大规模定制过程中涉及到很多知识，包括大量的显现知识和隐性知识。如何利用这些知识来帮助企业更快更及时地生产出满足客户需求的个性化、定制化的产品，这就需要一个知识管理系统。通过对企业本身产品配置的知识处理，以及对顾客潜在需求隐性知识的数据挖掘，促使大规模定制生产方式能够真正提高企业的效率和效益。
4知识管理在大规模定制中的应用途径与方法
在大规模定制时代，客户个性化需求的不断变化，导致大规模定制企业的每个订单都必须根据客户的最新信息进行临时设计与生产．为了参与市场竞争，企业还必须满足大规模生产时代的快速与低成本的要求，这就导致企业在完成订单过程中不可预测问题发生的几率很高。所以，我们需要建立一个产品一顾客知识管理系统，及时收集知识、处理知识．满足不断变化的需求。这个知识系统应该包括企业生产的配置模型设计知识、变型设计知识、实例库、设计生产资料库以及不断变化的顾客需求知识。如图1所示。
从上面的产品一顾客知识管理系统，我们发现通过四个阶段可以满足顾客特殊的产品定制需求。
(1)知识收集阶段。该阶段一方面是通过定制平台的用户界面，接受设计人员的查询请求；并通过CAD／CAM／CAE接口，获取与产品模型和结构有关的知识；另一方面是收集顾客自己独特的产品需求知识．包括对定制产品的外观、颜色、性能、价格等一些独特性方面的知识。
(2)知识储存阶段。通过上面知识收集的过程，将产品配置设计知识、变型设计知识及顾客提出的特殊需求知识集中储存，为下一步的知识分析作好准备。
(3)知识处理阶段。将存储在数据仓库中的关于产品配置方面的知识以及顾客需求方面的知识与数据集市进行数据处理和交换，信捷职称论文写作发表网，再利用数据分析技术如OLAP分析和数据挖掘技术(DataMining)对其进行分析，确定顾客需要什么样的产品基本配置以及顾客对产品独特性方面的需求。
