知识工程2.0：智能制造时代的研发智慧
智能制造专业方面的知识
智能制造专业方面的知识嘿，朋友！你知道智能制造吗？这可是个超级厉害的领域，就像给传统制造业穿上了高科技的“铠甲”，让它变得威力无穷。
智能制造，简单来说，就是把制造过程变得超级聪明、超级高效。
这可不是闹着玩的，它涉及到好多让人惊叹的技术和理念。
比如说，数字化设计。
这就像是给产品打造一个虚拟的“蓝图”，在电脑里把每个细节都想得明明白白，哪还会有出错的机会？不像以前，拿着纸和笔，画来画去还容易搞错。
再说说自动化生产，那一排排的机器人手臂，精准无误地工作着，速度快得像闪电，质量还杠杠的。
这可比人工强多了，人会累会出错，机器人可不会。
还有智能监控和质量检测，这就像给生产过程装上了无数双“眼睛”，任何一点点小毛病都别想逃过。
这难道不比靠人工抽检靠谱得多？还有大数据和人工智能在智能制造里的应用，那可真是神了。
通过分析大量的数据，就能提前预测可能出现的问题，做出调整，这不是未卜先知嘛！你想想，要是所有的工厂都能实现智能制造，那会是什么样的景象？生产效率大幅提高，产品质量越来越好，成本还能降低，这不是美事一桩？就像我们现在离不开手机一样，未来制造业也离不开智能制造。
它能让我们的生活变得更加便捷、更加美好。
比如说，你想要一辆个性化定制的汽车，颜色、配置都按照你的心意来，智能制造就能轻松帮你实现，这多酷啊！而且，智能制造还能推动整个产业的升级和创新。
传统的制造业可能会因为跟不上时代而被淘汰，但是有了智能制造，就像老树发新芽，又能焕发出新的生机。
不过，要实现智能制造可不容易，需要大量的技术投入和人才培养。
这就像是盖高楼，得有坚实的基础和专业的工人。
但只要我们努力，未来的制造业一定会因为智能制造而大放异彩！总之，智能制造是制造业的未来，是我们走向高质量发展的重要途径。
让我们一起期待智能制造带来更多的惊喜吧！。
知识工程——人类智能时代的领先科学
作者： 陈志良
出版物刊名： 中国远程教育
页码： 2-49页
主题词： “知识工程”;人类智能;电脑专家;专家系统;智能行为;人工智能;知识获取;行为科学;启发式知识;知识的表示
摘要： <正>人类正在进入一个以智能为标志的新时代,知识工程便是智能时代的带头学科.知识工程是以人工智能的原理和方法去构成高性能的知识系统即专家系统,并且研究人工智能的基础技术,如知识的表示及获取、推理、学习等问题的新兴学科.这是一门把哲学、思维科学、逻辑学、人工智能、行为科学和现代技术综合运用的新的“知识技术”、“思维技术”.它的创始人是美国电脑专家费吉鲍姆和行为科学创立者、诺贝尔经济奖获得者西蒙.“知识工程”的产生不仅将使电脑发生第二次革命,使电脑从计算机成为“知识—信息机”、“智能机”,而且它将改变人类的思维方式、行为方式和生活方式,它的意义对于人类将是革命性的.。
智能制造技术的智能化创新
智能制造技术的智能化创新智能制造技术的智能化创新旨在加强生产过程的自动化和信息化，提高生产效率和品质，以及降低生产成本。
随着科技的不断发展，智能制造技术已经成为现代工业的发展趋势，对推动工业转型升级具有重要的意义。
本文将就智能制造技术的智能化创新进行探讨。
一、智能制造技术的基本概念智能制造技术是指集成了人工智能、物联网、大数据分析等先进技术和手段的制造过程和方法。
通过建立智能化的生产环境，有效实现生产资源的优化配置和自主决策，从而提高生产效率和产品质量。
二、智能制造技术的关键技术1.人工智能技术：人工智能技术是智能制造的核心技术之一，包括机器学习、自然语言处理、专家系统等。
通过智能化的学习和决策能力，使机器能够自主分析生产数据，并进行优化决策，从而提高生产效率和质量。
2.物联网技术：物联网技术将各种传感器、设备和系统连接起来，实现设备间的信息共享和协同工作。
通过物联网技术，可以实时监控生产环境和设备状态，提高设备的利用率和故障预测能力。
3.大数据分析技术：大数据分析技术用于处理海量数据，提取有价值的信息。
通过对生产过程中的大量数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式，从而优化生产过程，提高效率。
三、智能制造技术的应用领域1.智能生产线：智能生产线通过将各种设备和工站连接起来，实现自动化生产和信息共享。
通过在生产线上设置各种传感器和执行器，可以实时监控和控制生产过程，提高生产效率和品质。
2.智能机器人：智能机器人可以实现自主操作和决策，通过在生产现场进行各种任务，提高生产效率和安全性。
智能机器人可以在无人操作的情况下完成复杂的生产任务，减少人力成本。
3.智能供应链：智能供应链通过物联网和大数据分析技术优化供应链各个环节，实现供需的精确匹配和物流的高效运作，降低库存和成本，提高交货准确率和客户满意度。
四、智能制造技术的创新模式1.集约化生产模式：智能制造技术可以实现生产过程的集约化，即通过提高生产效率和降低生产成本来增加生产能力。
安世亚太对“正向设计”的经验分享
文章来源：安世亚太官方订阅号（搜索：Peraglobal）研发创新能力是企业竞争力的核心。
为了助推基于正向设计的产品研发，安世亚太将在4月份召开4场正向设计系列在线研讨会，主题包括：研发数据管理、Ansys Speos的光学行业应用、需求管理软件的国产应用替代、智能制造时代的知识工程，诚邀您报名参加。
后续将陆续推出系列在线研讨会，敬请关注。
时间：4月2日、4月9日、4月16日、4月23日，下午14:00-16:00课程内容构成：在线研讨1小时+30分钟在线答疑培训方式：采用腾讯会议接入方式（会前将提供接入链接地址）培训费用：免费第一场：仿真与材料数据管理交流研讨会企业设计和仿真工程师在整个产品的研发周期中会进行各种仿真学科分析，帮助企业改进设计、缩短产品设计周期及降低产品设计成本，但同时也面对大量仿真数据管理重用、科学调度软硬件资源、海量数据有效管理和挖掘分析、材料数据管理等问题。
本次研讨会，分别从仿真数据管理、作业调度管理、数据分析应用以及料数据管理方面，探讨如何帮助企业应对研发数据管理的挑战。
会议主题：仿真与材料数据管理交流研讨会会议讲师：安世亚太自主研发技术经理陈佳、高级实施工程师高清爽、高级实施工程师邓福建，三位讲师均具有十年左右研发数据管理经验。
会议时间：4月2日·下午14:00-16:00报名方式：——长按识别二维码，报名参与在线研讨会——第二场：Ansys Speos的光学行业应用“光学设计与仿真”是研究光学前沿的必要手段，光仿真对于激光器，显微镜，望远镜，扫描仪，镜头和TFT屏，DV，投影仪，照明灯具等光学产品的研发来说极为重要。
研发人员通过仿真设计产品的性能表现，无需投入物理原型即可优化产品的实际性能。
近些年，精准光学仿真，例如新材料在汽车照明与显示、工业产品的视觉感受，以及光和色的控制等领域的应用，对光学仿真软件提出了更高的要求。
本次研讨会，您将与具有十年专业光学经验的工程师在线交流，从行业应用角度，最直接认识ANSYS SPEOS 软件的应用价值，帮助您详细判断不同场景的适用性，并能开始着手专业的光学仿真设计及应用研究。
智能制造知识点总结
智能制造知识点总结一、智能制造的概念智能制造是利用先进的信息技术和先进的生产工艺手段，以实现可持续的、全方位的、个性化的生产，从而提高生产效率、产品质量和市场响应能力的一种生产方式。
