田锋，安世亚太公司高级副总裁，国家工业软件与先进设计研究院常务副院长，北京市综合仿真工程试验室主任，“智能制造推进联盟”专家委员，“生态设计与绿色制造促进会”首席技术专家，科技部科技支撑计划课题专家组副组长，机械工程学会设计分会委员，设计方法分会委员。
　　精益研发体系创始人，《精益研发2.0》（2016年出版）著作者，《精益研发》（2009年出版）著作总编，《精益研发》杂志（2008首刊）主编。曾发表精益研发、正向设计、综合设计、设计方法、复合材料等相关论文20余篇。
　　知识工程2.0体系创始人，《知识工程2.0》著作者，曾发表知识工程相关的论文10余篇。
　　综合仿真体系创始人，曾发表CAE技术、多学科优化、协同仿真、企业仿真体系建设等相关论文20余篇。
　　二十年研发、技术与咨询经历，为百余家企业提供研发体系建设和研发信息化咨询，对研发信息化技术与制造业需求的佳结合方案具有深入研究。中国航空三大主机所、航天某设计研究所、船舶某研究院、中车集团等企业的精益研发、综合设计、协同仿真、仿真体系建设、知识工程、科技资源整合等项目的总设计师。

　　本书颠覆了知识管理理念，重新定义了“知识”。无论是知识对象的范围、知识分类模式、知识加工方法还是知识与业务的融合模式，都不同于以往的知识管理体系。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。本书提出知识工程的三层架构：上层结构是知识与研发流程融合层，中间层是业界共有的知识管理层，下层结构是知识与设计环境融合层。

　　第1章
　　知识工程的发展背景
　　1.1知识工程对中国企业的重要性
　　知识管理和知识工程对企业的重要性不言而喻，对中国企业尤为重要。经调查，当前中国科技人才结构呈现过于年轻化趋势。20世纪80年代毕业的大学生比例是13%，90年代毕业的大学生比例是17%，2000年以后毕业的大学生占70%。八九十年代的大学生多数已经进入领导和管理岗位，一线的技术人员绝大多数是30岁上下的年轻人。
　　知识缺乏有效管理，老同志离岗回家，经验和知识流失严重。“有样子的活会干，没样子的活不会干。”年轻人无法顺利进行顶尖产品的研制，无法有效应用知识来解决问题，这对中国企业来说是个严峻问题。老专家和骨干的知识高效重用是解决问题的唯一办法。所以从“十三五”开始，知识工程成为一项国家战略。
　　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①和仿复能力（知识共享），如图1-1所示。创新能力决定企业能做多强，仿复能力决定企业能做多大，两者缺一不可。它们的乘积决定企业的发展能力。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，是科研体系中的最大浪费。
　　①创新能力建设不是本书的主体内容，相关内容可以参考本书B.7节“创新方法论TRIZ简介”。
　　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。
　　图1-1知识与创新的共生关系
　　1.2国外知识工程发展日趋成熟
　　技术进步和需求升级，导致内外部环境加速变化，企业成果和知识也以前所未有的速度源源产生。随着企业内部各领域的专业性越来越强，企业成员快速获取知识和使用知识的能力成为其核心技能，管理与应用知识的能力也成为企业的核心竞争力，国内外各大企业纷纷在知识管理和应用方面进行积极实践。
　　1.2.1NASA知识工程体系
　　美国国家航空航天局（NationalAeronauticsandSpaceAdministration，NASA）把“将正确的信息在正确的时间传递给正确的人，促使其创造新知识，分享经验，提高NASA及其合作伙伴的执行力”作为其知识管理的目标。具体来说，知识管理能够使设计人员获取已完成项目的经验，使管理人员能够掌握规避风险的有效方法，使新人快速成长。同时，NASA认识到知识管理是系统性工作，其效果的发挥需要文化的支撑，知识管理需倡导学习型文化，鼓励知识共享。因此，NASA知识工程体系包括知识架构、知识管理、支持服务和文化。
