基于Web2.0的产品配置知识管理(上篇)
3 系统关键技术研究
3.1 产品配置知识自组织技术
随着产品零部件数目的增多和设计复杂度的增加,配置知识库中的配置知识也随之快速增长。但知识的质量往往良莠不齐,分类混乱无序。系统需要对知识库中的知识进行有序化,即对知识进行分类、评价等操作。产品配置知识的组织方式直接影响到产品配置的效率和正确性:
(1)基于标签的产品配置知识分类。标签分类法又称大众分类法(Folksonomy),是通过大众协作的方式创建和管理标签从而对信息内容进行标注的分类方法。基于Web2.0的产品配置知识管理系统采用标签分类方法,系统用户都可以为配置知识添加适当的标签以方便检索。由于知识库庞大,对于暂时没有被添加标签的知识,系统抽取该知识的关键词作为默认的标签。当对某篇知识添加标签时,大众使用较多的标签会被推荐给用户,标签也会越来越准确地描述知识,使系统的知识“搜准率”和“搜全率”得以提高。而且标签分类技术与产品结构树结合,使得产品配置知识能以结构化的方式组织。
(2)基于知识使用的产品配置知识有序化。要在海量的产品配置知识库中,获取有价值的知识,需要对知识进行评价。但配置知识因其专业性强、数量多、变化快,仅靠少数专家进行评价,显然难以满足需要。若要求广大工作在一线的员工进行专门的知识评价,将会耗费较多的工作时间。
配置知识的日常使用行为本身及使用效果或多或少体现了一种对知识的有意识或无意识的评价。如配置知识在配置过程中较多地被采用,则说明其价值较大,配置规则在使用中获得较高的配置成功率也体现了该配置知识价值较大。知识的日常应用行为还包括:知识阅读、下载、推荐、打分、关联、评论、引用等。若对这些行为及使用效果进行记录并给予不同的分值,则知识被使用的越多,该知识的得分就越高。通过统计各个平台的知识使用行为,积少成多,就有可能得到关于知识较准确的评价,减少知识评价的时间和成本。通过相应的激励机制,可以提高员工参与知识共享和知识评价的积极性、主动性和创造性。最终有利于形成一种员工积极知识共享和评价、知识库中的知识越来越完善和有序化、员工利用知识库的积极性越来越高的正反馈循环机制和系统。
(3)面向知识应用平台的知识有序化。基于Web2.0的产品配置知识管理系统中的配置知识可以在企业不同应用平台中使用,但是各个平台使用知识的侧重点不尽相同。如果仍以统一的标准来衡量知识权重,对知识进行评价及有序化,势必不能很好地满足用户在不同应用环境下的需求特点:在配置导航过程中,用户更关注配置知识能够带来更好的配置求解结果;在需求分析中,用户更关注客户的需求知识,重视客户对产品的反馈信息;在工艺设计中,用户更关注产品中零部件的特殊工艺要求等信息;在产品装配中,用户更关注零部件间的相对位置,配合精度等知识;在产品维修中,用户更关注产品的维修历史,维修案例等信息;在产品报废回收中,用户更关注产品结构,零件材料成分等知识;在配置人员培训系统中,用户则更关注配置知识的全面性及可理解性;在企业知识共享中,用户更关注知识在整个产品生命周期中的通用性;在员工绩效评价系统中,则更关注员工所贡献知识所带来的价值,如重用程度;在客户个性化定制平台中,则更关注知识的通俗性及产品在客户中的受欢迎程度;等等。
定义知识应用平台j中的知识使用活动相对于知识应用平台i的权重系数为Rij(O≤Rij≤1),知识应用平台知识使用活动相对于自身的权重为1,根据企业实践经验建立系统中各个知识应用平台间的权重关系矩阵,如表2所示。
表2 知识应用平台间的权重关系矩阵
本研究使用Pi表示知识应用平台j中某项知识使用活动的分值,则该行为相对于知识应用平台i的分值pij=pjRij,知识在知识应用平台i中的权重综合了各个知识应用平台间的知识使用反馈∑pjRij。
如某篇知识在企业培训平台被下载,假设这一行为使该知识的价值增加5分,若企业培训平台对配置导航平台的权重为0.8,则该篇知识在配置导航平台中的价值增加5×0.8=4分。这种方式使得知识在有序化过程中既利用了知识在各个平台间的知识使用信息,又能够很好地适应每个知识应用平台。综合各个方面的用户反馈信息,产品配置知识经过不断的自组织,更加适合各个平台的使用。面向知识应用平台的知识有序化模型如图4所示。
图4 面向知识应用平台的知识有序化模型
3.2 产品配置知识智能推送技术
产品配置涵盖了产品生命周期的各个阶段,包括产品的需求分析、设计开发、工艺规划、生产制造、售后服务等阶段。而对于比较复杂的产品,如MTO、ETO及RTO产品,配置系统只能进行大致的方案设计,很难全自动地工作。这时就需要配置人员进行大量的交互设计。在成千上万条的产品配置知识中,如何获取当前所需的产品配置知识是一个亟需解决的问题。
