军工企业档案工作数据化转型实施路径研究

曹惠娟 高 闯 曾 光 张 茵/成都飞机设计研究所

数字化表达、网络化连通、协同化研制、智能化执行已经成为军品研发制造的基本模式。在以航空航天为代表的军工企业，从二维图纸绘制到三维数模设计再到PLM全生命周期产品数据管理和智能制造，科技活动不断数字化、网络化、智能化，带来了企业档案形式从实物、纸质载体到电子文件、三维数模再到数据流、数据库甚至产品数字孪生体（产品数字孪生体指产品物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射，是一个集成的多物理、多尺度、超写实、动态概率仿真模型，可用来模拟、监控、诊断、预测、控制产品物理实体在现实环境中的形成过程、状态和行为）的跳跃式变化。档案工作需要探寻一条适合军品研发变革的新路径。

1 数据化转型：军工企业档案工作发展的必由之路

信息技术的飞速发展和普遍应用革新了军工企业的研发制造模式，数据成为企业的核心资产。美国国防部于2018年7月正式对外发布“国防部数字工程战略”，旨在推进数字工程转型，将国防部以往线性、以文档为中心的采办流程转变为动态、以数字模型为中心的数字工程生态系统，完成以模型和数据为核心谋事做事的范式转移[1]。在这场改革的浪潮中，科研活动向数据密集型转变，IT技术冲击档案业务，档案信息化需适应研发水平提升，传统档案服务难以满足用户多样化需求，军工企业的档案工作作为记录和传承企业科技活动的重要过程，数据化转型成为其必由之路。

2 军工企业档案工作数据化转型的内涵

随着大数据时代的军工企业研发平台和技术不断发展，企业档案工作也从“管文件”向“管数据”转变，更加突出地体现在业务对象、业务体系、业务内容和手段方法的转型上。

2.1 业务对象数据化

社会生产力及科技文化的发展，使档案业务对象不断变化。在军工企业的研发和生产制造中，各业务系统和工具之间的信息壁垒被打破，数据便捷地在设计环境和受控环境中流动，以往单机或单一业务系统形成的文件材料在统一的平台上一经创建就已经确立了唯一的归档身份标识。业务系统与档案系统之间通过建立的接口进行数据交换，甚至档案系统就嵌入在同一平台，文件材料的生成环境已经发生颠覆性的变革。协同研发平台的发展使军工企业诸多业务系统之间甚至上下游配套单位之间采取了直接以数据集的形式进行交换的形式，科技文件材料正经历一场从文件的“件”模式到数据的“流”模式的变革。而在变革期中，由于供应商众多，部分单位无法有效解析交换的数据，档案工作者需要手动输出版式文件供数据交换。

2.2 业务体系生态化

由于数据的易流动、易交换等特性，整个档案业务体系很容易被数据联结成一个整体，其中各个要素又因数据变化而影响其他要素。我国军工企业管理带有国企特色，投资大多为国家监控，市场较封闭，有别于商品化工业生产，同时关系国家安全，带有较强的保密性质；其产品具有技术含量高、涉及学科多、更新换代快、产品组成复杂、技术状态多变、科研与生产高度交叉等特点。军工企业的档案业务体系需要在数据驱动的资源分配框架下均衡发展，档案主体、业务对象、业务流程、资源、环境等各要素在业务运行中互相合作、协同，形成一个不可分割的有机生态整体。借鉴生态学[2]的概念，我们称之为档案业务体系的生态化。企业的发展、技术的改进、业务的调整、制度的修订都会引起档案业务中某些要素的变化，档案业务生态系统的平衡状态是一种不断调整和优化的动态过程。

2.3 业务内容服务化

档案管理的本质是复用，军工企业档案工作数据化转型模式下，提供信息产品变得易如反掌，提供服务成为业务转变的主要方向。利用科研、管理及用户行为数据对客户及市场进行细分，并基于业务场景进行融合分析；将“服务”增加到产品供应范围，从全局出发，挖掘客户查找某份“档案”背后的隐性需求，即为解决问题提供一整套系统性的、有针对性的解决方案[3]；同时也更注重提供服务的实际结果，根据外部和内部相关影响因素的变化对档案生态环境中的各个因子进行优化和提升，使档案服务结果达到从“量”到“质”的飞跃。

