蓋　印　黨延忠

1(大連理工大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院　遼寧 大連 116023)2(東北財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院　遼寧 大連 116023)

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面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法及應(yīng)用研究

蓋印1，2黨延忠1

1(大連理工大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院遼寧 大連 116023)2(東北財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院遼寧 大連 116023)

在生產(chǎn)現(xiàn)場的問題解決中，會產(chǎn)生和運用大量的經(jīng)驗知識，對這些知識進行有效管理具有十分重要的意義。為此，以生產(chǎn)現(xiàn)場所遇的實際問題為切入點，提出面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法，并結(jié)合問題解決研究中的認知機理和概念模型，構(gòu)建問題驅(qū)動的知識管理方法框架及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該方法在生產(chǎn)現(xiàn)場實際問題解決中持續(xù)地學(xué)習(xí)和運用知識，從而實現(xiàn)知識的有效管理。最后，針對某轎車廠生產(chǎn)現(xiàn)場中存在的實際問題開發(fā)知識管理原型系統(tǒng)，驗證所提出方法框架和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的科學(xué)性和有效性。

生產(chǎn)現(xiàn)場問題驅(qū)動知識管理知識管理系統(tǒng)

0　引　言

生產(chǎn)現(xiàn)場是制造企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營目標的基本要素之一，具體包括：工藝管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理、庫存管理等諸多方面。在生產(chǎn)現(xiàn)場，往往會遇到很多不同類型的問題，比如，作業(yè)流程不順暢、發(fā)生不良品混入、設(shè)備故障、積壓庫存等。目前，生產(chǎn)部門常規(guī)的做法是由一線工人或技術(shù)人員按照一定的格式詳細地記錄問題及其解決過程，但由于缺乏精細化的知識結(jié)構(gòu)和對思維過程的支持，導(dǎo)致問題解決記錄中隱含的知識不能及時反饋，喪失詳細記錄的意義，而隨著生產(chǎn)規(guī)模的逐步擴大和工藝技術(shù)的不斷更新，問題也越來越多。

在生產(chǎn)現(xiàn)場問題解決中產(chǎn)生的大量經(jīng)驗是企業(yè)寶貴的知識資源，如果能夠借助知識管理的研究方法和技術(shù)手段，通過促進知識的提取，并轉(zhuǎn)化為企業(yè)可控的知識資源，使得知識跨越時空，實現(xiàn)知識的共享和傳遞，進而及時、有效地解決問題，對于提高工作效率和產(chǎn)品質(zhì)量都具有十分重要的意義。為此，針對已有面向生產(chǎn)現(xiàn)場知識管理研究中存在的不足，在對問題解決研究趨勢進行深入分析的基礎(chǔ)上，本文提出面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法，結(jié)合問題解決中隱含的認知機理和概念模型，構(gòu)建問題驅(qū)動的知識管理方法框架和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。最后，結(jié)合某轎車廠沖壓車間的實際生產(chǎn)背景開發(fā)知識管理原型系統(tǒng)，為沖壓工藝的生產(chǎn)線停機問題解決和知識管理等生產(chǎn)實踐活動提供支持。

1　問題驅(qū)動的知識管理方法提出

1.1面向生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理方法研究概述

目前，圍繞制造企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理方法研究主要從三個基本視角展開：

其一，以產(chǎn)品為核心，對不同類型和不同形式的知識內(nèi)容進行管理。制造企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營是以產(chǎn)品為中心的，產(chǎn)品是最重要的一種知識資源，通常地，產(chǎn)品可以分解為部件、組件，直到最小的、獨立的零件等單元，由此形成一個復(fù)雜產(chǎn)品的分層樹狀結(jié)構(gòu)[1]。生產(chǎn)部門根據(jù)物料在生產(chǎn)制造階段技術(shù)和管理等方面的要求衍生出相應(yīng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型。生產(chǎn)現(xiàn)場的知識內(nèi)容和形式雖有不同，但通常都與具體的產(chǎn)品、零/部件相關(guān)，這樣，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)在不同知識內(nèi)容間就起到一種粘合劑的作用，可作為知識積累的最佳平臺[2]。

其二，以業(yè)務(wù)過程為導(dǎo)向，對錯綜復(fù)雜的知識過程進行管理。知識是情境相關(guān)的，情境對于知識的產(chǎn)生、存儲、共享和應(yīng)用等知識活動都有重要的影響，知識活動與知識情境分離，知識管理將很難達到預(yù)期的效果[3]。在生產(chǎn)現(xiàn)場，流程為知識管理提供了情境，通過流程活動把相關(guān)知識與流程關(guān)聯(lián)起來，把流程活動及其要素作為知識管理的維度，借由某個流程活動的需求可過濾出一系列內(nèi)部和外部的知識資源，避免知識查詢和檢索過程中的信息過載問題。流程也可以提供知識工具的概念層面的描述，為員工的日常工作提供知識工具的導(dǎo)航[4]。

