工控计算机工程项目数据采集分析与知识管理

1、工控计算机工程项目数据采集分析与知识管理一、 建立知识管理系统步骤建立知识管理系统，一般经历认知、规划、试点、投入使用与建立新制度几个阶段。（一）认知这一阶段任务是统一企业对知识管理的认识，评价企业知识管理现状，提出知识管理的策略。主要工作有：对企业管理者，尤其是高层培训，使其全面、正确地认识知识管理的作用；利用知识管理成熟度模型等多角度评价企业知识管理现状，调查、分析存在的主要问题；评价知识管理对企业发展的长远和近期影响；做出必要的决策；提出实施战略和努力方向等。（二）规划在认知的基础上，制订详细的实施计划。这一阶段主要是详细分析本企业所需知识的类型，根据业务流程等制订知识管理计划。规划时，

2、务必将知识管理融入企业管理之中。主要工作有：从战略、业务流程及职能划分的角度制订计划；实事求是地分析企业管理与知识管理的现状；从企业发展战略上提出知识管理的目标和实施策略，并对业务流程进行合理化改造；分析对知识管理的具体要求；为知识管理奠定坚实的理论与实施基础。（三）试点选取适当部门和业务试行知识管理。及时观察与记录实施结果，解决遇到的问题。咨询业务虽然需要多方面知识，但重点应放在关键知识上，提出改进知识管理的具体策略。在分析与总结试点成败、要求和改进计划之后，应考虑必需的it系统建立或改造工作。应建立有力的团队，协调各业务部门、外部参与者等多方面的行动。（四）投入使用知识管理计划试点并经完善

3、之后，应全面推广。主要工作有：推广试点部门的具体作法和完善后的知识管理计划；将知识管理融人业务流程和价值链；建立初步的知识管理制度；将企业逐步改造成学习型组织，充分利用头脑风暴等手段和技术提炼知识。在全面推广过程中应注意：把握实施全局，合理协调企业文化、管理与技术；要恰当控制难免的混乱；将知识管理融入日常业务和工作并非一蹴而就，须持之以恒；努力使知识管理为企业发展做出贡献；对于人的思想观念等应予以引导，充分考虑实施知识管理造成的利益再分配；建立有效的激励和评价制度，确保知识管理成功.（五）建立新制度建立适合于知识管理与企业发展的新制度，既是知识管理项目实施的结束，又是企业知识管理的新开端，也是

4、企业自我完善的过程。为此，企业须重新定义发展战略，并改造企业组织结构及业务流程，准确评估知识管理为企业带来的价值。二、 工程咨询企业知识管理（一）知识管理及知识管理的组织1知识管理的概念日益激烈的竞争以及其他众多因素对工程咨询企业知识的数量与质量提出了更高的要求。从某种意义上说，知识管理是咨询企业最重要的能力。经常有人将知识管理与信息管理混为一谈。信息是知识的来源，但不一定成为知识。要想从信息中提炼知识，需要有意识地开展必要的活动，使信息经过大脑的处理、加工与提炼。知识管理，是建立一套制度，开展一系列活动，获取、记录、整合、存取、更新和创新知识，以适当的形式为咨询企业所掌握，成为企业知识积累中

5、的一部分，用来为客户、社会创造价值，不至随着企业活动的结束或停止或因当事人的离开而流失。知识管理可以延伸到人在知识方面的行为、企业管理制度与企业文化等方面。简而言之，知识管理就是对知识提炼、创造、共享和积累，以及应用等过程进行规划、实施和控制的活动。2，知识管理的必要性知识管理能够减少重复劳动，增强企业的记忆，丰富咨询企业的智慧。知识管理在全球迅猛发展的原因在于：（1）竞争。市场竞争日益激烈，创新速度加快。咨询企业必须不断获得新知识，利用知识为企业和社会创造价值。要走向世界，就必须掌握与世界交流，以及获取、创造与转换知识的能力。企业文化对企业学习能力影响极大，必须摆脱封闭、保守、不思进取的陈旧

