随着产业升级和技术创新日新月异，智能制造已成为当今制造业发展的新趋势。然而，无论是术业有专攻，还是以小见大，知识积累与沉淀对于整个生产制造行业的研产供销服全链条始终有着举足轻重的地位。

打造注重点突出的知识架构体系

想让知识发挥出它最大的威力，必须对现有的知识进行系统化的总结归纳和整理。为此，应借助于先进的信息化手段，如知识货架、知识库以及知识模型等，来构建一套全面而又针对性强的知识架构体系。

知识货架可以类比成一栋仓库楼房，专门用来存储和整理各项专业化程度极高的知识资源。各类知识按照既定的规则和层次有序排列，以便于今后能快速查寻、提取。此外，携手众多专家学者开展研究合作是必要途径之一，以此来获取高精尖的专业知识和丰富实用的实战经验数据。

知识库是汇集各种专业知识、实践案例以及工作数据的总仓库。这里面应该包含很多历史悠久且经过严格筛选的专业文献资料。此外，行业内的知名企业提供的内部研究报告，也是知识库中的重要补充。最后，知识模型则是将深奥难懂的业务逻辑和各种知识关联转变成通俗易懂的语言和图形，使之更易于理解和运用。

深度融合业务活动 实现知识与实践相结合

知识只有与实际业务紧密结合才能展现出其巨大潜能。在这个环节中，我们需要根据每个业务环节的需求，灵活地整合和利用现有的知识资源，让每个人都能从中受益，充分体现出知识的价值。

比如，当我们在产品设计初期，可以借助知识库中储存的众多成功案例及各期的实践数据来寻找解决问题的灵感。在生产阶段，也可以借由知识模型对生产流程展开虚拟模拟和精密调试，从而达到提高生产效率、改善产品质量的目的。

在销售环节，借助大数据分析，了解市场需求和消费者的行为习惯，为制定精准的营销策略和提供优质的售后服务打下坚实基础。最后，在团队协同作战时，数据挖掘和可视化工具能够帮助我们深入剖析各类数据，把握核心要点，实现高效一体化的团队协作。

将知识融入开发过程中

我们还需要把已经整理好的知识元素巧妙地插入到开发流程之中，便于全局快速掌握项目进度情况。保持知识常新的状态，让持续更新迭代承诺与实践同步行走，这样可以提高研发效率，增强团队合作精神。

在开发过程中，我们可以将知识库和人工智能算法有机衔接、无缝合并，让机器学习自动推荐个性化的知识内容及实战案例，切实提升团队决策速度和准确性。

利用业务规则捕获和智能检测机制来预防潜在的错误与疏忽，从而降低不良后果的影响，做到真正的智慧防错。数据分析成果和协同软件可以让大家看到最核心的部分，提供一站式的协作服务，极大地提升研发效率和提升团队生产力。

知识积累与沉淀的复杂场景，在生产、制造、供应、分销乃至售后服务等各个环节中总是扮演着核心角色。合理运用知识货架、知识库、知识模型等现代化框架，配合业务活动进行深度融合，以及在开发个过程中融入知识元素，使得知识成为动态的、智能化的防疫手段，使生产制造行业实现数字化转型升级和智能化升级的不二法门。