知识管理成为智能制造国标要点

在智能制造迈向系统化、数字化与智能化的过程中，“知识”正从隐性的个人经验，走向可管理、可复用的企业级资产。在《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）中，知识管理成为贯穿全流程的关键能力指标。该标准在多个能力域和成熟度等级中强调知识库的建立、知识体系的管理与知识的应用，主要包括：

1.知识库类型：产品设计知识库、工艺知识库、设备故障知识库、质量问题知识库、客户服务知识库等。

2.知识管理手段：知识管理体系、知识管理平台、知识数字化与软件化。

3.知识应用目标：支持设计优化、工艺决策、预测维护、精准服务、问题追溯等。

这些内容体现了智能制造从“数据”到“知识”再到“智能决策”的演进路径，是智能制造能力成熟度提升的关键支撑。

一、《智能制造能力成熟度模型》具体哪些环节提及知识管理要求

领域	具体条款
1.人员技能	三级： 建立知识管理体系，管理人员贡献的知识和经验。
	四级： 建立知识管理平台，实现知识、技能、经验的沉淀与传播。
	五级： 将人员知识、技能和经验进行数字化与软件化。
2.产品设计	四级： 建立典型产品组件的标准库及典型产品设计知识库。
	五级： 基于产品标准库和设计知识库的集成和应用，实现产品高效设计。
3.工艺设计	三级： 建立典型制造工艺流程、参数、资源等关键要素的知识库。
	四级： 基于工艺知识库的集成应用，实现知识的实时调用，为规划与设计提供决策支持。
4.生产作业	三级： 建立产品质量问题知识库。
	四级： 通过数据分析和知识库的运用，进行产品缺陷分析，提出改善方案。
5.设备管理	三级： 建立设备故障知识库，并与设备管理系统集成。
	四级： 基于设备运行模型和设备故障知识库，自动给出预测性维护解决方案。
6.客户服务	三级： 具有客户服务信息数据库及客户服务知识库。
	四级： 建立客户服务数据模型，实现满足客户需求的精准服务。
7.产品服务	二级： 具有产品故障知识库和维护方法知识库。

二、《智能制造能力成熟度模型》知识管理要求的作用与意义

１、在国标第 7.2 节“人员能力要素”中，知识管理首次被写入智能制造人员能力进阶标准：

三级要求：应建立知识管理体系，通过信息技术手段管理人员贡献的知识和经验。

作用价值：将分散在个人头脑中的隐性知识（经验、技巧、Know-how）转化为组织的显性资产，避免因人员流失造成的知识损失。 这是组织学习的起点。它将智能制造从依赖“老师傅”的个人能力，升级为依赖“组织智慧”的系统能力，为后续的知识应用和创新打下基础。

四级要求：应建立知识管理平台，实现人员知识、技能、经验的沉淀与传播。

作用价值： 在管理体系之上，通过技术平台实现知识的高效、规模化共享和复用，打破部门墙。实现了知识的“流动性”，加速了全员技能提升和最佳实践的推广，是支撑“集成级”向“优化级”跨越的关键基础设施。

五级要求：应将人员知识、技能和经验进行数字化与软件化。

作用价值：将知识封装成软件、模型或算法，使其能够被系统自动调用和执行，减少对人的直接依赖。 这是知识应用的最高形式，实现了“知识即服务”。它使得智能系统能够自主决策和优化，是达到“引领级”智能化水平的核心特征。

２、产品设计能力域（第 7.5.1 节）——知识库成为模块化、参数化设计的前提

四级：建立典型产品组件标准库及典型产品设计知识库。

作用价值： 促进设计模块化、标准化，避免重复设计，提高设计效率和一致性。 直接降低了研发成本，缩短了产品上市周期。同时，标准库和知识库是实现参数化、模块化设计的基础，为快速响应个性化定制（五级要求）提供了可能

五级：基于设计知识库实现参数化、模块化、高效设计。

作用价值： 将知识库从“参考资料”升级为“驱动设计”的引擎，系统能主动推荐最优设计方案。

实现了设计过程的智能化，使设计师能从重复性工作中解放出来，专注于创新。这是衍生新制造模式和商业模式的技术前提。

３. 工艺设计能力域——用知识库实现工艺标准化与决策化

三级：建立典型工艺流程、参数、资源的知识库，并能结构化呈现。

作用价值： 将经过验证的最佳工艺方案固化下来，作为工艺设计的基准和模板，确保生产过程的稳定性和可重复性。 实现了工艺设计的“规范化”，是保证产品质量一致性的关键。它将工艺从“艺术”变为“科学”，为后续的工艺优化提供了数据基础。

