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| 編輯推薦： |
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本书以全新角度阐述新工业背景下工业软件与知识工程的关系；将相关的理论、方法、技术、工具与落地实施方法论有机结合，既满足不同读者的阅读需求，又具有实操指导性。
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| 內容簡介： |
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本书首先从工业要素、工业品研发生产制造过程等维度对新工业进行解读，指出知识工程、工业软件在新工业发展中的作用。基于对知识金字塔模型（DIKW模型）的研究与发展，提出知识工程体系与成熟度模型。在此基础上，进一步介绍支撑知识工程体系建设的技术与实施方法论。还通过不同行业典型案例的介绍，展示企业在知识工程实施过程中如何开展知识体系的设计，并逐步落地。
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| 目錄：
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丛书前言
前言
基础篇
第1章?传统工业与新工业????
1.1?传统工业的特征 / 2
1.1.1?工业是按照人的意志对自然资源进行整合 / 3
1.1.2?传统工业发展的理论极限 / 4
1.2?新工业的标志 / 5
1.2.1?PLC是新工业的起点 / 5
1.2.2?复制是新工业的手段 / 6
1.2.3?工业系统是新工业的进化路径 / 7
第2章?工业语言????
2.1?工业知识是对工业的语言描述 / 8
2.1.1?新工业的语言对象 / 8
2.1.2?工业知识是一种语言模式 / 9
2.1.3?计算机语言发展的终点是自然语言 / 11
2.2?工业技术是语言的机器化 / 12
2.2.1?语言定义工业 / 12
2.2.2?技术是多维知识的最小物质系统 / 13
2.2.3?工业技术智能化是工业知识累积的必然结果 / 14
2.2.4?工业技术的分形复制过程 / 17
2.3?工业知识和工业技术构成新工业的生产力 / 17
2.3.1?工业知件的发展 / 17
2.3.2?承载工业知识的新技术 / 18
2.3.3?工业互联网必然是一个生态系统 / 19
第3章?知识工程与工业软件????
3.1?知识工程是发现和创造知识的过程 / 21
3.1.1?为什么会出现知识工程 / 21
3.1.2?知识工程的进化 / 23
3.1.3?通过挖掘语言模式发现知识 / 24
3.1.4?通过状态跃迁创造知识 / 25
3.1.5?数学上的知识和常识 / 26
3.2?工业软件是硅片上的工业基因 / 27
3.2.1?工业软件是工业发展不可逾越的阶段 / 27
3.2.2?第四范式下的工业软件 / 28
3.2.3?工业软件是工业的虚拟集成环境 / 30
3.2.4?工业软件是基因化的工业 / 31
3.3?新工业是一项融入工业软件的知识工程 / 32
3.3.1?新工业推动社会进入新时代 / 32
3.3.2?新工业塑造新人才 / 32
体系篇
第4章?知识金字塔模型????
4.1?知识金字塔的形式 / 36
4.2?知识的分层结构 / 38
4.3?知识和本体的统一结构 / 41
第5章?知识工程体系????
5.1?知识工程体系设计原则 / 43
5.1.1?整体性原则 / 43
5.1.2?相关性原则 / 44
5.1.3?有序性原则 / 44
5.1.4?动态性原则 / 45
5.2?知识工程体系架构 / 45
5.2.1?知识组织体系 / 46
5.2.2?知识服务平台 / 46
5.2.3?知识内容体系 / 46
5.2.4?知识运营体系 / 47
5.3?知识工程体系中的知识组织体系 / 48
5.3.1?业务体系 / 48
5.3.2?对象体系 / 49
5.3.3?知识体系 / 50
第6章?知识工程成熟度模型????
6.1?成熟度模型的相通性 / 56
6.2?成熟度是一个分层数学模型 / 58
6.3?知识工程成熟度描述 / 58
6.4?知识工程成熟度刻画了工程师的能力 / 60
技术篇
第7章?工业知识采集????
7.1?工业知识的源头 / 62
7.2?工业知识的采集过程 / 64
7.2.1?知识资源的采集需求 / 65
7.2.2?知识资源的采集模板 / 67
7.2.3?知识资源的采集实现 / 68
7.3?工业知识的采集技术 / 68
7.3.1?数据库采集技术 / 68
7.3.2?网页采集技术 / 70
7.3.3?文档采集技术 / 71
7.3.4?专家知识的采集 / 72
7.4?工业知识的采集工具 / 73
第8章?工业知识加工????
