勘察设计院知识管理实施难点及应对策略

基于内部管理优化的需要，在外部政策标准的指引下，近年来，多数勘察设计院引入和实施知识管理，并取得了一定的成效，但也日渐显现出“对实际业务的影响和改进不足、系统认可和使用率不高、难以持续开展”的普遍问题。本文基于笔者在多家勘察设计院开展知识管理咨询的经验，对上述问题产生的内在和根本原因进行探讨，并有针对性地提出应对策略和实施建议。

勘察设计院“知识长尾模型”及知识管理实施目标

对于勘察设计院这类知识和人才高度密集的专业服务组织而言，开展知识管理至关重要，但就其能实现的价值来说，却有着不同的层次和可能性。图1为勘察设计院知识长尾模型图。

参考经典的DIKW （数据-信息-知识-智慧） 模型，图1中的“知识”是一个广义的概念，包括以下几个不同的层次：

知识的第一个层次：项目和日常工作产生的数据和文档

这些数据和文档形式多样、来源不一，但都是场景化并具备实时性的，为了满足正在进行的项目和工作需要而产生，例如为了完成正在开展的工程项目所产生的图纸（文档）、收集的地理（行业）数据、外部情报等。因其产生是为了满足特定业务场景的需要，因此，对于同类的业务和项目具有一定的参考价值，而当业务场景如客户需求、外部环境发生变化时，则难以直接复用。

图1 勘察设计院“知识长尾模型”

知识的第二个层次：可复用的标准化、普适性专业知识

我们必须认识到，作为勘察设计院主体的设计咨询业务，每个项目在满足行业共性质量和效率要求的同时，也有自身的差异性和特色化，其主要来自设计工程师创造性工作，若要更好地满足共性的质量和效率要求，则需要积累形成可复用的标准化、普适性知识，如标准图（规范）、算法（参数）、风险（设计）规则和信息模型等。这些知识积累得越多，复用就会越广泛，在相关专业方向上的工作就会越高效，所具备的专业能力也就会越强。

知识的第三个层次：深具智慧的洞察、构思和创新思路

在交付项目、发展专业的同时，最终决定设计院的行业地位和核心竞争力，并对全院发展及整体经营产生带来重大影响的是企业在持续的积累和思考中，形成和提出的创新设计思路（作业）方法、行业洞察（大数据+分析预测）、创新产品和服务构想。这些思路和方法需兼具独特性和可行性，采用全院多年在相关领域积累的知识、经验和技术，是集知识之大成的智慧成果。

知识有不同的表现和层次，上层的知识以下层知识的积累总结为前提和基础，实现跃迁和升级。知识管理正是通过对不同层次知识的提取和管理，实现自身的价值。积累和管理好数据和文档，提高项目实施和作业效率；面向各个专业，总结提炼标准化知识，实现专业能力提升；面向企业，形成智慧成果，助力组织竞争力升级。

如若达不到上述管理要求，就会出现“对实际业务的影响和改进不足、系统认可和使用率不高、难以持续开展”的问题。而支撑和加速知识的跃迁和升级，逐步放大自身的价值，将有助于勘察设计院实现知识管理的目标。

知识有不同的表现和层次，上层的知识以下层知识的积累总结为前提和基础，实现跃迁和升级。知识管理正是通过对不同层次知识的提取和管理，实现自身的价值。积累和管理好数据和文档，提高项目实施和作业效率；面向各个专业，总结提炼标准化知识，实现专业能力提升；面向企业，形成智慧成果，助力组织竞争力升级。

实施难点及根因问题

目标虽已清晰，要达成却并不容易。从勘察设计院整体行业的管理基础、信息化现状、从业人员习惯共识来看，针对“支撑和加速知识跃迁和升级”的目标，知识管理存在如下实施难点。这些难点问题的产生，包括一系列深层次的原因。

第一次跃迁“无积累→数据及文档”的实施难点：数据及文档分散，难以全面及时获取

造成这一问题的原因，主要包括以下几个方面：

一是系统环境复杂，缺乏集成整合。勘察设计行业信息化与生产制造等行业信息化相比，缺乏ERP等体系化方案和平台供参考和应用，多是在缺乏体系和长期规划的前提下急用先行地推进实施。这就容易造成系统众多且彼此之间不集成的局面，包括项目管理系统、设计系统、办公系统、档案管理、出版打印、专项数据和业务系统等，各类数据和文档分散在这些系统中，难以整理回收。

二是在项目过程中若未及时回收积累，事后回收整理困难。绝大多数数据和文档，主要产生于工程项目实施过程。目前，大部分设计人员的数据分析整理、图纸设计、报告撰写等工作主要在个人电脑上进行，对协同设计、BIM等线上作业及资料传输平台的应用仍十分有限。如果不能在项目过程中及时回收这些数据和文档，仅靠事后整理归档的方式，势必会增加设计人员工作负担，即便通过制度强制推进，也会因为认同度低、需要开展其他新增项目等原因，导致数据和文档回收出现效率低、不及时和不全面等情况。

三是主观意愿不强，集中管理后更容易流失泄露。对于数据和文档的集中回收与管理，如果主观意愿不强，容易产生“集中回收与管理后更容易造成流失和泄露”的担忧。这种担忧又会在一定程度上延缓上述问题的有效解决。

