技术话题：面向智能诊断的信息架构设计

Posted 2021-04-10 技术传播李琳

上周一，在荷兰做课题的Nora约我做一个访谈，话题是CCMS（Component Content Management System）实施。Nora所在的研究院与当地企业有合作项目，她要访问20位有相关经验的同行，来写一篇关于企业在不同阶段实施CCMS的论文。

Nora的提问很有针对性，符合企业实践的真实场景。我有问必答，聊得非常开心。后续Nora完成论文后还会跟大家分享。

在对话结尾时我们谈到，讨论CCMS固然有实施方法论的问题，但也涉及广泛的技术问题。仅仅是内容的生命周期管理，并不足以体现基于模块和XML的特殊性。如何进行信息架构设计、重用设计、元数据管理，是能否发挥CCMS最大功效的关键。

技术话题——以下长文纯属技术讨论，仅适合信息架构师交流。

1. 智能诊断对信息架构的要求

智能诊断的业务逻辑，是基于已知问题、预设故障码、潜在问题，进行解决方案的准备。当产品发生异常或问题时，系统识别该问题，按照判断逻辑，检索知识库，提供对应的操作指导。这些操作指导可能是唯一的，也可能是多选一的。

以上可以看出，智能诊断涉及的信息类型包括：已知问题库、故障码库、潜在问题库、解决方案库。

这些信息都必须以结构化的方式，被智能诊断系统所识别、解析和调用，生成可以向多种工作平台发布的解决方案。

2. 内容颗粒分解与重用设计

一般而言，已知问题、故障码、潜在问题，是字典式的参考信息。每个问题或故障码可以作为一个独立的内容模块进行构建。

解决方案是基于操作指导构建的，但一个解决方案有时会涉及多个操作，因此需要对解决方案进行拆解。

常见的解决方案包含“目的”、“操作要求”、“备件或材料”、“操作指南”4部分。

在进行解决方案构建时，操作要求部分可以规定为“技能等级要求”、“特殊场地要求”等。这些要求的说明，是独立成为说明型的内容单元，借用DITA的Concept。

备件或材料，引用零备件清单或材料清单，这二者通常都是从物料库获取的字典型参考信息。

有些操作涉及特别的工具或场地。对这些工具的说明，构建每个工具的独立的说明型内容单元，借用或客制化一个Concept。

操作指南又可以分为若干个任务。任务是独立的内容单元，可以借用DITA的Task。

3. 元数据的设计

在内容准备的过程中，为了便于作者的完整内容写作，通常不把“工具”、“工时”、“零件”信息作为元数据。这一点可以参考DITA中的一个特殊类型设计，Machinery task。该类型未在元数据，而是在taskbody里，增加了prelreqs（preliminary requirements），用来描写该任务对人员、工具、备件、安全等方面的要求。

在内容发布时，以上内容都需要以数据的方式传递，来激活工单分配、备件申请等业务流程。为此，在发布环节将内容的一部分提取出来，作为元数据重新组装，成为一个完整的解决方案内容单元。

4. 适用性的管理

在内容构建时，同一个解决方案往往适用于多个不同的产品，但细节可能稍有差异。举个例子：

以扫地机器人为例，需要更换清扫刷；

但第一代和第二代产品的清扫刷不一样，更换步骤也不相同；

第二代的更简单，步骤少一些；

但更换清扫刷这个任务，都对应同一个提示码ABC。

在这个例子中，提示码“ABC”对应了一个解决方案“换清扫刷”；

换清扫刷的备件和更换步骤，需要指派不同的适用性，区分适合哪一代的产品。

当不同的产品上报该提示码时，智能系统根据产品配置或型号，向用户或服务人员推送了对应的唯一解决方案。这就是适用性管理。

面向智能诊断的信息架构设计核心：模块化、分类化、适用性，以及融入写作环境的元数据规划。

欢迎交流相关案例和心得。

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