8.1?工业知识加工的背景 / 77
8.2?工业知识加工的过程 / 79
8.3?工业知识加工的数学模型 / 81
8.3.1?知识表达的方式 / 81
8.3.2?精确知识的数学模型 / 82
8.3.3?基于统计挖掘的数学模型 / 83
8.3.4?自然语言的数学模型 / 84
8.4?工业知识加工的技术 / 87
8.4.1?业务模型构建技术 / 87
8.4.2?规则引擎技术 / 90
8.4.3?机器学习技术 / 92
8.4.4?自然语言处理技术 / 94
8.4.5?深度学习技术 / 96
8.4.6?知识图谱技术 / 98
8.5?工业知识加工的工具 / 104
8.5.1?模型管理训练工具 / 104
8.5.2?知识点抽取工具 / 109
8.5.3?知识点融合工具 / 115
第9章?工业知识软件化????
9.1?工业软件的分类与布局 / 123
9.2?知识与软件化 / 124
9.2.1?软件的作用：闭环知识赋能体系 / 124
9.2.2?工业知识软件化 / 127
9.3?工业App / 129
9.3.1?工业App的产生 / 129
9.3.2?工业App的定义与特征 / 130
9.3.3?工业互联网平台：工业App发展的新方向 / 134
9.4?知识工程云平台 / 137
9.4.1?总体架构 / 137
9.4.2?组件设计 / 139
9.4.3?技术架构 / 144
9.4.4?部署架构 / 146
9.4.5?知识工程平台的演进 / 146
第10章?工业知识应用与创新????
10.1?知识的快速与准确获取 / 151
10.1.1?一站式智能搜索 / 151
10.1.2?项目型应用 / 154
10.1.3?社区型应用 / 157
10.1.4?
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| 內容試閱：
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当今世界正经历百年未有之大变局。国家综合实力由工业保障，工业发展由工业软件驱动，工业软件正在重塑工业巨人之魂。
习近平总书记在2021年5月28日召开的两院院士大会、中国科协第十次全国代表大会上发表了重要讲话：“科技攻关要坚持问题导向，奔着最紧急、最紧迫的问题去。要从国家急迫需要和长远需求出发，在石油天然气、基础原材料、高端芯片、工业软件、农作物种子、科学试验用仪器设备、化学制剂等方面关键核心技术上全力攻坚，加快突破一批药品、医疗器械、医用设备、疫苗等领域关键核心技术。”
国家最高领导人将工业软件定位于“最紧急、最紧迫的问题”，是“国家急迫需要和长远需求”的关键核心技术，史无前例，开国首次，彰显了国家对工业软件的高度重视。机械工业出版社此次领衔组织出版这套“工业软件丛书”，秉持系统性、专业性、全局性、先进性的原则，开展工业软件生态研究，探索工业软件发展规律，反映工业软件全面信息，汇总工业软件应用成果，助力产业数字化转型。这套丛书是以实际行动落实国家意志的重要举措，意义深远，作用重大，正当其时。
本丛书分为产业研究与生态建设、技术产品、支撑环境三大类。
在工业软件的产业研究与生态建设大类中，列入了工业技术软件化专项研究、工业软件发展生态环境研究、工业软件分类研究、工业软件质量与可靠性测试、工业软件的标准和规范研究等内容，希望从顶层设计的角度让读者清晰地知晓，在工业软件的技术与产品之外，还有很多制约工业软件发展的生态因素。例如工业软件的可靠性、安全性测试，还没有引起业界足够的重视，但是当工业软件越来越多地进入各种工业品中，成为“软零件”“软装备”之后，工业软件的可靠性、安全性对各种工业品的影响将越来越重要，甚至就是“一票否决”式的重要。至于制约工业软件发展的政策、制度、环境，以及工业技术的积累等基础性的问题，就更值得予以认真研究。
