文章摘要：隨著社會需求多元化，制造業(yè)企業(yè)在生成制造過程中，不僅要保證優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的高效生產(chǎn)，還需結(jié)合經(jīng)驗、總結(jié)、現(xiàn)有技術(shù)瓶頸或市場反饋多面開發(fā)新產(chǎn)品，保持自身核心競爭力。同時，由于在各生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)產(chǎn)生的知識...

隨著社會需求多元化，制造業(yè)企業(yè)在生成制造過程中，不僅要保證優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的高效生產(chǎn)，還需結(jié)合經(jīng)驗、總結(jié)、現(xiàn)有技術(shù)瓶頸或市場反饋多面開發(fā)新產(chǎn)品，保持自身核心競爭力。

同時，由于在各生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)產(chǎn)生的知識、數(shù)據(jù)、方法論等均為分散狀態(tài)，主要依賴?yán)蠋煾迭c對點、一對一進(jìn)行交流溝通，使得知識隱形，這就導(dǎo)致知識的斷層與企業(yè)對經(jīng)驗的缺失，且難以滿足多元產(chǎn)品大規(guī)模生產(chǎn)所需知識基底。另外，諸如標(biāo)書、報價單、合同、表格、記錄、審批簽字等文件雜亂繁多，存儲于不同部門人員的電腦中，查詢起來困難程度很高。

知識庫在制造業(yè)中落地的難點

制造業(yè)企業(yè)對于知識管理的需要是天然存在的，在做知識管理的過程中，首選的產(chǎn)品就是知識庫，知識庫可以最全面的幫助企業(yè)對工業(yè)相關(guān)知識進(jìn)行存儲與管理，便于知識的積累與后續(xù)的傳播學(xué)習(xí)。

但是在進(jìn)行知識庫的落地過程中，會遇到許多阻力即痛點，例如：保密問題，在建立知識庫的過程中，無疑企業(yè)所有的知識都會被存儲其中，其價值之高可想而知，一旦發(fā)生知識泄露，那么企業(yè)的核心競爭力就蕩然無存；其次制造業(yè)企業(yè)的知識復(fù)雜、龐大，錄入知識庫難度較高，涉及許多圖紙等內(nèi)容的存儲與識別，這類信息該如何快速檢索、合理儲存，也是一個問題。

那么制造業(yè)企業(yè)該如何選擇一個適合自己的知識庫呢？

制造業(yè)知識庫該具備什么能力？

具體而言，包括三大部分：

1、知識構(gòu)建的能力

在工業(yè)領(lǐng)域中做知識庫需要先定義一個場景，然后再依托該場景與業(yè)務(wù)人員確定每一個知識與業(yè)務(wù)的定義。

2、知識抽取的能力

通過人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與前沿算法等技術(shù)手段來對知識進(jìn)行高效且準(zhǔn)確的提取。

3、知識輔助的能力

使用知識的過程中，無疑需要匹配智能搜索、輔助推薦等功能。一線作業(yè) 人員常見工作問題處理方法、設(shè)備如何智能修復(fù)等模塊也需同步配備，以此輔助工作人員在作業(yè)、檢修、工廠盤點時解決具體問題。

制造業(yè)企業(yè)知識庫該如何搭建？

1、數(shù)據(jù)接入

第一步即數(shù)據(jù)接入，需要將企業(yè)各類數(shù)據(jù)知識進(jìn)行解析，包括結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化及多模態(tài)數(shù)據(jù)。并利用語音識別，視頻解析和OCR等技術(shù)，將非文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可識別的數(shù)據(jù)。最后通過抽取數(shù)據(jù)的置信度排序，和人工反饋，提高數(shù)據(jù)抽取準(zhǔn)確性。

2、實體定義

梳理不同制造業(yè)場景中的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)中的知識實體與其之間的關(guān)系進(jìn)行定義，再結(jié)合業(yè)務(wù)人員反饋內(nèi)容，進(jìn)行優(yōu)化。

3、知識抽取

通過一些算法模型按照既定規(guī)則對數(shù)據(jù)中的知識進(jìn)行抽取，例如，深度學(xué)習(xí)模型BERT，準(zhǔn)確理解語義，Bi-LSTM強(qiáng)化上下文關(guān)聯(lián)，CRF約束最優(yōu)化路徑。并根據(jù)不同行業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)，進(jìn)行調(diào)優(yōu)，得到行業(yè)基礎(chǔ)模型，引入詞表及公共知識，優(yōu)化模型準(zhǔn)確率。最后再結(jié)合用戶提交標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自定義模型，進(jìn)一步優(yōu)化模型。

在知識抽取并分別關(guān)聯(lián)處理后，就可以自動生成我們的知識圖譜了，也就是知識庫的核心應(yīng)用模塊。

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