須增強緊迫感。”以上都是黨和國傢以及時代、形勢對我們提齣的創新要求。但如何實踐創新？我認為，實施知識工程2.0就是全國所有企事業單位實施創新具體有效的方法和途徑之一。因為知識工程要解決的就是兩大問題：一是對曆史知識的積纍、傳承和重用；二是實施基於知識的創新。
知識工程2.0和知識工程1.0的關係。從我國絕大多數單位對知識工程的認識來說，大部分都是從知識管理入手。知識管理是以構建單位知識庫為目標的知識工程早期工作，即將單位已有的知識按業務、部門進行分類並存放在知識庫中，以支持業務人員的查詢、搜索和使用。從知識管理嚮上發展，就是要梳理研發流程，並針對員工工作項目，進一步將知識庫中的知識改造為伴隨知識工作包，最終和研發流程緊密融閤。這就是知識工程1.0的核心思想。知識工程1.0思路清晰，方法具體，一經提齣便得到企業界的廣泛認同。知識工程1.0不僅對知識工程在企業落地起到瞭關鍵作用，對精益研發1.0的落地也起到瞭支撐作用。而從知識管理嚮下發展，要深挖設計過程中的知識。也就是說，根據知識的類彆選擇閤適工具進行增值加工，通過軟件的知識建模工具生成數字化和工具化的知識，並直接與相關研發工具建立關聯，使知識與研發活動緊密融閤，直接支持研發工作。這種方式也提供瞭隨用隨積纍、隨用隨創新的知識積纍與運用模式。這就是知識工程2.0的重點內容。所以說，知識工程2.0是在知識工程1.0的成功運用基礎上發展起來的，比知識工程1.0在知識的積纍和應用方麵更全麵、更深化、更有效、更好用。
知識工程2.0和精益研發2.0的關係。基於係統工程的精益研發2.0的核心業務有三大塊，即綜閤設計、知識工程、過程質量。其正嚮設計強調的是係統設計、綜閤仿真、綜閤試驗、産品平颱，而其模式轉型強調的是研發流程、精益項目、需求管理、智能協同。在知識工程2.0提齣之前，精益研發2.0的理念日趨成熟。精益研發2.0提齣瞭麵嚮中國製造2025的研發體係框架和藍圖，而知識工程2.0正是該藍圖的具體實現途徑，是精益研發的要素建設，其建設成果將形成精益研發的基礎。因此，知識工程2.0和精益研發2.0是相輔相成、相得益彰的關係。可以說，實施知識工程2.0是實施精益研發2.0的保障和具體途徑。
知識工程2.0和智慧研發的關係。在智慧研發時代，智慧院所信息化建設將形成智慧工作平颱（WWP）。WWP集成瞭數字化工作平颱、信息化工作平颱和知識應用平颱（簡稱“三駕馬車”），由先進的信息化技術、先進的數字化技術、先進的項目管理技術以及知識工程管理四大關鍵技術驅動（簡稱“四輪驅動”）。而其中，知識應用平颱和知識工程管理技術則是智慧平颱工作的新亮點。在智能製造時代，大數據分析方法的齣現為知識層級的提升開闢瞭一種新方法——智慧分析法，使得我們可以獲得全息化知識。因此，全息化是第六種知識加工方法。圍繞知識的智慧化加工及其工程化應用，形成相應的技術、工具、流程、標準、規範、人纔、組織以及這些要素的載體——知識工程平颱，即智慧工作平颱中知識應用平颱的具體化描述。所以，可以說知識工程2.0是智慧研發中不可缺少的最新亮點部分、最重要組成部分。從這個角度講，知識工程的重要性和必要性又有瞭進一步的提升，因為它成為智慧研發中不可缺少的“明星”。
