知识工程:体系化的企业创新方法研究与实践

  作者:赵敏 施荣明 孙聪
2009/10/20 15:49:35
在企业中实施知识工程,要涉及“体、系”建设。“体”,是指体制、文化、管理制度、标准规范等内容的建设;“系”,是适合各种企业用途的知识工程信息化系统的开发与建设。

在知识爆炸的今天,以人脑为主体的“知识管理”模式已经无法适应社会和企业发展的需要。“知识管理”必须要升级换代,必须要借助信息化技术来扩大和深化知识管理的作用,必须实现基于知识的创新,特别是基于有组织的知识的创新。因此,企业需要一种实现技术创新的一整套的、有效的、体系化的创新方法。

在现实世界中,知识和信息是极其丰富的,而对于企业来说,真正稀缺的是能有意义地使用它们的能力[1]。研究表明,提升企业技术创新能力和产品自主研发能力的关键在于持续不断的技术积累,在于大力提升知识和信息的获取、处理、共享、运用能力,即建立研发知识工程体系[2]。

知识工程——依托IT技术,最大程度地实现信息关联和知识关联,并把关联的知识和信息作为企业智力资产来以人机交互的方式管理和利用,在使用中提升其价值,以此促进技术创新和管理创新,提升企业的核心竞争能力,推动企业持续发展的全部相关活动[3]。

本文所探讨的知识工程是实现企业技术创新的一整套的、有效的、体系化的创新方法之一。该套创新方法包括:一套基于知识的现代创新理论,一个基于系统工程方法论的研究模型,一套开展知识工程的“体、系”建设的做法,一套知识工程软件,一套企业知识库。该创新方法已经在中航集团沈阳飞机设计研究所(以下简称“沈阳所”)得到了实施与验证,取得了良好的效果。

一、基于知识的现代创新理论

根里奇•阿奇舒勒是前苏联的军方的一个工程师和发明家。他通过数十年的研究与实践,发现了人类解决工程问题所遵循的方法和思路,揭示了创新的基本规律,并由此而创立了一个基于知识的、由重在解决工程问题、实现技术创新的各种方法组成的综合理论体系,称为“发明问题解决理论(TRIZ)”,其基本内容包括技术系统进化法则,包含39个通用工程参数、40个创新原理的矛盾矩阵,用于解决物质场问题的76个标准解法,以及发明问题解决算法等[4]。TRIZ为知识工程的实现提供了有效的方法类的知识。

本体论原是古希腊哲学中研究世界上客观事物存在的本质和关系的一个哲学概念。在中国古代哲学中,本体论叫做“本根论”。指探究天地万物产生、存在、发展变化根本原因和根本依据的学说。本体论将错综复杂、游离的信息和知识片断通过“关系”关联在一起,形成有用的知识与信息网,实现了“创新的知识组织方式”。理论上,借助本体关系,人们可以找到任意想要的甚至是意想不到的知识,引导人类去开发和认识未知的世界。本体论为知识工程的实现提供了实用的案例类的知识。

在过去相当长的时间里,TRIZ与本体论一直是平行发展,互不交叉。自2002年以来,亿维讯公司通过对TRIZ的方法学体系的深入分析与整合,融合技术系统分析方法和本体论技术,率先将本体论用于创新问题求解领域。通过构建工程对象及其间复杂关系来关联知识,并在计算机上予以实现,形成了独有的描述工程领域对象之间关系的知识工程理论体系,开发出了先进的计算机辅助创新(CAI)技术和实施方法学。“TRIZ+本体论”的模式,构成了知识工程的理论基础——现代创新理论[5]。TRIZ理论引导人类按照客观规律解决问题,实现创新;本体论让人类把与创新有关的知识组织有序,用来支持创新。二者完美结合,相得益彰。

本体论与发明问题解决理论TRIZ等创新理论的结合,是知识与技术创新结合的一个创举。该项技术已经在中国和美国申请了专利,形成了中国自主知识产权。

二、基于系统工程的三维研究模型

美国系统工程专家霍尔(A. D. Hall)于1969年提出了研究系统工程的“霍尔三维结构”[6]。借助“霍尔三维结构”,我们以“三轴法”(系统维、逻辑维、知识维)的方式来三维地、全面地诠释CAI软件如何支持产品研发、生产和生产的作用原理,最终实现基于知识的创新。如图1所示。系统维主要表示产品生命周期的推进过程;逻辑维主要表示在软件中程序逻辑的执行过程,人机交互的过程;知识维主要表示数据、信息、知识和智慧(DIKW)彼此之间的相互转换(升级与降解)过程。

从系统维的角度来看,任何的技术系统(广义上的“产品”,包括组织等所有人工制造物)的都有其自身的生命周期,无论是在其中的立项论证阶段,还是方案研制、工程研制、生产定型、使用维护、退役/报废等各个阶段,都有本阶段的目标、特点和过程,都会与其他两个“维度”发生相互作用,如使用到各种数据、信息和知识,经历课题立项、工况分析、方案生成、仿真验证、方案评价等逻辑过程。

图1  CAI软件在三个维度上支持创新的实现

图1 CAI软件在三个维度上支持创新的实现

从逻辑维的角度来看,在产品生命周期的各个阶段,都需要对本阶段的需求进行分析,搞清楚问题所在,初始的工况条件是什么,设计(或创新)的目标是什么,我们如何确认和把握正确的解决问题的方向,尽可能生成相关的解决方案,对这些解决方案进行系统级的综合与优选,对所设计的产品进行概念的表达(虚拟样机),对所生成的解决方案进行验证和评价,对经过验证的符合实际情况的解决方案予以管理和保护等,这一系列的逻辑过程是每一次的设计迭代(创新尝试)中所必须经历的人机交互过程;而每一次的迭代过程,都发生在产品生命周期的各个阶段(系统维),都在随时产生和应用知识。

从知识维的角度来看,企业在研发和管理的过程中,将会使用到各种数据、信息、知识乃至由知识而激发出的智慧。作为CAI来说,主要用到的是信息和知识,信息流和知识流不断地交织和变化,例如,从对问题的观察、思考纪录,可以让信息流变成认知流,对认知流的分析和处理,可以让认知流进而变成描述问题的问题知识流,从问题知识流中抽取出问题的关键信息(通用特性参数、矛盾、关键词,VO等),然后又根据这些信息在矩阵表、知识库、专利库和文档资料中来获取解决问题的各种知识。信息和知识之间的彼此转换,在CAI中是表现非常突出的。在知识维上知识的类型表现形式是多种多样的,有工程设计人员个体的经验(know-how、know-why、know-what等),有组织(部门、企业等)的经验,有企业内部和外部的经验,有研发过程中产生的新知识,有产品设计流程、方法和规范的知识,有方法学类的知识,也有案例类的知识等。这些知识在产品生命周期的每个阶段(系统维),在每个阶段的每一次设计迭代(逻辑维)中,都在随时产生和应用知识。

系统维、逻辑维和知识维的彼此相互作用,形成了不同的研究领域:例如知识工程重点研究知识维和逻辑维之间的相互作用,面向企业技术,重在研发知识的获取和应用;精益研发重点研究逻辑维和时间维之间的相互作用,面向企业产品,重在研发流程的梳理和优化。二者的共同目的是提高企业核心竞争力。

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责编:姜玲
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