四级：基于工艺知识库集成，实现实时调用与决策支持。

作用价值：将工艺知识库与设计、生产等系统集成，在设计阶段就考虑工艺可行性（并行工程），并在生产准备阶段自动生成优化的工艺方案。打破了设计与制造的壁垒，实现了设计与制造协同，大幅减少了生产端的调试和返工，是实现“优化级”精准预测的重要一环。

４. 生产作业能力域——质量知识库支撑预测性质量管理

三级：建立产品质量问题知识库。

作用价值： 记录、归类和分析历史质量缺陷、原因和解决方案，形成“质量病历”。 当类似质量问题再次出现时，能快速诊断和解决，实现经验的闭环和质量的持续改进。这是构建质量追溯和持续改进体系的核心。

四级：结合实时生产数据，通过知识库进行缺陷分析并提出改善策略。

标准要求质量知识库从“记录问题”跨越到“提供优化建议”，体现了智能制造从事后治理走向事中、事前质量管理的趋势。

作用价值：作用： 将质量知识库与实时生产数据、检验数据相结合，从“事后补救”转向“事前预测”和“事中控制”。

意义： 实现了质量的精准追溯和主动防御，将质量控制从“检验”提升到“管理”和“预测”的层次，体现了“优化级”的核心特征。

５.设备管理能力域——故障知识库是预测性维护的核心

三级：建立设备故障知识库并与设备管理系统集成。

作用价值：将设备故障现象、原因、处理步骤结构化记录，辅助维修人员快速定位和解决问题，减少停机时间。 提升了设备维护的效率和准确性，是实现预测性维护的知识基础。它将维修经验从个人手中解放出来，赋能给整个维护团队。

四级：基于设备模型+故障知识库实现预测性维护方案。

作用价值： 将实时设备运行数据与历史故障知识相结合，通过模型分析，在故障发生前预测风险并自动生成维护计划。 这是从“预防性维护”（按计划）到“预测性维护”（按状态）的质的飞跃，极大提升了设备综合效率（OEE），是“优化级”的典型体现。

6. 客户服务 知识助力客户服务效率飞跃

二级： 具有产品故障知识库和维护方法知识库。

作用价值： 为现场服务人员提供权威、统一的故障诊断和维修指导，降低对服务人员个人经验的依赖，提升首次修复率。这是服务标准化的开端，保证了基础服务的质量，是智能制造能力在服务环节的初步体现。

三级： 具有客户服务信息数据库及客户服务知识库。

作用价值： 统一管理客户信息、历史服务记录和标准解决方案，确保服务响应的准确性和一致性，提升客户满意度。 实现了客户服务的标准化和可追溯，为从“被动响应”向“主动服务”转型奠定了基础。

四级： 建立客户服务数据模型，实现满足客户需求的精准服务。

作用价值： 在知识库基础上，通过数据分析建模，主动识别客户潜在需求，提供个性化、增值服务。将客户服务从“成本中心”转变为“价值中心”，通过精准服务增强客户粘性，甚至衍生新的服务收入，体现了“引领级”的商业模式创新。

产品服务——知识提升服务人员工作能力、助力服务标准化。

三、知识库/知识体系推动成为智能制造核心支撑能力

标准中如此密集且系统地要求建立各类知识库/体系，其背后的深层逻辑和战略意义在于：

1.从“隐性”到“显性”，固化组织智慧：将企业最宝贵的无形资产——人的经验和知识，转化为可管理、可复用的数字资产，实现知识的传承与沉淀。

2.从“分散”到“集成”，打破信息孤岛：通过统一的知识管理平台和集成规范，将分散在设计、生产、服务等各环节的知识连接起来，形成支撑全局优化的“知识图谱”。

3.从“经验”到“模型”，驱动精准决策：将知识软件化、模型化，使智能制造系统能够基于数据和模型进行科学决策与精准执行，减少不确定性，替代和增强人的判断。

4.从“被动”到“主动”，实现预测优化：知识库与大数据、AI结合，使系统能够从历史中学习，预测未来状态（如设备故障、质量风险），并主动提供优化方案，实现真正的“智能”。

5.从“标准化”到“自适应，支撑持续创新：标准库和知识库为快速响应变化（如个性化定制）提供了基础，而高级别的知识应用（自学习、自优化）则能持续驱动业务过程和产品本身的创新。

四、结语

从在GB/T 39116-2020模型中，知识库/体系是贯穿始终，它不仅是评估等级的关键指标，更是企业实现智能制造能力阶梯式攀升所必须构建的核心支撑能力。 知识库并不是一个“辅助工具”，而是智能制造体系的核心基础设施。

深蓝海域长期专注知识工程与知识平台建设，为海尔、美的、正泰、北汽等众多制造业客户构建其知识体系和知识库系统，深刻理解企业在构建设计知识库、工艺知识库、设备知识库、质量知识库、服务知识库时的重难点。助力客户将知识管理打造为企业智能化升级的底层能力，未来制造业竞争力的关键。