1、知识应用面临的挑战
知识是企业的核心资产，是企业体现产品价值、具备核心竞争力的关键因素，是企业是否具备智慧、智能的前提与基础。
企业积累知识，充分利用知识、发挥知识作用，来驱动企业技术创新与产品变革，是企业知识管理的核心目标，然而，不同企业在知识管理方面因产品、技术、管理、认知等各种因素，存在巨大的差异，面临巨大的挑战:
挑战
•高价值的知识与低价值的数据、信息混杂在一起，难以区分，不能充分发挥知识的价值。
•知识模型不完整，难以验证、引用,知识浪费严重。
•知识没有闭环，是零散的、静态的、没有关联的，难以驱动企业技术创新，无法全方位呈现知识的价值。
•知识表达不规范，难以在多个组织、部门、专业、产品、项目中共享、复用。
•知识没有评价，后来者无法确认知识的正确性、可靠性。
•知识零散的分布在企业各个部门、专业，没有形成一个有机的整体，没有发挥知识应有的作用与价值。
•分散的知识集成缺乏有效的低成本集成方法。
•海量知识种类繁多，在分析处理时差异性大，给知识应用带来巨大的壁垒，难以提高知识利用率。
图1知识应用面临的挑战
2、KENOVA知识平台简介
智慧工程知识平台KENOVA是8858cc永利官网公司自主研发的、集多学科、多专业、多系统、多领域知识于一体的知识综合应用平台，是智慧院所三大平台之一即知识应用平台典型系统。
图2智慧工程知识平台核心思路
KENOVA&知识库
针对当前工程领域知识应用面临的巨大挑战,KENOVA提出“为知识应用而建知识库、为产品创新而智慧应用知识”的思想，结合先进、成熟的知识本体技术、插件技术、大数据分析处理技术、数据挖掘技术、商业智能技术、OWL2标准技术，来解决工程领域知识积累难、应用难、多系统异构知识集成难、专业知识表达难共享难的问题，最终达到“智慧院所、智能创新”的知识应用目标。
图3知识平台系统架构示意图
3、KENOVA产品特点
（1）采用知识本体来表达、共享知识
在工程领域，不同专业的知识差异巨大，比如结构模型与流体模型，为知识采集带来巨大困难。KENOVA采用知识本体来描述知识，采用国际标准OWL2来表达知识本体：
•采用术语、近义词、条目、属性来描述知识
•采用关联来管理知识之间的关系
•采用OWL2标准来表达知识本体，实现异构知识的流动、共享、复用
•采用知识图谱来展现知识以及知识之间的关系
图4本体知识表达方式
（2）以数据为中心的动态多维度知识建模
以数据为中心的知识应用平台具有几个鲜明的特点：
•以数据为中心，而不是以业务为中心
•业务部门管业务，IT信息技术中心管数据，充分发挥二者的作用
•数据具有动态多维度视图，对应不同的业务
•数据是完整的、闭环的，独立的某个具体的业务
•PDM、PLM、TDM、SDM、SLM、CAX等是数据中心的业务工具
•业务工具与数据中心通过插件实现知识双向共享
图5以数据为中心的知识平台
图6工程知识五大基础维度
图7知识本体在线建模工具
同一知识本体，在不同领域有不同的视图和数据分析应用方法，知识平台根据这种差异提出一种解决方案。
KENOV平台动态多维度建模工具可为知识本体动态添加多维度业务关联关系，这种关联关系不仅可以在业务视图里查找知识本体，还可通过插件技术来处理、展示知识本体，这样可以适应不同类型用户对同一知识本体有不同的业务要求场景。
比如产品型号知识本体，除了项目、任务、方案、密级、机构等维度外，可能还具有数据类型、专业、质量、维修等维度，在不同的业务维度里，产品型号知识本体有不同的展现、处理逻辑。
（3）支持构建完整闭环的知识模型
图8知识完整闭环模型
完整闭环的知识模型是知识在企业广泛共享、引用、复用的基础，不仅可以完美的复现知识的过程、方法和步骤，而且可以在此基础上，结合专家的经验和评价，加入改进和完善，从而达到知识创新的终极目标。
（4）支持知识一体化工程
图9知识工程管理体系
知识的一体化包括知识管理的愿景、管理体系、现有知识梳理规范、知识采集、知识管理、知识应用和知识创新，这是一个完整的知识流程，可以实现数据流、信息流、知识流的完美整合。
（5）基于插件思想实现知识采集与应用
图10基于插件的知识采集与引用
工程知识分散在各个专业，需要专业人员才能梳理、采集，工作量大、技术难度高。KENOVA采用插件技术解决工程中各专业领域专业知识积累和应用问题：
•插件直接嵌入到CAX工具里，设计师点点鼠标即可实现收集
•业务知识可直接从CAX直接进入到知识库平台里，也可以从知识库平台直接应用到CAX中
•KENOVA提供支持多种技术的通用插件框架，可集成WEB服务、C#插件、C++等多种技术插件
（6）基于大数据技术构建工程知识库
企业知识种类很多，数量很大，增长速度很快，访问人数也多。
如何保证知识系统的效率？
KENOVA平台采用多种技术手段来支撑海量大数据存储访问计算问题：
•采用REDIS内存数据库和RDBMS数据库相结合的技术方案，其中REDIS内存数据库支持横向平行扩展，能显著提升性能和效率
•采用ELASTIC产品实现分布式存储访问，并支持横向平行扩展
•采用NODEJS技术实现点对点访问
•采用WEB集群技术，提高并发能力
•分布式存储自动具有容错能力，提升数据安全可靠性
4、KENOVA产品价值
图11产品价值
•数据为王：快速构建以数据为中心的知识库，充分发挥知识价值
•大数据优先：采用大数据技术，深度挖掘知识价值，达到隐性知识显性化目标
•支持知识工程：以工程方式来创建知识应用管理体系
•低成本利用现有知识，可以有效保护现有资产
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