幾個月前，我在貴陽開會時，和一位朋友發(fā)生了一場小小的爭論：企業(yè)的知識管理到底有沒有前途。這位朋友認為企業(yè)只是管理沒有前途，理由是：知識管理喊了很多年，沒有哪個企業(yè)真正取得了成功。我的觀點是：絕大多數(shù)企業(yè)把知識管理搞歪了。也有些企業(yè)成功了：但他們或許不叫知識管理。我當時就想：要找個機會說一說。
周三的時候，中國工業(yè)技術軟件化產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟約我做了一場報告，我以“智能化時代的知識管理”為題，講了接近一個小時。
我首先從多數(shù)企業(yè)失敗的原因談起：企業(yè)知識管理的失敗，本質(zhì)上是經(jīng)濟性原因。對企業(yè)、對職工，時間都是成本。員工一年220個工作日、每天工作8小時，總共1760個小時。這樣算下來，許多工廠普通職工的時間成本(含工資、福利、辦公等)超過每小時100元。寫篇文章的時間成本很容易超過1000元。這樣的成本，到底值不值啊？
要是“值”的話，就要有人去讀。但是，有人去讀嗎？事實上，讀知識是要花時間、花成本的。這些成本需要在工作中體現(xiàn)出來。在許多情況下：員工不愿意把私有的重要知識貢獻出來，貢獻出來的知識不比圖書館或網(wǎng)絡搜索的好。多數(shù)人花時間閱讀，其實也是浪費時間。事實上，即便有些知識真的重要，可能也只有極少數(shù)人需要，需要讀的人也極少。
所以，對多數(shù)企業(yè)來說，這樣的知識管理是個賠本賺吆喝的事情。經(jīng)濟上不劃算，遲早是要被拋棄的。如何才能解決這個問題呢？本質(zhì)的出路當然還應該從經(jīng)濟角度出發(fā)：要讓知識管理成為經(jīng)濟上劃算的行為。如何才能實現(xiàn)這一目標呢？我的觀點是：要與業(yè)務活動結(jié)合在一起、嵌入業(yè)務流程、與知識數(shù)字化和軟件化結(jié)合，讓知識在應用中創(chuàng)造價值。
寶鋼首任技術副廠長何麟生先生說：一個企業(yè)可以沒有CTO、沒有CIO，但是要有CKO(首席知識官)。40年前，何老先生強調(diào)的知識管理，其實就在在管理企業(yè)的標準：產(chǎn)品標準、工藝標準、控制標準等。這些標準，都是在業(yè)務活動中必須用到的知識。離開這些標準，現(xiàn)代化企業(yè)將無從運轉(zhuǎn)。知識的價值自然就是存在的。在寶鋼建設之初，這些標準就是與計算機結(jié)合在一起的。例如，在軋鋼的過程，2分鐘左右軋一塊鋼。每一塊鋼都可能切換一組工藝參數(shù)。如果靠手工把工藝參數(shù)一個個敲進去，靠譜嗎？
在智能化時代，相關標準的業(yè)務范疇，將會大大增加。從生產(chǎn)過程拓展到研發(fā)、服務、設備管理、異常處置等。更重要的是：這些標準要結(jié)合數(shù)字化時代的優(yōu)勢，與計算機結(jié)合、與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合、與工業(yè)軟件結(jié)合。
智能化時代這么做的原因，背后其實還是“經(jīng)濟問題”。因為數(shù)字化技術的提高，能夠讓計算機獲取更加完整的信息，從而有更好的條件實現(xiàn)智能化：也就是我常說的“吳淑珍式的智能”、“小秘書式的智能”。
知識管理，針對的是工業(yè)人的知識、業(yè)務方的知識。有些人可能不服氣：這都是我的專業(yè)知識，你們只是放在計算機里面。你們搞計算機的人有什么貢獻？其實，這種貢獻仍然要從“經(jīng)濟性”來看：知識放入計算機中，不再是被一個人使用，而是被很多人使用；不是一次使用，而是很多次使用。這樣，知識的經(jīng)濟價值就不一樣了。過去不值得做的事情，就值得做了。
例如，要獲得知識，往往是要花成本的。包括試驗成本、時間成本等。如果知識應用的次數(shù)少、復用的比例低，就不值得去研究這些知識。反之，如果用數(shù)字化的手段實現(xiàn)，使用的次數(shù)就增加了，經(jīng)濟性就不一樣了。
最后，我們還可以從經(jīng)濟性的視角，看數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的作用。在筆者看來：這些技術的本質(zhì)作用，是降低知識軟件化過程的成本。工業(yè)知識軟件化過程本身，往往要花費大量的時間和成本。這也會影響知識工作的經(jīng)濟性。實用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、實用的數(shù)字孿生技術，需要把知識沉淀的成本降下來、效率提上去，從而提高經(jīng)濟性。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的問題、困難和方向，本質(zhì)上都可以歸結(jié)為經(jīng)濟問題，知識管理也不例外。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業(yè)研發(fā)一線工作20年；優(yōu)也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內(nèi)知名智庫、走向智能研究院的發(fā)起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