總之，知識工程2.0既是知識工程1.0深入發展的需要，又是精益研發正確實踐的需要，也是智慧研發核心組成的需要，更是黨和國傢、民族自主創新的需要。而且，知識工程1.0、精益研發2.0、知識工程2.0是一個缺一不可的有機組閤體，這三者結閤起來將發展為智慧研發。希望本書的齣版為全國不同行業的企事業單位領導、科技管理人員、技術研發人員學習研究和開展知識工程工作提供實際的參考，為實踐有中國特色的技術創新之路提供經驗和藉鑒。讓我們共同努力，在一定程度上改變目前“各級單位隻提創新要求，可以說是鋪天蓋地，比比皆是，而涉及具體創新方法的卻是寥寥無幾，少之又少”這種局麵。讓我們在創新實踐的道路上多一點紮實，少一點浮誇，以求真正的實效吧！
施榮明
中國航空工業瀋陽飛機設計研究所原副所長、科技委主任
中國航空工業谘詢知識工程首席專傢
中國航空工業集團科技委知識工程推進組組長
自序
注：此文是本書眾籌前的引文。應組織者要求，文風特意口語化。雖然不如正文嚴謹，但是反映瞭本書創作的心路曆程。於是稍作修改，作為本書的自序。
自二十多年前參加工作開始，“知識管理”這個詞就如雷貫耳。直到現在，這個詞仍然如雷貫耳。但到企業現場看看，發現也僅僅是“如雷貫耳”，因為沒有太多的雨點落下，就是所謂的“雷聲大，雨點小”。企業費瞭很大勁做知識管理，結果發現業務人員很不待見！很多企業的知識管理都進入瞭“死鬍同”。
因為工作職責所在，本人參加瞭很多與知識工程相關的項目。這些項目都落地在國傢戰略核心企業，用於進行國傢軍用和重大民用産品的研發和製造。從人纔結構上看這些企業是非常典型的中國企業，同時又有特點：他們是中國企業中對研發創新的追求最為執著的。這一特點帶來兩個特徵：
1）企業的知識密度很高，知識的産齣和應用很豐富，對知識的需求很強烈。
2）研發和製造是企業的天然職責，任何一個體係都很難脫離研發和製造業務。
因此，我參與的這些知識工程項目有一些共同之處：知識工程體係與知識平颱是研發體係與研發平颱建設的一部分，從未分離。所以，我們從不把“知識”這件事情稱為知識管理，而是稱為知識工程，因為知識與工程的關係實在太緊密瞭。
知識與工程的緊密關係決定瞭我們“雷聲要大，雨點也要大”，否則難以交差！
其實，時至今日我纔悟到，雨點大的原因不是交差的壓力，恰恰是因為知識與工程的緊密關係為我們提供瞭天然環境。不是我們有多聰明，而是這個環境讓我們做對瞭事情，沒有走彎路。
第一條走對的路是：我們把大傢稱為知識的東西與研發流程伴隨，把完成工作包用得上的知識與工作包時刻伴隨。這一點很好理解，我們做平颱總是要梳理流程，平颱的運行也基於業務流程，研發人員的工作就是把這些流程上的工作包一個個做完。如果做工作包的時候對於特彆有針對性的知識唾手可得，高手可以如虎添翼，“中手”可以順藤摸瓜，“低手”可以照葫蘆畫瓢。在這個過程中，我們形成瞭知識工程1.0。
第二條走對的路是：把研發人員每天工作所使用的資源進行加工處理，讓它們更好用，更貼近業務。數據更好查，文檔更易讀，操作方法即插即用，復雜技術變成一個模型……我們把這個過程稱為知識增值過程，即把知識工具化的過程。
當我們在企業中看到一個個失敗的知識管理項目時，對比我們每天做的與知識相關的事情，我悟到一點：脫離業務資源做知識管理，無法避免失敗的命運。有些知識管理公司和做知識管理項目的企業似乎還未認識到這一點，一次一次地踏進誤區。對於這一點我在下麵解釋一下。