它是一种将生产与信息技术相结合，实现生产自动化、精细化、柔性化和智能化的新型制造模式。
二、智能制造的关键技术1. 物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过传感器、通信技术和云计算技术，实现设备的互联互通，实现对设备状态、工艺流程的实时监控和管理，从而提高生产效率、降低生产成本。
2. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心，通过机器学习、深度学习等技术，实现设备的自主决策、智能优化和智能协作，提高生产的自动化、智能化水平。
3. 虚拟仿真技术虚拟仿真技术是智能制造的重要手段，通过数字化建模和仿真技术，实现对生产过程的模拟和优化，提高生产的柔性化、智能化水平。
4. 大数据分析技术大数据分析技术是智能制造的重要支撑，通过对生产数据的采集、存储和分析，实现对生产过程的实时监控和预测分析，提高生产的响应速度和决策精度。
5. 云计算技术云计算技术是智能制造的重要基础，通过云端资源的共享和管理，实现对生产过程的远程监控和管理，提高生产的灵活性和可持续发展能力。
三、智能制造的特点1. 智能化智能制造利用物联网、人工智能等技术，实现生产设备、生产过程的智能化管理和决策，提高生产的自动化、智能化水平。
2. 精细化智能制造利用大数据、虚拟仿真等技术，实现对生产过程的精细化控制和优化，提高生产的精准度和稳定性。
3. 柔性化智能制造利用柔性制造系统、智能物流等技术，实现生产过程的灵活调整和快速响应，提高生产的适应性和灵活性。
4. 可持续发展智能制造利用清洁生产技术、循环经济理念等技术，实现生产过程的资源节约和环境保护，提高生产的可持续发展能力。
四、智能制造的应用领域1. 制造业智能制造在制造业中的应用，包括智能工厂、智能工艺、智能装备等方面，通过物联网、人工智能等技术，实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率和产品质量。
知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法——《制造业知识工程》解读
第３１卷第２０期中国机械工程V o l ．３１㊀N o ．２０２０２０年１０月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．２５１２Ｇ２５１９知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法«制造业知识工程»解读田㊀锋１,２１．安世亚太科技股份有限公司,北京,１０００２５２．国家工业软件与先进设计研究院,北京,１０００２５导语 智能制造系列丛书 是 十三五 国家重点图书出版规划项目,由中国机械工程学会和清华大学出版社合作,组织国内智能制造细分领域的权威专家编写,旨在将智能制造领域的相关知识和实践成果全方位㊁多维度地展现给读者.中国制造业正在经历去产能㊁调结构㊁产业升级的阵痛,中国制造在走向中国创造的过程中,一直在寻求创新的手段和方法.知识工程在加速人员培养㊁弥补科技人才断层㊁促进企业的智力资产保值增值㊁驱动企业研发创新等方面具有重要的应用价值,为制造业的创新铺就了坚固的基石, 智能制造系列丛书 之«制造业知识工程»一书是田锋先生及其团队对多年知识工程实践工作的总结.在国家大力倡导 创新 的关键时刻,该书中总结和提炼的制造业知识工程建设方法对中国制造业的知识传承㊁积淀,解决人才断层的难题,以及对企业基于知识的创新发展都具有重要的意义.收稿日期:２０２００８２１１㊀制造业知识工程建设的背景研究发现,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,人才断层已成为企业不得不直面并重点解决的问题.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.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.从知识与创新的关系来看,当前正是我国大力倡导 创新 的关键时期,中国企业一直在寻求转型升级之道,希望在短时间内进入发展快车道.产品通过引进消化可以跨越年代,但企业的技术积累无法跨越,企业的技术发展模式主要是 持续进化 ,而不是 突变式创新 .企业的生产力和竞争力由两个能力构成:创新能力和仿制复制能力.创新能力决定了企业能做多强,仿制复制能力(知识共享)决定了企业能做多大,两者缺一不可,它们的乘积决定了企业发展能力,因此,创新和知识具有明显的共生关系.不基于知识积累的创新,是缺乏生命力的创新;脑筋急转弯式的创新,是给人做嫁衣的好点子;不进行复制重用的创新是无效益的创新,是科研体系中的最大浪费.中国企业与国际一流企业的差距,不仅在于对创新和知识的驾驭能力,更在于对 知识与创新共生关系 的认知.实施知识工程不仅让企业的创新拥有了坚固的基石,更是为企业实施创新提供了最有效的科学方法与路径.«制造业知识工程»(以下简称 本书 )一书内容分为三大篇:知识工程框架与蓝图㊁知识增值加工技术,以及知识工程实践与案例.以下将展开本书核心内容的介绍和解读.２㊀制造业知识工程体系的脉络本书知识工程框架与蓝图篇旨在从顶层视角建立知识工程的框架,提出知识工程的规划与建设方略,并展望知识工程的应用蓝图 智慧研制.２．１㊀面向流程的知识工程实践在笔者团队提出精益研发理念时,知识管理是其中一项重要组成部分,但到底如何来做,在当时是一道难题,因为我们发现很多中国企业都进行过知识管理相关工作,但大部分都没有发挥作用.我们通过研究发现,多数企业的知识管理工作明显存在以下三大困局:(１)无知识.资深员工不知如何将知识共享出来,甚至意识不到自己有知识.当我们请即将离岗的专家将他们的知识梳理出来的时候,专家们往往是一脸茫然.(２)弱知识.由于知识的梳理和挖掘存在问２１５２ 中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.题,所以知识管理软件中的知识过于泛泛,与工作连接关系较弱.另外,知识的强弱是相对而言的,知识只有放在正确的位置才能称得上知识,否则就是冗余信息.(３)死知识.即使平台中有一些有用的知识,但在遇到问题时却反倒找不到这些知识.研制人员通常是通过搜索方式来寻找知识,往往发现要么搜索出来太多无关知识,要么搜索出来很少的知识,难以支持研制工作.以上困局使得即使是开展过知识工程工作的企业,知识也没有融入产品研制过程,没有对研制活动起到支撑作用,存在知识与研制两张皮现象.为此,我们提出一个新的解决方案,那就是知识与研制流程伴随.该方案是一个两层结构:底层结构与普通的知识管理做法相同知识库＋知识管理系统;上层结构是业务流程(或研制流程)及业务活动(工作包).这样可以利用研制业务活动进行知识的产生㊁组织㊁管理㊁应用和创新.这个方案的以下特点可以很好地解决前述 三大困局:(１)有知识 让专家意识到自己确实有知识,且让专家在知识挖掘和整理的过程中有章可循.当专家明确了要梳理自己擅长的工作包相关的知识和资源时,他们都表现得驾轻就熟.(２)强知识 所有知识都与工作直接强相关.