wps怎么做表格,wbs项目管理必须不能分吗

来源：IKM创新与知识管理

背景介绍

为响应国家号召，加强疫情防控工作，减少人员聚集，遵循停岗学习原则，帮助机构运用知识管理促进科技创新，全面提升创新能力，为复工复产积蓄能量，中国电力技术市场协会创新与知识管理专委会,联合中国知网,清华大学技术创新研究中心,中国核能行业协会信息化专委会、中国电力企业联合会科技开发服务中心,着力打造“创新与知识管理专家讲座”。第一阶段，邀请了该领域的12位知名学者和企业家，讲解机构在创新和知识管理方面面临的困惑和挑战。

4月3日，相生昌老师以“面向员工赋能的企业知识管理”为题，就数字化时代企业知识管理现状及问题、为组织赋能的企业知识管理建设路径、知识管理如何为企业及员工全面赋能等方面的内容进行探讨。以下为本次讲座的精华摘录。文末附上观看视频回放链接。

讲者 / 相生昌

一、大数据时代知识管理的发展趋势的问题

01 知识管理已经进入到一个场景化、自动和智能化的阶段

中国自2000年左右开始知识管理研究以来，已经有20多年的历史。2005年前后，各大企业开始搭建知识管理平台，这个过程中有起有落。2010年，知识管理平台建设达到高峰。未来，知识管理建设的热潮逐渐消退。其中一个很重要的原因就是知识管理没有和业务融合，没有面向业务的服务。近年来，随着大数据和企业数字化转型的发展，面向企业的技术创新掀起了新一代知识管理建设的高潮，即知识管理与业务应用的深度融合，即进入场景化阶段。

从知识管理的发展阶段来看，业界公认的观点之一是分为五个阶段。第一阶段主要是显性知识管理阶段，主要解决知识共享问题，以及如何在企业内部共享知识，提供统一的知识服务。到了2.0，不仅是显性知识管理的问题，还有隐性知识的挖掘和沉淀。如何将显性知识和隐性知识结合起来，然后相互转化，是目前很多企业在做的事情。第三阶段是情景。做知识管理的目的是促进业务发展。如何将知识管理很好地融入到业务工作中，进而支持企业的业务工作、技术研发和管理决策，是场景应该做的事情。然而，许多企业都在谈论制作知识管理场景。然而，如何制作场景并没有一个好的模型，每个人都在探索。在4.0和5.0阶段，主要是让知识管理更加智能化和自动化。在4.0阶段，需要融合大数据、知识图谱、AI等技术，使知识管理和知识服务更加精准化、智能化；在5.0阶段，需要充分实现数据智能、机器智能、群体智能的融合，实现基于知识的智能决策。

但是目前大部分企业还处于3.0阶段，很多人都是在4.0阶段做，因为知识图谱非常热门，但是我个人认为知识图谱还没有完全达到工业应用的阶段，只是处于起步阶段，但是潜力很大，是实现深度智能和推理的必要条件。

;">目前国内外知识管理现状和几种模式做个简单的总结，前面提到了知识管理的五个阶段，对于大多数的国内企业来说，80%的企业都是处在1.0和2.0阶段。在制造行业里面特别是复杂制造业，由于业务和岗位分工比较细，并与流程紧密关联，因此通过知识工程面向业务流程和岗位提供工作知识包服务，所以场景化在复杂制造业里面已经看到一些好的实践应用。