　　1．NASA知识管理技术基础
　　（1）知识管理框架：NASA知识管理团队根据知识管理三大要素（人员、流程和技术）的应用，提出知识管理框架，即在知识管理活动的支持下，通过技术和工具，提供一个知识共享和应用的环境，如表1-1所示。
　　（2）
　　企业架构：NASA企业架构（enterprisearchitecture，EA）用于创建其知识工程平台，分为业务框架、流程框架、数据框架和技术框架，各个层次之间用检测框架分隔开来。应用EA框架的主要作用为：以“发展知识管理，培训、传递知识和促进协同”为战略；自上而下逐层分解需求，将知识管理需求具体化到EA框架中；用迭代和递归来保证各个层次之间的回溯，形成统一参考模型。
　　表1-1NASA知识管理框架
　　（3）
　　虚拟企业：NASA专门建立了NISE（NASAimmersivesyntheticenviro-nments）项目，实现任务支持（建模、仿真、协同等）、扩展（公众的参与和激励）、学习（K-12学习系统）和内部培训。该组织还拥有一个具有800万注册用户（以每年20%的速度增长）的实时交流平台—第二生活（secondlife，SL）。
　　2．NASA的知识管理体系
　　NASA将知识管理融入工程和项目管理生命周期的每一个环节，如图1-2所示。针对NASA职员、承包商、学术研究机构、全球合作伙伴等群体，NASA形成了一个完整的知识管理体系结构，提供包括NASAPortal（NASA入门）、InsideNASA（进入NASA）、NEN（NASAEngineeringNetwork，NASA工程学网络）、LessonsLearned（课程学习）、StrategicCommittee（战略委员会）、PracticeCommunity（实践团体）等不同的解决方案，通过业务流程的交互将领域专家与各类知识紧密联系到一起。
　　除通过NASAPortal和InsideNASA实现系统集成和创建协同工作环境外，NEN通过语义网、元数据和面向服务的架构等技术建立人与人、人与知识、人与流程（项目生命周期）之间的关系。利用NEN的主动集成能力使资源的可访问性和实用性更强，并关联工程师和专家以获取隐性知识。LessonsLearned两个主要目标为：①扩展NASA的学术范围，使老一代专家的知识能传递给新生代；②发展NASA的“虚拟学院”。
　　图1-2NASA知识管理体系
　　3．NASA知识管理进程
　　NASA的知识管理进程如表1-2所示。
　　表1-2NASA的知识管理进程—主题、目标和内容
　　2003年主题：共享知识目标：实现关键知识的共享，完成组织的研制任务内容：+建立知识管理框架+识别和共享知识资源+及时提供知识给恰当的人以便决策+提供从知识创建到归档的辅助智能工具+在NASA及其客户、合作伙伴间综合利用知识
　　2007年主题：集成知识目标：实现分布在地面和轨道飞船上各类信息系统的无缝集成内容：+基于知识库的半自动化产品设计+基于独立型号参数的软件示例自动生成+知识管理准则纳入商用轨道运输服务和NASA文化中+允许飞船实施自控制的远程数据管理
　　2010年主题：获取知识目标：实现人工或自动化地从任意源头获取知识内容：+通过手持设备即可在星际网络间获取标准格式的知识+在飞船分析和数据上传方面采用专家系统+在现有的传感器和遥感勘测设备间使用具备自治能力的代理+工业界和学术界可基于知识管理系统进行飞船零件的协同设计
　　续表
　　2025年主题：知识应用目标：实现地面和外空间基地的专家隐性知识的获取、建模与应用内容：
　　+系统模拟专家的思考与行为模式，获取隐性知识
　　+与自动化的探测器进行无缝知识交换
　　+利用星际探险的反馈支持继任设计师开展分析与综合设计
　　+面向新研究项目，建立专家参与的网络化知识共享系统
　　……

目录
第1篇
第1章.知识工程的发展背景
知识工程框架
1.1
与蓝图
1.2
1.3
1.4
1.5
知识工程对中国企业的重要性003国外知识工程发展日趋成熟004国内精益研发体系日渐成熟011面向流程的知识工程实践012知识工程的下一步发展方向014
第2章.知识工程蓝图与框架
