勘察设计企业数字化知识管理的探析

危泽长

(福州市建筑设计院有限责任公司 福建福州 350011)

0 引言

随着信息技术的变革，传统经济已走向知识经济时代，海量的数据和信息已成为企业重要的战略资源。如何高效管理好企业知识及经验成果，成为提升企业竞争力最有效的手段。大数据时代中,最有价值的就是数据。现阶段许多勘察设计企业没有建立完善的知识管理体系，缺乏对行业知识的系统性管理。任何一家企业，在经历了几十年的发展历程后，都积累了数以万计的工程图纸以及繁多的技术文档，这些都是企业的一笔巨大的知识财富。而对于勘察设计行业来说，知识就是企业最宝贵的资源和财富，亟需通过知识管理将数据进行收集、分析、储存，将其转变为更重要的资源。

在复杂的新形势环境下，随着企业的发展，对管理的要求不断提高，加强企业数字化知识管理变得十分重要，企业的技术成果应该被复用，创造更有价值的知识，由此促进企业管理效率的提升。

1 知识管理概述

1.1 知识管理的现状

早在20世纪，国外对知识管理实践就有了深入的研究，并产生了应用价值，对知识管理系统的开发也积累了丰富的经验。相对而言，国内企业对知识管理的应用和研究较晚，甚至还处于摸索阶段，只是对现有的业务管理系统进行简单改造，并没有出现真正意义上的知识管理系统。一方面，由于知识管理带来的效益往往是间接创造的价值，现阶段很多企业对知识管理的意识观念不够强，对信息化知识管理重视程度不够；另一方面，企业知识管理的经验不足。知识管理是一个长期积累的过程，企业需要有完善的人才培养体系和以知识型为导向的企业文化。此外，知识管理系统的建设也需要一定的人力和财力支撑，才能确保它的可持续性。随着知识经济的快速发展，国内很多企业已经意识到知识管理的重要性，很多知名软件产商也推出针对各行业的知识管理解决方案，并开发出较为完整的知识管理系统。其中影响力比较大有蓝凌、泛微等知识管理系统。

1.2 勘察设计企业知识管理特性

(1)知识密集型。勘察设计企业由于行业的特殊性，知识管理贯穿整个项目周期，包括工作模式、设计理念、设计方法、设计标准、设计技术、经验总结、事故的处理、业绩的积累等等。企业在经过长期发展和设计过程中，积累了大量的电子资料，包括图档文件、技术文档、培训视频、科技成果等丰富多样的知识内容。

(2)经验与传承为主导性。在勘察设计企业中，知识主要以经验型知识为主导，经验知识占了绝大部分，同时也是企业提供持续性技术支撑的关键。随着勘察设计行业的快速发展，工程业务也在逐步扩大，包括建筑设计、市政工程、工程勘察、全过程咨询、EPC项目、工程监理等多个领域[1]。每个业务领域或专业都有相应的专家技术牵头人，他们拥有丰富的项目经验和技能。如何充分挖掘和利用这些有价值的经验成果，并在企业中传承下去，同时也在整个知识管理体系中激发它的潜能，将是本文知识管理探索的关键。勘察设计各专业知识型导图如图1所示。

图1 各专业知识导图

(3)资源分散。数字化时代，企业内部一般都会有很多专业的管理软件，而主要的知识内容来源于这些系统平台中，主要包括OA办公系统、专业协同设计系统、CAD系统、图书系统、专家库系统、财务系统以及人力资源管理系统等。系统中的知识资源较为分散，导致很多信息资源孤立地分布于各个系统平台中。

1.3 知识管理中面临的痛点问题

目前勘察设计企业知识管理所面临的困难，如图2所示。

图2 知识管理痛点分布图

(1)缺乏创造知识的动力。知识创造的主动性不足，主要表现在很多员工乘凉不植树，缺乏主观能动性。

(2)管理知识困难。知识内容较为分散，主要分布在各个设计人员脑海中、计算机以及各种企业管理系统中，随着日积月累以及时间的推移，知识量也会变得越来越庞大。知识管理的集中化、显性化、结构化变得越来越困难。