笔者提出一种以产品结构树关联产品配置知识,并在产品配置的不同阶段进行知识映射的配置知识智能推送技术:
(1)以产品结构树关联产品配置知识。产品配置往往与产品结构树紧密相关。产品结构树描述了一个可配置的、包括所有标准构件的模块化产品系统的组成情况。产品配置过程依据产品结构树,结合用户需求及零部件供应信息对产品进行重新组织。产品结构树是产品配置过程中的核心对象。用户可以在查看知识过程中为其添加相应的标签,也可以为产品结构树中的某个节点添加相应的标签。系统根据产品配置知识及产品结构树节点的标签情况及相关的名称、关键词实现配置知识与产品结构树的关联。这种方式克服了目前标签使用中标签间关系不明确,无法进行结构化表示的缺陷。当配置知识关联至产品结构树后,可以进行结构化表示,借助图形化展示工具,实现图形化展示。配置知识可以根据关联节点间的影响深度计算知识间的相关程度,当用户在关注产品结构树中某个节点的配置时,系统推送给用户的配置知识不仅包括与该节点直接关联的配置知识,也包含与其相关程度较高的配置知识。
(2)以产品配置阶段映射知识。产品结构树在产品配置的不同阶段,往往被映射成不同的产品结构树视图。这种映射实际上是基于一定查询条件的过滤。针对产品结构树的映射情况,系统将产品配置知识库也进行相应的映射过程,实际上是经过一定的查询规则过滤不相关的知识,使知识推送更加精确。如产品结构树中与设计阶段相关的某节点在面向装配的结构视图中被系统过滤,同时与该节点相关联的配置知识也被知识库过滤,用户在面向装配的配置设计中不会得到该知识。由于过滤是基于查询条件的,很可能会出现这样的情况,即某子节点在过滤后被视图选中,但其父节点却在筛选过程中被过滤。为了不破坏产品结构树的完整性,系统会将父节点作为虚节点显示,而其相关联知识依然不可用。系统可以为配置知识建立相应的过滤规则,明确限制其可被获取的范围。这种过滤机制同时也实现了一定程度的配置知识权限控制,使用户无法看到与他无关的产品配置知识,实现用户与知识的隔离。如在客户个性化定制平台中,就可以提供较少的配置选项,而系统推荐给用户的知识也将仅仅是与该部分相关的配置知识,从而确保企业核心知识不外泄。产品配置知识关联及映射模型如图5所示。
图5 产品配置知识关联及映射模型
4 系统实现
本研究以某轮式装载机配置为案例,基于J2EE技术构架,使用MySQL作为系统数据库,采用Tomcat服务器部署系统,开发了基于Web2.0的产品配置知识管理系统。
系统包括网络新闻模块、知识共享模块、产品配置模块、知识检索模块、基础数据模块及系统管理模块。在网络新闻模块用户可以定制相关配置知识,系统将自动定时从网络相关信息源抓取至系统知识库。在知识共享模块,用户可以以维基的方式分享相关的配置知识,也可以上传相关源文档。在产品配置模块,用户可以根据客户订单信息,进行装载机交互配置。系统会根据配置过程及产品主结构树智能推送相关的知识信息及实例使用信息等等。用户可以点击查看知识的详细信息,进行推荐、评分等操作,也可以为知识添加相应的知识适配器,同时可以为知识或产品结构树相应节点添加标签。基础数据模块提供对产品结构树、零件库等的查询、维护功能。知识检索模块提供配置知识检索引擎,方便用户查找知识。系统管理模块主要用于系统用户管理及配置系统的相关权限设置。该模块也提供根据系统记录的用户在系统中的行为,进行相关的统计分析功能。该系统实现界面如图6所示。
图6 产品配置知识管理系统界面
5 结束语
基于Web2.0的产品配置知识管理系统通过维基的方式外化企业员工的产品配置经验,解决隐性产品配置知识获取难的问题。通过引入知识适配器模式来融合产品配置过程中不同粒度的产品配置知识,使大众参与到产品配置知识的维护过程中,提高了知识维护的效率。利用大众评价的方式,结合标签分类技术及知识使用过程中的自组织技术完成对产品配置知识的有序化。研究了基于标签技术及产品结构树的产品配置知识智能推送方法。系统拓宽了企业产品配置知识积累的来源,促进配置知识在企业中的转移,且为企业中多种知识应用门户提供知识支持。研究结果表明,基于Web2.0的产品配置知识管理方式可以有效促进配置知识在企业中的共享与重用。
本研究中以产品结构树来组织和推送知识,但产品结构树本身的建立也需要大量的知识支持,进一步的研究可以面向结构树建立过程的知识组织与推荐方法。
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