其三，以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的知識管理系統(tǒng)的實際應(yīng)用。應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理系統(tǒng)大多著眼于生產(chǎn)現(xiàn)場的基本環(huán)節(jié)實現(xiàn)計算機技術(shù)支持。圍繞生產(chǎn)現(xiàn)場以及相關(guān)的工藝規(guī)劃、裝配規(guī)則、故障診斷、知識可視化等環(huán)節(jié)，人們綜合運用存儲與檢索技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、基于計算機的培訓(xùn)工具及人工智能等技術(shù)手段支持生產(chǎn)現(xiàn)場的知識工作過程[5]。從系統(tǒng)功能的角度看，當(dāng)前知識管理系統(tǒng)主要著眼于以下方面對生產(chǎn)現(xiàn)場的知識內(nèi)容與知識過程提供信息技術(shù)支持，包括知識檢索、知識展示、知識獲取、知識通信與合作、基于計算機的培訓(xùn)與遠程學(xué)習(xí)等。

上述研究均立足于制造企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理，代表了該領(lǐng)域研究的主要方向，取得了相當(dāng)?shù)难芯窟M展，且成果頗豐。然而，大多數(shù)研究把知識與產(chǎn)品或業(yè)務(wù)流程關(guān)聯(lián)起來，實質(zhì)上是把產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等同于知識內(nèi)容的分類結(jié)構(gòu)，把業(yè)務(wù)過程等同于知識過程，這種管理方法忽視了知識自身的內(nèi)在認知機理和運動規(guī)律，尚未對知識管理與實際工作的有效結(jié)合方式進行深入研究，致使知識管理系統(tǒng)缺乏指導(dǎo)生產(chǎn)實踐的應(yīng)用性和可操作性，更無法為企業(yè)帶來真正的收益。

1.2問題及其解決過程研究的發(fā)展趨勢

關(guān)于“問題”的一般概念，可以表述為：一個事物的實際狀態(tài)與主體預(yù)期狀態(tài)的差距。當(dāng)這種差距被主體感知，并被認為有必要消除時，就意味著一個新問題的產(chǎn)生。而問題解決就是設(shè)法消除這種差距，促使事物由當(dāng)前狀態(tài)向理想狀態(tài)轉(zhuǎn)化的過程[6]。

在20世紀50年代，心理學(xué)發(fā)生了一場所謂的“認知革命”，認知心理學(xué)家們開始重視對行為背后內(nèi)部心理過程的研究，并試圖借助計算機科學(xué)的方法和技術(shù)模擬人類解決問題的過程，正是在這些研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來了信息加工取向的問題解決理論。研究者們選擇大量的不需要領(lǐng)域?qū)ｉT知識的問題作為實驗材料，如漢諾塔問題等，從信息加工轉(zhuǎn)換的角度對人類啟發(fā)式搜索的問題解決過程進行了模擬研究，形成了許多通用的問題解決方法或策略，比如，“向后求解”、“爬山法”等[7]。20世紀80年代以后，有關(guān)信息加工取向的問題解決研究發(fā)生了很大的變化：開始關(guān)注知識在問題解決中的關(guān)鍵性作用，以及把問題解決看作是知識學(xué)習(xí)的重要途徑[8]。認知心理學(xué)家們對物理、數(shù)學(xué)等學(xué)科問題解決中的認知過程展開了大量的實證研究，并結(jié)合問題解決過程來解釋知識的作用和智慧的生長[9]，使用“認知層次”[10]、“認知結(jié)構(gòu)”[11]、“問題表征”[12]等術(shù)語對問題解決各階段進行更深入而細致的刻畫，從而更真實地描述了人類解決問題的動態(tài)過程。

隨著認知科學(xué)理論和方法研究的不斷深入，計算機科學(xué)等研究領(lǐng)域也越來越重視為解決企業(yè)的實際問題服務(wù)，特別是，在知識密集型工作的研究和實踐中專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用收到了很好的成效。比如，GEBUS等運用知識管理的方法和技術(shù)為解決生產(chǎn)現(xiàn)場的實際問題提供了決策支持[13]；郭健美等為滿足企業(yè)在業(yè)務(wù)問題解決方面的實際需求，提出知識供應(yīng)過程中的問題空間、知識空間和流程空間的概念，并進一步給出了包括知識評價、存儲和重用的供應(yīng)算法[14]；PATRICIA等運用基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，分步驟引導(dǎo)組織內(nèi)的問題解決，并能有效支持組織的培訓(xùn)過程[15]；KUBOTA等為克服傳統(tǒng)項目管理中的知識積累和學(xué)習(xí)問題，提出把項目管理作為復(fù)雜問題的觀點，并從分布式知識管理的視角解決問題[16]；蓋印等提出一種問題驅(qū)動的隱性知識獲取方法，并應(yīng)用于制造企業(yè)的知識管理實踐之中[17]。

