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知识管理对任何企业都至关重要:许多困难的工作正在开发新方案,制定新流程, 以确保企业经营的可持续性;另外,客户关系管理也要付出很大的努力。所有这些 工作都产生了新知识⸺可是这些知识怎样才能保留下来并与人分享?
很多企业,尤其是那些研发型企业,往往都会意识到,员工的 技能是它们最宝贵的资源之一。它们知道,创新不仅需要灵 感,而且需要员工的知识和经验。虽然灵感无法捕捉,但知识 和经验可以留存。它们真的能吗?很显然,知识的定位、标准 化、结构化、具体数字化和分发并不容易做到⸺至少在人的思 想能够被扫描之前肯定是这样。就目前来说,有效的交流至关 重要,而员工讨论和分享他们所知和所学的意愿也同样重要。
您都知道了些什么?
“在知识管理中,难度最大的单项任务是,弄清楚公司已经知 道了什么,”Erika Hofstätter说,她在普锐特冶金技术负责使 用用以积累、分类和分发运营相关数据的技术。“人们必须知 道他们可以从哪里查到信息,而这些信息必须容易获取和及时 更新。否则,您就会面临每一个人每一次都从头干起的局面, 因为他们发现搞清楚他们的同事已经掌握了哪些情况实在是太 难了。”
在英语中,“digitization”(具体的数字化)和“digitalization”( 抽象的数字化)之间存在着其他一些语 言体现不出来的差别。有一些人试图解释清楚这两 个词,结果适得其反。不过,随着第四次工业革命 步伐的加快,《冶金杂志》团队相信很有必要将这 两个词区分开来;这决定着我们怎样使用它们。首 先需要讨论Digitization,因为它在技术上和逻辑上 都先于digitalization。按照高德纳咨询公司的说 法,“digitization是从模拟形式变成数字形式的过 程。”利用字符识别功能扫描一本书,就是这样的 一个例子⸺它在本质上就是将模拟信息转换为数字 信息。而Digitalization指的是使整个这样的过程在 数字技术层面发生。所以,您不能将一个内部运行 着各种工艺的工厂具体数字化;而只能将其抽象数 字化。举例来说,如果一家钢铁企业引入了机器人 来执行以前由高水平操作人员承担的任务,这属于 抽象的数字化。
洞察引擎
由于企业的很多信息只是以分散的和没有条理的形式存 在,Hofstätter使用了“洞察引擎”来处理、分类和结构化安排 数据。在此之后,她将积累的知识提供给那些能够从中受益的 人。这些信息可以使用仪表盘和360度视图搜索,但也可以通 过关键词进行搜索。那么,洞察引擎使用的算法同谷歌的算法 相似吗?“不太像,”Hofstätter说。“它们的功能大大超过我 们熟悉的现在那些互联网搜索引擎使用的算法。它们可以自定 义,以便使用我们自己的术语。它们还让我们能够查询来源, 比如我们的‘经验教训’数据库,以便找到在特定情况下如何 优化项目管理的有关线索。这就保证了不断取得进步。”
但是,避免以前的错误和典型的陷阱并不是Hofstätter使用洞察 引擎的唯一原因。有效实施的知识管理能够帮助企业更好地应 对员工退休或意外离职的局面。另外,由于三方面的原因,它 还能为企业作出意义深远的战略决策起到保驾护航的作用:首 先,决策制定者在进行取舍时有更多最新的和可靠的信息作为 依据。“ 他们获取的信息更多, 对形势有更全面的了 解,”Hofstätter说。其次,由于所有必要的信息都已经获得, 管理层能够将注意力集中在制定决策本身,而不必在这个过程 中再花费大量的时间去收集他们需要的信息。第三,最终确定 质量决策需要的时间显著缩短,提高了企业的整体效率。
![](https://magazine.primetals.com/app/uploads/2021/06/MM01-2019-Knowledge-Management_3-1024x655.jpg)
冶金技能的管理
不过,对普锐特冶金技术来说,Hofstätter的工作只是知识管理 的一个方面。作为普锐特冶金技术核心业务的钢铁生产工艺极 其复杂,必须掌握大量的知识和技能,才能知道怎样设计和运 行一家钢厂。Günther Winter非常熟悉钢铁生产知识管理所面临 的挑战和存在的机会。在被问到他在工作中是否使用“非结构 化数据”(2019年的一个无可争议的流行词)时,Winter笑 了。“我们生活的这个世界其实是混乱无序的,”他说。“现 实在本质上就是非结构化的,这个事实当然对冶金世界同样正 确。”Winter解释说,在钢铁生产中,没有任何两家工厂会完 全相同,因此,它们产生的生产数据通常不具有可比性。“每 家企业都以不同的方式记录不同的数据。即使这些信息是以一 种统一的方式采集的,我们往往也必须从‘混乱’中理出头 绪,拿出能让它们得到使用的方案来。我们正在不断提高自己 处理非结构化数据的技术能力。”
Winter在今后几年的目标之一是,和他的团队一起开发一种 数字助理,通过提供即使是非专业人员也能理解和执行的专家 建议,让钢厂的日常业务处理变得简单。这样的助理在很多方 面都会大有用武之地。“我举一个例子,”Winter说。“如 果你的工作是维修,肯定每天都会处理大量的故障信息和报 警,但它们并没有按照相关性进行分类。那么,它们中的哪些 涉及的问题真正可能带来危险呢?需要做些什么才能避免这些 情况呢?”Winter说,像这样的问题都可以由数字助理来回答。但是,首 先必须对大量的数据进行检查:报警本身,基础数据,还有为 使工厂恢复正常状态而采取的措施。这些数据中的大部分都只 能以非结构化方式获得。“如果你对比过维修报告,哪怕是同 一家工厂的报告, 就能知道非结构化数据有多大的用 处,”Winter说。“而且,在这些报告里包含了许多经验⸺全 都是专业知识⸺它们在等待着得到利用。”
拼图的碎片
Hofstätter和Winter的共同点是,致力于以创新性的方式将知 识提供给那些需要它们的人。知识管理涉及了多个学科,通常 需要那些以前用在其他条件下的技术和方法。“不同的思维方 式就像拼图的碎片一样:只有把它们拼在一起,你才能看清全 貌。然后,它们就能发挥出最大的作用,”Hofstätter说。