汽车研发企业知识管理探索

◆袁兰秀 / 文

1 引言

德鲁克曾提出“21世纪，无论是对商业还是非商业机构，其最宝贵的资产将是它们的知识工作者和知识工作者的生产力率”。

在现今的知识经济时代，鉴于知识传承、利用和增值对产品设计能力的提升和产品设计人员的培养所起的巨大作用，近年来各类知识管理项目的建设是我国制造业，尤其是汽车行业这类复杂产品设计企业信息化建设的一个重点。在这个背景下，汽车研发企业如何全面系统地进行知识收集沉淀、规范管理、利用增值等知识管理和机制方面的探索，以提升汽车设计能力和创新能力，显得尤为必要和迫切。

2 汽车研发企业实现知识管理的基础

汽车研发企业知识密集、技术成熟、员工素质高等特点，使其具有极大的优势开展知识管理；而汽车研发流程长、结构复杂、需高度协同等行业特点，又使其具有极大的必要性实施知识管理。

2.1研发流程长

汽车研发是一个复杂的系统工程，需要上千人花费几年的时间才能完成。一款汽车从研发到投入市场一般需要3年左右的时间。无论正向设计还是逆向设计，随着技术的不断进步，研发的周期在缩短，但研发流程依然长且协同工作多。因此，知识的提取以及车型开发中的做前学、做中学、做后学非常必要，且效果明显。

2.2知识密集

汽车研发具有知识密集的特点，其专业领域涉及到车身、底盘、电子电器、新能源、动力总成、试验等，业务领域包括设计、采购、合同商务、工程建设、运维领域等，工作人员需具备的学科知识包括仿真、工艺、物理、传导热、水化学、电气、仪控和材料学等。

2.3技术成熟

汽车研发首要考虑的是出行安全问题，因此企业为了保证汽车核心部件的安全性，所采用的都是非常成熟的技术。而且，汽车已有一百多年发展历史，除新能源和智能网联车外，传统燃油车的技术非常成熟，所以其提炼的知识，在汽车研发生命周期中复用性很强。

2.4研发工作需高度协同

汽车研发要求高度协同。沟通不畅往往导致成本加大、信息丢失严重；部门墙导致知识共享少，互相扯皮多，从而降低协同流畅性。通过知识管理，结合流程实现伴随知识推送，一定程度上可以解决以上问题。

2.5质量体系的要求

换版后的质量管理体系ISO 9001:2015版要求组织需进行知识管理。汽车研发企业具有良好的知识管理开展基础，一旦受益，产生的效益将非常巨大。

3 汽车研发企业知识管理实施方法

知识管理的实施一般有六种方法：自下而上、自上而下、机会牵引、铺开预先设计的知识管理框架、铺开单个知识管理流程或工具、试点。适合汽车研发企业知识管理的核心策略是“试点”方法，并结合机会牵引和自上而下。这确保了将必要的长期战略变化和定期证明知识管理的价值相结合，保证知识管理支持稳定升级。

知识管理对象主要为显性知识和隐性知识，通过信息化手段促使梳理出来的知识得以落地，实现知识的最大化共享复用。所以知识管理的实施也是从显性知识、隐性知识、系统平台三方面入手，具体实施过程中的策略应根据企业的实际情况，或者侧重于以显性知识为对象的知识管理，或者侧重于以隐性知识为对象的知识管理，或者同时以显性知识和隐性知识为对象进行知识管理。对于汽车研发企业来说，车型研发的日常工作大多需要结合流程、程序、规程等梳理，车身、底盘、动总、智能网联、新能源等方面的隐性知识通过显性化，使研发工程师日常的工作操作和规程、问题处理、经验教训都有据可查，所以汽车研发企业的业务流程主要是依靠显性知识。

4 汽车研发企业显性知识管理

首先厘清显性知识管理管什么：汽车研发企业显性知识按知识类别，包括设计文档类、质量体系类、行政管理类三大类文件。设计文档类主要包括设计流程、技术标准、图纸、专利、技术方案、论文、科研文件及项目类（工作计划、总结、项目立项书、项目可行性报告、项目实施方案、统计数据、统计报告、管理大纲、项目经验总结等）。其他两大类边界基本清晰。

显性知识梳理的总体框架是以知识管理业务体系作为基础框架的核心，以知识支撑体系为保障、以知识系统为载体进行设计的，如下图1，包括知识管理全生命周期各种知识的产聚和应用等。知识支撑体系的目的是实现知识支撑研发，提升研发能力建设水平和研发管理水平。知识应用则分为基础应用和高级应用。基础应用即知识管理的通用功能，通过人的主动接触传递其需要的知识。典型功能有知识搜索、知识导航、知识评论，以及知识收藏等。而知识的高级应用，则通过知识的关联关系以及对用户的“人物画像”，系统智能地将知识推送给用户，是一种将知识与工作环境相结合的知识应用，如设计引导、智能文档应用等。

