文章摘要：數(shù)字化浪潮下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)不是附加題，而是必答題。各行各業(yè)都在緊鑼密鼓的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是工業(yè)行業(yè)。

數(shù)字化浪潮下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)不是附加題，而是必答題。各行各業(yè)都在緊鑼密鼓的進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是工業(yè)行業(yè)。

故障排查場(chǎng)景是什么？

故障排查是工業(yè)行業(yè)典型的作業(yè)場(chǎng)景。而傳統(tǒng)上，故障排查流程復(fù)雜冗長(zhǎng)，成為工業(yè)行業(yè)的普遍痛點(diǎn)。

首先，生產(chǎn)工人發(fā)現(xiàn)了設(shè)備故障。但是，生產(chǎn)工人其實(shí)并不具備一些專業(yè)的維修知識(shí)，在給維修人員去進(jìn)行反饋的時(shí)候，提供的信息往往不是很全面。這就會(huì)涉及到維修工人需要去上門排查，上門排查之后，然后再去備件庫(kù)申請(qǐng)需要更換的一個(gè)備件，進(jìn)行上門維修。

因此，整體的流程，需要經(jīng)過(guò)多次的流轉(zhuǎn)，效率相對(duì)低。

沃豐科技AI知識(shí)圖譜解決方案

對(duì)于此場(chǎng)景，工業(yè)行業(yè)需要如何去打破局面？

讓流程數(shù)字化。

數(shù)字化流程怎么借助技術(shù)實(shí)現(xiàn)？

知識(shí)圖譜。

Gaussmind知識(shí)圖譜中臺(tái)，是當(dāng)下AI技術(shù)的典型應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的NLP算法，能夠?qū)?知識(shí)關(guān)聯(lián)起來(lái)、連接異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全方位洞察數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值，輔佐智能決策。

比如說(shuō)，故障排查的時(shí)候，會(huì)有一些故障現(xiàn)象：溫度低或者是油壓低。產(chǎn)生這些故障具體必定是有一些原因。知識(shí)圖譜可以將這些現(xiàn)象以及原因去做一個(gè)關(guān)聯(lián)。比如說(shuō)溫度高或者是油壓低，可能是油量不足了、或者是冷卻水過(guò)少了等等。

我們可以看一下利用知識(shí)圖譜優(yōu)化的流程：

最開始，生產(chǎn)工人在發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障的時(shí)候，可以從維修知識(shí)圖譜（包含故障現(xiàn)象、原因，對(duì)應(yīng)處理方式或者流程化的解決方案等）自助地進(jìn)行交互查詢。

然后，依據(jù)知識(shí)圖譜提供的解決方案或者排障流程進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核查，并提交核查結(jié)果。如果知識(shí)圖譜里面已有解決方案，生產(chǎn)工人就可以直接排查掉這個(gè)故障。如果涉及維修工人去進(jìn)行維修，也可以直接通過(guò)與圖譜交互自動(dòng)生成工單流轉(zhuǎn)到維修工人。

接著，維修工人再根據(jù)已經(jīng)鎖定的故障原因，直接申請(qǐng)備件。領(lǐng)取完備件后也可以再次通過(guò)圖譜來(lái)確認(rèn)方案是否正確。

最后確認(rèn)完方案，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)維修。

此外，維修工人在維修完畢后的維修工單可以形成一個(gè)新的記錄，以實(shí)時(shí)地更新并反補(bǔ)維修知識(shí)圖譜。后期如果再遇到這類情況就可以直接輔助生產(chǎn)工人以及說(shuō)維修工人來(lái)鎖定標(biāo)準(zhǔn)化的流程。

借助知識(shí)圖譜，故障排查的整個(gè)流程一步到位，并且更加智能化，讓生產(chǎn)工人和維修工人快速處理完問(wèn)題。知識(shí)圖譜的應(yīng)用，是工業(yè)行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上重要的一環(huán)。

未來(lái)，可以期待，隨著知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)一步成熟，將實(shí)現(xiàn)更多功能賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。作為中國(guó)人工智能能與營(yíng)銷服務(wù)解決方案提供商，沃豐科技AI也將致力為企業(yè)打造更多AI智能化解決方案，助力更多企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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