人們對問題解決的研究經(jīng)歷了這樣幾個趨勢：在研究方法上，從計算機的模擬算法，到更加注重與企業(yè)知識管理實踐的結(jié)合；在研究層次上，從對一般表面現(xiàn)象的描述，到內(nèi)部認知過程的解釋，再到知識獲取與學(xué)習(xí)的認知過程?？梢哉f，認知心理學(xué)和針對企業(yè)知識管理實踐中的知識管理問題開展的相關(guān)研究，為研究面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法提供了有力的理論構(gòu)想和研究思路。

1.3面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法提出

由以上對面向生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理方法和問題解決研究趨勢的深入分析可知，一方面，問題解決是與生產(chǎn)現(xiàn)場實際工作密切結(jié)合的有效途徑，迅速、有效地解決生產(chǎn)現(xiàn)場出現(xiàn)的各種問題，會大大提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，為企業(yè)帶來收益，同時，也使得知識管理系統(tǒng)落到實處，從而獲得生產(chǎn)現(xiàn)場實際工作的大力支持；另一方面，問題解決是一種思維或認知活動，與概念形成、推理、決策等活動相比，其中隱含著更加完整的知識學(xué)習(xí)和運用的內(nèi)在認知過程，因此，可以把問題及其解決過程作為探索面向生產(chǎn)現(xiàn)場知識管理方法的一個重要研究途徑。

因此，本文針對制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場知識管理研究中存在的不足，打破已有研究以產(chǎn)品為核心、或以流程為導(dǎo)向的研究局面，提出面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法研究的新思路，即從生產(chǎn)現(xiàn)場遇到的具體問題出發(fā)，基于問題解決的認知機理和概念模型，更進一步地結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場的實際工作開展知識管理研究。

2　問題驅(qū)動的知識管理方法框架

本文以生產(chǎn)現(xiàn)場的實際問題為研究切入點，承認和接受知識在問題解決過程中的建構(gòu)性質(zhì)，也就是說，知識在問題解決中獲得，也在新問題的解決中不斷修正、補充和發(fā)展，以此，建立如圖1所示的問題驅(qū)動知識管理方法框架。下面，對問題驅(qū)動的知識管理方法框架及相關(guān)基本概念作出解釋和說明。

(1) 問題解決事實

實際調(diào)研結(jié)果表明，在生產(chǎn)現(xiàn)場問題解決過程一般可由問題描述、原因分析、方案擬定、方案執(zhí)行和總結(jié)評價等五個階段構(gòu)成。通常情況下，這五個階段并不一定是按順序進行的，而是循環(huán)往復(fù)、錯綜復(fù)雜地交疊在一起。

問題解決事實是對已發(fā)生的問題及其解決過程的客觀表述。問題描述包括問題發(fā)生的時間、地點和人物等基本的要素，比如在汽車沖壓加工過程中，發(fā)生故障停機的發(fā)現(xiàn)時間、持續(xù)時段等時間要素，出現(xiàn)故障的自動壓機生產(chǎn)線、工序、配套模具等地點要素，負責(zé)恢復(fù)設(shè)備運行的分析人員、技術(shù)人員等人物要素，此外，問題描述還包括可直接觀測到或檢驗出的狀況，比如在沖壓件上出現(xiàn)裂紋、折皺等現(xiàn)象。原因分析就是要揭示這些現(xiàn)象背后隱藏的深層次原因，通常情況下，可能存在多重原因，依此擬定多個方案，并通過方案執(zhí)行的結(jié)果驗證原因分析和方案擬定的有效性，再對整個問題解決過程進行總結(jié)評價?？傊?，問題解決事實是對問題解決過程的詳細記錄，是在問題解決過程中獲得的直接經(jīng)驗知識，為進一步展開知識管理提供基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。

(2) 問題解決知識

問題解決事實是對已經(jīng)發(fā)生的問題及其解決過程的事后記錄，對于新問題不具有直接指導(dǎo)作用，因此需要對問題解決事實概括、提煉，獲得一般性的知識，在這里，把從問題解決事實中獲得的知識稱為問題解決知識。問題解決知識是隱含在問題解決事實記錄中的知識，是一種具有歸納特征的經(jīng)驗知識。較之問題解決事實，問題解決知識具有一般性、概括性和抽象性，可以用于指導(dǎo)新問題的分析和解決。由于經(jīng)驗知識并非以一種確定的方式存在，因此，對問題解決知識的描述是雙重的，即做定性分析，也有定量統(tǒng)計，以求揭示深層規(guī)律。