无论用何种方法获得知识,都是雪中送炭的知识,而不是锦上添花的知识.工作包中的知识只可能是与完成本工作包相关的知识,其他知识没有机制和机会出现于此处.(３)活知识 在业务需要的时候,知识就出现了.变 人找知识 为 知识找人 ,让知识主动推送到研制人员的工作桌面上.工作人员领取到工作包的时候,知识就同时获得.该方案思路清晰,方法具体,一经提出,便得到了企业的认可,只要企业持之以恒,知识工程便可落地.我们把这个方案称为 面向流程的知识工程 ,该方案在知识工程的企业落地中起到了关键作用.２．２㊀知识工程三层结构虽然面向流程的知识工程在企业受到欢迎,但仍然有一些问题尚未得到好的解决,那就是知识本身的问题,包括以下两方面:(１)远知识 知识似乎与工作有关,但距离业务应用太远,使用起来不直接㊁不方便;同一条知识,不同的人理解不同,应用效果也相去甚远.(２)浅知识 只关注显性知识的表面价值,看不到隐性知识的深层智慧.为此,我们提出以下两项要求,作为知识工程下一步发展的重要方向:(１)近知识 所有的知识可以像工具那样直接使用,无需二次加工,无论用何种方法获得知识,在应用系统中可以即插即用.工具化的知识具有自动化和智能化特征,将人为因素降到最低.(２)深知识 提炼归纳分析知识的隐性价值.利用智慧分析方法,将隐性知识按照业务应用情景显性化,在研制人员工作过程中获得智慧导航.通过以上的理论发展,我们对两层结构进行优化和扩展,形成由三个层次构成的知识工程体系,如图１所示.三层结构中的中间层是传统的知识管理体系,它将已有知识按照业务需要进行分门别类管理,支撑业务人员的查询和搜索.图１㊀制造业知识工程体系的三层结构３１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.㊀㊀知识管理向上发展是面向流程的知识工程的重点,向下发展是知识工程下一步发展的重点.知识管理向上,梳理研制流程,将知识与研制流程的工作包伴随,将知识融入流程.知识管理向下,深挖设计过程中的知识,根据知识的类别,选择合适工具进行增值加工.通过软件的知识建模工具生成数字化和工具化的知识,并直接与相关研制工具建立关联,使这些知识天然具有与业务工作环境互动的特点,直接启动应用,使知识与设计活动紧密融合,直接支持设计工作.另外,这种方式也提供了随用随积累㊁随用随创新的知识积累与应用模式.２．３㊀知识资源增值是核心谈及知识工程,我们首先要回答的一个问题是什么是知识 .学术上关于 知识 的定义其实有很多,但实践中要按照这些定义进行知识工程工作却并不容易.在工程应用中,我们需要的是一个具有 实践 意义的知识定义.要回答这一问题,我们需先回到企业经营的本质来寻找知识的本质.一家正常经营的企业,一定有三条线并行:一是 主营业务 ,二是 业务管理 ,三是 业务资源(知识). 主营业务 是企业生存的主线.研发型企业的主营业务是产品和技术研发.主营业务是一个过程,通过这个过程,企业将原材料变成满足客户需求的产品,因此,主营业务的目标是产品,主营业务的本质是 满足客户需求. 业务管理 的目的是保障主营业务按照既定的时间㊁路线和质量达成既定的目标 产出满足客户需求的产品,管理的本质是让业务单位和业务人员 有诺必践,有行必果. 业务资源(知识) 的目的是保障主营业务具有可行性和高效率.业务人员一定会想方设法寻找参考物,让工作一次做对,这些参考物在企业称为 资源 ,起着知识的作用.在企业中,知识的本质是 参考资源 ,这种资源是经过整理㊁加工㊁增值之后具有参考价值的资源.对于科技型企业来说,知识是 增值的科技资源 ,知识工程的一项重要过程就是科技资源的增值过程.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分为九类:硬件资源㊁软件资源㊁设备资源㊁人力资源㊁数据资源㊁信息资源㊁模式资源㊁技术资源㊁产品资源.任何企业一经创建,总是会源源不断地创建和产生资源,这些资源的自然利用是企业应用知识的最初级形式.如果我们对资源进行改造加工,提升其显性化㊁共享化㊁智能化程度,则可使资源更接近业务,就更具有知识特征,因此,知识是被增值加工后的资源.依据载体形式和加工手段特征的不同,进一步将以上九类知识(资源)归纳为五类(表１),并依据价值差异对其划分层级:技术类㊁模式类㊁信息类㊁数据类㊁实物类,不同资源类型采用不同技术加工手段,提升其知识特征,是制造业知识工程的核心所在.表１㊀九类资源归类和加工后的知识化特征编号资源小类资源大类资源层级加工方法知识特征１２３４５６７８９产品资源技术资源模式资源信息资源数据资源人力资源设备资源软件资源硬件资源技术类模式类信息类数据类实物类４３２１０模型化范式化结构化标准化数字化智能化自动化共享化有序化显性化㊀㊀这五类知识也具有层次递进的特征.针对此,本书提出五种知识层级提升方法,即增值加工方法:数字化㊁标准化㊁结构化㊁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.知识增值是知识工程体系的灵魂,是知识效益化和企业智慧化的关键.２．４㊀知识工程体系蓝图和框架围绕知识的智慧化加工及其工程化应用,形成相应的技术㊁工具㊁流程㊁标准㊁规范㊁人才㊁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,如图２所示.图２㊀知识工程体系蓝图知识工程体系是典型的社会技术学体系,因此,我们采用社会技术学模型设计知识工程的体系模型(图３).知识工程体系建设以 知识提升企业智慧 为战略,从人才㊁组织㊁流程㊁标准㊁规范㊁技术㊁工具㊁方法以及平台等方面综合考虑,制定长期规划和建设方案.４１５２ 中国机械工程第３１卷第２０期２０２０年１０月下半月中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g .cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.图３㊀基于社会技术学模型的知识工程体系模型㊀㊀在技术方面,重点是知识工程加工技术㊁搜索引擎技术㊁分类聚类算法等;在流程方面,重点是知识伴随㊁采集㊁聚集㊁加工㊁应用等相关的流程㊁规范和标准等;在人才㊁组织方面,重点是知识工程的团队组织㊁任职资格体系㊁考核激励和人员培养等;在平台方面,利用知识工程框架和企业的各类知识加工和应用系统,搭建集成信息化平台,承载整个知识工程体系.将社会技术学模型展开形成知识工程完整体系框架,如图４所示.图４㊀知识工程体系框架２．５㊀知识工程成熟度知识工程体系的建立不可能一蹴而就,需要先对企业进行成熟度评估,科学地设立成熟度进化路线,长远规划,分步实施.我们用 知识工程成熟度 来衡量一个企业识别和显性化知识㊁增值和应用知识,以及实现业务目标的能力.前文将知识分为五类:实物㊁数据㊁信息㊁模式和技术.知识工程的实施过程就是将各类资源逐步知识化的过程.我们建议按照图５所示层级依序进行这个过程,以降低工作的复杂性.这样,知识工程成熟度可根据这些资源增值加工后的知识化特征定义为五个级别,分别为１Ｇ有序级㊁２Ｇ共享级㊁３Ｇ自动级㊁４Ｇ智能级和５Ｇ智慧级.此外,我们增加 ０Ｇ显性级 ,这个级别并不是知识工程的正式级别,但该状态又是企业知识工程的基础,所以用０级表示.