2.4 手段方法智能化

军工企业档案工作数据化转型模式以软件系统为基础，以计算机网络、自动化设备为保障，以业务流为载体，以物联网技术为纽带，整合相关的智能控制系统和人工智能技术，通过智能感知、实时采集、在线监控、定位查找、协同联动、预案管理、安全防范、人机互动、决策支持等功能，为馆藏档案资源提供了全面的智能化管理，实现对档案资源的全面收集、深度挖掘、高效利用以及对企业运营的全面支持。

目前军工企业档案馆除了智能存管外，其他应用受保密影响，应用范围相对有限。但是不可否认，智能技术可以为档案数据提供关联数据发布、语义化处理，以及科研数据的管理与存储、机构知识资源的智能处理等服务内容，智能技术的应用对军工企业档案馆的发展来说势在必行。

3 军工企业档案工作数据化转型实施路径设计

军工企业档案工作面临着旧模式与新形势的夹击，寻求转型与发展必须解决新形势下所面临的挑战，以新思维和先进信息技术牵引档案工作的创新。军工企业档案工作数据化转型为：从一元主体向多元主体转变，从集中统一保管向多中心化存储平台转变，从流程驱动业务运行向数据驱动业务运行转变，从提供借阅查询服务向利用智能化技术和手段感知科研需求，挖掘科研、管理、客户行为大数据，以协同联动的方式进行数据的融合分析，形成共建共享的系统性解决方案；实现档案馆“基础服务—提升服务—智能服务”三个功能层次，最终形成由智能数据计算对科研管理提供决策支撑的新一代“智能”档案服务体系（平台）。

3.1 向用户参与的多元主体转变

档案工作数据化转型带来了多元的档案场域，建立新的协同创新机制，特别是主体的多元化，将使档案实践在复杂社会背景下更具可扩展性和可延伸性。参与，可视为“话语或行为的涉入过程”。军工企业的档案用户范围相对固定，包括科研用户、管理用户、供应商等，其归档及用档主要涉及用户本专业及其与之有协调、交联关系的专业，用户本身对档案的内容、形成、传递、分发、利用过程非常明确。在用户参与的档案工作模式下，档案用户兼具档案生成者、档案管理者以及档案保存者的三重身份属性，这将对档案的收集、鉴定、保存以及利用等相关档案管理活动产生连带影响[4]。特别是当前大数据时代信息整合理念的指引下，军工企业档案用户的多重身份为档案工作加入了专业化、知识化指导，注入了新的活力。

3.2 向多中心化数据存储平台转变

无论归档还是利用，现有数据存储模型主要有三种：网状管理模型、层次管理模型和集中管理模型。档案工作数据化转型模式下，档案数据的存储更倾向于采用一种相对集中的多中心存储形式。由于企业数据的种类繁多，个别业务海量数据的容量也不便于整体迁移归档。为保障重要和关键数据的安全，有必要对数据进行保管期限和重要度进行判断，保管期限长的数据和优先级高的数据应进行完备的档案化保存，集中向档案数据中心归档保存。保管期限短的过程数据则应保存在业务系统本地，随业务系统的终止而销毁。介于这两者中间的数据可保存在其他数据中心。

3.3 向数据驱动业务运行模式转变

数据驱动档案业务运行，需要将档案工作嵌入企业研发流程、绑定企业内部员工、联动企业管理，将企业生产经营过程中产生的数据库、数据流从档案视角加以专业化的管理，确保数据的长久保存和有效利用。

3.3.1 研发数据驱动档案信息资源组织方式重组

信息资源组织分为四类：信息获取、信息传播、信息组织、信息分享[5]。数据驱动的档案信息资源组织，遵循信息可访问、可理解、个性化、社会性原则。

研发数据驱动的军工企业档案信息资源组织方式与传统流程驱动的档案信息资源组织方式有很大区别：信息获取由归档环节的数据流入转变为智能感知和实时采集研发数据；信息传播由单向传播转变为多点传播；信息组织由根据研发流程人工归纳整理实现转变为通过研发数据的逻辑性和相关度自动聚类实现；信息分享由用户咨询转变为研发数据监测预警诱发问题协同多元主体交互进行。

这种档案信息资源组织方式的重组来源于研发数据的驱动，反过来，也更好地解决了数据的全面性、复杂性以及数据关联关系，使得信息利用更有针对性，这是一个单向驱动双向流动的过程。

