3.4.3　企业生产与运维知识体系

图3-18已整理了企业生产制造的业务流程。企业生产制造的核心业务目标是降本增效、提高生产稳定性并降低风险，在不同环节进行认知转型的业务目标如图3-23所示。

图3-23

回顾知识体系的建设方法，企业生产与运维知识体系也需要围绕生产需求构建知识概念来梳理业务专业知识及实体状态数据。图3-24展示了企业生产与运维知识体系的样例。企业生产与运维知识体系分为需求域、事理知识域、实体状态域和实体域。企业生产与运维知识体系的需求域需要聚合业务目标需求概念，而事理知识域需要聚合设备组装流程、工艺逻辑等专业知识，实体状态域和实体域需要管理企业业务人员、设备类目体系等实体状态数据。

图3-24

企业生产与运维知识体系在落地时会面临巨大的挑战。企业生产与运维的信息系统多、体系复杂，会形成数据与知识的孤岛，降低数据的可用性。首先，企业生产数据分散，比如企业生产的设备数据分散于ERP、生产管理系统、办公系统、PMS、EMS等中；然后，企业数据形态多样，企业在不同时期，通过不同技术构建的系统包含多种类型、多种形态的数据；最后，企业生产数据缺乏标准，不同业务系统的数据质量参差不齐，没有统一的数据标准，这都对数据汇集、知识融合带来了极大挑战。

因此，在企业生产与运维方面，需要通过数据治理和知识治理，构建数据关联、形态可转化、标准统一的知识体系，企业生产与运维知识体系的建设和企业生产与运维的数据治理的目标应一致。企业生产与运维中的数据治理需要围绕业务目标构建知识与数据架构体系，提升数据质量和完整性，并提升对生产业务平台的服务能力。