① 定性分析

在認知心理學(xué)看來，問題解決依賴于問題解決者個人的內(nèi)在認知結(jié)構(gòu),即問題解決者在長期工作中形成的問題域的全部知識及其組織。因此，在定性分析方面，把問題解決知識描述為一個知識網(wǎng)絡(luò)模型，其中，知識節(jié)點表示問題解決者在生產(chǎn)現(xiàn)場問題解決中形成的對同類現(xiàn)象、同類原因、同類方案等的抽象和概括；關(guān)聯(lián)邊則表示知識節(jié)點在問題解決這一思維過程中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

② 定量統(tǒng)計

在問題解決知識網(wǎng)絡(luò)模型中，關(guān)聯(lián)邊的關(guān)聯(lián)強度是由問題解決者在已發(fā)生問題解決中積累的經(jīng)驗所決定的，通常來講，認知關(guān)系在問題解決者的思維活動中出現(xiàn)，并且接受問題解決的檢驗被證明是有效的次數(shù)越多，這一認知關(guān)系的關(guān)聯(lián)強度就越高。因此，如果能對關(guān)聯(lián)邊及與其相關(guān)聯(lián)的知識節(jié)點在問題解決中出現(xiàn)的有效次數(shù)進行及時匯總，那么通過統(tǒng)計分析所得的數(shù)值特征則可以作為對關(guān)聯(lián)強度進行定量描述的重要依據(jù)。

(3) 領(lǐng)域知識

從已有問題解決研究中得到的一個主要啟示就是對特定領(lǐng)域知識的重視。某一領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)的精細化程度影響著像編碼、提取等微觀過程的效率，反過來，它又制約著思維、推理等宏觀水平的行為。通常，某特定領(lǐng)域的知識是相當(dāng)豐富的，比如，在生產(chǎn)管理中，現(xiàn)場班組長需要關(guān)注人員、設(shè)備、材料、方法和環(huán)境等五個方面的生產(chǎn)要素，還可能表現(xiàn)為數(shù)據(jù)、記錄、文檔、手冊等不同知識形式?？梢?，豐富的知識內(nèi)容和多樣的表現(xiàn)形式使得領(lǐng)域知識的規(guī)范化和精細化工作愈加復(fù)雜。

考慮到所涉及領(lǐng)域知識的復(fù)雜程度，把領(lǐng)域知識劃分為多個知識主題，一個知識主題表示特定領(lǐng)域知識的某一方面，以此，由多個知識主題來全面、統(tǒng)一地表達領(lǐng)域知識的體系結(jié)構(gòu)。任一知識主題定義的概念、詞匯等知識元，以及上下文、條件和橫向聯(lián)系等知識結(jié)構(gòu)關(guān)系，能夠幫助問題解決者準確而全面地表達問題解決過程中的內(nèi)在認知結(jié)構(gòu)。并且，任一知識主題包含的知識元都是客觀的、標準化的，為群體所共識，它有助于經(jīng)驗知識在統(tǒng)一框架下的選擇、組織和編碼，以促進對領(lǐng)域知識的共同理解?？梢哉f，多主題的領(lǐng)域知識體系結(jié)構(gòu)不僅可以縮小在領(lǐng)域知識構(gòu)建過程中可能出現(xiàn)的范圍擴散問題，還有利于具有不同知識、技能背景的專家團隊聯(lián)合建模，更重要的是，為問題解決中產(chǎn)生和運用的知識提供元層次語義支持，進而實現(xiàn)對問題解決過程的更為周密的控制。

(4) 問題解決者

作為認知主體的問題解決者在問題解決過程中起著主導(dǎo)性的作用，他們從存在于頭腦中的經(jīng)驗和可獲得的知識出發(fā)，并進行認知加工，推導(dǎo)出解決問題的實際行動方案。而作為認知結(jié)果的問題解決事實是存在于主體的實踐、行動中的知識，與問題解決者個人密不可分，因而具有強烈的個人性和實踐性。所以說，對于問題解決者而言，問題解決是他們主導(dǎo)的一種個人經(jīng)驗知識的建構(gòu)過程。