6、文化，转变成学习型企业，才能在竞争中立于不败之地。（2）以客户为中心。企业要为客户创造价值。（3）员工流动。如果企业不能及时妥善地处理，就会丧失员工在本企业工作期间获得的知识。很多咨询企业，当某专业骨干离职后，在相当长一段时间内，无法正常开展该专业的业务，给企业和客户造成了损失。（4）不确定性。咨询企业内外不确定因素众多，市场竞争使咨询企业不能确保客户上门。当前的世界，新技术频出，更新加快，咨询企业不能确信自己为客户提出的技术方案一定成功。企业及其成员获取和使用知识的能力成为企业生存与发展的决定性因素，知识已成为企业获取竞争优势的基础与稀缺资产。3知识管理的组织工程咨询企业必须建立知识管理需要

7、的组织，明确必要的角色及其职责、权限和相互关系，并分派给适当人员。必须制订管理方针、目标以及实现这些目标所需要的规章制度。此外，还要设立必要的知识库、多渠道知识收集系统等。知识管理需要长期坚持并且努力使其成为企业文化的一部分。知识管理体系应当具备如下特征：（1）以人为本。知识管理要以人为本，咨询企业应充分发动每个部门、每一员工，贡献自己掌握的信息与知识，使之成为企业的知识与智慧。（2）以无形资产为主要对象。知识管理比以往任何管理形式都更重视知识资产。（3）无间断的循环。在企业存续期间，知识管理是一个不间断的“积累一创造一应用一再积累一再创造一再应用”的循环过程（4）以提炼隐性知识为主。知识管理

8、对象有显性和隐性知识，但以提炼隐性知识为重点，设法将隐性知识转换为易于企业内共享的知识。研究表明，大多数企业，有序、关系清楚，可供员工参考的信息与知识只占自身拥有总量的10%，其他90%存在员工个人大脑之中，且难于用语言、文字或图形清楚地表达出来供企业使用。一旦这些人流失，企业将蒙受巨大损失。（5）以创新为目标。知识管理以创新，以建立创造新知识平台为目标，创新和孕育新智慧是知识管理的标志。（6）建立学习型组织。便于知识管理的组织与叠床架屋的层级组织不同，只有中间层次简单的“扁平”、开放学习型组织，才有利于知识管理。知识管理必须利用先进的信息技术与工具。有些咨询企业已按自身的发展战略及管理体制建

9、立了独特的知识管理系统。与信息管理一样，知识管理也应具备安全管理功能，保护本企业掌握的知识不受损害。（二）知识管理原则与功能1知识管理原则（1）积累原则。知识积累是实施知识管理的基础（2）共享原则。咨询企业应使每一员工都能接触和使用公司的知识和信息。（3）交流原则。知识管理的核心是要在企业内部建立有利于交流的结构和文化，消除员工之间的交流的障碍。知识交流在上述原则中处于最高层次。2知识管理功能知识管理要获得成功，需要有完整的知识管理制度。该制度应具备的主要功能如下：（1）能够清楚地了解企业已有何种知识，还需要何种知识；（2）要能够及时将知识传递给真正需要的人；（3）一定要使需要知识的人能够获取

10、；不断生产新知识，并使整个企业的人能够使用；（4）确保进入企业的知识可靠、有生命力；（5）定期检查企业的知识是否仍然有效；（6）改造企业文化，建立激励机制，为知识管理创造便利条件。（三）内部交流与共享咨询企业内部的知识交流一方面可以让不同项目组之间交流咨询方法和经验，促进隐性知识的提炼；另一方面也便于彼此加深了解和信任，促进合作，促进知识的创新与共享。知识共享有多种方式，例如即时通信、培训与及时交流会等。知识共享将分散于各部门和各员工头脑中的知识汇集起来，将知识孤岛连成大陆，产生孤岛无法产生的价值。交流可以最大限度地使知识和经验得到融合和升华，也是使旧知识得以发展、新知识得以产生的催化剂。咨询

