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

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。