第二次跃迁“数据及文档→知识”的实施难点：经验得不到整合共享，专业知识难以总结提取

造成这一问题的原因，主要包括以下几个方面：

一是对知识应用场景分析挖掘不够。知识的提取总结目的在于应用，而之所以要打破常规、应用新知，其最终目的在于改进现状、提升效率。因此，知识应用场景的分析挖掘，似乎较为普通，实际上却需要以专业理解为基础，深入业务全过程，识别效率提升瓶颈环节，寻找当前或同行实践中可以借鉴和推广的知识经验，这样才知道需要去总结和提取哪些知识。而在实际的工作中，业务部门和设计人员出于工作时间紧迫和思维惯性等原因，鲜有机会进行分析总结，更不用说提出针对具体主题和知识点的总结提取要求。

二是独有知识和经验共享愿意低，难以实现对知识的深挖和提炼。如前所述，要形成标准化和普适化的专业知识，不能仅通过现有实践进行收集和描述。加工提取更高层次知识的过程，是一个在已有数据和文档上输入专业理解和经验，去粗取精、去伪存真的过程。输入这些专业理解和经验，通常掌握在为数不多的专家团队和员工手中，出于保护自己专业地位的需要，有时还因为团队之间在业务上存在竞争关系，导致共享这些独有的知识和经验的意愿较低。因缺乏这些关键输入，知识的深挖和提炼也难以实现。

第三次跃迁“知识→智慧”的难点：创新动力不足、技术及能力储备不够

造成这一问题的原因，主要包括以下几个方面：

一是缺乏有效的引导和机制，以激发知识的贡献和创新。要形成深具智慧的创新思路和方案，需要组织成员开放贡献自己的想法和知识，进行多角度的尝试和实践，这需要有效的引导和机制。在多年的发展过程中，不少勘察设计院因行政性垄断、内部管理粗放和灵活性不足等原因，在创新理念文化和支撑机制建设上存在不足。

二是对外部创新思路、新兴技术跟踪以及吸纳不足。工业设计、生产制造等行业，积极拥抱云计算、数字化、智能化等趋势和技术，产生了计算机辅助设计和仿真、智能制造、工业互联网等大批创新思路和成果。对比之下，虽然勘察设计企业也掌握了城市、市政、交通等发展的规律和知识，以及社会、人文、地理的大量数据，但在应用新兴技术并将它们转化成创新型产品和服务、革新性作业方法上，仍很不充分，整体存在对外部创新思路、新兴技术跟踪以及吸纳不足的问题。

应对策略和实施建议

针对上述实施难点及根因问题，结合笔者在多家勘察设计院开展知识管理咨询实施的经验和感悟，提出以下应对策略及实施建议。

一是以在项目过程中及时全面回收数据和文档、并自动化进入知识管理系统为目标，规划系统间文档流转和集成关系。针对项目完成后难以让业务人员全面及时整理数据文档的问题，规划方案实现在项目过程中进行文档和数据回收，如在项目管理系统中设置不同类别文档目录、在评审流程中设置检查点确认是否提交；同时规划实现项目管理、档案等系统与知识管理系统的集成方案，实现自动化回收文档到知识管理系统，确保全面及时回收的同时，降低业务人员额外整理提交的难度和工作量。

二是对存在效率瓶颈和能力不足的业务过程和环节，深入分析挖掘知识应用的场景，总结提取专业知识。针对知识应用场景分析挖掘不足，不知道该总结或提取哪些知识的问题。通过专项的科研项目或例行的分析总结活动，深入业务过程，识别存在效率瓶颈和能力不足的环节，定位当前或同行实践中可以借鉴和推广的知识经验，提出针对具体主题和知识点的总结提取要求。

三是建立有效的管理机制，引导及激发业务团队和员工进行知识贡献、共享及创新；兼顾信息安全保障，建立相关联动机制及系统环境。针对独有知识和经验不愿共享、知识创新动力不足这一知识管理最为核心的问题，在管理机制建设上狠下功夫（重系统、轻管理也是目前知识管理实施中最普遍的问题），建立包括例行项目及工作经验案例总结、标准规范提取、知识贡献及创新评估激励在内的系列机制，还可以同时策划有奖案例征集、专家微访谈等运营活动，引导及激发业务团队和员工进行知识贡献、共享和创新。同时，针对知识集中管理后仍存在的泄露流失等信息安全问题，规划建立联动的密级、权限等管理机制，如将知识划分成绝密/秘密/内部公开等不同等级，分别规范其管理方式和权限范围，并配套建设外发加密等系统，做到知识贡献和共享的同时，又能兼顾好信息安全保障。

四是开放视野，引入及应用优势厂商的前沿产品和技术，支撑基于大数据、智能化技术的知识管理功能实现。针对外部创新思路、新兴技术跟踪以及吸纳不足的问题，先做到开放视野，参考和学习同行甚至其他行业相似业务的创新思路和实践，规划自己的创新构想和方案，如参考工业设计领域、通过建立风险问题库和设计规则库、实现智能评审图纸的经验，考虑设计图纸智能评审的创新作业方法；再匹配引入及应用优势厂商的前沿产品和技术，如大数据、云计算、数字地图地理信息服务厂商等，与知识管理的专业产商一起，共同打造具备大数据分析处理能力以及智能化功能的知识管理系统。