知识工程成熟度每提升一级,就接入一类新知识,对其进行增值加工,而不是在每一层级对所有类别的知识进行加工.这种建设方法类似于C MM I(软件能力成熟度集成模型)方法中的 阶段式 而非 连续式.知识工程的成熟度级别越高,企业的智慧级别越高,驾驭知识㊁运用智慧的能力越强,企业的体系管理能力和业务预测能力也越强.图５㊀知识工程成熟度模型２．６㊀知识工程规划与建设总体规划,分步实施 是社会技术体系建设的通用原则,知识工程也是如此.规划和建设是知识体系在企业落地需要顺序进行的两个重要过程. 规划 是从长远视角来看知识工程未来蓝图如何确定,到达路线如何设计;而 建设 则是沿着这条路线进发时需要做哪些工作来实现规划的蓝５１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.图.图６示出了知识工程体系规划与建设的三步走战略.图６㊀知识工程体系规划与建设的三步走战略３㊀知识增值加工的工作方案知识加工 六把刀㊀㊀知识增值加工是制造业知识工程的核心.本书知识增值加工技术篇给出了知识工程核心内容(知识的增值加工)的工作方案,同时提供了知识加工 六把刀 (６种方法,即隐性知识的显性化㊁数据知识的标准化㊁信息知识的结构化㊁模式知识的范式化㊁技术知识的模型化㊁知识资源的全息化).３．１㊀隐性知识的显性化知识体系显性化是知识工程的基础工作,是一切知识显性化的首要工作.以业务特征及形态为经纬的知识体系结构设计包括三种常见的架构方式:基于专业的知识体系架构方式㊁基于流程的知识体系架构方式和基于产品的知识体系架构方式.推进隐性知识的显性化,建立激励机制,保证知识的转化和共享非常重要.知识创新具有高成本性㊁高风险性以及收益和分配的不确定性,使得创新成功后知识的拥有者为了回收成本,会有意垄断所拥有的知识,而传统的激励机制只能加剧个体的这种垄断.因此,企业需要建立恰当激励机制,合理满足隐性知识拥有者的利益要求,激发他们分享知识的愿望.一方面,应该承认员工个人隐性知识的独创性和专有性,建立恰当的评价指标和以知识贡献率为衡量标准的评价体系,使企业成员得到知识共享的实惠;另一方面,要为员工提供成长机会,引导员工进行隐性知识的交流与共享,促使员工获得不断创新和发展的动力,这对推动员工隐性知识的交流与共享十分重要.我们根据互联网思维提出一种 知识I P O的激励机制与算法,可有效激励企业员工提升知识贡献和学习的积极性,并促进知识应用效果.该方法不仅能判断知识的有效性,也能提升大众对知识的贡献热情.必须对优质知识的贡献者给予鼓励,才能提升贡献热情,所以,首先需要识别知识的优劣.知识I P O 中,将一条知识看作一只股票,知识发布者相当于股票发行者.大众看到了这只股票,可对它进行投资.企业对内部大众派发一定量的虚拟货币,大众的责任就是将自己的虚拟货币经过对知识的投资赚更多的虚拟货币来体现其对知识的贡献.这种贡献也许是伯乐式(对知识点赞投资)的,也许是千里马式(贡献知识)的.当然我们有算法来杜绝其中的腐败和拉票行为.３．２㊀数据知识的标准化企业的研制数据在各种业务过程和项目中产生,且以不同形式和格式保存.数据的不标准化特点使得数据的可读性较差.一项业务或一个项目的数据只有本业务或本项目的人熟悉其格式特征,能较快理解,其他业务或项目的人员很难读懂,所以大家往往很不情愿地阅读其他业务或项目的数据,更不可能从这些数据中提炼和总结知识.很多企业的一个常见现象就是:数据一经产生就变成尘封档案.通过数据资源的标准化,设法统一数据的形式和格式,从纷繁复杂的数据中提炼共性数据,这些工作不仅可以促进数据的有序化,而且可以促进业务的有序和协同.研制型企业的数据通常包含综合数据和专业数据.综合数据是在特定业务(或项目)开展过程中的完整数据,是以业务进展过程为主线,将所有数据综合在一起的数据集合.专业数据则是企业进行专业化分工的结果,不同专业的人员和部门对业务数据的关注视角和掌握领域不同.专业数据往往不是以项目或业务进展为主线,而是以专业特征为视角予以关注.对于综合数据,将业务(项目)数据的某个有参考价值的断面㊁最终数据,甚至完整过程(项目)形成约定格式或统一形式的数据库,以促进数据的标准化.对于专业数据(如仿真㊁试验㊁制造㊁运维等数据),以某种有参考价值的视角进行提取㊁组合㊁保存㊁再计算,形成可供参考查阅的标准化数据.仿真数据管理和试验数据管理是专业数据标准化的实例,这在很多企业中仍然是新鲜事物.３．３㊀信息知识的结构化信息知识指的是在产品研制工作中对工作成果进行总结形成的文档类报告(如论证报告㊁设计报告㊁仿真报告㊁试验报告等)和对这些报告进一步总结的知识(如设计指南㊁作业指导书等)以及在对外学习交流过程中积累下来的文档类信息(如科技情报㊁专利信息㊁档案文献等).信息类知识对业务的支持体现为对研制工作的参考㊁指导或约束,其特点是以文档方式成文,但其格式和结构并６１５２ 中国机械工程第３１卷第２０期２０２０年１０月下半月中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . All Rights Reserved.不相同,从中快速获取信息和知识的难度较高.信息知识通常都分散保存,有的保存于不同的信息管理系统,有的由不同的部门/科室集中保存在文件系统中,有的则由设计工程师个人保存.而且,这些知识的保存方式和存储结构也各不相同,即使可以无障碍地访问这些系统,也无法快速找到自己需要的文档.因此,有必要对这些知识进行结构化处理以促进其应用.对于信息类知识的结构化,常用的方法有以下几种:提纲与目录㊁自动摘要㊁知识分类㊁知识聚类㊁组合查询㊁基于流程的结构化(便于知识对业务的主动推送).３．４㊀模式知识的范式化模式是指在人们长期工作过程中总结形成的被验证有效的工作过程.模式的特点是,不需要质疑过程本身,只需要按照过程的要求完成即可得到预期的结果.这一特点使得我们可以将不同形态㊁形式和特征的模式归一化㊁普适化和标准化,进而利用计算机技术实现范式化.范式的作用是将最佳实践制成榜样,成为普通工作者的参考.常见的可范式化的模式资源包括:(１)研制流程(也称为研制管控模式).将在多个型号或项目中成功应用的流程范式化,通过软件进行流程建模,形成可自动驱动研制活动流转的范式.(２)工作流(也称为设计协同模式).将在多个产品或过程中成功应用的多人协同流程范式化,通过软件进行流程建模,形成多人之间协同工作的范式.(３)工具流(也称为仿真集成模式).将在多个产品或过程中成功应用的多工具集成流程范式化,通过软件进行流程建模,形成可自动驱动工具运算与流转的范式.(４)技术流(将在多个产品或过程中成功应用的工具内的应用步骤范式化).通过封装工具制成组件或模板,可以在工具应用时直接调用,可以降低软件的使用难度,提高使用效率及正确性.(５)质量过程(也称为质量管理模式).在多个型号或项目中成功应用的质量策划㊁管控和归零流程范式化,在软件中植入标准和规范,无需人为参与而自动执行标准和规范.(６)项目实施.将在多个型号或项目中成功应用的成熟项目实施运行的过程归一化㊁普适化和标准化,在软件中固化形成企业的标准项目过程.在此过程中实现知识㊁质量㊁工具与项目工作的融合以及数据的自动管理.研制模式通常用流程来表达,它主张对产品研制进行工作分解㊁逻辑定义和流程管理.