(3)利用知识困难。由于知识缺乏系统性集中管理，知识分布在不同的地方，给设计人员带来极大的不便，使知识的利用变得非常困难。

(4)共享知识困难。缺乏共享意愿和有效的技术管理手段，知识内容在人与人之间、系统之间以及人与系统之间的共享利用变得困难。

(5)缺乏创新力。由于知识不够全面，缺乏创新主动性，创新招式不多。习惯于按部就班，依赖于以往的工作经验模式。

(6)知识管理缺乏持续性。冰冻三尺，非一日之寒。一个完善的知识管理系统是一个长期日积月累的过程，需要制定有组织和有效的激励机制，让知识库的丰富变得具有可持续性。

2 知识管理实施中几点建议

随着知识经济的到来，知识已成为企业重要的战略资源。知识管理是新经济时代下满足企业创新、知识共享及知识复用的必要举措，是工程勘察设计企业提升管理水平、改进服务质量和提高业务处理效率的重要模块。通过高效的数字化知识管理，企业可以让资源得到最大化内部循环和利用，充分发挥企业内部人才优势和集体智慧，更好地应对未来市场的机遇和挑战。

(1)实现各业务系统资源整合，提高企业对知识的利用率。在信息时代，很多勘察设计企业都拥有很多业务管理系统，如OA协同办公系统、专业协同设计软件、财务管理系统，以及人力资源管理系统等平台。然而，这些系统都是独立运行，分散于各个业务部门之间运行，无法对所有的系统资源进行整合[2]。因此，需要通过知识管理平台与各个业务管理系统进行打通对接，将这些分散的资源汇聚在知识管理系统中，实现知识的统一集中化管理，以此提高知识的利用率，进而促进生产效率的提高。

(2)让隐性知识显性化。企业知识类型主要包括显性知识和隐性知识。显性知识则是以书面文字、图表和数学公式加以表述的知识，更加直观；隐性知识指的是未被表述的知识，如经验、技能等。总体上，隐性知识比显性知识更完善、更能创造价值，隐性知识的挖掘和利用能力，是为企业提供技术支撑的关键。显性知识则必须能很快地再转换为隐性知识，否则其真实价值不复存在。因为显性知识转换为企业员工隐性知识的过程，一般都是知识应用的过程或知识成为生产力的过程。怎样把隐性知识显性化，通俗地来说就是怎样把优秀人才的工作经验转化大家看得懂的文字或流程等。一个可考虑的方式，是在每一个项目或较复杂工作做成果总结时，规定项目负责人对整个过程进行一次复盘。即除了提交成果以外，还要对整个项目从头到尾进行一次梳理，归纳出优点和不足。这样，其他成员也能够间接从中吸取到经验教训。

(3)知识的挖掘与收集。勘察设计企业是知识创造型企业，企业知识主要来源于内部创造和外部吸收，再经过层层挖掘和收集，最后形成整个知识管理体系。现将知识挖掘分为4个层次走，第一层：基础知识层，主要包括日常岗位工作、项目经验技术、工作总结以及经验成果等基础知识；第二层：创新知识层，对第一层基础知识的总结与优化、技术经验的迭代创新，以及对未来方向的研判、流程模式、技术和经验等；第三层：组织知识层，在前两层基础上提升到团队知识层面，包括团队人员的素质要求、分配模式、管理方法以及团队工作经验等；第四层：战略知识层，也是知识挖掘的最顶层，主要考虑的是领导层的决策思路和方法，为确定企业发展方向和企业高管的人员结构，而分析判断企业内外环境现状与对策的思想方针、理念和资源分析方法等。各层知识的挖掘，由浅入深，从第一层至第四层，越往后，其综合性越强，总结提炼难度也越大，同时也是价值最大化的体现。知识挖掘层次图如图3所示。