(5) 問題域?qū)＜液皖I(lǐng)域?qū)＜?/p>

個人的經(jīng)驗性知識是可錯的、非精確的，必須經(jīng)得起實踐的檢驗和專家的推敲，問題解決知識甚至于領(lǐng)域知識的取得，一步步都需要專家的確認和評價。在問題域?qū)＜业囊龑?dǎo)下，問題解決事實或者被丟棄，或者被整合為超越個體的組織知識，并轉(zhuǎn)化為新問題解決的輔助意識。而經(jīng)過領(lǐng)域?qū)＜业拇_認，領(lǐng)域知識在精細化程度上也會逐步提高?？梢哉f，對于問題域和領(lǐng)域?qū)＜叶?，問題解決是他們間接參與的一種組織知識的再建構(gòu)過程。

3　問題驅(qū)動的知識管理系統(tǒng)設(shè)計

3.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于上述問題驅(qū)動的知識管理方法框架構(gòu)建問題驅(qū)動的知識管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖2所示，共分為4個功能模塊，各個模塊功能基于知識庫的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)關(guān)系展開。

圖2　問題驅(qū)動的知識管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

(1) 描述問題模塊

描述問題階段使用的主要工具包括交流平臺、問題描述工具、分析工具和模擬工具。如果在生產(chǎn)現(xiàn)場的實際工作中遇到問題，通常情況下，由一線工人用口頭語言、文字或草圖描述問題發(fā)生時的初始情況，其隨意性很大，交流平臺主要用于問題解決者和一線工人交流，清晰而準確地表述問題當(dāng)前狀況，并根據(jù)領(lǐng)域本體的概念及其關(guān)系明確問題語義；在理解當(dāng)前狀況的基礎(chǔ)上，問題解決者可以通過描述工具建構(gòu)一種或幾種問題描述；基于確定的問題描述，問題解決者還可以通過分析工具和模擬工具估計問題復(fù)雜程度等信息，為解決問題提供參考意見。

(2) 問題解決其他階段模塊

問題解決其他階段使用的工具包括需求描述工具、階段分析引擎、隱性知識描述工具和顯性知識傳遞工具。需求描述工具用來生成問題解決者對問題解決知識的需求；階段分析引擎為問題解決者提供一個統(tǒng)一的工作接口，把問題解決者的需求輸入知識管理系統(tǒng)，并輸出推薦結(jié)果，以供其參考；顯性知識傳遞工具用于從問題解決知識庫中獲取知識的推薦結(jié)果，以及關(guān)聯(lián)強度的統(tǒng)計排序；隱性知識描述工具用于把問題解決中積累的經(jīng)驗教訓(xùn)存儲到問題解決事實庫之中，供相關(guān)人員共享和交流。

(3) 知識評審模塊

知識評審的工具包括知識采集、知識評價、定性分析和定量統(tǒng)計。知識采集工具從形式化的問題解決事實中采集一些經(jīng)常發(fā)生和需要交流的樣本；知識評價按照既定的指標對知識的級別和價值進行界定；定性分析工具分析這些知識的定性特征和語義結(jié)構(gòu)；定量統(tǒng)計工具則用于統(tǒng)計這些知識的定量結(jié)果。知識評價結(jié)果可作為修改問題解決知識庫，乃至領(lǐng)域本體庫的重要依據(jù)。

(4) 通用知識工具模塊

通用知識工具包括知識瀏覽、知識檢索和知識跟蹤等。這些工具為相關(guān)人員提供知識地圖等知識表示形式，可通過投影、切片等方式瀏覽、檢索和跟蹤相關(guān)知識，還可以關(guān)注某一項知識的內(nèi)容和應(yīng)用結(jié)果，以及該項知識產(chǎn)生和應(yīng)用的相關(guān)問題，這些情況可以為生產(chǎn)現(xiàn)場的技術(shù)改進和技術(shù)革新提供一定背景信息。

3.2知識運用與學(xué)習(xí)流程

問題驅(qū)動的知識管理過程在實質(zhì)上是領(lǐng)域知識庫、問題解決事實庫和問題解決知識庫在新問題驅(qū)動下的知識建構(gòu)過程。在問題驅(qū)動下，知識庫的發(fā)展、修正或重建已經(jīng)融入到生產(chǎn)現(xiàn)場的實際工作中，知識創(chuàng)造是由問題解決者引導(dǎo)的，并在問題域?qū)＜?領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c下完成，集中表現(xiàn)在知識運用和知識學(xué)習(xí)過程，這兩個過程基于已有領(lǐng)域知識庫和問題解決知識庫的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)關(guān)系交織在一起，共同實現(xiàn)知識在問題解決過程中的持續(xù)增長和創(chuàng)造，具體過程如圖3所示。