研制流程的范式化表达最常见的是树形结构,称为W B S .W B S 反映研制工作所有任务的集合,但不反映任务之间的关系,如图７所示.W B S 是最简洁的研制流程表达形式,也是研制流程其他表达形式的基础,所以应用非常广泛.本书中通常将W B S 等同于研制流程.图７㊀研制流程的W B S 表达３．５㊀技术知识的模型化技术资源指的是在产品研制过程中形成的产品设计成果和技术研究成果,这些成果可以在未来的产品设计或技术研究中重用.产品成果包括产品的零件㊁部件㊁子系统㊁整机,以及与之伴随的设计㊁仿真㊁试验和工艺相关的模型及过程;技术成果包括通用技术㊁独特技术㊁核心技术等.这些资源通常存在于特定产品研制过程和成果中,因产品不同而形态各异.这些资源的原始创造者(或者其他有经验的研制人员)从其他项目成果中可以提取出来相关成果,根据两个项目的差异性,作针对性的改变而形成新项目的成果.而其他人员就很难对其进行重用,重用过程往往并不比自己新做一个设计简单.其实,新做一个类似的设计就像重新发明轮子,所带来的问题绝不仅仅是一点新增的工作量,而是给研发和制造全过程均带来复杂性和可靠性问题,由其引发的成本和浪费更是惊人和难以计量.７１５２ 知识工程是制造业创新的坚固基石和科学方法 «制造业知识工程»解读田㊀锋中国机械工程h tt p://ww w.cm em o.or g.cn公众号：t ra ns -c me sCopyright©博看网 . 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智能制造中的知识管理与创新
智能制造中的知识管理与创新在当今竞争激烈的全球市场中，智能制造已经成为制造业发展的主要趋势。
智能制造不仅仅是关于先进的技术和设备，更关键的在于如何有效地管理和利用知识，以推动持续的创新。
知识管理在智能制造中扮演着至关重要的角色。
它涉及到对企业内外部各种知识资源的收集、整理、存储、传播和应用。
这些知识资源包括但不限于技术知识、工艺流程、管理经验、市场信息等等。
首先，知识管理能够提高生产效率。
在智能制造环境中，生产过程高度自动化和数字化。
通过对生产过程中积累的知识进行管理和分析，企业可以发现潜在的优化点，例如减少生产环节中的浪费、提高设备的利用率、优化生产流程等。
以一家汽车制造企业为例，如果能够对其喷漆工艺的知识进行深入分析和管理，可能会发现通过调整喷漆的角度和压力，可以减少油漆的浪费并且提高喷漆的质量，从而降低成本并提高产品的竞争力。
其次，知识管理有助于提升产品质量。
质量是企业的生命线，而在智能制造中，产品质量的控制更加依赖于精准的知识和数据。
通过对质量检测数据的收集和分析，企业可以找出影响产品质量的关键因素，并采取相应的改进措施。
比如，在电子产品制造中，对每一个零部件的性能参数和生产过程中的检测数据进行知识管理，可以帮助企业发现潜在的质量问题，并追溯到问题的根源，从而在后续的生产中进行改进，提高产品的合格率和稳定性。
再者，知识管理能够促进创新。
创新是企业发展的动力源泉，在智能制造领域，创新往往需要跨领域的知识融合。
通过有效的知识管理，企业可以打破部门之间的知识壁垒，促进不同领域的知识交流和碰撞，从而激发创新的灵感。
例如，将材料科学的知识与机械工程的知识相结合，可能会开发出一种新型的高强度、轻量化的零部件，应用于航空航天领域，提升飞行器的性能。
然而，要实现有效的知识管理并非易事。
在智能制造中，知识的来源广泛、形式多样，包括结构化的数据、非结构化的文档、专家的经验等等。
这就需要企业建立完善的知识管理体系，包括知识的采集机制、存储平台、分类方法和共享渠道。
知识工程与技术发明的关系
知识工程与技术发明的关系知识工程是一门研究如何利用计算机技术和人工智能技术来处理和利用知识的学科。
而技术发明是指通过创造性思维和技术手段，发明新的技术或改进现有技术的过程。
知识工程和技术发明之间存在着密切的关系，下面将详细介绍这种关系。
1. 知识工程为技术发明提供基础：知识工程将人类知识通过形式化的方式进行表示和存储，为技术发明提供了基础。
通过将知识转化为计算机可处理的形式，研究人员可以利用知识工程的方法和技术来分析和解决技术问题，从而推动技术的发展。
2. 知识工程促进技术创新：知识工程的方法和技术可以帮助研究人员从大量的知识中发现新的思路和创新点，促进技术的创新。
通过知识工程的技术手段，研究人员可以对已有的知识进行推理和推断，从而发现新的解决方案或改进现有技术的方法。
3. 知识工程支持技术发明的决策：在技术发明的过程中，决策是非常重要的一环。
知识工程可以通过知识表示、推理和推断等技术手段，为技术发明的决策提供支持。
通过对已有知识的分析和推理，研究人员可以得出合理的结论和决策，从而指导技术发明的方向和进程。
4. 知识工程与技术发明相互促进：知识工程和技术发明之间存在着相互促进的关系。
一方面，技术发明的需求推动了知识工程的发展，促使研究人员提出更加高效和精确的知识工程方法和技术。
另一方面，知识工程的发展为技术发明提供了更多的工具和方法，帮助研究人员更好地进行技术创新和发明。
5. 知识工程与技术发明的应用：知识工程和技术发明在各个领域都有广泛的应用。
例如，在医疗领域，知识工程可以帮助医生进行诊断和治疗决策，而技术发明则可以推动医疗设备和药物的创新。
在智能交通领域，知识工程可以帮助交通管理者进行交通流量预测和优化调度，而技术发明则可以改进交通设施和交通工具的性能。
总之，知识工程与技术发明之间存在着密切的关系。
知识工程为技术发明提供了基础，促进了技术的创新和发展；而技术发明的需求和挑战也推动了知识工程的发展。
智能制造系统知识解析
智能制造系统知识解析在当今科技飞速发展的时代，智能制造系统正逐渐成为制造业的核心驱动力。
它不仅改变了传统的生产方式，还为企业带来了更高的效率、更优的质量和更强的竞争力。
那么，究竟什么是智能制造系统呢？智能制造系统是一种将信息技术、自动化技术、先进制造技术等多种技术深度融合的复杂系统。
它涵盖了从产品设计、生产规划、生产执行到售后服务的整个产品生命周期。
通过智能化的手段，实现生产过程的自动化、数字化、网络化和智能化，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
从技术层面来看，智能制造系统包含了众多关键技术。
其中，工业物联网是实现设备之间互联互通的重要基础。
通过在设备上安装传感器，实时采集生产数据，并将这些数据传输到云端或本地服务器进行分析处理，企业能够实现对生产过程的实时监控和优化。
大数据分析在智能制造系统中也发挥着至关重要的作用。
大量的生产数据经过分析，可以挖掘出隐藏在其中的有价值信息，如生产瓶颈、质量问题的根源等。
基于这些分析结果，企业能够做出更明智的决策，采取针对性的改进措施。
人工智能技术的应用更是为智能制造系统增添了强大的智能。
例如，机器视觉技术可以用于产品质量检测，自动识别缺陷产品；机器学习算法可以用于预测设备故障，提前进行维护保养，减少停机时间。
而在实际应用中，智能制造系统为企业带来了诸多显著的优势。
首先，它大大提高了生产效率。
自动化的生产流程减少了人工干预，降低了出错率，同时能够实现 24 小时不间断生产，从而大幅提升产能。
其次，产品质量得到了更好的保障。
