某大型国有汽车企业有着近30年数据积累和几十家分支等数据产生单位,绿色制造、智能制造是该企业当前的发力方向,有效利用企业数据积淀优势,将结构化和非结构化数据快速、精准转化为可用于设计研发、生产制造的结构化知识,进而将知识应用到具体生产场景中,为企业创造更高价值是该企业目前存在的迫切需求。
解决方案
结合该企业实际情况,采用千伯知识图谱对汽车整车的供应链、设计研发、生产制造、客服服务全流程提供支持,有效提高企业核心竞争力。
供应链
通过整合内外部的供应商数据与公共知识,构建以企业、人员为主体,以供应链上下游、竞争合作、生产采购为关系的企业关系链图,对于供应链中的监控实体及其关联企业进行实时风险异常监控,第一时间掌握供应链上下游情况,及时做出响应,规避风险,减少损失。例如通过构建供应链工业知识图谱,建立供应链核心企业大数据风控管理平台,实现企业查询、企业关联关系排查、风险排查、风险预警推送。
设计研发
围绕工业产品汇集各种相关产品的发展趋势,为新产品市场定位提供决策支持;可以识别新产品在不同的使用场景下的使用方法和使用要求,推送其他产品的应用案例;可以提供已有的相似产品、相关产品、相关技术、领域专家和信息化工具软件等信息;可以在研发设计、仿真和试验流程中,主动推送与当前工作紧密相关的知识信息。该方案有利于破除封闭式重复研发,实现开创性的创新。
生产制造
现代智能化生产车间是一个极其复杂的系统,将车间布局、生产设备、生产工艺、生产物料、物流仓储、质量检测、生产计划、能耗管理和安全防护等各种知识结构化管理,为研发高效高可靠的生产系统设计提供信息支撑;也可以为生产现场人员提供快速精准的工艺工序、设备操作、质量分析和突发情况应对等知识,实现及时专业的现场指导。
客户服务
现代工业产品大量采用了机械、电子和软件等多学科先进知识,只有掌握各种知识才能高效使用和全面维护好工业产品。该方案将工业产品的原理、结构、使用手册、拆装方法、维护手段、故障诊断和相关资深技术专家等进行结构化管理,以信息搜索、知识推送、知识查阅等多样化的方式,提高运行保障教学培训效率与效果,提高工作人员的熟练程度,提高故障定位的效率,降低产品故障停机次数,减少产品维修维护成本,减轻各种废弃物对环境和操作人员的影响。
通过知识图谱实现知识自动化处理和应用,降低企业知识构建与获取成本,提升企业智力资产管控能力;
通过主题图谱和知识图谱的建设,实现产品研发知识标准化,并在各个研发阶段向工作人员推送相关标准知识,实现产品研发与迭代的智能协助;
通过知识图谱的人工智能和大数据处理技术促进企业生产制造的绿色和智能化进程;
通过基于主题图谱和知识图谱的对知识与海量数据的分析,科学有效辅助企业生产决策。