(1) 知識運用

在知識運用方面，一旦遇到問題，問題解決者先對問題的當(dāng)前情境和初始狀態(tài)作出有效的描述，并輸入用戶需求，等待推薦結(jié)果。用戶需求分為原因分析、結(jié)果預(yù)測和方案推薦三種方式，其已知條件均為某個(些)問題現(xiàn)象，三種方式對應(yīng)的推薦結(jié)果分別是原因現(xiàn)象、結(jié)果現(xiàn)象和解決方案。涉及知識運用的具體流程包括：

① 先計算出已知問題現(xiàn)象與問題解決知識網(wǎng)絡(luò)中知識節(jié)點之間的基于領(lǐng)域本體的語義相似度，并按照相似度大小推薦給問題解決者，再根據(jù)問題解決知識網(wǎng)絡(luò)的定性特征確定關(guān)系節(jié)點；

② 根據(jù)問題解決知識網(wǎng)絡(luò)的定量特征，計算在已知現(xiàn)象發(fā)生的條件下，與之關(guān)聯(lián)的節(jié)點發(fā)生的可能性，并依照可能性決定的關(guān)聯(lián)關(guān)系強弱排序；

③ 把與推薦關(guān)系節(jié)點關(guān)聯(lián)的現(xiàn)象/方案推薦給問題解決者，供其參考。

圖3　問題驅(qū)動的知識運用與學(xué)習(xí)流程

(2) 知識學(xué)習(xí)

在知識學(xué)習(xí)方面，知識來源于經(jīng)驗知識的積累和創(chuàng)造性應(yīng)用，但不是所有的事實和信息都是知識，只有在得到問題域?qū)＜液皖I(lǐng)域?qū)＜业脑u估和認可之后，被吸收在問題解決知識庫中方稱其為知識，才能成為工作中所遇新問題時的策略和智慧。涉及知識運用的具體流程包括：

① 對于任一經(jīng)先驗論證的問題解決記錄，基于領(lǐng)域本體提供的標準概念/詞匯，進行半結(jié)構(gòu)化預(yù)處理，得到與問題解決事實集合同構(gòu)的記錄描述；

② 對于問題解決知識網(wǎng)絡(luò)中已存在的節(jié)點，僅需更新節(jié)點的定量描述結(jié)果；

③ 而對于新出現(xiàn)的節(jié)點，則先輸出給問題域/領(lǐng)域?qū)＜?，?jīng)問題域/領(lǐng)域?qū)＜掖_認后，對表述節(jié)點的知識作語義元切分，以更新領(lǐng)域本體的概念及屬性，再添加問題解決知識網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點及其關(guān)系，還包括定性特征改變帶來的定量描述的相應(yīng)調(diào)整。

經(jīng)過一段時間的知識持續(xù)學(xué)習(xí)，在定量方面，逐步減少問題解決知識庫所固有的不確定性，在定性方面，不斷增加問題解決知識庫乃至領(lǐng)域知識的精細化程度，從而保證新問題解決的正確率和效率。

4　應(yīng)用實例

在汽車的車身制造過程中，共有沖壓、焊裝、涂裝和總裝四大工藝，其中，沖壓加工是車身生產(chǎn)四大工藝中的重要一環(huán)，主要完成車身金屬覆蓋件的塑性成形任務(wù)。為了提高生產(chǎn)效率和工藝水平，該轎車廠的沖壓車間使用高效的壓機自動生產(chǎn)線，然而，在生產(chǎn)過程中，經(jīng)常出現(xiàn)生產(chǎn)線的故障停機問題，調(diào)研結(jié)果表明，2013年平均故障停機率已高達21.6%，這給企業(yè)帶來很大的經(jīng)濟損失。為解決生產(chǎn)線故障停機問題，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，沖壓車間的資深技術(shù)員通常會收集和整理問題解決過程記錄，形成以語言文字形式自由描述的《沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題整改備忘單》，但由于缺乏對問題解決這一思維過程的認知層面知識結(jié)構(gòu)的支持，導(dǎo)致備忘單中隱含的知識不能及時反饋，亦不能實現(xiàn)知識的交流與共享，而隨著生產(chǎn)規(guī)模的逐步擴大，以及生產(chǎn)需求的不斷提高，問題也就越來越多。為解決上述問題，本研究根據(jù)提出的問題驅(qū)動知識管理方法框架構(gòu)建沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題解決事實庫、領(lǐng)域知識庫和問題解決知識庫,并開發(fā)問題驅(qū)動的知識管理原型系統(tǒng)。