智能化的质量检测手段能够更加精准地发现问题，及时进行调整和改进，确保产品符合高标准的质量要求。
再者，智能制造系统有助于企业实现个性化定制生产。
通过灵活调整生产参数和流程，满足不同客户的个性化需求，增强市场竞争力。
此外，它还能够优化供应链管理。
实时获取供应商的信息，准确预测市场需求，实现精准的物料采购和库存控制，降低库存成本。
然而，要成功实施智能制造系统并非易事。
智能制造讲座知识点总结
智能制造讲座知识点总结一、智能制造概念及发展趋势1. 智能制造的定义和内涵2. 智能制造的发展历程3. 智能制造的发展趋势和未来展望二、智能制造技术1. 传感器与物联网技术在智能制造中的应用2. 人工智能技术在智能制造中的应用3. 3D打印技术在智能制造中的应用4. 大数据分析技术在智能制造中的应用5. 机器人技术在智能制造中的应用6. 虚拟现实技术在智能制造中的应用7. 云计算技术在智能制造中的应用三、智能制造的关键技术1. 先进制造技术2. 自动化控制技术3. 智能装备技术4. 精密加工技术5. 智能制造系统集成技术四、智能制造的应用领域1. 汽车制造2. 电子制造3. 航空航天制造4. 生物医药制造5. 食品加工制造6. 机械制造7. 新能源制造8. 建筑制造9. 纺织制造10. 化工制造五、智能制造对产业链的影响1. 供应链管理的改变2. 生产工艺的革新3. 产品设计的革新4. 营销模式的改变5. 服务模式的改变六、智能制造的优势与挑战1. 优势：提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量、提升企业竞争力2. 挑战：技术更新换代速度快、技术投入较高、人才需求高、信息安全风险等七、智能制造对人才需求和教育培训的影响1. 智能制造带来的人才需求变化2. 教育培训机构如何培养适应智能制造时代的人才八、智能制造的政策支持和发展路径1. 政府在智能制造方面的政策支持2. 企业在智能制造方面的发展路径与策略以上是智能制造讲座的知识点总结，希望对大家有所帮助。
智能制造基础知识点总结
智能制造基础知识点总结一、智能制造的概念智能制造是指基于数据驱动、智能化生产和管理方式，以物联网、大数据、人工智能等高新技术为支撑，实现对生产过程的智能监控、调度和控制，从而实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。
智能制造不仅仅是生产过程的自动化，更是结合了信息技术和制造技术，实现了生产过程的智能化管理和优化，提高了生产效率和产品质量。
二、智能制造的特点1. 数据驱动：智能制造是基于大数据和物联网技术，通过采集、分析和运用大量生产数据，实现生产过程的实时监控和优化调度。
2. 智能化生产：智能制造将人工智能技术应用到生产过程中，实现生产设备的智能化控制和决策，提高了生产效率和产品质量。
3. 灵活化生产：智能制造具有较强的生产柔性，可以根据客户需求，实现生产过程的快速调整和定制化生产。
4. 信息化管理：智能制造实现了对生产过程的全面监控和管理，通过信息技术实现生产计划、物流配送、质量检测等方面的智能化管理。
三、智能制造的关键技术1. 物联网技术：物联网技术是智能制造的基础，通过传感器、无线通信等技术，实现对生产设备、产品和环境等信息的实时采集和传输。
2. 大数据技术：大数据技术是智能制造的核心技术，通过对大量生产数据的采集、存储、分析和挖掘，实现生产过程的实时监控和优化。
3. 人工智能技术：人工智能技术将深度学习、机器学习等技术应用到生产过程中，实现生产设备的智能控制和决策。
4. 云计算技术：云计算技术实现了对生产过程的信息共享和协同，提高了生产过程的协同性和效率。
5. 增材制造技术：增材制造技术是智能制造的重要技术支撑，通过3D打印等技术，实现了对复杂零部件的快速制造和定制化生产。
四、智能制造的发展趋势1. 智能工厂：智能制造逐渐向智能工厂演进，通过信息技术和制造技术的融合，实现了生产设备的智能化控制和生产过程的自动化优化。
2. 智能供应链：智能制造正在向供应链延伸，通过信息化技术和物流技术的升级，实现了对整个供应链的智能化管理和优化。
知识工程2.0：智能制造时代的研发智慧
自从20多年前开始，知识管理这个词汇就如雷贯耳。
直到现在，这个词仍然如雷贯耳。
但到企业现场看看，发现确是“雷声大，雨点小”。
企业费了很大劲做知识管理，结果发现业务人员很不待见！很多企业的知识管理都进入了死胡同。
在智能制造时代，企业以知识为核心的能力建设越来越重要。
企业在纷纷寻求创新性的解决思路和方法。
安世亚太高级副总裁田锋先生即将出版的《知识工程 2.0》一书恰逢其时。
该书总结了一套新的知识工程实践方法，可有效帮助企业走出知识管理困境，提升企业在智能制造时代的智慧研发水平。
贴近业务是知识工程的关键知识工程2.0来自我国高端制造业的研发实践总结。
研发型企业是知识最密集的企业，也是知识工程最重要的阵地。
高端研发企业对研发创新的追求是中国企业中最为执著的那一批，企业的知识密度很高，研发和制造是企业的天然职责。
作者所参与的众多知识工程都有一些特别之处，那就是，知识工程体系与平台是研发体系与研发平台建设的一部分，从未分离。
所以，作者从不把知识这件事情称为知识管理，而是称为知识工程，因为知识与工程的关系实在太紧密了。
也正是因为这种紧密关系为我们提供了建设知识工程的天然环境。
把企业中的知识与研发流程伴随，把研发人员每天工作所使用的资源进行加工处理，让他们更好用，更贴近业务。
所处理的知识都是研发人员每天打交道的资源，这些资源天然就与研发业务具有鱼水关系。
这些被处理的资源，相对于那些知识管理软件们整天谈论的“知识”，不仅在知识范围上有巨大超越，而且在知识形态上也与研发过程非常贴近。
因此，与业务融合，才是知识工程成功的关键。
企业知识层级提升方法知识体系的建立是知识工程的核心工作。
知识工程2.0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：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。
针对这递进的五类知识，提出五种知识层级提升方法，即增值加工，分别是数字化、标准化、结构化、范式化和模型化。
智能制造中的智能创新与知识创造研究
智能制造中的智能创新与知识创造研究智能制造是当今制造业发展的重要方向，它以人工智能、大数据、物联网等技术为基础，通过智能化的生产流程和智能化的设备来提高生产效率和产品质量。
在智能制造的背后，智能创新和知识创造是推动其发展的核心力量。
智能创新是指利用人工智能技术和算法来创造新的产品、服务和商业模式。
在传统的制造业中，创新往往依赖于人的经验和直觉，而智能创新则通过机器学习和数据分析等技术，能够更加准确地预测市场需求和产品趋势，从而提供更具竞争力的解决方案。
例如，通过对大数据进行分析，智能制造企业可以了解消费者的购买行为和偏好，从而根据市场需求进行产品设计和定价，提高产品的市场竞争力。
知识创造是指通过研究和开发新的技术和知识，为智能制造提供支持和创新动力。
在智能制造领域，知识创造包括对人工智能算法的研究和优化、对物联网技术的创新应用、对制造过程的优化和改进等。
