业务挑战
业务
挑战
知识范围领域不全：
知识范围领域不全：
缺少内外部海量全域知识，企业故障原因分析周期长，导致投入大量人力成本，无法及时获取信息
知识服务模式局限：
知识服务模式局限：
知识分散导致应用不方便，知识无法共享引起故障问题重复发生，同时缺少统一的服务、算法、架构、接口等
知识组织形式浅层：
知识组织形式浅层：
经验、知识缺少沉淀，缺少在广度和深度上建立知识体系并挖掘隐性关系
知识业务价值狭窄：
知识业务价值狭窄：
故障分析高度依赖员工自身经验，解决问题能力参差不齐，缺少面向广泛的各类业务场景提供统一能力
方案架构
方案
架构
实现了知识图谱全流程的构建、应用和管理全面的辅助客户进行图谱的管理、权限控制、任务调度
实现了知识图谱全流程的构建、应用和管理
全面的辅助客户进行图谱的管理、权限控制、任务调度
业务场景
业务
场景
打造知识大脑基于知识图谱构建经验知识库
打造知识大脑
基于知识图谱构建经验知识库
• 把各种零散和无序的故障信息、测试信息、零件名称、车架、 品牌建立全面关联，形成可追溯庞大的知识库。
• 全面自动汇总媒体评论信息、维修站维修信息、技术咨询信息、800售后信息、零件入库检测信息、海外总部零件质量测试信息。
• 解析梳理设备、材料、零件等之间的知识脉络，辅助工程师定位故障原因、制定优化策略、共享知识储备，形成智能化精细化质量管理体系。
失效归因分析驱动业务智能化升级
失效归因分析
驱动业务智能化升级
• 采用 BERT 和 GBDT分类算法对故障信息进行文本提取，并进行风险等级，类别归因等机器学习训练。
• 通过零部件质量风险预警系统，把所有分析结果与维度风险预警进行关联，实时监测零部件的质量状况，及时发现潜在的质量问题。
• 在零件故障描述与零部件名称之间，可通过对历史故障案例的分析，找到与零部件名称相关的故障情况，进而预测未来可能出现的故障情况。
方案优势
方案
优势
构建平台 精准排错
构建平台 精准排错
帮助汽车及零部件厂商构建质量管控知识库，整合知识经验，辅助质量工程师高效、全面地分析故障。
建立体系 驱动业务
建立体系 驱动业务
企业能够持续积淀知识和经验，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，贯彻知识驱动发展，激发创新活力。
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