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制造业知识工程

作者: 田锋
出版时间: 2019-05-01
发布时间: 2020-12-17
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《制造业知识工程》内容简介

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。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最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。

《制造业知识工程》章节目录
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 智能制造系列丛书编委会名单
  • Foreword|丛书序1
  • Foreword|丛书序2
  • Foreword|序
  • Preface|前言
  • 第1篇 知识工程框架与蓝图
  • 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
  • 1.2 国外知识工程发展日趋成熟
  • 1.3 国内精益研发体系日渐成熟
  • 1.4 面向流程的知识工程实践
  • 1.5 知识工程的下一步发展方向
  • 第2章 知识工程蓝图与框架
  • 2.1 企业知识的本质
  • 2.2 知识资源增值是核心
  • 2.3 知识工程体系蓝图
  • 2.4 知识工程体系框架
  • 2.5 知识工程体系成熟度
  • 2.6 知识工程集成平台
  • 第3章 知识工程规划与建设
  • 3.1 知识工程规划步骤
  • 3.2 知识工程蓝图设计
  • 3.3 知识工程路线规划
  • 3.4 知识工程建设方法论
  • 3.5 知识工程建设成果
  • 3.6 知识工程的特点与价值
  • 第4章 知识泛在的智慧研制
  • 4.1 智慧研制的时代背景
  • 4.2 智慧研制需求背景
  • 4.3 智慧研制三维架构
  • 4.4 智慧研制理想模型
  • 4.5 智慧研制集成平台
  • 4.6 智慧研制体系模型
  • 4.7 智慧研制成熟度模型
  • 4.8 开放式智慧研制模式
  • 4.9 智慧研制路线规划
  • 4.10 智慧研制中知识泛在
  • 第2篇 知识增值加工技术
  • 第5章 隐性知识的显性化
  • 5.1 知识螺旋与显性化
  • 5.2 利用社区实现显性化
  • 5.3 知识的显性化表达
  • 5.4 知识体系的显性化
  • 5.5 知识关系与知识地图
  • 5.6 知识显性化以人为本
  • 第6章 数据知识的标准化
  • 6.1 仿真数据的标准化
  • 6.2 试验数据的标准化
  • 6.3 标准化数据管理框架
  • 6.4 基于标准化数据的业务协同
  • 6.5 基于数据标准化的科研驾驶舱
  • 第7章 信息知识的结构化
  • 7.1 利用自动摘要进行结构化
  • 7.2 利用分类进行信息的结构化
  • 7.3 利用聚类进行信息的结构化
  • 7.4 信息知识的组合检索
  • 第8章 模式知识的范式化
  • 8.1 模式知识的主要形式
  • 8.2 研制管控模式范式化
  • 8.3 设计协同模式范式化
  • 8.4 仿真集成模式范式化
  • 8.5 质量管理模式范式化
  • 8.6 智慧项目模式范式化
  • 第9章 技术知识的模型化
  • 9.1 基于模型的产品平台
  • 9.2 基于模型的系统工程
  • 9.3 基于模型的快速论证
  • 9.4 基于仿真模型的虚拟试验
  • 9.5 基于模型的定义
  • 9.6 基于模型的企业
  • 第10章 知识资源的全息化
  • 10.1 大数据的通用定义
  • 10.2 工业大数据的特点
  • 10.3 工业大数据的分类
  • 10.4 工业大数据的常规应用
  • 10.5 工业大数据的知识应用
  • 10.6 工业大数据分析技术
  • 第3篇 知识工程实践与案例
  • 第11章 企业知识工程规划
  • 11.1 背景、意义及目标
  • 11.2 知识工程体系成熟度评估
  • 11.3 知识体系规划
  • 11.4 知识平台规划
  • 11.5 制度规划
  • 第12章 面向流程的知识工程
  • 12.1 体系建设背景
  • 12.2 体系建设目标
  • 12.3 定义基于知识融合的科研活动模型
  • 12.4 构建新一代产品数字化研制流程
  • 12.5 建设面向产品设计的本体体系
  • 12.6 建设多领域知识融合的知识库
  • 12.7 开发产品多领域知识工程平台
  • 12.8 体系先进性与创新性
  • 第13章 基于知识的精益研发
  • 13.1 建设背景及目标
  • 13.2 业务蓝图及建设方案
  • 13.3 精益研发规范制定
  • 13.4 精益研发业务梳理
  • 13.5 精益研发平台建设
  • 13.6 体系的价值及特色
  • 附 录
  • 附录A 常见问题及答复(摘录)
  • 附录B 知识工程相关模型及技术
  • B.1 DIKW知识管理模型简介
  • B.2 社会技术学模型简介
  • B.3 物理-事理-人理(WSR)模型简介
  • B.4 霍尔(Hall)模型简介
  • B.5 V模型(Paul模型)简介
  • B.6 现代智能科技简介
  • B.7 创新方法论TRIZ简介
  • 附录C 文中部分英文名词缩写全称及中文释义
  • 参考文献
  • Postscript|后记
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