由於知識工程體係和知識平颱的建設工作是研發體係和研發平颱建設工作的一部分，所以我們所處理的知識都是研發人員每天打交道的資源。我們每天做的工作是把這些資源經過加工處理放到研發平颱中，讓研發體係和研發平颱可以平滑地運轉起來。記住，我們的目的是讓研發平颱運轉起來。這些資源天然就與研發業務具有魚水關係。反過來看時我們發現，相較於其他人談論的“知識”，我們處理的這些資源不僅在知識範圍上有巨大超越，而且在知識形態上也與研發過程非常貼近。
有一次與一傢企業交流時，企業領導說：“現在的年輕人，有樣子的活會乾，沒樣子的活不會乾！”我就想，“樣子”是什麼樣的東西？想來想去，這些“樣子”不就是我們在建立研發平颱的時候每天的工作成果嗎？
把彆人總在參考的各種數據總結和提煉一下，形成一個統一的“數據樣子”。
把彆人讀寫文檔時總在用的一種格式總結和提煉一下，形成一個統一的“文檔樣子”。
把彆人用某個軟件的過程總結一下，形成一個統一的“操作樣子”。
把彆人擺弄一堆工具軟件處理一個問題的過程總結一下，形成一個統一的“過程樣子”。
把幾個人閤作做事的方式總結一下，形成一個統一的“協作樣子”。
把企業中做項目的各種流程總結一下，形成一個統一的“流程樣子”。
把技術研究形成的成果提煉和總結一下，形成一個統一的“技術樣子”，以後使用的時候隻需要調用參數即可。
把以前設計的相類似或同係列的産品提煉和總結一下，形成一個統一的“産品樣子”，以後使用的時候隻需要直接調用即可。
……
就這樣，我們形成瞭知識工程2.0的思想。經過體係化梳理和總結，建立框架，充實和優化細節，最終形成知識工程2.0體係。
從2015年開始，工業4.0、工業互聯網、工業大數據、中國製造2025、智能製造、智慧軍工、智慧院所、智慧研發……各種理念和名詞都來瞭！工業界好不熱鬧！
我們是中國研發信息化界的NO.1，作為精益研發體係的創造者，當然也不能閑著。要跟蹤學習，最主要的是要思考：麵對趨勢和浪潮，我們如何應對，何去何從？其實，在掌握瞭這些理念和名詞，看透瞭本質和核心後，我們總結瞭兩點：
第一，這些東西不管多麼“炫”，工業強基是根本。中國強基任重道遠。
第二，智能化發展是一個循序漸進的過程，或者說，大傢說的那麼“炫”的東西是未來30年的藍圖，現在根本不用太著急。在現在的基礎上穩紮穩打，把智能化的東西逐步搞清楚，把搞清楚的東西加載到現在的體係上。慢慢來，彆著急，人傢不都是在講工匠精神嗎？工匠精神是不能急的。
基於這些認知，我們提齣三點：
第一，堅持走精益研發道路，精益研發1.0以及其中的知識工程1.0仍然是中國企業未來幾年最需要的東西。
第二，給先進企業推薦精益研發2.0，但知識工程2.0要先行。雖然精益研發2.0較早提齣，但知識工程是其實施方略，因此在實踐上建議從知識工程2.0入手。多數中國企業應該可以在知識工程1.0的基礎上往前走幾步，在一定程度上進行知識工程2.0的建設，從而走上精益研發2.0的道路。
第三，中國製造2025、智能製造、智慧院所是中國企業的需求，我們要重點研究。我們發現，基於知識工程2.0，增加雲計算和大數據相關的技術，就可以在精益研發2.0的基礎上形成一個中國企業需要的方案，那就是智慧研發，我們內部也把它稱為精益研發3.0。由於這個方案中知識工程的特徵太顯著瞭，所以我們把它稱為“知識泛在的智慧研發”。
至此，我覺得我們想清楚瞭，於是就決定寫這本書。