11、企业应当成为学习型组织，内部的知识交流是员工学习与组织学习的重要方式。咨询单位应当建立适当的激励制度，促进知识共享，在共享中充实。企业的知识管理规章和制度，应当全面鼓励各部门奉献自己的知识，与他人共享。只有这样，才有利于企业的知识积累。四）知识管理成效的评估咨询企业知识管理的好坏与成效，可从以下几个方面评估：1人力资源：培训费用、员工向心力与经验；2创新成果：研发费用、员工创新态度与比率、咨询业务的更新、知识产权；3客户态度：服务质量、合作时间、咨询次数、销售额等。三、 信息鉴别及必要性（一）信息鉴别数据与信息鉴别，可称信息识别，就是将信息与具有特定属性的“模式”进行比较，进而判断信息的类别或

12、属性。具体而言，就是信息收集或使用者运用已有的知识和经验，在对获取的信息进行初步分析之后，按照一定原则和目的，辨认与甄别信息的真伪、轻重主次、是否完整、是否有用，以及用途大小等。（二）信息鉴别的必要性互联网时代，信息极为丰富，大大开阔了人们的眼界。然而，蜂拥而至，难辨真假的信息掺杂在一起，常常使人们陷入另一种迷茫，甚至成了海量信息的奴隶。过量的信息若不筛选，会使决策者无所适从。现在，互联网上充斥着伪造、篡改缺失、无代表性、误传、以及过时等信息。有些信息背后隐藏着各种政治、经济社会的利益团体正当或不正当的目的和企图。信息识别及时与否决定了决策是否正确而又及时，决定了企业、事业、项目和其他活动的命

13、运。对于工程咨询，信息识别同样十分必要。信息识别并非简单工作，对从事者有很高的要求。决策者固然应高瞻远瞩，但决策的基础是真实、可靠的信息。决定信息识别成败的主要因素有：对服务目标的正确认识及其深刻程度；识别者实事求是的态度和已有的知识、推理与判断能力。四、 信息的综合信息综合是信息工作的重要内容。采集来的信息经常是零散、无序，甚至残缺不全，无法直接使用。对于这样的信息，须进行分析、联系、推断、整理和组合，使之成为有用信息，然后确定其特征，如精度、类型、长度、保密度、保留时间、用途等。信息综合有两种方式：一是对已有信息挖掘、延伸，引发创新需求的新信息，达到信息的“增值”，二是通过设计和试验创造新

14、的信息。有价值的信息往往是反复推理分析和猜想后的结果，这个过程要求咨询工程师具备很强的分析、联想、综合与创造能力。五、 项目背景分析工控指的是工业自动化控制，主要利用电子电气、机械、软件组合实现。即是工业控制，或者是工厂自动化控制。主要是指使用计算机技术，微电子技术，电气手段，使工厂的生产和制造过程更加自动化、效率化、精确化，并具有可控性及可视性。工控技术的出现和推广带来了第三次工业革命，使工厂的生产速度和效率提高了300%以上。20世纪80年代初，随着改革开放的春风，国外先进的工控技术进入中国大陆，比较广泛使用的工业控制产品有“plc，变频器，伺服电机，工控机”等。这些产品和技术大力推动了中

15、国的制造业自动化进程，为中国现代化的建设作出了巨大的贡献。工控主要核心领域是在大型电站，航空航天，水坝建造，工业温控加热，陶瓷领域有着不可替代的优势。例如：电站电网的实时监控需要采集大量的数据值，并进行综合处理，工控技术的介入方便处理了大量的信息。工控出现完善了制造业和建造业的安全和精准，解决原本需要的温度、压力、气体流量、液体流量等工业需要。在原本需要半自动化与手动化工作演变为自动化进行，包括常见的空气开关、压力变送器、流量表等。工控工作原理：比如空气开关的功率控制，当使用电器其功率过大，内部机械原理开始运行导致开关自动断开，以此保障工业或建筑安全用电和准确寻找短路源。工业控制计算机，是一种

16、采用总线结构，对生产过程及其机电设备、工艺装备进行检测与控制的工具总称。它具有重要的计算机属性和特征，如：具有计算机cpu、硬盘、内存、外设及接口、并有实时的操作系统、控制网络和协议、计算能力，友好的人机界面等.工控机的主要类别有：ipc（pc总线工业电脑）、plc（可编程控制系统）、dcs（分散型控制系统）、fcs（现场总线系统）及cnc（数控系统）五种。工业控制一向是制约中国装备行业乃至产品升级的瓶颈。装备制造业是工业的核心和基础，决定了国家工业和科技的水平，以及其在全球分工所占据的地位。对于机床一类的工业母机，作为国内的制造商，需要西门子或者三菱提供整体的运动控制解决方案，核心的运动控制

