基于知识库的智能设计：优化方案

1.知识的分类（谭建荣等，2008）

知识正在成为越来越多的企业的主要财富，企业需要一个强大的知识库对这些财富进行管理。

知识的分类有多种。

（1）显性知识和隐性知识

首先根据知识的可转移性，知识可分为显性知识和隐性知识：

1）显性知识（编码型知识）一般是指可以编码和度量的、可以由计算机处理的知识。显性知识可以十分简单地被表述出来，例如，如果出现条件A，那么最好的解决方法将是B。这种知识可以以多种方式转移而保持其正确性。

2）隐性知识（意会性知识）一般是指头脑中属于经验、诀窍、灵感、想法、洞察力、价值，以及判断的那部分知识。许多隐性知识很难表述，因为它们与丰富的语境相联系。两千年前中国的古人就说过“书不尽言，言不尽意”，就是这个意思。

知识库主要是对显性知识进行管理。

（2）数据、信息和知识

1）数据的一般特征是关于事件和关于世界的一组独立的事实的符号表示。数据可以直接来源于传感器，如某种变量的测量值；也可以存在于高度结构化的数据库，如ERP（企业资源计划）系统中的现场生产数据库。

2）信息是已经排列成有意义的形式的数据，是组织或结构化的数据，是放在上下文中并赋予其特定含义的数据。例如，数字是数据，而一张随机数字表则是信息。

3）知识是信息的应用。知识深刻地反映了事物的本质。可以利用知识来进行预测，进行相关性分析和支持决策的制定，即得到新的知识。也有人认为，知识是有用的信息，如用户需求报告。信息组合成知识的过程非常复杂，主要依靠人的创新性工作。

从数据到信息，从信息到知识，它们之间并没有严格的界限。

知识库中不仅有知识，还有许多重要的数据和信息。在本章中，不特别说明时，知识也包括重要的数据和信息。

（3）知识群化、外化、整合、内化、应用和创新及知识评价和激励

基于知识的设计主要包括6个主要环节：知识群化、知识外化、知识整合、知识内化、知识应用和知识创新。它们之间的关系如图3.8所示。在基于知识的设计过程中，知识不断地被群化、外化、整合和内化，显性知识和隐性知识在不同阶段螺旋形动态转化和上升，并被随时用于企业的设计过程中。

图3.8　知识群化、外化、整合、内化、应用和创新及知识评价和激励

1）知识群化。从隐性知识到隐性知识，即隐性知识在人之间的转移和再用。

2）知识外化。使员工的隐性知识转变为显性知识，从而方便地被整个企业共享，并可被继承和再用。

3）知识整合。对不同的、零碎的显性知识进行整合，即条理化、系统化和优化。

4）知识内化。指组织范围内显性知识向个体的隐性知识的转换，这实际上是一个学习过程。

5）知识应用。即利用已有知识增加企业价值。

6）知识创新。知识创新是利用企业自身所拥有的知识创造出新的知识，获得持续的创造力，从而使企业具有较强的竞争优势。

7）知识评价和激励。知识评价是对知识的价值进行评价，以便“心中有数”，在此基础上对积极参与知识共享的员工进行有效激励，促进知识共享的深入开展。

（4）知识的粒度(www.xing528.com)

企业知识库中，知识的粒度大小是不同的，如图3.9所示。

图3.9　企业知识库中不同粒度的知识

2.基于知识库的智能设计系统

基于知识库的智能设计系统有以下几种。

（1）基于实例推理（CBR）的设计。当系统根据相似性搜索到新的作用原理或物理结构后，相应的实例被自动调出。在此基础上可以开展基于实例推理的设计，如图3.10所示。

图3.10　基于实例推理的设计流程

（2）基于TRIZ的智能设计系统。TRIZ的含义是发明问题的解决理论，其拼写是由发明问题解决理论俄语含义的单词转换成拉丁文的词头缩写。TRIZ的产生可追溯到第二次世界大战刚刚结束的1946年。在苏联，以G.S.Altshuller为首的研究人员开始了有关TRIZ理论和实践的研究。其主要目的是研究人类在进行发明创造、解决技术问题的过程中所遵循的科学原理和法则。为此，由苏联的大学、研究所和企业所组成的数百人的研究组织用了近50年时间来查阅并研究了世界各国近250万件发明专利，从中总结出了TRIZ的基本原理。在东西方冷战时期，TRIZ的研究一直被作为苏联的国家机密，西方国家知之甚少。苏联解体后，大批TRIZ研究者移居美国等西方国家，TRIZ的研究与实践得以迅速普及和发展。西北欧、美国、日本，以及中国台湾等地出现了以TRIZ为基础的研究、咨询机构和公司，一些大学将TRIZ列为工程设计方法学课程。TRIZ方法工程实用性强，其方法核心系经验的集合，所以可视为一种知识库的方法。如今它已在全世界被广泛应用，创造出了成千上万项重大发明（曾令卫，2003）。在获得美国发明专利最多的十大公司中，半数以上的公司都在采用TRIZ理论进行创新。

