人工智能技术是下一步建设智慧工厂的核心技术和发展方向，其中知识图谱作为人工智能的重要组成，是建设自感知、自学习、自决策、自执行的智能化设备管理系统的关键技术，是实现设备管理从“传统模式下的业务提升”到“创新模式下的业务变革”的重要手段。
当前，工厂的设备管理已经不满足于传统的管理方式，需要通过生产过程全要素、全环节的动态感知、互联互通、数据集成和智能管控，对设备运行过程中发现的问题做出及时处置，用数据问题逆向促使基础管理提升，用统计指标比对发现管理短板和薄弱环节。数据和知识管理作为智能管理的基础，是经验管理到科学管理转变的首要环节，但是恰恰也是目前设备管理的薄弱环节。
云锦汇智通过在设备管理中引入知识图谱技术，将工作人员的管理经验和维护维修经验进行数字化，形成数字智慧，可以有效解决知识传承和高效共享，形成数据驱动的智慧系统，赋能智能制造。
核心建设内容
1.设备知识图谱建模
设备知识图谱建模包含设备知识建模、知识抽取和融合、知识推理分析、知识存储和扩展等，同时基于机器学习和知识图谱技术，构建专业领域内的知识推理模型，根据不断更新的数据进行自动推理，完善设备相关各类实体及其间关联关系，为后续的知识扩展及应用提供智能支撑。
2. 设备故障百科
设备故障百科功能是致力于服务专业维修人员的设备健康指南，它整合了维修人员沉淀积累多年的维修经验和设备资源。该功能不仅可以根据用户的查询需求提供故障具体的发生部位、产生原因和造成影响等信息，还能提供适合的处理和预防措施等，成为一本可以被维修人员随身携带的在线设备故障维修大全。
3. 设备故障在线诊断
设备故障在线诊断功能可根据实时数据采集，基于设备故障诊断模型，判断出最可能的故障以及一个或者多个故障原因和对应的解决方案。对于有特征向量的故障，则可以利用贝叶斯算法，推理出各故障发生的概率，给出最终的故障诊断结果后，自动生成维修工单向维修人员发出故障报修任务，方便维修人员及时对设备故障进行快速排查及故障维修。
4. 部件异常预警与诊断
部件异常预警与诊断功能通过实时监控机台故障部件的指标值，基于部件预警模型，定时预测各个机台的部件异常状态分布。当发现异常状态出现时，当时的指标数据将会被自动记录，并对引起发生部件异常的一个或多个部件进行信息推送，同时同步关联知识图谱中的异常原因和处理措施等图谱信息，为维修提供决策。
来源：网络
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