文章摘要：一、企業(yè)所面臨的問題：1.海量的資料在化學工業(yè)的生產和運營環(huán)境中，隨著時間的推移，大量的數據被收集起來，但是由于缺少有效的管理，導致了管理費用的增加，從而失去了對數據的挖掘。2.復雜的商業(yè)...

一、企業(yè)所面臨的問題：

1.海量的資料

在化學工業(yè)的生產和運營環(huán)境中，隨著時間的推移，大量的數據被收集起來，但是由于缺少有效的管理，導致了管理費用的增加，從而失去了對數據的挖掘。

2.復雜的商業(yè)過程

在化學工業(yè)中，生產過程是相對復雜的，企業(yè)往往不能很好地建立適合自己業(yè)務場景要求的流程。也正是因為如此，企業(yè)才很難形成一套現代化的標準化的產品，而科學的經營管理又顯得力不從心。

3.保安管理不力

在化工行業(yè)的日常運營中，存在著大量的技術文檔，有的甚至是直接的生產試驗資料，由于企業(yè)對這些關鍵信息的安全管理不到位，導致了企業(yè)的核心業(yè)務信息泄露，乃至被竊取。

4.低效勞動

在化學工業(yè)的日常生產中，存在著大量的機械式、重復勞動、工人的工作效率低下等問題，這將直接影響到企業(yè)的經營效益和生產成本。

二、核心業(yè)務解決辦法

1.大量資料的管理

利用知識管理系統(tǒng)，可以對多種數據進行統(tǒng)一的存儲和管理，使企業(yè)的生產和運營數據不再是一個很大的問題。

2.對業(yè)務過程進行優(yōu)化

以企業(yè)的生產模式為基礎，通過對企業(yè)的經營模式進行優(yōu)化，以現代化的、規(guī)范化的方法來實現企業(yè)的規(guī)范化、科學化的生產經營管理。

3.安保措施

為企業(yè)的日常運行提供一個安全、可靠的運行環(huán)境，以保證企業(yè)在整個生產過程中的數據安全。

4.提高生產力

避免了化學生產過程中重復的機械勞動，減少了生產過程中的管理，節(jié)約了大量的時間、人力資源，優(yōu)化了員工制度，減少了人工錯誤，提高了生產效率。

三、文件管理

1.自動采集和識別

與企業(yè)已有的設備進行高效的連接，能夠實時地獲得各類紙質文檔，并將相應的 Metadata信息，并將其上傳到知識管理系統(tǒng)中；

2.分級管理

支持只讀和編輯使用權限管理，非系統(tǒng)用戶可以通過特定 URL直接瀏覽或下載。

3.智能化檢索

利用 NLP的語義分析，可以進行高準確率的智能檢索和分類展示，同時支持模糊、路徑等多種形式的檢索，以及對搜索結果進行重新檢索等高級檢索，準確地獲得用戶所需信息。

四、 ISO產品的品質控制

1.質量系統(tǒng)文檔的管理

產品的質量體系文件可以通過各種途徑獲得，并可以利用細粒度權限、豐富的元數據標簽、文件關聯(lián)和主動事件引擎等手段，使企業(yè)的 QS文件能夠得到完全的可跟蹤、集中的存儲。

2.詳細的過程用途

建立科學的品質管理系統(tǒng)檔案使用程序，并通過嚴格的審核，權限清晰，對整個品質系統(tǒng)進行更嚴格的運作，將品質控制的作用最大化。

3.標準化、科學化

在我國化學工業(yè)中，由于受到 ISO等行業(yè)的嚴格質量標準的制約，因此，必須建立健全的質量體系檔案，嚴格遵守相關的法律、法規(guī)，并制定相應的質量監(jiān)控制度，以促進企業(yè)的科學發(fā)展。

五、知識文檔的管理

1.綜合知識來源

將知識體系與企業(yè)已有的設備應用緊密結合，能夠為企業(yè)的知識利用提供一個全面的數據來源，對企業(yè)的非結構性和結構性的數據進行集中存儲和管理，并對其進行科學、高效的管理，為知識的利用奠定了堅實的基礎。

2.搜索知識

利用 NLP的語義分析，可以進行高準確率的智能檢索和分類展示，同時支持模糊、路徑等多種形式的檢索，以及對搜索結果進行重新檢索等高級檢索，準確地獲得用戶所需信息。

3.知識庫

通過設定企業(yè)的多維度知識類別，構建一個完整的企業(yè)知識地圖，使得文檔存儲系統(tǒng)與應用系統(tǒng)相互獨立，更加直觀、快速地展示企業(yè)內容。

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