02 国内企业知识管理建设的五种常见模式

第一是资源平台也就是专题库、知识库建设，可能大家认为资源平台不是知识管理，但是我认为资源平台也是知识管理的一个基础性的工作，所以应该还是属于知识管理的范畴，也就是咱们前面说的知识管理1.0阶段。主要是做各类资源的整合，实现知识资源的采集、加工、标引、管理及统一服务，构建各种专题库和知识库，实现统一检索，统一服务。还有很多技术型、研发型企业做知识社区，也是常见的知识管理建设模式，社区、专家、圈子、还有问答都属于知识社区的范畴，主要是以“问”、“答”的形式来挖掘和沉淀专家隐性知识，形成面向问题的知识库。还有常见的文档分享平台，怎么样把企业内部的各种文档共享起来，提供统一的查阅和复用，通过内部机制和文化把这些文档收上来，再把它用起来，也是现在很多企业都在用的知识管理的模式。还有是众创空间，更强调的隐形知识的挖掘、沉淀和头脑风暴，另外是协同，怎么挖掘“群智”，把大家的智慧挖掘出来，沉淀下来，所以它就是一个众创空间，这也是一种知识管理的模式。还有在制造业里面常说的知识工程，我个人认为知识工程是知识管理落地的一种模式、途径或方案，知识工程目前企业里也做的比较多，像航空航天、汽车、装备制造面向产品研发体系实施知识工程与精益研发体系相结合，所以说知识工程可以说是知识管理场景化的

03 国内知识管理也存在这一些问题、误区

第一个问题重知识轻数据，很多企业都是从狭义的角度去理解知识管理的概念，但是知识管理平台的建设可以从广义的角度去界定它，大家都认为数据管理、信息管理、内容管理不是知识管理，但其实这些恰恰是知识管理很重要的基础性工作，只有把这些东西做好了，才能把知识管理更好的做起来。

第二个问题重内部轻外部，只重视企业内部的知识、私有知识的整合管理，外部的、公共的知识管理没有纳进来。吸纳外部知识对于企业来说更重要，构建内外部知识融合的知识库很重要，它是企业赋能的能量池，能量池要足够大，足够全面，还要体系化。光有内部知识是不够的，一定要重视外部知识，内外部知识并重。

第三个问题是重建设轻运维，很多企业在建设阶段很重视，但是建完了以后，平台的服务和运营方面跟不上，投入不够，知识资源也是没有持续不断地更新进来。刚建成的一段时间内大家比较关注，但是后续资源和服务跟不上，这个系统基本上也就成为“一潭死水”，用不起来、转不起来。做知识管理很重要的一点，让知识运转起来、流动起来，这样它才有价值。

第四个问题就知识管理和业务是分开的，是两张皮，但实际应该是互相融合。做知识管理目的就是为了促进业务，知识管理只是一个基础性的手段，最终的目的还是要促进的业务增长，促进创新发展。这个问题现在很多企业也认识到了，但是具体怎么解决，就是知识管理场景化的问题，所以我接下来会具体讲怎么样把业务和知识管理结合。

理解知识管理要从广义的角度去理解，虽然知识不是数据也不是信息，但知识管理的基础是对数据、内容、信息的管理，所以说从数据、信息、知识到智慧，是一个逐步提升的关系，是一个正三角关系。对于知识管理的平台建设的角度来说，我觉得是一个倒三角的关系，知识管理一定是要从数据管理、内容管理、信息管理做起的。一定要把这些基础、地基打扎实了，知识管理才能做好。

二、面向组织和员工，赋能，知识管理的需求是什么

01 知识管理和组织赋能、员工赋能的关系

企业赋能包括三个层面，一个是文化赋能，主要是指企业知识管理的环境因素，因为知识管理的制度、文化是很重要，制度文化层面、环境因素做不到位的话，没法把员工的积极性激发出来的，所以通过知识管理能够解决环境因素，能创造知识分享和创新的文化氛围。另外一个是领导力赋能，与企业的管理层、决策层有关，领导力赋能意味着动态战略管理的能力，因为现在我们处在一个多变的时代，做为企业领导层，能够感知和快速响应外部环境变化并迅速做出内部调整，通过知识管理能够快速的获取、吸纳外部的知识和情报，让领导层赋能。最后一个很重要的层面就是员工赋能，员工赋能包括提升业务能力、解决问题的能力、创新能力。