图3 知识挖掘层次图

(4)构建知识传承体系，促进知识的创新。知识传承体系应包括知识管理模型、知识地图、知识模板、知识总结与分享，知识学习、讨论、评价与再运用流程以及考核激励机制等。要让知识传承成为员工的一种工作习惯，主动总结和提炼最佳实践，进行分享，学习他人经验和重新利用，实现个人知识向组织知识转化。同时，促进各部门和专业知识创新，形成核心知识和核心技术，有效避重复错误和低级错误的发生，最大化利用知识资源、经验成果，为整个项目全过程服务，进而提升业务能力和质量水平。

(5)借助知识管理平台实现知识价值的最大化。知识的价值在于利用其不断创造更有用的知识，提高工作效率和工作的价值体现。经过多年的发展，勘察设计企业积累的大量的知识资源和经验成果。然而，这些知识的价值并未完全体现出来，往往随着有经验的专家、员工的调动和离职而流失。因此，通过知识管理系统，能够有效对知识进行沉淀和积累，同时实现知识的再利用，对知识进行不断的创新迭代，为今后的工作提供参考，实现资源的最大化利用，进而提升企业的创新能力。

(6)提高企业创新力和竞争力。随着勘察信息化的变革，市场外部环境和内部环境都发生了翻天覆地的变化，行业的发展对企业员工素质也有了更高的要求。随着勘察设计各项业务的开展，要求企业加快整合业务知识，提高知识的重用率。目前情况而言，企业创新力和竞争力还存在提升的空间，主要包括项目要求与技术能力方面、业主需求与企业应对处理方面、工作业务量与人员分配方面等。但是通过对知识的收集共享、知识挖掘以及知识智能化处理等技术，开展知识信息化管理工作，可以有效提升员工的素质和创新能力，提高企业服务质量，以适应外部环境变化，从而提升行业地位与核心竞争力。

3 数字化知识管理平台的探索

随着信息技术的快速发展，知识经济的转变，企业信息化建设面临越来越高的要求，而信息技术和数字化技术的快速发展，也推动着勘察设计企业知识管理转向智能化发展。在国内勘察设计企业面临数字化升级的阶段,数字化的知识管理技术,将成为企业构建差异化竞争力的关键环节。结合上述观点的论述和探讨，本章节将对数字化知识管理系统的构建提供思路。

3.1 知识管理平台建设的原则

(1)积累原则。任何资本都离不开积累的结果，知识资本也是如此。正是因为企业经过长期的经验积累，才形成核心的竞争力和价值体现。如果不注重知识的积累，那么，企业的知识成果将会随着项目的结束而消失，随着企业员工的离职而消失。因此，企业应该更加重视知识积累的重要性。

(2)信任原则。信任是实现知识交流与共享的前提，只有员工之间产生了信任，才能有效激发潜在的隐性知识，并朝着知识交流和共享的方向螺旋式上升。因此，企业需要培养知识导向型的企业文化，在企业形成一个相互信任的工作氛围。

(3)共享原则。知识共享可以让企业在新项目的运转赢在起跑线，充分利用和共享企业现有的经验成果，加快项目的运转周期。知识管理就是要构建一个共享型的知识仓库，为企业提供最大化的利用。

(4)交流原则。通过不断交流，不仅可以加强彼此之间的信任，同时还可以促进知识的共享与创新。工作中，很多经验成果往往都是在不断沟通和交流过程中所获得，这就是知识在交流过程中得到的融合与升华。

(5)学习原则。学习是企业员工获得知识的最有效的途径，也只有通过不断的学习，才会促进知识的不断创新与循环再利用。同时，学习也可以加强员工之间的沟通交流，让他们之间彼此相互敬佩，从而进一步促进了员工间的知识交流与共享。

3.2 知识管理平台建设的目标

知识管理的目的，是要加快知识的流动和传承，推动知识创新，实现知识价值的最大化，以此提高企业创新能力和竞争力[3]。知识管理的作用，就是要让知识形成内外循环，促进个人与企业之间、企业与外部之间的联系，加快知识流通，形成有效的知识网络，从知识产生、知识分类、知识存储、知识分享、知识更新利用形成更有价值的知识，同时让知识不断循环迭代和利用，推动知识的不断创新，如图4所示。