Altshuller将他研究过的20万个发明专利所涉及的发明问题分成5类：

第1类（32%），利用已知方法继续发展现有技术系统（例如增加壁的厚度以提高强度）。

第2类（45%），现有技术系统的小幅度改进，但这种改进往往是妥协的折中解决方案（例如使用结合剂将两种不同材料焊接在一起）。

第3类（18%），运用现有技术实现现有技术系统的重大改进（例如以半导体取代电化学继电器，或在摩托车上以万向轴传动取代链条传动）。

第4类（4%），运用新的技术产生新的一代技术系统（例如显微镜，蒸汽机车、复印机等）。

第5类（1%），基础性的新发现（例如发现X射线、激光、青霉素、DNA、超导材料等）。

Altshuller认为，TRIZ作为可普遍运用的原理和可定义的思维模式，适合于解决第2至第4类发明问题。第1类不算真正的发明，第5类则属于发现新的自然现象。

运用TRIZ解决发明（创新）问题的关键就是找出矛盾是技术矛盾还是物理矛盾，然后利用不同的TRIZ工具，通过类比思考的方式，找到解决矛盾的思考方向。 TRIZ的出发点是：发明问题的基本原理是客观存在的，这些原理不仅能被确认也能被整理而形成一种理论，掌握该理论的人不仅能提高发明的成功率，缩短发明周期，也使发明问题具有可预见性。

TRIZ理论解决创新性问题的思路在于它采用科学的问题求解方法，具体办法就是将特殊的问题归结为TRIZ的一般性问题，然后应用TRIZ带有普遍性的创新理论和算法寻求标准解法，在此基础上演绎形成初始问题的具体解法。这种从特殊到一般的方法，充分体现了科学的问题解决的思想，富有可操作性，为计算机环境下的创新提供了重要的理论与方法基础。

基于TRIZ的智能设计系统将TRIZ、本体论、现代设计方法学与IT技术等融为一体，帮助设计者在概念设计阶段有效地利用多学科领域知识和前人的智慧，遵循创新规律，打破思维定式，快速地发现技术系统中存在的问题，找到新的解决方案，同时有效地规避现有的竞争专利，促进创新。

基于TRIZ的智能设计系统有：美国Invention Machine公司的 Tech-Optimizer、Ideation International公司的Innovation WorkBench （IWB）^[2]、IMC （Invention Machine Company）的 Goldfire InnovatorTM，德国TriSolve公司的TriSIDEAS 2②，荷兰Insytec B.V.公司的TRIZ Explorer，美国亿维讯公司（IWINT，Inc.）的Pro/Innovator软件等。我国商品化的CAI软件有河北工业大学TRIZ研究中心的InventionTool软件、天津大学的webTRIZ等。

这些软件将TRIZ中的概念、原理、工具与知识库、专利库紧密结合。设计者通过使用这些软件，可以参考世界上的优秀工程设计实例，为产品开发提供设计思路，快速并高质量地完成概念设计。

例如，Pro/Innovator通过对欧美900万件发明专利的分析，形成涵盖众多领域的创新方案知识库。Pro/Innovator可以帮助用户及时发现已有成功的解决方案，向用户提供在原有方案基础上快速寻求自己的问题的合理解决办法。其中主要的模块有：项目导航、技术系统分析、问题分解、解决方案、创新原理、专利查询、方案评价和报告生成、知识库扩充、专利申请等。

需要指出的是，来自几千万个专利的知识整理不是少数专家能够完成的，需要依靠广大专业人员一起来做。每年几百万件专利涌现，专利中的知识只能依靠精通相关技术的专家挖掘和分析。因此，未来基于TRIZ的智能设计系统的知识库将基于Web 2.0的方法，依靠各行业专家共同建设和维护。

3.知识库的自组织优化

基于知识库的设计的关键是知识库的建立和完善，该项工作靠少数人去做，难度很大，因为知识很专、很多，因此，需要有一套知识库的自组织优化的方法，帮助解决这一问题。

知识库的自组织优化方法见本章“四、智能设计的关键技术”。