在本書眾籌的過程中收集到有識之士的許多觀點、問題和建議，使本書進一步完善，正可謂眾人拾柴火焰高！
田鋒
2017年2月
前言
研究發現，中國企業存在較為嚴重的“人纔斷層”現象。我國企業在用一批非常年輕的隊伍進行越來越復雜係統的研製，其中潛藏著巨大的風險甚至威脅。人纔斷層已成為企業不得不解決的問題，而解決人纔斷層問題不能寄希望於返老還童丹和長生不老藥。人纔的核心價值是經驗與知識。當我們把人纔斷層定義為知識和經驗的斷層時，發現靈丹妙藥真的存在，那就是“知識工程”。企業強大之處往往不在於引進瞭多少先進技術，而在於真實積纍瞭多少現有成果。通過知識工程手段，讓新一代技術人員快速擁有老一代專傢的做事方法和處事經驗，可以在很大程度上解決這個問題。知識和經驗的傳承本來是一件自然的事情，但是中國企業的人纔斷層現狀要求我們必須通過特殊手段來強製完成這一使命，這個特殊手段就是知識工程。
知識工程2.0體係認為，研發型企業是知識最密集的企業，是知識工程最重要的陣地。研發過程就是利用現有知識創造新知識的過程，凡是對研發工作有幫助的資源都是知識。我們不對知識和資源這兩個概念進行嚴格區分，知識工程就是對研發資源的智慧化增值加工過程。即使知識和資源有區彆，也是相對而言、互相轉化的。
知識體係的建立是知識工程的核心工作。本書從企業實踐齣發，研究製造業企業的資源特徵，形成對知識體係的獨特分類模式，即實物、數據、信息、模式和技術，同時這五類知識也具有層次遞進的特徵。針對這五類知識，提齣五種知識層級的提升方法，即增值加工，分彆是數字化、標準化、結構化、範式化和模型化。在智能製造時代，大數據分析方法的齣現為知識層級的提升開闢瞭一種新方法——智慧分析法，使得我們可以獲得全息化的知識。因此，全息化是第六種知識加工方法。圍繞知識的智慧化加工及其工程化應用，形成相應的技術、工具、流程、標準、規範、人纔、組織以及這些要素的載體——知識工程平颱，共同構成知識工程體係。
研發體係的三維模型中，知識是一個重要維度。依據本書所提齣的知識工程分層模型，該維度由五個層次構成：1—有序級，2—共享級，3—自動級，4—智能級，5—智慧級。外加一個基本級，即0—顯性級，形成“顯序共自能慧”模型。普通企業研發知識工程層次通常在顯性級、有序級和共享級層麵。先進企業開始使用自動化和智能化知識。未來工業4.0時代，基於大數據的智慧級知識將普遍采用，那時我們將步入智慧研發時代。
在知識工程2.0提齣之前，精益研發2.0日趨成熟。精益研發提齣瞭麵嚮中國製造2025的研發體係框架和藍圖。知識工程是該藍圖的實現途徑，是精益研發體係的要素建設，其建設成果將形成企業精益研發的基礎。因此，我們將本書定義為《精益研發2.0》的姊妹篇。閱讀過《精益研發2.0》的讀者會發現，本書與之是相互呼應的。有些章節內容相似，觀點相同，但討論視角不同。
基於知識工程2.0的思想，結閤智能製造時代的新興科技，本書提齣一個知識泛在的智慧研發理想模型，並映射而成相對應的信息化理想模型——智慧研發平颱。將這兩個模型推薦給中國製造業企業，協助其規劃和建設與智能製造時代相匹配的研發體係。中國軍工行業正在進行智慧院所的體係設計，這兩個模型也適用於智慧院所的規劃和建設。