图4 知识内外循环图

3.3 数字化知识管理体系架构

大数据时代，数据成为企业重要的资源，而知识管理的对象也开始由信息转向数据管理。所以，设计一套完善的数字化知识管理架构，是成功的关键。数字化知识管理，首先考虑的是数据的来源，其次是通过信息化技术对这些数据进行汇聚，形成企业有效的知识仓库，再对知识仓库中的数据进行分析和挖掘，最后得到更有价值的数据和信息，并且在工作上辅助人的思考和决策。只有这样知识管理平台，才能发挥它的重要作用。知识管理系统架构如图5所示。

图5 数字化知识管理架构图

数字化知识管理架构主要包括两个部分，即数字化管理平台和知识智能化。数字化知识管理平台应包括知识分类、知识地图、知识检索、智能分析、决策分析等模块。数字化管理，首先要持续夯实传统信息化时代的系统建设任务，且要充分达到各个业务信息的互联互通，系统信息之间的自由交换，满足业务和工作协同，同时也要进行大量的流程分析和流程节点嫁接的数据。而重要的是数据处理和挖掘，使最终获得的数据，能够满足设计人员在业务处理过程中微观应用和宏观分析的要求。这就需要将数字、信息等处理成更有价值的知识和信息，并能协助人们的思考。因此，在数字化管理工作中，尤其需要重视知识智能化的处理。

知识智能化，系统通过智能化技术将知识进行筛选、过滤、加工，形成更有价值的知识资源，减少人为对数据的加工和处理，为设计人员提供精准和智慧的资源，从而获得更有参考价值的信息[4]。因此，在建立数字化知识管理系统时，需要考虑到数据智能化技术的重要作用，通过对海量的数据进行智能化处理和加工，使更有价值的数据被挖掘出来，同时也让知识管理平台更加数字化和智能化。

3.4 经验与难点总结

知识管理平台建立过程中，通过大数据技术以及智能技术，可以打造数字化知识管理平台，让知识通过信息化来收集、分享和交流。然而，在知识管理实施的过程中，也碰到不少阻力和困难，具体表现如下：

(1)经验多却难以分享。每位设计师在自己的岗位和工作中都积累了丰富的经验和教训，他们的经验和教训对于需要的人来说价值非常大，但是由于缺乏有效的激励机制，这些设计师的经验成果，往往难以被分享再学习利用。

(2)专家多难以发挥价值。在设计院中，每位专家在某个专业或多个专业中，都拥有精深的知识和经验成果,但是这些经验知识没有被充分挖掘出来，导致专家价值难以呈现。

(3)知识迭代缓慢。知识的积累和沉淀需要长期的过程。在勘察设计行业中，通常整个项目生命周期较长，使知识的传递和学习变得困难，导致知识创新变得缓慢。

(4)资源多难以充分消化和利用。每个设计院经过长期的发展，都积累了大量的知识资源，然而设计师的工作通常比较繁忙，难以在短时间内消化大量的专业知识。

4 结语

综上所述，知识管理就是用明天思考今天，用今天成就未来的事情。知识管理体系的建设，是提升企业竞争力的有效手段，然而知识管理的工作任重道远，在新形势复杂条件下，随着大数据技术和人工智能应用的快速发展，知识管理技术也将面临新的挑战，对知识的获取和利用也提出了更高的要求。为此，我们也要积极探索应对之策，结合知识管理工作的客观规律，思考勘察设计行业背景下的知识管理发展需求，把大数据技术和智能化技术融入知识管理体系中，以此来提升企业知识管理服务水平，为企业未来的发展提供持续有力的知识技术支撑。同时，我们也要通过企业文化激发员工学习氛围，不断提高员工的学习和探索精神，为企业知识传承的持续性提供动力。