它是一个三角关系。只有把这些做到了，可以说是对员工真正的赋能了。从知识管理的角度来看的话，企业赋能最重要的有两点，一是实施知识管理，构建赋能的能量池，能量池要足够大，体现了一个企业对外部知识的吸纳能力和对内部知识的融合应用能力，所以需要通过知识管理来融合知识，构建能量池。

02 通过知识管理吸纳融合内外部知识满足不同层级员工赋能的知识需求

首先把外部的知识吸纳进来，包括外部的情报、最前沿的知识、行业资讯、竞争对手或者业界创新的知识成果等，在内部把各业务系统数据、共享知识、岗位知识、生产数据、经营数据等有机地整合在一起，发挥一个合力的作用。

对于决策管理层来说，需要了解最新的一些技术进展、成果、情报等知识，它能够使决策者快速响应和科学决策。

对于新员工来说，从这几个知识库里面集中学习业务知识，岗位知识、经验知识，能够让他快速成长为核心骨干。

对一般员工来说，可通过知识管理平台中的知识库能够解决工作中遇到的一些实际问题，也可通过平台上的专家库，专家询问获得专家经验知识，是面向问题，解决问题的知识需求。

对于核心骨干来说，因为他对知识的要求是比较高的，只提供查询肯定是不够的，怎么样让知识管理帮助这些核心员工去创新，就对就知识管理提出了更高的要求，将技术创新所需要的知识精准地推送给员工。

03 全面赋能能量池中的知识资源需要体系化、显性化、场景化和增值化

只把知识库建起来还是不够的，要想让员工充分的赋能，需要对能量池里面的知识资源进行了体系化、显性化、场景化和增值化，做了这些工作以后，才能发挥这些知识的价值，把价值充分的挖掘出来。

显性知识系统化，知识如果相互独立、零散、不成体系，也发挥不了它的价值，所以要把它体系化，按照一定的逻辑、一定的框架、知识体系、业务架构、岗位体系等串起来，形成全面、成体系的知识。

隐性知识显性化，把员工和专家头脑中的一些经验、想法、创意、思路挖掘出来，并经过一定的加工整理后形成可查阅的文档。

知识应用场景化，让知识伴随工作全过程，把知识应用到实际工作中，针对不同的工作场景动态匹配知识，知道用户找什么和解决什么。

知识复用增值化，在知识应用的过程中做到知识复用和动态重组，同时实现知识增值，创造新知识、产生新价值。

04 员工赋能核心是构建“能力三角”实现可持续的良性循环

首先知识管理平台需要解决文化和制度问题，激励员工“想干”，通过知识管理平台将沉淀积累的业务知识、技能知识、经验知识转化为员工能力，使员工“能干”，通过知识创新“会干”而且能够干好，从而使企业获益。

怎么样保证让员工“想干”，就需要通过文化制度、机制来保障它，怎么样跨部门跨单位的协同。另外这个活干了以后，怎么样认定是我干的，贡献度有多大，得解决产权归属的问题，还有评价贡献大小的问题。所以通过知识管理，进行全过程记录可回溯，这就解决了机制问题，保证了大家都想干。

此外，“想干”以后是“能干”的问题，这个问题体现在企业员工的能力上，员工的能力怎么提升。首先员工入职的时候自身的素质是一方面，后期的业务能力提升是更重要的，这就需要通过知识管理来解决，把企业内部的知识转化为员工能力，使他就有能力干好这项工作。

但是“能干”不代表能把它做好，这就涉及到创新的问题，通过知识管理平台，怎么样让他解决知识的应用问题，把知识的价值发挥到最大就是要创新。

所以要有这样一个循环，最终就是要构建这样一个能力三角，实现一个良性的循环，让员工的能力可持续，然后促进企业的创新。

05 面向员工赋能的新一代知识管理需要问题和服务导向，需要管理和服务模式升级

很多企业的知识管理建设都是管理模式，没有从服务的角度出发，只是想着怎么把这些知识管起来，但是做知识管理的最终目的还是知识的应用，把知识的价值发挥起来，所以管理和服务模式要升级。

