本次沙龙由付小江老师担任分享嘉宾、HR呦呵策划与组织；
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慧分享企业管理咨询首席顾问
从战略到成果的催化师，专注企业卓越运营/WCM系统的构建和优化28年。
10年著名跨国公司工作淬炼、18年世界级企业的咨询磨砺，拥有丰富的OPEX卓越运营、WCM世界级制造、精益六西格玛、TPM-JIPM体系规划和实施方面的工作经验与心得，辅导跨国企业数十个、高管数百人、节约数亿元。先后供职于飞利浦、三星电子等企业。服务的主要长期咨询客户包括博世西门子、碧迪医疗、固特异、圣戈班、倍耐力、艺康、宜家、利乐、光明乳业等。
辅导客户获得中国精益奖项；辅导客户入围改善大会奖项的评选并获奖；帮助国际客户开发和实施中国所有工厂的精益转型的培训系列。
国际变革管理认证专家（中国第4位）、注册六西格玛黑带、培训师、国际项目管理认证。
原美国质量协会上海地区会员主席，美国质量协会资深会员。
上海交通大学MBA和智能制造社群班学员、得到大学1期学员。
首位也是唯一一位受邀参加全球卓越运营年会（新加坡）进行分享的中国实践顾问，多次受邀在中国管理年会、国际卓越运营论坛、中国精益六西格玛论坛、亚洲质量论坛发表讲演。
联系方式
手机（微信）：18621810868
邮箱：fuxiaojiang@iopex.top
始于“知”
认知活动始于对外部信息的接收和确认。没有“知”的积累，“识”就成了无源之水。
成于“识” 通过思考、分析、归纳和实践，零散的“知”被加工整合成结构化的“识”。“识”赋予了“知”以深度和系统性。知行合一 真正的知识不仅停留在理论层面，更要通过“识“指导行动，并在行动中获得新的"知”，从而形成一个不断选代、螺旋上升的认知闭环。知识的完整形态 既有事实性的“知”作为基础，又有理解性的“识”作为核心。二者有机结合，构成了完整的知识体系。
智慧(Wisdom)
价值导向的知识，回答“应做什么”与“价值判断”
示例：医生判断幼儿发烧是生长过程，决定观察而非立即用药。
知识(Knowledge)
可执行的信息，回答“如何做”与“为什么”
示例：“体温超过37.3度可能发烧，需要物理降温。
信息(Information)
赋予意义的数据，回答“是什么”
示例：“人体的正常体温是37摄氏度。
数据(Data)
未经处理的原始事实、数字、符号
示例：孤立的数字:37。
对企业来说最好是有一些数据，然后真的需要按照这个方式处理，WKID占80%，DIKW占20%，小数据、大洞察。
思辨： “学了很多知识，却仍然过不好这一生。” 为什么?有知识不等于有智慧。有智慧，会选择在什么情境下该用哪个知识。而且愿意为执行承担后果。
举例：
【智慧】这批产品能否放行?