17、产品如直线电机、交流伺服电机和系统等进行精确运动控制的核心部件或是应用解决方案就是由国外的跨国公司整体提供，从产品到技术都是由外企来设计。国内从事机床制造的厂商，更多的是从应用角度来理解这些关键部件的功能，怎么使用，最终把它们整合成一套机械设备。这就是在制造业方面的差距和追赶的方向。六、 大数据系统和数据挖掘技术（一）数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力，或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或eb衡量，且种类多、实时性强，蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源：传

18、感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案，及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番，面对前所未有的海量数据，为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外，计算机存储、处理大量数据，以及运算的能力大为增强，为数据挖掘创造了条件，使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于：（1）处理工作量。数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。（2）制约条件。数据分析是从某些假设出发，建立方程或模型，而数据挖掘不作假设，可以自动建立方程。（3）处理对象。数据分析往往

19、是针对数字型数据，而数据挖掘对象类型繁多，例如图像、声音、文本等。（4）处理结果。数据分析可以解释结果的含义；数据挖掘的结果不易解释，着眼于预测未来，并提出决策建议。想要从数据中发现规律（即认知），往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。（二）数据挖掘步骤按挖掘对象，数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种，各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。（1）信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征，然后选择合适的收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，必须选择合适的数据仓库。（2）数据集成

20、。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排，以便以后使用。（3）数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长，商业数据往往较多，数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示，规约后数量大减，但仍能保持原数据的完整性，对规约数据的挖掘结果，与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。（4）数据清理。有些数据不完整（属性缺少属性值）、含噪声（属性值错误），不一致（同一信息有多种表示），需要清理，使其完整、正确、一致后存入数据仓库。（5）数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据，可将其分层和离散化。（6）数据挖掘。根据数据格式、属性与特点，选择合适的处理工具，例如统计方法、

21、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络，取得有用的信息。（7）模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。（8）知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户，或作为新的知识存人知识库，供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源，则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程，若一次未满足要求或未得到有用结果，则需回到前面，经过调整后重新开始。2，网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前

22、者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从www中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上，通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性，进而在网络中提取用户感兴趣的信息，获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了robot，全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术，能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下：（1）确立目标样本。由用户选择目标文本，提取特征信息。（2）提取特征信息。根据目标样本的词频分布，从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。（3）网络信息获取。先利用搜

23、索引擎站点选择待采集站点，再利用robot程序采集静态web页面，最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息，生成www资源索引库。（4）信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量，并与目标样本的特征向量对照，将符合要求的信息交给用户。七、 数据分析与挖掘概述（一）信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要，对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合，以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途：1跟踪。所谓跟踪，就是及时了解各领域新动向、新发展，从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后，把握事物间的联系，认识事物的本质，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。

24、3预测。利用已掌握的信息、知识和手段，推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标，应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法，可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理；而定量方法涉及数据间的数量关系，要建立数学模型，计算、求解。如今，信息越来越复杂，定性与定量分析已无法单独奏效，只能越来越多地结合起来。（二）数据分析数据分析是信息分析的一部分，数据分析是对收集数据进行系统的分析，建立适当的模型，揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系，以及发展趋势，为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收

25、入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据，如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据，常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析，包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。（三）数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途，最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息，并建立模型，用于预测、判断或决策，帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数

26、据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与，并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面，并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别记录，或用搜索引擎查找互联网特定的网页，属于信息检索，不能视为数据挖掘。当然，数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。八、 项目名称及项目单位项目名称：工控计算机工程项目项目单位：xxx集团有限公司九、 项目建设地点本期项目选址位于xx（以选址意见书为准），占地面积约23.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。十、 建设规模该项目总占地面积15333.00（折合约23.00亩），预计场区规划总建筑面积23204.79。其中：主体工程14494.07，仓储工程3076.42，行政办公及生活服务设施2362.24，公共工程3272.06。十一、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况，xxx集团有限公司将项目工程的建设周期确定为24个月，其工作内容包括：项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购