第一，升级服务方式，从传统的“人找知识”向“知识找人”转变。

第二，升级服务精度，在合适的地点，把合适的知识推送给合适的人。

第三，从简单的被动式服务，转变为主动的智能的服务，知识管理必须要面向岗位、面向业务、

面向流程、面向问题去服务。知识资源在组织、加工、标引时，对用户要画像，对知识要画像，对场景也要画像。只有建立了画像体系，才能够将用户、知识、场景精准匹配。

三、企业知识管理如何实现为员工全面赋能

01 核心思路：知识管理场景化、嵌入工作过程中实现人、知识、场景智能融合

场景化的核心思路是实现人、知识、场景的智能融合，融合的时候需要把人也就是用户包括各种岗位、各种角色；知识资源有内部的、外部的、业务的、岗位的等很多知识；场景从大类上有管理、决策、研究、创新，学习、工作等这些大的工作场景，可能还有更细化的场景。让这些场景、用户、资源能够精确匹配就要做到对用户进行精准动态的画像，用户对应的各岗位需要什么知识，也需要通过画像精确表达出来，建立岗位图谱；知识资源也要进行一个文档的画像，知识的画像，还有构建知识包、工作包、知识地图等；通过三类画像的动态匹配实现知识的精准化服务。

02 面向组织和员工赋能的企业知识管理模型和总体框架

这张图是总体框架，底下是开放式的知识仓库和大数据中心，相当于一个企业的知识基础设施，这个基础设施有两个渠道，一个要吸纳外部的知识，能够把外部的知识吸纳进来，沉淀下来；第二，内部的知识要聚合起来，高速的流转起来，利用起来，转化为员工的能力。

知识仓库上面是感知场景的智能知识服务，为各角色、各种岗位提供服务，有决策层、管理层、技术研发、生产车间、市场销售等等。

中间是动态战略管理的各个环节，能够及时感知外部环境变化，通过群体研讨激发群体智慧，实现研发、生产、销售、服务各环节的高效执行。

最上面对于企业来说是一个企业大脑，管理层运用大数据和知识进行科学决策。

03 企业知识管理场景化落地的实时步骤和路径

要达到员工赋能知识管理必须做到场景化，场景化落地需要有如下几个步骤路径：

第一步，构建一条企业的知识库总线，也就是知识中台，把企业内外部知识统一、整合起来，实现所有知识的体系化、规范化汇聚。并在同一平台上一站式查阅。

第二步，仅仅将知识汇聚起来还不够，还要让知识流动起来，需要打通企业内部各类知识的循环和转化。就像野中郁次郎先生的 SECI模型一样，将知识在企业内部高速的运转起来，产生一个知识的循环，从知识的采集、加工、生产、分类、标引、存储、挖掘分析、应用、服务，再到反馈和创新。

第三步，实现知识与业务工作的深度融合，不是简单的嵌入和查询服务，而是要深度融合，让员工感觉不到工作过程中随时随地在使用知识，知识伴随整个工作全过程。所以说要把知识嵌入到各个环节，包括项目研究、市场销售、管理决策、生产制造、技术研发。深度融合的方式有很多种，制造业的知识工程就是实现深度融合的一个很重要的手段，还有知识地图、岗位知识包、工作知识包等等都是实现的路径，但光是融合还未够，更重要的是面向问题精准化。

04 整合内外部知识和大数据，构建企业大数据知识基础设施/知识总线

前面说了实现的路径，下面介绍具体怎么做。

第一，要整合内外部的知识资源和大数据，构建企业的大数据基础设施和知识库总线。一方面要建知识仓库、大数据知识仓库，不管它与内部知识是怎样的关系，先把知识汇集、存储起来。之后根据企业的业务体系、岗位体系、研发体系、技术体系、产品体系等多个角度进行梳理，让知识有条理、成体系。