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
企业知识的本质016
知识资源增值是核心018
知识工程体系蓝图021
知识工程体系框架023
知识工程体系成熟度027
知识工程集成平台032
第3章.知识工程规划与建设
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
知识工程规划步骤036
知识工程蓝图设计038
知识工程路线规划039
知识工程建设方法论041
知识工程建设成果043
知识工程的特点与价值043
第4章.知识泛在的智慧研制
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
智慧研制的时代背景047
智慧研制需求背景052
智慧研制三维架构055
智慧研制理想模型057
智慧研制集成平台061
智慧研制体系模型066
智慧研制成熟度模型068
开放式智慧研制模式074
智慧研制路线规划079
智慧研制中知识泛在083
第5章.隐性知识的显性化
第2篇
知识增值加工
5.1
技术
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
知识螺旋与显性化089利用社区实现显性化092知识的显性化表达095知识体系的显性化096知识关系与知识地图099知识显性化以人为本102
第6章.数据知识的标准化104
6.
1仿真数据的标准化105
6.
2试验数据的标准化106
6.
3标准化数据管理框架107
6.
4基于标准化数据的业务协同109
6.5基于数据标准化的科研驾驶舱113
第7章.信息知识的结构化115
7.1利用自动摘要进行结构化116
7.2利用分类进行信息的结构化117
7.3利用聚类进行信息的结构化118
7.4信息知识的组合检索121
第8章.模式知识的范式化123
8.1模式知识的主要形式124
8.2研制管控模式范式化126
8.3设计协同模式范式化131
8.4仿真集成模式范式化132
8.5质量管理模式范式化135
8.6智慧项目模式范式化138
第9章.技术知识的模型化142
9.1基于模型的产品平台143
9.2基于模型的系统工程151
9.3基于模型的快速论证159
9.4基于仿真模型的虚拟试验164
9.5基于模型的定义168
9.6基于模型的企业175
第10章.知识资源的全息化
10.1
10.2
10.3
10.4
10.5
10.6
大数据的通用定义182工业大数据的特点183工业大数据的分类184工业大数据的常规应用185工业大数据的知识应用186工业大数据分析技术189
第11章.企业知识工程规划
第3篇
知识工程实践
11.1
与案例
11.2
11.3
11.4
11.5
背景、意义及目标195知识工程体系成熟度评估196知识体系规划201知识平台规划209制度规划218
第12章.面向流程的知识工程
12.1
12.2
12.3
12.4
12.5
12.6
12.7
12.8
体系建设背景220体系建设目标222定义基于知识融合的科研活动模型222构建新一代产品数字化研制流程228建设面向产品设计的本体体系229建设多领域知识融合的知识库235开发产品多领域知识工程平台242体系先进性与创新性249
第13章.基于知识的精益研发
13.1
13.2
13.3
13.4
13.5
13.6
建设背景及目标250业务蓝图及建设方案252精益研发规范制定256精益研发业务梳理258精益研发平台建设264体系的价值及特色284
附录A.常见问题及答复（摘录）289
附.录
287
附录B.知识工程相关模型及技术304
B.1
B.2
B.3
B.4
B.5
B.6
B.7
DIKW知识管理模型简介304社会技术学模型简介305物理-事理-人理（WSR）模型简介306霍尔（Hall）模型简介307V模型（Paul模型）简介308现代智能科技简介310创新方法论TRIZ简介314
附录C.文中部分英文名词缩写全称及中文释义320
参考文献
322
后.记
325