首先，調(diào)研人員按照問題解決事實的半結(jié)構(gòu)化定義，對2011年—2013年的停機問題整改備忘單進行整理，同時，鼓勵相關(guān)員工隨時積累總結(jié)、集思廣益，根據(jù)問題解決過程的階段劃分引導(dǎo)問題解決過程中的個人經(jīng)驗知識的表述和外化，形成了包含1783條問題解決事實記錄的Excel格式的問題解決事實庫，其中，每條記錄包括停機時間、問題描述、描述人、原因分析、方案擬訂、方案執(zhí)行、總結(jié)評價、審核人等內(nèi)容，如圖4所示。

圖4　沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題解決事實

其次，根據(jù)生產(chǎn)管理和問題解決的需要，結(jié)合工藝標準、操作手冊、管理規(guī)范、案例庫等沖壓工藝相關(guān)的領(lǐng)域知識內(nèi)容，在與領(lǐng)域?qū)＜液蛦栴}域?qū)＜疫M行多次討論和交流的基礎(chǔ)上，將領(lǐng)域本體劃分為：人員、生產(chǎn)設(shè)備、物料、工藝方法和生產(chǎn)環(huán)境五個知識主題，并基于本體的知識表示和建模技術(shù)，構(gòu)建相應(yīng)的領(lǐng)域知識本體。到目前為止，本研究共提煉出沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題領(lǐng)域本體概念83個，圖5列出部分本體概念及邏輯關(guān)系。

圖5　沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題領(lǐng)域本體

再次，從大量的問題解決事實中概括和抽象出同類問題現(xiàn)象或同類方案的深層認知結(jié)構(gòu)和認知過程，構(gòu)建問題解決知識網(wǎng)絡(luò)中的知識節(jié)點和關(guān)聯(lián)邊，再基于領(lǐng)域本體中的概念和語義，標準化和規(guī)范化問題解決知識網(wǎng)絡(luò)的知識節(jié)點，并統(tǒng)計在問題解決事實庫中的發(fā)生次數(shù)，進一步計算出關(guān)聯(lián)強度，形成可在新問題解決中共享和應(yīng)用的知識。本研究共抽象出描述問題現(xiàn)象的知識節(jié)點168個，描述解決方案的知識節(jié)點53個，概括出知識節(jié)點之間3類關(guān)系，即現(xiàn)象之間因果關(guān)系、現(xiàn)象與方案之間解決關(guān)系和方案之間先后順序關(guān)系。圖6為部分問題解決知識網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，表示圍繞“壓痕(傷)”這一問題現(xiàn)象可能存在的原因、方案及關(guān)聯(lián)關(guān)系，對知識節(jié)點及其關(guān)聯(lián)強度的部分說明見表1和表2所示。

表1　問題解決知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點含義說明表

圖6　沖壓工藝生產(chǎn)線停機問題解決知識網(wǎng)絡(luò)表2　問題解決知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點關(guān)聯(lián)強度表

起點終點關(guān)聯(lián)強度起點終點關(guān)聯(lián)強度210.0335710.0355810.04573910.04215010.04456310.0245410.05096510.02094010.02874110.02764210.02666910.03661210.04675910.02674410.02857310.0388510.02873310.03001410.3662710.0173??????

最后，開發(fā)知識管理原型系統(tǒng)，并在該沖壓車間試運行。由于系統(tǒng)的功能與生產(chǎn)現(xiàn)場的實際工作密切結(jié)合，得到技術(shù)人員和一線工人的大力支持。比如，在生產(chǎn)現(xiàn)場，因為在線人員發(fā)現(xiàn)制件上出現(xiàn)“壓痕(傷)”而報警停機，如果問題解決者的需求為引發(fā)這一問題現(xiàn)象的原因，那么系統(tǒng)推薦的前4個可能原因依次為：“凸模損壞/折斷”、“拉毛”、“撕料”和“刃口損傷/斷裂”，經(jīng)一線工人進一步檢測和確認，為“撕料”所導(dǎo)致，系統(tǒng)會根據(jù)一線工人的需求進一步推薦解決“撕料”的方案或引發(fā)“拉毛”的原因，以此類推，從而使問題得到快速診斷和解決，恢復(fù)生產(chǎn)線的有效運行。此外，系統(tǒng)還會根據(jù)這一問題解決過程更新相關(guān)知識庫內(nèi)容，進而實現(xiàn)問題驅(qū)動的知識學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)運行半年后，停機率降低至14.8%，取得良好的收益。

5　結(jié)　語

本文以制造企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場遇到的問題為切入點，克服以產(chǎn)品為核心或以流程為導(dǎo)向的知識管理實踐中存在的不足，提出面向生產(chǎn)現(xiàn)場的問題驅(qū)動知識管理方法框架，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計問題驅(qū)動的知識管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。同時，結(jié)合實例構(gòu)建問題解決事實庫、領(lǐng)域知識庫和問題解決知識庫，開發(fā)知識管理原型系統(tǒng)，為制造企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理實踐提供有力支持。下一步的工作是深入研究問題解決過程中經(jīng)驗知識的內(nèi)涵，進一步結(jié)合認知心理學(xué)的概念模型，細分和細化問題驅(qū)動的生產(chǎn)現(xiàn)場知識體系結(jié)構(gòu)，以及量化方法，為評價和改善知識管理實踐提供測評途徑，提升生產(chǎn)現(xiàn)場的知識管理水平。

[1] Demoly F, Yan XiuTian, EYNARD B, et al. An assembly oriented design framework for product structure engineering and assembly sequence planning[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2011, 27(1): 33-46.

