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。