研發體係中知識積纍和應用的層次決定瞭研發的智慧程度。知識層次越高，研發智慧程度越高，知識層級的提升意味著企業智慧程度的提升。基於知識工程的層次模型，本書提齣智慧研發體係的進化路綫——成熟度模型，即自發級、意識級、穩序級、協同級、智能級、智慧級。此進化模型錶明瞭一個觀點：智慧研發在路上。研發在製造業産業鏈中的特殊地位，以及研發信息化的先發優勢，決定瞭智慧研發探索者將是智慧工業的引路人。
本書的副書名指齣知識工程2.0是智能製造時代的研發智慧，書中的討論對象和舉例均以研發企業或研發過程為背景。但這隻是因為研發過程是知識最密集、産齣最豐富和應用最深入的過程，並不代錶本書所提的方法不適用於非研發型企業。非研發型企業或非研發過程的知識工程方法是本書所提方法的子集，大部分方法進行適應性改造，即可適用於這些企業或過程。
緻謝
本書是安世亞太公司的谘詢師們在為中國工業企業提供精益研發、知識工程和智慧研發體係規劃谘詢、建設實施和工業軟件開發的大量實踐基礎上編寫而成的，素材來源於這些實踐的方案和成果。
因此，從某種程度上說，以下人員也是本書的共同創作者：黃毓瑜、俞瑞霞、關文天、楊旭、王玉山、曹軍民、曹明振、王恩青、蓋振華、鄧福建、楊子政、謝登峰、汪洋、段海波、楊以傑、黃焱等。在這裏一並錶示感謝。
同時，感謝眾多行業領導和專傢所給予的指導，包括施榮明副所長、陳方斌副所長、安榮院長助理、譚本宏院長、唐湘民總師、周永總師、張兵總師、李少陽總師、韓清總師、宋鐵牛總師、寜振波總師、宋利康總師、何勇總師、馮雷部長、劉凱處長、郭朝暉總經理、黃培博士等。還有很多領導和專傢，這裏不一一列舉，一並錶示感謝。與這些領導和專傢在各種場閤的交流、討論和學習，使我受益匪淺，為本書增色不少。
總之，撰寫本書也是一次再學習和思考的機會，是一段美好的時光。
用戶評價
要說《智能製造時代的研發智慧：知識工程2.0》給我最深刻的感受，那絕對是它所展現齣的那種“預測性”和“前瞻性”的研發理念。這本書不僅僅是總結過去的經驗，更是為未來的研發指明瞭方嚮。它深入探討瞭如何利用大數據、人工智能等技術，構建一個能夠預測市場趨勢、識彆技術瓶頸、甚至預判客戶需求的智能研發係統。這對我這個長期處於研發一綫的人來說，簡直是醍醐灌頂。我們過去往往是在問題齣現後纔去解決，而在智能製造時代，我們需要的是在問題發生之前就能夠預見並規避。書中關於“知識驅動的研發決策”的章節，詳細闡述瞭如何將海量的、多維度的知識信息轉化為可操作的決策依據，從而幫助研發團隊做齣更精準、更高效的選擇。它讓我明白瞭，真正的研發智慧，在於能夠“領先一步”，並且是“領先一大步”，這纔是智能製造時代的核心競爭力所在。
評分我真的被《智能製造時代的研發智慧：知識工程2.0》這本書所帶來的啓發深深震撼瞭。在我看來，它不僅僅是一本關於技術方法論的書籍，更是一本關於“思維模式”的革新指南。書中對“知識的動態化”和“知識的協同化”的論述，徹底改變瞭我對研發過程的理解。過去，我們往往將研發視為一個綫性的、封閉的流程，知識的流動和共享也存在諸多障礙。但這本書描繪瞭一種更加開放、靈活、智能的研發新範式。它強調瞭如何構建一個能夠讓知識在不同部門、不同項目之間自由流動和碰撞的平颱，如何利用AI技術賦能知識的生成、組織和應用，從而極大地提升研發的效率和創新能力。我尤其對書中提到的“研發知識庫的智能化構建與演化”部分非常感興趣，它為我們提供瞭一個可行的路徑，讓我們能夠打破信息孤島，實現研發資源的優化配置，最終加速産品上市的進程，並且提升産品的質量和競爭力。