⬆需要知道
【知识】FMEA 严重度判断准则+历史同类缺陷后果+客户功能需求理解
⬆需要看到
【信息】本批次缺陷类型分布+历史客诉关联记录+客户规格偏差量
⬆需要采集
【数据】每件产品的测量值+缺陷位置记录+批次追溯信息
“这批产品能否放行?”是决策点，为了决定这个产品能不能放行，才需要下面一系列的东西来帮助你做支撑。
工作启发：
流程化看待 ：应将入职、培训、教练等都看成流程，分析其起点、过程和输出，用此思维拆解能让 AI 应用更具优势。
提升针对性 ：知识库能让 AI 生成的内容更匹配需求，使输出更有针对性，且对流程和知识理解越充分，构建技能效果越好。
显性知识 Explicit Knowledge
定义：能够用语言、文字、公式、图表等清晰表达和传播的知识。
特征：易于编码、存储、传递和共享，具备标准化特征。
示例：教科书理论、企业操作手册、数学物理公式、公开的专利文档。
隐性知识 Tacit Knowledge
定义：深深植根于个人经验、技能、价值观和直觉中，难以用语言清晰表达的知识。
特征：高度个人化、情境化，难以形式化、记录和传递。
示例：厨师的独特烹饪手艺、工匠的精湛技艺、管理者对市场的直觉判断。
“我们知道的远比我们能言说的多”——迈克尔·波兰尼(Michael Polanyi)
社会化(Socialization)
从隐性知识→隐性知识。通过共享经验、观察、模仿等方式，在潜移默化中获取他人的隐性知识。
示例：传统学徒在作坊中观察并模仿师博的手法学习手艺。
外显化(Externalization)* 关键步骤
从隐性知识→显性知识。通过对话、集体反思或隐喻，将难以表达的隐性知识转化为可传递的显性概念。
示例：工程师将面包师“凭手脑的揉面经验转化为面包机的精准参数”。
组合化(Combination)
从显性知识 →显性知识。将分散的显性知识进行整理、分类、整合与重组，构建新的、更复杂的知识体系。
示例：战略部门整合来自市场、财务、运营的多份报告，形成公司年度战略规划。
前面我们探讨了知识的本质、形成过程与转化机制。那么，如何将这些深刻的理论应用于实践，特别是在数字化时代，如何利用AI技术构建强大的企业知识库？
核心问题：
如何将DIKW模型和SECI模型的精髓，融入到AI知识库的建设中，为制造企业的数字化转型赋能?
本部分将探讨如何将知识理论转化为可落地的AI知识库解决方案，实现从理论到价值的飞跃。
知识查询类：文本或是多模态的形式，可以通过问答的方式获取解答。比如得到品控手册（内容源于问题）。
数据分析类：通过对于知识库中的数据之间的关系和逻辑的分析形成洞察。比如健康知识库的指标分析、发票自动整理、保险合同整理、飞书多维表格的Agent能力。
流程执行类：将流程执行的要求、步骤、案例等进行标准化，可以让大模型完成一系列标准要求的输出能力(SKILLS)。比如文章排版、PPT排版等。
飞书知识问答
飞书 Skills，本质上是给AI或Agent配备的一份说明书：它告诉系统遇到什么任务该怎么做。
悦友使用经验分享：
1、选取内循环里非关键的小模块尝试
2、将模块中要求的标准梳理清楚让AI去执行
3、前期过程中检查操作是否按照流程标准在执行，持续调整至最优
4、决策功能掌握在自己手中，如与客户有接口的部分，最后发给客户的动作掌握在自己手中
IMA
迭代快，整合腾讯能力，完全免费
联网搜索：公众号、视频号、腾讯生态内容
模型丰富：可调用Deepseek、智谱 5.1等最新模型
支持英文 / 扫描件对照翻译
知识广场：类似百度文库，可直接调用公共知识库
特色功能：调用任务/报告输出功能，目前未完全开放，每日 5 次可以输出深度研究报告
适合：自媒体、公众号 / 视频号内容、深度研究、批量文档处理
GET笔记
优势：可以关联得到APP资源，课程、电子书全文（外挂知识库质量）
转发定制：可对转发文章定制提示词，实现个性化收藏
知识萃取：可以按岗位 / 场景个性化萃取书本中的知识形成自己的知识库
特色功能：学习辅导-检测+互动；发芽-知识的延展生长
适合：个人学习、知识萃取、书籍精读、长期能力提升
企业管理实践应用研讨：
人员技能管理：通过手机展示员工成长路径，明确各岗位技能及考核要求，使技能透明，便于员工与管理者沟通，还可利用信息技术生成测试题，进行理论培训和测评。
多能工培养：企业可通过分析不同产品的技能点，挑出关键技能进行针对性强化培训，建立激励机制，将库存、订单、人员数量、技能等通过AI拉通，实现人员整合利用。
流程与库存优化：四条产品线合并后，可整合计划和仓库，根据不同产品周期优化库存管理，调配资源，实现降本提效，但需梳理方案和流程。
知识库应用：可建立入职流程类和技能类知识库，帮助新人了解工作内容，提升岗位技能；还可设定教练人设，根据行业、岗位和问题进行针对性指导，制定发展计划。