工业软件的技术产品大类是一个生机勃勃、不断发展演进的庞大家族。据不完全统计，工业软件有近2万种之多。面对如此庞大的工业软件家族，如何用一套丛书来进行一场“小样本、大视野、深探底”的表述，是一个巨大的挑战。就连“工业软件”术语本身，也是在最初没有定义的情况下，伴随着工业软件的不断发展而逐渐产生的，形成了一个“用于工业过程的所有软件”的基本共识。如果想准确地论述工业软件，从范畴上说，要从国家统计局所定义的“工业门类”出发，把应用在矿业、制造业、能源业这三大门类中的所有软件都囊括进来，而不能仅仅把目光放在制造业一个门类上；从分类上说，既要顾及现有分类（如CAX、MES等），也要着眼于未来可能的新分类（如工研软件、工管软件等）；从架构上说，既要顾及传统架构（如ISA95）的软件，也要考虑到基于云架构（如SaaS）的订阅式软件；从所有权上说，既要考虑到商用软件，也要考虑到自用软件（in-house software）；等等。本丛书力争做到从不同的维度和视角，对各种形态的工业软件都能有所展现，勾勒出一幅工业软件的中国版图，尽管这种展现与勾勒，很可能是粗线条的。
工业软件的支撑环境是一个不可缺失的重要内容。数据库、云技术、材料属性库、图形引擎、过程语言、工业操作系统等，都是支撑各种形态的工业软件实现其功能的基础性的“数字底座”。基础不牢，地动山摇，遑论自主，更无可控。没有强大的工业软件所需要的运行支撑环境，就没有强大的工业软件。因此，工业软件的“数字底座”是一项必须涉及的重要内容。
长期以来，“缺芯少魂”一直困扰着中国企业及产业高质量发展。特别是从2018年以来，强加在很多中国企业头上的贸易摩擦展现了令人眼花缭乱的“花式断供”，仅芯片断供或许就能导致某些企业停产。芯片断供尚有应对措施来减少损失，但是工业软件断供则是直接阉割企业的设计和生产能力。没有工业软件这个基础性的数字化工具和软装备，就没有工业品的设计和生产，社会可能停摆，企业可能断命，绝大多数先进设备可能变成废铜烂铁。工业软件对工业的发展具有不可替代、不可或缺、不可估量的支撑、提振与杠杆放大作用，已经日益为全社会所切身感受和深刻认知。
本丛书的面世，或将揭开蒙在工业软件头上的神秘面纱，厘清工业软件发展规律，更重要的是，将会激励中国的工业软件从业者，充分发挥“可上九天揽月，可下五洋捉鳖”的想象力、执行力和战斗力，让每一行代码、每一段程序，都谱写出最新、最硬核的时代篇章，让中国的工业软件产业就此整体发力，急速前行，攻坚克难，携手创新，使我国尽快屹立于全球工业软件强国之林。
丛书编委会
2021年8月
由于人类改造自然界采用的手段和方法以及目的的不同，形成了各种形态的工业技术。例如，研究矿床开采设备和方法的采矿工程，研究金属冶炼设备和工艺的冶金工程等。工业技术是系统化的工业知识和规则体系，包括功能需求、机理模型、概念设计、详细设计、生产制造、工艺工装、检测实验、设备操作、现场安装、维护维修、运营服务、仓储物流、企业管理、市场销售、回收报废以及标准规范等产品/工厂全生命周期各个环节的系统知识。
脱离了工业技术，也即工业知识的支撑，企业几乎无法生存。因此，工业技术的知识转化与传承尤为重要。工业知识的软件化是工业技术、工艺经验、制造知识和方法的显性化、数字化、模型化的过程，对推动新工业的发展有着重要的作用。从某种程度上说，工业知识的软件化是我国制造业走向强大的必由之路，它的成熟度直接代表了一个国家工业化的能力和水平。
但是，工业知识的表达和复用一直是工业软件研发中的难题。如何依托大数据、人工智能等技术，将工业技术、经验和最佳实践等工业知识软件化，从而在更广泛、更深入、更全面的范围内构建一个知识发掘、知识重构、知识传播、知识复用的新体系，以带来全新的效率和价值，这是工业软件领域的一个重要课题。