例如，通过研究和开发新的机器学习算法，可以提高智能制造系统的自动化程度和决策能力，进一步提高生产效率和产品质量。
此外，知识创造还包括对智能制造系统的不断改进和优化，以适应不断变化的市场需求和技术发展。
智能创新和知识创造在智能制造中的研究和应用已经取得了一些重要的成果。
例如，在机器学习和深度学习领域，研究人员已经开发出了一系列的算法和模型，用于解决智能制造中的各种问题。
这些算法和模型可以通过对大量的历史数据进行学习和训练，从而实现对未来数据的预测和分析。
此外，在物联网技术方面，研究人员已经提出了一系列的创新应用，例如智能传感器、智能设备和智能控制系统，用于实现智能制造系统的自动化和智能化。
然而，智能创新和知识创造在智能制造中仍面临一些挑战和问题。
首先，智能制造涉及到多个学科领域的交叉和融合，需要研究人员具备广泛的知识和技能。
其次，智能创新和知识创造需要大量的数据支持和计算资源，这对于一些中小型企业来说可能是一个难题。
此外，智能制造涉及到很多的隐私和安全问题，例如数据的保护和网络的安全，这需要研究人员在智能创新和知识创造过程中考虑和解决。
人工智能知识：人工智能技术与智能制造
人工智能知识：人工智能技术与智能制造人工智能技术与智能制造——工厂智慧化的未来随着科技的迅猛发展，人工智能技术在诸多领域得以广泛使用，而在工业生产中，人工智能技术也正成为制造业智能化发展的关键抓手之一。
智能制造作为一种全新的制造模式，通过推进人工智能技术的革新，实现工厂的智慧化，可以提高生产效率，减少资源浪费，优化供应链管理，根据客户要求快速定制产品等诸多优点，为企业带来无限商机与发展机遇。
一、人工智能技术在智能制造中的应用1.1物联网技术应用物联网技术是连接万物的基础，与人工智能技术的结合可以为智能制造提供更强大的支持。
在工厂中，物联网技术可以实现设备的远程监控、故障预测、自动维护等功能，通过收集数据并进行分析后，可以让设备更加智能化，进一步提高工厂的生产效率。
1.2机器学习技术应用机器学习技术是人工智能核心技术之一，它可以通过学习海量数据，从而发现相关模式，迭代学习并不断更新模型，最终实现自主决策。
在智能制造中，机器学习技术可以应用于节能优化、供应链管理、质量控制、设备维护等领域，通过建立更加准确的模型，极大提高生产能力并降低物料和能源的浪费。
1.3视觉识别技术应用视觉识别技术可以通过摄像头等设备获取图像数据，并通过算法进行识别分析，为智能制造提供更多元素数据。
在工厂生产的过程中，视觉识别技术可以应用于产品质量检测、物料辨识、环境异常检测等多种领域，帮助企业提高工艺生产和产品质量，降低人为差错和生产成本。
1.4大数据和云计算技术应用大数据和云计算技术是支撑智能制造的基础，通过大数据的分析比对和云计算的调度计算，可以使智能制造应用更加智能和高效。
企业可以通过将数据与云端计算资源进行整合，实现设备监测、故障预测、工艺优化、物流调度等功能，并可根据客户需求实现智能定制，大幅缩短生产周期和提升客户体验。
二、智能制造的应用案例1.1捷普智能工厂捷普是一家致力于打造智能制造的企业，通过应用物联网技术、大数据及人工智能技术，打造了一座智能工厂，并在其中成功生产了更加智能化的产品，进一步提高了企业的核心竞争力。
人工智能在智能制造中的知识智能化与创新
人工智能在智能制造中的知识智能化与创新智能制造是21世纪工业制造发展的核心，而人工智能作为这一领域中的重要技术之一，正日益被广泛应用于智能制造中。
人工智能的知识智能化与创新，对于实现智能制造的目标具有重要意义。
本文将就人工智能在智能制造中的知识智能化和创新进行探讨。
一、人工智能在智能制造中的知识智能化1. 智能制造中的知识智能化概述智能制造的核心是提高生产制造过程的自动化程度和智能化水平。
而知识智能化是指将知识融入到制造过程中，使得制造过程具备自学习、自适应、自优化的能力。
人工智能作为一种常见的知识智能化技术，通过数据分析、学习算法等手段，使得智能制造系统能够从海量数据中获取有价值的知识，并将其运用于生产制造过程中。
2. 人工智能在智能制造中的应用案例（这里可以列举一些实际的应用案例，如：）a. 机器学习算法在生产规划中的应用：通过对过去的生产数据进行学习，机器学习算法能够预测未来的生产需求，并根据需求做出合理的生产规划，从而实现生产过程的优化。
b. 深度学习在质量检测中的应用：深度学习算法可以通过对零部件的图像进行学习，辨识出生产过程中的缺陷，并及时发出预警，从而提高产品的质量。
c. 自主驾驶机器人在物流领域的应用：通过结合人工智能和机器人技术，自主驾驶机器人可以在仓库中自动搬运物品，从而提高物流效率，降低人力成本。
二、人工智能在智能制造中的创新1. 创新思维的引入人工智能的应用不仅仅是将已有技术应用于制造领域，更重要的是在应用过程中引入创新思维，推动技术的发展和进步。
智能制造的实现需要从传统制造方式转变为基于人工智能的智能化制造方式，这要求人们在应用人工智能技术的同时，能够思考如何更好地创新，如何运用人工智能技术解决制造过程中的难题。
2. 自主学习与自动优化人工智能技术的独特之处在于其具备自学习和自适应的能力。
这一特点使得智能制造系统能够从数据中不断学习和积累知识，并根据实时情况做出自动优化，从而提高生产效率和产品质量。
智能制造：开创智慧工厂的前沿创新
智能制造：开创智慧工厂的前沿创新智能制造是一种利用现代信息技术和先进制造技术的集成，将传统制造工艺转化为智能化的生产方式的理念和实践。
它包括多个层面的技术革新和应用创新，旨在提升制造业的产能和效率，实现智慧工厂的建设。
智能制造的基本概念与原理智能制造的基本概念是通过引入数字化、网络化和智能化的技术手段，实现制造流程、企业内外环境和资源的高度整合和协同，从而提升产品和服务的竞争力。
其原理是通过物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术与制造业的深度融合，实现生产自动化、信息化和智能化。
智能制造的关键技术和应用领域智能制造的关键技术主要包括物联网、大数据、云计算、人工智能、机器人技术等。
物联网可以实现设备互联和信息交互，为生产过程和决策提供实时数据支持；大数据技术可以挖掘海量数据中的有用信息，实现数据驱动的决策和优化；云计算可以提供强大的计算和存储能力，支持跨地域和跨部门的协同工作；人工智能可以模拟和延伸人类的智能能力，实现自动化和智能化的生产；机器人技术可以代替人类从事繁重、危险和高精度的工作任务。
智能制造的应用领域广泛，包括汽车制造、电子制造、智能家居、医疗健康、航空航天等。
在汽车制造中，智能制造可以实现车辆设计、生产制造、销售服务等全生命周期的优化和智能化；在电子制造中，智能制造可以实现生产线的自动化和智能化，提升生产效率和产品质量；在智能家居领域，智能制造可以实现家居设备的互联和智能控制，提升居民生活的便利性和舒适性；在医疗健康领域，智能制造可以实现医疗设备的生产和管理的智能化，提升医疗服务的质量和效率；在航空航天领域，智能制造可以实现飞机制造和维修的自动化和智能化。
智慧工厂的特点和优势智慧工厂是智能制造的核心概念之一，它是利用信息技术和先进制造技术建设的具有高度自动化和智能化的工厂。
智慧工厂的特点包括柔性生产、自动化控制、智能协作和数据驱动。
