驱动业务智能化，知识图谱让设备维护更“智慧”
时间：2021-07-20
来源：微信公众号
近年来，随着人们对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，正在被热烈地拥抱，企业对知识图谱的重视程度也越来越高。
为实现对工业车辆上中下游知识资产的有效运营，以知识驱动业务智能化，爱动超越正式搭建起基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用，旨在让显性知识像有形资产一样得到有效的管理和应用，让隐性知识通过人与人之间的关联得到有效的分享和传承，让业务人员可以随时随地获得需要的知识，让知识成为驱动工业车辆厂商转型升级的核心资产。
知识图谱是什么？
知识图谱属于人工智能的重要分支。从实际应用的角度来看，可以简单地把知识图谱理解为一个多节点、多关系构成的图，即多关系图（Multi-relational Graph）。
在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”表达图里的节点，用“关系（Relation）”表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物，比如人、地点、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的关系。如下图，我们可以这么表达一个社交关系图：张三-朋友-李四，张三-同学-王五，张三-同事-李四。其中，张三、李四、王五均为实体（人），朋友、同学、同事为实体之间的关系。
知识图谱厉害在哪儿？
作为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一，知识图谱已经助力了很多热门的人工智能场景的应用，诸如语音助手、聊天机器人、智能问答等，凡是有关系的地方都可以用到知识图谱。
相比于传统的数据存储和计算方式，知识图谱有着突出的优势。它所具备的对于关系的高表达能力，可以处理复杂多样的关联分析，并通过模拟人的思考过程去发现、求证、推理，无需依赖人工。图式的数据存储方式，则让用户做到了即时决策。
基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用
作为一种应用型技术，知识图谱在越来越多的垂直领域中被广泛应用，但在工业领域内，有关知识图谱的讨论却十分匮乏，鲜见成功的案例。而如今，爱动超越凭借多年的技术积累，为客户带来了“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”，让知识图谱在工业车辆领域实现了成功落地！
“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”通过搭建互联互通的车辆故障维修知识与数据，归纳总结案例问题、维修经验，用图计算等技术实现故障模式挖掘与识别，打通车辆故障维修的各环节。
打破数据壁障，高效统合数据
知识图谱的出现打破了系统之间的天堑，能够实现不同数据的有效整合、利用和分析，并通过数据分析持续向各平台输出高价值分析结果。
不论是车辆数据的可视化分析、问题排查，还是责任追溯，打破了数据壁障的知识图谱都能给予我们足够助力。
打破数据壁障，高效统合数据
通过关系图谱，可以将散落的专家知识及系统自动识别的维修方法固化到系统中，减少对人的依赖。
传感器故障？行驶异常？这种小毛病就交给自动识别维修来处理吧！它会根据历史维修记录，自动给出类似故障的参考解决方案，从而缩短维修周期，提高效率。而专家们的精力则主要用于处理用户无法自行解决的棘手问题。
“基于知识图谱的智能工单”能够自动积累维修经验，让用户远离重复性的维修流程，提升售后维修服务品质，实现工作的化繁为简。
智能化辅助填写方案，提升售后工作效率
基于知识图谱和预设模板，我们为用户提供了一套辅助填写方案，可以有效解决售后部门在维修过程标准化文档工作中所产生的矛盾。
预测性派单，智能解决报修问题
依托知识图谱和图计算技术，“智能服务”会持续监控所有车辆的状态，实现安全隐患自动发现、车辆故障自动报修，减少因车辆损坏带来的生产损失，为用户提供高效、专业的维修服务，最大化提升工程师整体周转率，在使用方和售后方之间达成双赢。
爱动超越“基于知识图谱的工业车辆智能服务”仍然在快速发展和迭代中，我们将以强大的技术基础和丰富的行业知识，实现知识图谱在工业车辆领域进一步发展，持续推动工业互联网行业的智能化进程。
爱动，工业互联网领域的中坚力量
爱动超越作为一家成熟的工业互联网服务商，在工业互联网行业不断发展和深入，致力于通过AI、5G、IoT、边缘计算、云计算、工业智能等多种前沿技术的创新突破，为产业化发展提供专家级工业互联网服务。让更多企业和劳动者，享受到人工智能的强大支持。
我们在设备管理、精细运营、工业安全等领域提供丰富的产品和解决方案，促进产业转型升级，助力“新基建”高质量发展。目前我们已经服务30多个行业，有数百个企业、数十万人享受到了我们的智能技术带来的效率和安全性提升。