第二，基于中台的技术架构，建一个知识中台，能够快速地嵌入到的其他系统里面去。

要构建一个多层次的知识资源池，把数据、信息、文档、资源库、知识库等不同层次的内容都纳入到知识仓库里面。

05 多层次的知识资源池，把数据、信息、文档、资源库、知识

知识管理要做到场景化，将来要做到智能化和自动化，所以知识管理不能再沿用传统的、基于内容管理的思路对资源去建模和表示，需要建立新型的知识资源表示模型，可基于XML的动态可扩展增强模型来表达知识资源。实现数据、呈现、语义、交互四方面的增强，达到可重组、可复用、可交互。所以要建立这样一个模型能够对资源进行碎片化、结构化表示，在方便服务的同时为将来的智能化、自动化打基础。

06 全新的知识组织、知识标引模型，面向员工的创新问题精确发现

新一代的知识管理除了新型的资源表示模型，还需要全新的知识组织和加工标引方式。传统做法一般通过多维度的知识体系、分类体系来组织，但对于面向问题的智能知识服务这远远不够，需要基于行业领域的问题和业务分类体系形成知识矩阵来深度提示知识。对企业来说，更重要的是业务体系、岗位体系、研发体系、技术体系、产品体系，基于这些体系再进行问题和主题标引，这样就可以在工作过程中基于场景进行精准的知识推送。

以5W2H模型从7个维度进行智能化自动标引，形成面向问题的知识矩阵，通过维度和问题主题快速找到精准知识。5W2H分别是，what：是什么的问题，包括研究的对象、目标、问题、结论等；When：是时间背景；Why：为什么这么做，也就是研究的意义；Who：谁做的，是什么人提出的，哪些人研究的；Where：什么条件，知识是有适应范围和条件的；How：怎么做的；How about，别人的评价是什么样的。

07 知识地图：基于知识包构建多层次知识地图，与业务、流程、岗位、产品、项目

就目前的实践来说构建多层次知识地图是实现知识服务场景化的一个重要手段，知识地图包括岗位知识地图、业务知识地图、流程知识地图、产品知识地图、项目知识地图等，知识地图是在一定知识体系框架下的知识包组合，相当于一个专题知识包。或者是面向特定岗位、或者面向具体业务流程，推送的是工作中最需要的知识。

岗位知识地图：企业的岗位体系是明确的，每一类岗位需要的知识是不一样，只要把岗位知识梳理成体系以后，需要什么知识，查找岗位知识地图即可。

流程知识地图：流程一般是与具体业务关联，每一类业务都有具体的业务流程，在流程执行过程中涉及很多节点和人员（角色），基于流程分解具体到节点和人梳理工作知识包，整个流程就是一个知识地图，根据业务所处的流程节点自动推送知识包。

产品知识地图：对于一些企业特别是产品线很庞大的企业，产品相关的知识组织、管理和查阅费时费力，那么通过产品知识地图能够将每一个产品（或者型号）研发、销售全过程的知识串联起来，不仅方便查阅还有助于迭代升级。

项目知识地图：按照项目管理的流程阶段，把整个项目全生命周期的文档都管理起来，整个项目形成一张图，把这张图打开以后，项目所有的资料都在上面展示出来，可查、可阅。

所以知识地图特别是岗位、业务和流程知识地图是实现场景化的一个很重要的手段，目前场景化基本上都是用知识地图来做。

案例—根据企业的岗位体系构建知识地图并精准推送

汽车设计工程师，对于一个新员工只要访问这个知识地图就能很全面地了解岗位职责，工作过程中必须遵循的标准、规范，以及需要设计的图纸、模型、工作要求等应知应会的知识。

还有项目知识地图，打开以后就是一张地图，从项目的立项阶段、可行性研究、实施、中期检查、交付验收以及后等，在这张地图上全部展示出来，使得员工方便的查找和利用。

二、知识管理的兴起和基本框架

08 对用户精准画像，甚于大数据构建动态推送模型，实现知识智能推送

知识管理核心是为员工服务，需要对用户精准画像，要基于大数据来构建动态的推送模型，包括用户的基础的画像、行为画像、业务画像。基础的画像就是员工的基础信息，包括他的岗位、兴趣爱好、教育程度、学习专业等等；行为画像是动态的，包括个人检索、订阅、浏览、下载、阅读的内容；业务画像主要是与业务工作相关的特征描述，包括工作岗位、员工所在部门、最近参与的项目、与同事的协同关系等，这是一个动态的变化的模型，基于这些建立画像，就可以让机器读懂用户并进行个性化推送。