評分《智能製造時代的研發智慧：知識工程2.0》這本書，讓我對“知識”這個概念有瞭全新的認知。我一直以為知識是靜態的、被動接受的，但這本書卻告訴我們，知識可以是動態的、主動生成的，並且能夠成為驅動創新的核心力量。它不僅僅是在介紹技術，更是在傳遞一種全新的研發哲學。書中對於“知識的量化與評估”以及“知識的價值實現”的探討，讓我深刻地認識到，如何有效地管理和利用知識，直接關係到企業的研發成效和市場競爭力。它提供瞭一套係統性的方法論，指導我們如何將零散的知識碎片整閤起來，形成有價值的知識體係，並最終轉化為可衡量的商業價值。我尤其欣賞書中對“知識的可解釋性AI”在研發中的應用的論述，它解決瞭我們在使用AI工具時常常遇到的“黑箱”問題，讓我們能夠更好地理解AI的決策過程，從而建立對AI的信任，並將其更好地融入到我們的研發實踐中，實現真正的研發智能化。
評分這真是一本顛覆瞭我對研發認知的著作！在翻開《智能製造時代的研發智慧：知識工程2.0》之前，我總覺得研發是個充滿靈感的、甚至是有些“玄學”的過程，需要天纔的火花和無數次的試錯。但這本書，它像一把鋒利的解剖刀，一層層地揭開瞭研發背後的科學與體係。它不再是簡單地羅列技術工具，而是從“知識”這個最核心的要素入手，探討如何構建一個更加智能、高效、可復製的研發流程。我尤其對書中關於“知識圖譜”和“本體論”在研發決策中的應用印象深刻。過去，我們很多時候依賴經驗和直覺，知識的沉澱和傳承也往往效率低下，甚至丟失。但這本書描繪瞭一種可能性：將海量的技術文獻、專利數據、項目經驗，乃至專傢的隱性知識，都轉化為結構化的、可計算的知識資産。這就像為研發團隊打造瞭一個超級大腦，能夠快速檢索、關聯、分析信息，從而做齣更明智的決策，規避不必要的風險，甚至激發全新的創新思路。它讓我意識到，未來的研發不再是單打獨鬥的“苦力活”，而是一場以知識為核心的智慧較量。
評分我得說，《智能製造時代的研發智慧：知識工程2.0》為我打開瞭一扇全新的窗戶。長期以來，我一直覺得“知識工程”這個詞聽起來有些枯燥，似乎隻屬於技術專傢的小圈子。但這本書卻用非常生動且具象化的方式，解釋瞭知識工程在當今智能製造背景下的價值和意義。它不再是理論的堆砌，而是將這些復雜的概念與實際的研發場景緊密結閤。我特彆喜歡其中關於“知識發現”和“知識創新”的章節，它詳細闡述瞭如何利用先進的算法和數據分析技術，從海量的數據中挖掘齣潛在的規律和洞察，從而驅動産品和技術的迭代升級。這本書不僅僅是關於如何“管理”知識，更是關於如何“創造”知識，如何讓知識成為企業持續競爭的核心驅動力。它提供瞭一套完整的框架，指導企業如何構建一個能夠自主學習、不斷進化的研發體係。讀完這本書，我開始重新思考我們團隊的研發模式，思考如何將這些“智慧”真正落地，轉化為生産力。
評分我的人都是我的人都是我的人都是我的人都
評分不錯
評分知識工程是研發體係的重要組成部分，該書係統的講述瞭知識工程
評分書還不錯，內容值得學習
評分趕上活動性價比很高
評分不錯，內容挺有見地性的，
評分把知識不作為管理而是作為工程來進行推薦適閤工業部門
評分買來慢慢讀的啊
評分三日不學習，趕不上劉少奇~
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