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未來15-20年，是我國制造業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型和發(fā)展、由大到強的關(guān)鍵時期。推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展，將新一代信息技術(shù)和制造業(yè)深度融合，已被確認(rèn)為建設(shè)制造強國的總體戰(zhàn)略。而對于制造行業(yè)來說醫(yī)療智能問答系統(tǒng)，故障和失效分析是一項極其重要的核心工作。積累的相關(guān)知識和經(jīng)驗也是企業(yè)寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

當(dāng)前，企業(yè)內(nèi)部對設(shè)備、物料、工序、FMEA、FTA等數(shù)據(jù)智能化管理程度不足，對于故障知識的管理普遍通過有經(jīng)驗的專家或者工程師人工操作記錄和手動維護，各類數(shù)據(jù)無法產(chǎn)生聯(lián)系、統(tǒng)一沉淀和分享，給相關(guān)故障快速分析和診斷帶來諸多不利的影響。

現(xiàn)階段主要呈現(xiàn)的問題主要集中在兩方面：

1、傳統(tǒng)環(huán)節(jié)中，企業(yè)內(nèi)部的積累沉淀起來的故障信息并未有效利用起來，存在故障定位錯判和漏判的可能性，分析人員也無法對故障的真實原因進(jìn)行匯總和分析，造成類似故障在其他產(chǎn)線頻繁發(fā)生；

2、傳統(tǒng)環(huán)節(jié)中，當(dāng)產(chǎn)品在研發(fā)設(shè)計和生產(chǎn)等階段出現(xiàn)問題時，需要能夠快速找到原因和改善預(yù)防措施，但企業(yè)內(nèi)部的崗位人員普遍因為經(jīng)驗或者產(chǎn)品熟悉程度差異等原因醫(yī)療智能問答系統(tǒng)，通常遇到問題后無法第一時間找到解決問問題的方法和建議，從而導(dǎo)致無法及時給企業(yè)止損。

達(dá)觀知識圖譜團隊基于知識圖譜、語義檢索、NLP、OCR等自研人工智能技術(shù)，在深度理解領(lǐng)域業(yè)務(wù)和多個與客戶合作項目的經(jīng)驗基礎(chǔ)上，推出故障分析知識圖譜構(gòu)建和分析平臺V4.0。該平臺通過自然語言處理和知識圖譜技術(shù)對多類型、復(fù)雜的多源文件進(jìn)行智能化解析和處理，形成知識和經(jīng)驗之間的關(guān)聯(lián)，自動構(gòu)建智能制造領(lǐng)域的失效分析和產(chǎn)品質(zhì)量可靠性知識圖譜，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的歸因分析、措施舉薦等分析功能。

達(dá)觀失效模式知識圖譜提供的核心功能1. 智能化的交互式故障歸因分析通過將故障分析報告、FMEA、FTA等數(shù)據(jù)導(dǎo)入圖譜，通過知識圖譜迭代的學(xué)習(xí)能力、關(guān)聯(lián)能力、推理能力，通過檢索、關(guān)聯(lián)、篩選等方式定位當(dāng)前的故障原因，并進(jìn)行推理歸納，輔助提升對故障的主動分析能力。

2. 智能問答和檢索基于自然語言語義分析技術(shù)的智能問答系統(tǒng)，幫助用戶更快、更智能的找到設(shè)備、人員、物料、工序、環(huán)境因素之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，答案可解釋，同時支持答案結(jié)果的文檔溯源。

3. 異構(gòu)數(shù)據(jù)知識獲取的全流程自動化達(dá)觀知識圖譜支持對Word、Excel、PPT、PDF等格式文檔的解析、表格提取、關(guān)鍵實體關(guān)系信息抽取、知識融合，快速針對故障報表和故障報告全流程、自動化解析和構(gòu)建圖譜。

達(dá)觀失效知識圖譜已成功應(yīng)用于多家大型工業(yè)制造企業(yè)，包括汽車、鋼鐵、電力、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域，幫助客戶快速搭建失效知識庫，解析失效問題，真正做到經(jīng)驗的沉淀、傳承和分享。