柔性生产是指智慧工厂能够根据市场需求和产品变化实现生产线的灵活调整和快速转换；自动化控制是指智慧工厂能够实现生产过程和设备的自动控制和优化；智能协作是指智慧工厂能够实现生产线上各个环节和设备之间的智能协同和信息共享；数据驱动是指智慧工厂能够通过数据分析和决策支持系统实现生产过程的智能化和优化。
智能制造的创新和技术突破
智能制造的创新和技术突破随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展和应用，智能制造正在迎来一次全面的技术突破和应用革命。
在这个背景下，智能制造所能带来的创新和变革已经成为了人们越来越关注的焦点。
智能制造是一种基于信息技术和自动化技术的高度集成化和智能化的制造模式。
它可以通过智能化的数据分析和控制，实现生产过程的智能化、数字化和网络化，从而提高生产效率、降低生产成本，提高产品质量和可靠性，并为产品创新提供有力的支撑。
智能制造的技术突破主要体现在以下三个方面。
一、物联网技术的应用。
物联网作为智能制造的核心技术之一，可以实现设备、产品、工位和工厂等不同物体之间的无缝连接和数据交互，从而实现工厂生产系统的智能化和自动化控制。
利用物联网技术，企业可以实现对生产装置和设备状态的实时监测和预测，提高生产的可靠性和安全性；了解用户对产品的实时反馈，及时改进产品质量和设计；精准定位物流运输中的物品，提供更高效的物流服务等。
二、数字化制造技术的广泛应用。
数字化制造是以数控机床和数字化加工技术为核心的一种高效率、高精度制造模式。
目前，数字化制造技术已广泛应用于航空航天、汽车、机械等高端制造领域。
数字化制造技术通过建立虚拟制造环境，实现了工艺流程的数字化和仿真分析，从而优化了生产工艺、降低了生产成本、提高了生产效率。
数字化制造技术在优化产品设计、缩短上市时间、提高产品质量等方面也具有很强的应用潜力。
三、人工智能技术的深度应用。
人工智能技术作为现代信息技术领域的重要内容之一，已经在智能制造领域发挥了越来越重要的作用。
人工智能技术通过对大量数据的分析和挖掘，实现生产环节和产品设计环节的智能化和自动化，从而实现了全面的生产流程优化和效率提升。
例如，将机器学习技术应用于生产过程中的设备维护和故障修复，可以提高设备的故障诊断和修复能力，降低设备的维修成本和停机时间。
在智能制造技术的突破和应用方面，中国正在发挥越来越重要的作用。
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自从20多年前开始，知识管理这个词汇就如雷贯耳。
直到现在，这个词仍然如雷贯耳。
但到企业现场看看，发现确是“雷声大，雨点小”。
企业费了很大劲做知识管理，结果发现业务人员很不待见！很多企业的知识管理都进入了死胡同。
在智能制造时代，企业以知识为核心的能力建设越来越重要。
企业在纷纷寻求创新性的解决思路和方法。
安世亚太高级副总裁田锋先生即将出版的《知识工程 2.0》一书恰逢其时。
该书总结了一套新的知识工程实践方法，可有效帮助企业走出知识管理困境，提升企业在智能制造时代的智慧研发水平。
贴近业务是知识工程的关键
知识工程2.0来自我国高端制造业的研发实践总结。
研发型企业是知识最密集的企业，也是知识工程最重要的阵地。
高端研发企业对研发创新的追求是中国企业中最为执著的那一批，企业的知识密度很高，研发和制造是企业的天然职责。
作者所参与的众多知识工程都有一些特别之处，那就是，知识工程体系与平台是研发体系与研发平台建设的一部分，从未分离。
所以，作者从不把知识这件事情称为知识管理，而是称为知识工程，因为知识与工程的关系实在太紧密了。
也正是因为这种紧密关系为我们提供了建设知识工程的天然环境。
把企业中的知识与研发流程伴随，把研发人员每天工作所使用的资源进行加工处理，让他们更好用，更贴近业务。
所处理的知识都是研发人员每天打交道的资源，这些资源天然就与研发业务具有鱼水关系。
这些被处理的资源，相对于那些知识管理软件们整天谈论的“知识”，不仅在知识范围上有巨大超越，而且在知识形态上也与研发过程非常贴近。
因此，与业务融合，才是知识工程成功的关键。
企业知识层级提升方法
知识体系的建立是知识工程的核心工作。
知识工程2.0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：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。
针对这递进的五类知识，提出五种知识层级提升方法，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，共同形成知识工程体系。
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有序级、共享级、自动级、智能级和智慧级（即“显共自能慧”模型），外加一个基本级（〇级）——显性级。
企业根据各自特点，循序渐进提升。
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。
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，协助其规划与建设与智能制造时代相匹配的研发体系。
在中国军工行业，正在进行智慧院所的体系设计，这两个模型也适合于进行智慧院所的规划和建设。
知识与创新的共生关系
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，我们将知识工程2.0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《精益研发2.0》一书是相互呼应的，有些章节内容相似，观点相同，但讨论视角不同。
知识工程的建设是对企业进行微创新的渐进式改进过程。
中国企业一直在寻求转型升级之道，希望在短时间内进入发展快车道。
产品通过引进消化可以跨越年代，但企业的技术积累不可跨越。
企业的技术发展中，占主体的是持续进化，而不是突变式创新。
企业的生产力和竞争力有两个能力构成：创新能力和仿复能力。
创新能力决定了企业做多强，仿复能力（知识共享）决定了企业做多大，两者缺一不可。
他们的乘积决定了企业发展能力。
因此，创新和知识具有
明显的共生关系。
不基于知识积累的创新，是无生命力的创新。
脑筋急转弯式的创新，是给人做嫁衣的好点子。
不进行复制重用的创新是无效益的创新，是科研体系的最大浪费。
中国企业与国际一流企业的差距，不仅在于对创新和知识的驾驭能力，更在于对“知识与创新的共生关系”的认知。
《知识工程2.0》众筹：说出你的见解
知识工程是一个大众话题，任何人都有可能一展歌喉。
为此，作者目前已正式开启了《知识工程2.0》一书的众筹活动。
通过这种方式，能和志同道合之士共同探讨问题，获得真知灼见，丰富本书。
本书将把众筹中能独立成文的好见解和好观点署名收录进来，众人拾柴火焰高，共同为知识工程产业做贡献。
随机读管理故事：《放下的智慧》
有一种鸟能飞越太平洋，它需要的只是一小截树枝。
把树枝衔在嘴里，累了就把枝扔到水面，飞落到上面休息；饿了就站在树枝上捕鱼；困了就在树枝上睡觉。
如果小鸟衔的不是树枝，而是鸟窝或食物，那它能飞那么久吗？人生亦然，能舍得，更能成功；放下包袱，方能攀登高峰！。