[2] Chen Y J. Development of a method for ontology-based empirical knowledge representation and reasoning[J].Decision Support Systems, 2010, 50(1): 1-20.

[3] Raghu T S, Ajay Vinza A. A business process context for knowledge management[J]. Decision Support Systems, 2007, 43(3): 1062-1079.

[4] Kwan H H, Jun W P. Process-centered knowledge model and enterprise ontology for the development of KMS[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 32(3): 7441-7447.

[5] 張應(yīng)中, 羅曉芳, 范超. 裝配設(shè)計意圖的語義表示[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2011, 17(2): 248-255.

[6] Robertson S I. Problem Solving[M].London:Psychology Press,2001:3-4.

[7] 辛子強.問題解決與知識構(gòu)建[M].北京:教育科學(xué)出版社,2004: 7-9.

[8] Joost B. A cognitive science perspective on knowledge acquisition[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2013, 71(2): 177-183.

[9] Jeroen J G, Van M. Perspectives on problem solving and instruction[J]. Computer & Education, 2013, 64(3)：153-160.

[10] Wang YinXu, Chiew V. On the cognitive process of human problem solving[J]. Cognitive Systems Research, 2010, 11(1): 81-92.

[11] 王日鳳, 鐘寧. 問題解決中啟發(fā)規(guī)則選擇機制及認知模型[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版), 2012, 38(7): 1104-1108.

[12] 田燕, 羅俊龍, 李文福, 等. 原型表征對創(chuàng)造性問題解決過程中的啟發(fā)效應(yīng)的影響[J]. 心理學(xué)報, 43(6): 619-628.

[13] Gebus S, Kauko L. Knowledge acquisition for decision support systems on an electronic assembly line[J]. Expert Systems with applications, 2009, 36(1)：93-101.

[14] 郭健美, 王英林, 張申生. 面向業(yè)務(wù)問題求解的知識供應(yīng)過程模型[J]. 計算機應(yīng)用與軟件, 2009, 26(1): 3-5,12.

[15] Patricia A J, Henrique S, Geiseane R, et al. Rule-based expert systems to support step-by-step guidance in algebraic problem solving: the case of the tutor PAT2Math[J]. Expert Systems with Applications, 2013, 40(14)：5456-5565.

[16] Kubota F I, Rosa L C. Identification and conception of cleaner production opportunities with the theory of inventive problem solving[J]. Journal of Cleaner Production, 2013, 47(3): 199-210.

[17] 蓋印, 黨延忠, 田丹. 一種問題驅(qū)動的隱性知識獲取方法研究[J]. 管理學(xué)報, 2014, 11(10): 1528-1535.

ON PRODUCTION FLOOR-ORIENTED PROBLEM-DRIVEN KNOWLEDGE MANAGEMENT METHOD AND ITS APPLICATION

Gai Yin1,2Dang Yanzhong1

1(SchoolofManagementScienceandEngineering,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,Liaoning,China)2(SchoolofManagementScienceandEngineering,DongbeiUniversityofFinanceandEconomics,Dalian116023,Liaoning,China)

In production floor, a great deal of empirical knowledge will be generated and applied during the process of problem solving, and it has very important significance to effectively manage the knowledge. Therefore, we took the practical problems encountered in production floor as the starting point and presented the production floor-oriented problem-driven knowledge management method. Moreover, combining the cognitive mechanism and concept model in problem solving research, we constructed the problem-driven knowledge management framework and system structure. The method implemented the incessant knowledge learning and application during the problems solving in production floor so that achieved the effective management of knowledge. Finally, aiming at the practical problems in a car facility production line we developed the prototype system of knowledge management to have verified the scientific nature and effectiveness of the proposed method framework and system structure.

Production floorProblem-drivenKnowledge managementKnowledge management system

2015-06-04。國家自然科學(xué)基金重點項目(710310 02)；教育部人文社科基金青年項目(14YJC630036)；遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究一般項目(L2013435)。蓋印，講師，主研領(lǐng)域：知識管理。黨延忠，教授。

TP182

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.018