3.3.2 用户数据驱动档案服务智能化

用户数据驱动档案服务智能化，主要通过用户基本信息、用户行为信息、用户服务信息三个层次建立系统用户模型[6]。这一用户模型能够全方位驱动档案服务的智能化转变。基于机器学习等技术用户模型具备自适应性功能，根据用户行为数据的变化做出适时更新完善，动态灵活地捕获用户的兴趣、偏好、利用方式、行为习惯和发展趋势等，准确预测用户需求，并通过个性化检索和个性化推荐，及时推送用户所需数据或数据产品，实现精准服务。通过用户模型还可为数据利用服务工作的优化创新提供有效的决策依据，以此实现档案服务的智能化。

3.3.3 经营管理数据驱动资源配置优化

经营管理数据包括在生产经营业务活动中形成，以及在日常的管理活动中所形成的全部数据。经营管理数据对资源配置的驱动作用，主要从以下三个方面实现。第一，基于经营管理数据发现军工生态圈经营热点；第二，基于经营热点进行资源投放；第三，基于经营结果进行反馈改进。经营管理数据为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的根据，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大改变生产效率、节约生产资源，提高经济总量。

3.3.4 全域数据支持企业科研生产与管理决策

针对新形势下军工企业数据资源管理的困局——数据资源分散、海量数据存储与分析能力低、专业短板等，应考虑以全域数据支持企业决策。全域视角下的企业数据资源包括在产品全生命周期过程与企业生产经营业务活动中形成，以及企业所处产业链和行业生态圈产生的所有相关数据，不仅包含了企业内部各应用系统数据、各种设备终端数据，还包括了外部合作伙伴数据、外部网络数据，是全部内部数据和相关外部数据的汇聚融合[7]。比传统军工企业档案数据资源内容更全面、来源更广泛、规模更庞大、类型更多样、更具备大数据特征。

借助新信息技术对企业的内外部数据资源进行全面收集、有效整合分析，对企业进行全局的即时分析，让数据帮助企业思考、决策和运营。

3.4 向基于业务场景的融合分析和智能服务转变

3.4.1 基于业务场景的融合分析

军工企业的档案库积累了海量的用户数据、产品数据和试验数据，来源渠道多，格式开放性不一，彼此之间弱相关，除了将数据导入相关业务系统外，数据的后续利用缺乏手段。融合分析作为连接“管”和“用”的关键，可使馆藏异构数据融入军工企业的核心业务场景。第一，异构的多维档案数据需要通过融合实现可利用性，融合过程基于“任务”形式实现“数据预处理——数据关联计算——数据切分”的融合过程。第二，通过“抽取用户信息——根据业务场景聚合信息——对聚合数据可视化展示”的过程实现基于业务场景的融合分析。

3.4.2 人工智能服务转变

人工智能给军工企业带来了重大的技术变革，档案服务必须适应社会从信息时代走向人工智能时代的发展旋律。一是最大化发挥档案的价值，二是将已有的服务进一步智慧化、智能化。军工企业基于人工智能的档案服务包括三方面内容：

第一，人工智能系统服务。档案面向用户提供的服务必须是一个包含有基础数据层、中间技术处理层、上层服务应用层的人工智能服务系统，在提供借阅、查询等基本服务的同时，将服务逐渐从向以“面向用户为中心”的基础服务向面向数据智能计算的智能服务方向转变，为用户提供基于用户信息行为数据挖掘分析的需求感知与传递、知识生成与发现、服务策略创建与调整、用户反馈与优化等服务。

第二，数据资源建设服务。人工智能的产业生态基本架构主要包括有底层的数据资源层、中间层的关键技术层、顶层的服务应用层。人工智能服务系统的服务实现与实践应用，不仅依赖于中间层技术，更依赖于基础的数据资源层，数据资源和应用服务相辅相成。军工企业数字档案馆的建设，使得档案工作在数据资源建设方面有一定优势。由于军工企业档案数据具有较高保密要求，档案数据资源建设服务应特别注意遵守相关保密要求，这也是建设难点之一。

第三，拓展型深度服务。人工智能技术的发展和各个领域的成功探索应用，为档案工作开展拓展型深度服务提供了思路。如浙江省档案馆率先使用的讯飞档案机即为一款人工智能的黑科技，是“国家级人工智能+档案联合实验室”的首款成果。该实验室在“口述史征集的新模式”“智能语音档案著录”“音视频数字档案检索利用”等领域取得了重要成果。这类面向不同服务群体的拓展型深度服务一方面能发挥档案的资源、平台优势，另一方面也优化了传统的服务（文献服务、信息服务、知识服务与数据服务）模式，让感知服务、深度服务、学习服务、计算服务等智能型创新服务成为新的增长点和主要组成部分。