推送的时候包括两个层面，一个是根据用户的画像推送，只跟这个用户绑定；另外是人跟场景绑定，这个用户在不同的场景下有不同的知识需求，实现用户+场景的智能推送。

09 为创新全过程服务：基于WBS工作分解为产品研发全过程提供精准知识

为员工赋能更需要在技术研发的创新过程中做到全过程服务，基于WBS的工作分解构建知识包，结合场景画像把知识嵌入到的整个创新研发全过程中，比如以企业的研发、生产、经营来举例，怎么样把知识无缝嵌入到经营研发系统里，核心是从概念设计到仿真模拟，再到产品的研制，然后测试验证、改进完善，再批量生产，在全过程中把知识嵌进来面向问题提供知识服务，并在研发过程中沉淀经验知识。

WBS分解也是知识服务场景化很好的工具，把流程化的工作分解以后，每个流程、每个阶段需要什么知识，把工作知识包都梳理好。知识包有动态的也有静态的，静态的是应知应会的知识，硬性规定的知识。动态的知识需要感知场景，探测工作主题和问题，进而动态智能推送，在工作过程中做到时刻有知识伴随，从而促进工作。

WBS分解在制造业实施知识工程时常用的做法，而且有些行业领域的WBS分解不仅有国家标准，还有国际标准，有标准的东西好分解，干好这项工作分哪几个环节，哪几个流程，在知识做标引

10 嵌入式知识服务：知识管理与业务系统深度融合，在业务工作过程中

嵌入式的知识服务是实现场景化的一种技术手段，知识管理平台本身就是一个知识中台，就提供了嵌入式的知识服务。直接嵌入PDM、ERP、OA、精益研发系统等不同的系统提供知识支撑。

嵌入式知识服务有几种方式，第一种是检索，在第三方系统中嵌入一框式检索；第二种是固定岗位推送，比如在公司HR平台上根据员工岗位，推送岗位知识包；第三种是固定场景推送，比如说产品研制是一个相对固定的流程、场景，这个场景下推送什么知识，把它设置成工作知识包，知识管理平台自动推送过去。最后，场景智能推送，不只取决于场景，还取决于这个人在当前的工作内容、角色。

11 开发知识协同工具集，激发群体智慧，隐性知识、显性知识快速转化

员工赋能需要开发知识协同的工具集，包括创作的、研讨的、交流的，通过这些工具集，激发群体智慧，把隐形知识充分的挖掘出来，让知识快速迭代和转化，形成显性知识，比如写一些规划、报告、总结等的时候，可以提供一些协同工具集。现在互联网公司提供的工具比较多，比如说经常用的是金山WPS、一起写等这些创作文档，知网也开发了集创作、研讨、迭代、发布全过程协同的工具，通过这些工具能快速把隐性知识沉淀下来。所以做新一代的知识管理，协同工具集是一个必备的工具箱。

12 构建企业大学，挖掘并传播专家经验知识，完成隐形知识迁移，提升员工能力

构建企业大学挖掘和传播专家的经验知识，进而完成隐形知识的迁移，提升员工能力，也是很多企业都在做的事情。企业有自己的企业大学、培训平台，或者是经验分享平台等等，把一些专家和老员工的隐形知识，通过录制课程或者是专题讲座的形式，放到培训平台上，让员工来学习，从而达到知识复用和传承的作用。除了主动学习以外，还要有强制手段，比如在线考试、修学分等，这能让员工强制学习，真正的掌握业务能力，快速成长。