知识工程（Knowledge Engineering，KE）由美国斯坦福大学的爱德华·费根鲍姆教授在1977年提出。起初，它是人工智能的重要分支之一，通常也称为“专家系统”。费根鲍姆希望在机器智能与人类智慧（专家的知识经验）之间构建桥梁，通过建立某种“专家系统”（一个已被赋予知识和才能的计算机程序），使该程序所起到的作用能够达到专家的水平。随着时间的推移，知识工程的理论、方法、技术和实践也在不断发展。新一代的知识工程被定义为：依托IT技术，最大限度地实现信息关联和知识关联，并把关联的知识和信息作为企业的智力资产，以人机交互的方式进行管理和利用，在使用中提升其价值，以此促进技术创新和管理创新，提升企业的核心竞争力，推动企业可持续发展的全部相关活动。
自2007年开始，笔者及其所在团队有幸成为我国最早专业从事创新方法推广研究的团队之一。我们始终与各行业的企业、政府组织、高校探索如何推进创新方法的落地应用。在这个过程中，我们发现，创新的成果必须由创新的方法和创新的知识共同产生。创新方法的研究与推广是笔者及其所在团队一直从事的工作，但是创新的知识从何而来？如何管理？如何产生业务效果？如何保持知识的持续创新和增值？这些问题，不仅是客户经常问我们的问题，也是我们在实践中不断思考的问题。因此，从那时起，我们开始进行面向业务创新的知识工程研究与实践。
2013年劳动节前后，在深圳闷热的天气里，基于这几年的探索和思考，我们希望给出一个关于如何为企业或组织实施知识工程的方案，于是实施知识工程的方法论DAPOSI诞生了。
2020年6月，我们将13年研发实践的浅显认识再一次进行了梳理和凝练，出版了《AI时代的知识工程》一书，有幸得到了积极的反馈，同时也收到了宝贵的意见和建议。
两年后，我们又有幸借由机械工业出版社组织“工业软件丛书”的机会，再次出发。这两年，有很多新的认识、新的技术、新的实践，特别是在与工业软件和工业场景的结合方面。我们希望通过本书，能够为工业知识软件化以及工业软件的发展，提供相关方法、技术和实践的有益借鉴与参考。
本书分为基础篇、体系篇、技术篇和实践篇，主要介绍了基于知识工程的工业知识软件化的背景、框架体系、技术体系以及落地实践方法。
在基础篇中，本书首先提出了对“新工业”的认识和理解，指出工业知识与工业软件是“新工业”重要的生产要素与生产工具，同时又是生产产物的重要组成部分，而知识工程则是连接工业知识与工业软件的桥梁。
在此背景下，体系篇进一步介绍了认知“知识”，特别是工业知识的“金字塔模型”，知识工程的体系，特别是知识体系的内涵，以及对其进行评估的知识工程成熟度模型。
对工业知识的基础概念和体系架构进行清晰阐述之后，技术篇从技术层面介绍工业知识的采集、加工和表达，以及软件化、模型化和平台化。这形成了面向工业应用的知识工程平台。最后，本篇对各个阶段所用到的技术、工具和相关方法展开了详尽的介绍，包括基于知识平台进行工业知识的应用与创新的整个过程。
实践篇围绕如何为企业或组织实施知识工程的问题，提出了实施知识工程的方法论DAPOSI。该方法论的介绍充分融合了近两年我们自身的经验总结和实践。此方法论包括六个阶段：定义阶段（Define）、分析阶段（Analyze）、定位阶段（Position）、构建阶段（Organize）、模拟阶段（Simulate）、实施阶段（Implement）。DAPOSI方法论在不同行业和企业落地，需要根据其业务现状、信息化程度等形成适合本行业、本组织的落地实践方案，因此在本篇中同时提出了知识工程落地实践的基本策略，以及在各行业落地的典型案例，以期为读者提供有益借鉴。
知识工程“让工业植入软件基因，让制造装上知识引擎”！本书旨在能够为更多人了解工业软件发展和企业数字化转型尽绵薄之力。希望读者能够在阅读后提出宝贵的意见和建议。
最后，衷心感谢赵敏老师、郭朝晖老师、王美清老师、冯升华老师、杨春晖老师等为本书提供素材和宝贵建议。他们对于工业知识软件化的核心观点也在本书中有所体现。
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