沃丰科技GaussMind知识图谱在制造业企业中的应用

　　物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅速发展，给制造业带来了新的突破，使制造体系朝着智能化的方向发展，并在一定程度上推动了未来制造方式的变革。而在此过程中，数据与知识是制造业与新一代信息技术的结合，是实现智能化制造的重要保证。

　　一方面，在整个生产过程中，产品将会产生大量的工业数据和知识；而在制造业信息化过程中，工业数据与知识是必不可少的，包含着许多有用的模型。但是，目前在制造领域中，大部分的数据和知识都是建立在传统的关系数据库上的，这些数据和知识的存储都是基于传统的关系数据库，具有较高的冗余、分布分散、关联性较差、储量较小。因此，如何从冗余度和知识库中提取有用的信息，有效地表示出内部关联和知识的内在联系，以及如何将这些数据的关联度和关联度用于高效的检索和推理，是目前智能制造的一个关键问题。

　　那么，制造业企业应该如何应用沃丰科技GaussMind知识图谱呢？

　　工业知识图谱是为企业进行数字化改造，为企业或工厂的实际应用而建立的。因此，企业必须先找到自身存在的问题，再考虑采用何种新技术来解决这些问题。

　　在生产企业的设备维护方案中，最关键的资源是老专家，他们在业内积累了大量的第一线知识，将他们的经验转移到了网络上，用他们的知识图谱将那些没有结构的知识资料串联在一起，一旦遇到问题，或者遇到了什么问题，就可以用这些知识图谱迅速地解决。

　　在故障修复的应用场景中，由老专家将其积累的经验与案例转化为文件，则将其导入网络，形成相应的知识图谱，并实现了网络共享。维修人员可以在手机 APP中查询有关的信息，例如何时出现了同样的故障，有哪些解决方法，还可以查找出是谁成功地解决了这个问题。

　　具体来说，有现场巡检、在线监测、监控中心人工监测等方式输入故障信息，智能决策平台上进行故障诊断，而之前建立的知识图谱，包括案例和规则，都存储在 AI平台上，同时，测试人员也会对问题进行测试，最终由现场的维修人员来处理，甚至是下达命令，解决问题。

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