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。”

DIGITIZATION和 DIGITALIZATION的区别

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。

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。