图1 知识管理总体框架

4.1 显性知识梳理方法

从众多汽车型号中选取一个最具代表性的型号（一般以配置最全为原则），作为分析对象，采用四维分析法进行分析，理出主营业务和知识梳理对象。所谓四维分析法，就是按照四个维度进行梳理，分别是：时间维、系统维、专业维、逻辑维，如图2所示。

•时间维也叫做价值流，是整个研发过程的各个阶段。每一个阶段与阶段之间，有明确的边界。

•系统维指的是从系统的角度逐层进行分解。通常分解的方法为车型、系统、子系统、部件、零件等。

•专业维指的是根据学科、技术进行分类，如车身、电器、NVH等。

•逻辑维指的是事务之间的因果关系，也就是通常所说的流程。

图2 四维分析

依据四维分析方法，以车型结构、开发时间、专业领域、逻辑关系为要素构建知识梳理网络和方法，理出梳理对象。四维分析结果如表1所示。

表1 四维分析成果

4.1.1 知识的产生

根据系统工程的理论，一个流程包括了输入、活动、输出、控制、资源等要素。所有的要素，都可能是知识的载体，也可能是知识的产生者。

4.1.2 知识的聚集

根据汽车研发业务活动及知识特性，知识类型按以下七类进行归类和汇集：

1）数据类知识，如工程实例数据、基础数据等数据资源；

2）经验类知识，如设计研发过程中各种经验、教训，最佳案例等；

3）工具类知识，如设计研发所需的各类工具；

4）标准规范类知识，如研发活动遵循的标准和约束条件；

5）通用资料类知识，如论文专利、科研成果等参考资料；

6）流程类知识，如研发活动需遵循的执行步骤；

7）其他类知识，以上6类不能涵盖的知识。

4.1.3 知识的应用

知识只有在应用中产生价值。工程师开展研发活动，利用相关的资源和知识完成任务，并在完成任务过程中使用和沉淀知识。使用场景如下图3所示。

4.2 知识深加工

知识深加工的主要目的是将知识从只能阅读的形态“加工”为可以执行的形态。知识增值加工的方法主要包括：

1）通过设计引导加工工具，将工作流程封装为设计引导；

2）通过工程数据管理系统，利用研发参数数据构建对应的工程数据库；

3）通过封装建模工具，将工程算法等封装为可以执行的智能组件；

4）通过基于大数据及人工智能的智能引擎，自动对企业知识进行聚类。

通过研发工具软件的工程开发包，定制各专业的实用工具库或知识插件，直接在研发工具软件中辅助工程师快速完成模型设计、结构布置、颜色配置等工作。每一种类型的知识的加工方法，如下图4所示。

5 汽车研发企业隐性知识管理

隐性知识也称无形知识，与显性知识相对，是难以或尚未用文字记录和传播的知识。根据隐性知识所反映的内容要素的不同，可以大致分为如下几类型：

•技术要素：技术诀窍、技能和能力；

图3 知识应用场景

图4 知识深加工

•认知要素：分析问题、判断力、前瞻性；

•经验要素：经验和阅历。

从技能和认识角度可将企业隐性知识划分为两类：一类是技能方面的隐性知识，包括那些非正式的、难以表达的技能、技巧、经验和诀窍等；另一类是认识方面的隐性知识，包括洞察力、直觉、感悟、价值观、心智模式、团队的默契和组织文化等。从企业隐性知识可编码程度可划分为：不易编码的隐性知识和在一定时期内不具备条件、不能编码的隐性知识。

对于隐性知识的管理，也可以从两个方面开展工作，一种是传统的方法，一种是利用信息技术构建的交流平台。

5.1 传统方法

传统的方式是组织开展师傅带徒弟的形式，使隐性知识显性化，从而获得更大范围的传播和利用。这种方式现在有更多形式加以应用，如专家库形式——实现专家的创建与维护、专家组织及专家问答功能。员工可以直接获取专家的详细信息，通过这些信息了解专家擅长的领域。当员工在某领域遇到问题时，可从专家库中筛选出合适的专家，并向其求助。

5.2 互联网手段

随着信息技术的发展，利用信息技术构建的交流平台是一种越来越重要的隐性知识管理手段。借助互联网技术开发的知识社区，是可搜索的互动式知识分享平台。通过知识问答，研发人员可快速获得有针对性的知识和急需的解决方案。具有代表性的实践内容，可通过“转化为知识”的互联网功能，启动知识获取流程，将解决方案固化为知识后归入相应的知识库中进行管理。

6 小结

知识管理的实施是一个系统工程，包含“体”“系”建设等多方面内容。如何快速形成适合企业自身需要的系统化实施策略，是诸多企业面临的现实问题。在复杂的汽车研发企业中引入并切实应用知识管理理论、方法和工具，从而提升车型研制水平，既是挑战又是机遇，而且机遇大于挑战。在总结其他行业实施知识工程成功经验的基础上，充分结合企业的实际情况，汽车研发企业应力求符合企业需求的、系统化的知识工程实施方案。

参考文献（略）