达观数据推出业内首个制造业失效分析知识图谱平台，赋能制造业迈向认知智能时代

在制造业中，产品质量是企业的生命线，现代产品愈加的复杂，在产品规划、设计、生产制造和客户服务中，都要求参与人拥有足够深度和广度的知识，来保证在预防产品质量和生产制造的可靠性方面出现问题。过去数十年过程中，包括ISO TS16949、ISO QS9000、GJB1391、SAE J1739、SAE ARP5580等多个国际标准化组织都推出了多种规范来确保复杂产品的质量以及生产制造过程的可靠性等。但这些规范以及基于这些规范的工具都是要求参与人是所在领域的专家，以拥有足够深度和广度的知识来解决所遇到的问题。

以失效分析为例，各种FMEA、FMECA、FTA和鱼骨图、8D等方法都是对经验要求非常高，非资深专家无法很好地使用。从而在实践过程中出现各种“主观性经验分析效果良莠不齐”、“部门之间割裂经验难复用”、“专业人才稀缺，新人培养时间长”、“知识易遗失导致企业竞争力减弱”等问题。

针对这些问题，达观数据以自然语言处理、知识图谱和RPA等核心技术为基础，打造了业内首个面向智能制造领域的知识图谱构建和应用平台，通过对领域知识和专家经验的积淀、连接和应用，能够有效满足智能制造对知识需求，使得大型制造业企业得以避免前述这些问题，为产品规划、研发设计、生产制造、客户服务、设备维护、供应链等各个环节提供失效与故障的智能归因分析、知识获取与发现、知识问答、主动推送、FTA/FMEA/FMECA/FMEDA等新模式、新应用场景等新知识的自动发现等知识型应用。

核心功能

失效与故障的智能归因分析

输入失效或故障的描述信息，系统会自动理解并抽取出关键信息，并从知识图谱中提取出与失效现象相匹配的子图，实现失效原因的定位，给出相应的解决方法和改善措施。同时支持追溯每一个失效原因、解决方法和改善措施的知识来源，在需要时得以获取原始数据进行细节审查和可信度鉴别。整个过程采用领先的自然语言理解、知识推理、图语义匹配和信息检索等技术，实现高效、全面的失效智能分析。

失效模式知识图谱自动化构建

在规划、研发、设计、生产、制造、客户服务、设备管理中有FMEA、FTA、FA、FMECA、FMEDA、产品和设备手册、工单、品质报告等专业文档，有存在于MES、PLM、APS、OA、ERP、MRP、CRM、SCM、PDM 等系统中大量数据。

通过RPA无侵入对接各个系统，利用知识抽取技术对这些异构、多源和多模态的数据进行解析和理解，充分挖掘“人机料法环测”等多维信息，应用知识推理和知识融合等技术构建出专业领域知识图谱。

问答式搜索获取专业知识

在搜索框中输入任意问题，采用业内领先的自然语言理解和知识抽取技术，理解问题中的关键信息并识别用户的意图，结合知识推理、子图匹配、信息检索等技术精准找到问题的答案，并根据答案的特点以合适的样式返回给用户。

失效模式自动发现与辅助制作

采用前沿的知识图谱推理、深度学习、迁移学习和主动学习等技术，从知识图谱中深度挖掘潜在知识，智能发现新失效模式、新原因、新场景、新解决方法和新的改善措施等，实现由失效和故障的事后分析到事前预防（FMEA/FMECA/FMEDA/FTA）的闭环，提升设备、工艺和产品的质量和可靠性，为数字化和智能化工厂赋能。

核心价值

AI助手辅助工程师，更全面、更精准、更高效的失效分析

依托知识图谱，通过“知识型AI助手+工程师”完善工程师的知识体系，减少对过往经验的依赖，大幅提升分析效率，加速成长。既降低失效发生的几率，也减少失效发生后的损失，实现降本增效，提升企业竞争力。

智能化FMEA和FTA制作，更完善的事前预防措施

利用RPA无侵入对接各系统，通过知识图谱构建技术整合异构、多源和多模态的数据、文档和知识，全面挖掘“人机料法环测”，建立知识间无所不在的连接，形成多维度的专业知识图谱，助力更全面、更精准、更高效的失效分析、FMEA分析制作和FTA运营维护。

持续积淀专家经验，构建长效知识体系

持续积淀企业的数据、经验和知识，不断完善专业领域的长效知识体系，统筹打造“知识生产-知识沉淀-知识创造” 闭环，搭建员工快速成长平台，发挥人才的创新能动性，贯彻知识驱动发展，激发创新活力。

在制造业领域，目前达观数据已经与某新能源行业领军企业、汽车工业某龙头企业、航空航天某单位等达成合作。欢迎大家申请试用智能制造知识图谱，让失效问题发现解决更轻松。