制造业该如何选择适合自己的知识库？
文章摘要：随着社会需求多元化，制造业企业在生成制造过程中，不仅要保证优质产品的高效生产，还需结合经验、总结、现有技术瓶颈或市场反馈多面开发新产品，保持自身核心竞争力。同时，由于在各生产制造环节产生的知识...
随着社会需求多元化，制造业企业在生成制造过程中，不仅要保证优质产品的高效生产，还需结合经验、总结、现有技术瓶颈或市场反馈多面开发新产品，保持自身核心竞争力。
同时，由于在各生产制造环节产生的知识、数据、方法论等均为分散状态，主要依赖老师傅点对点、一对一进行交流沟通，使得知识隐形，这就导致知识的断层与企业对经验的缺失，且难以满足多元产品大规模生产所需知识基底。另外，诸如标书、报价单、合同、表格、记录、审批签字等文件杂乱繁多，存储于不同部门人员的电脑中，查询起来困难程度很高。
知识库在制造业中落地的难点
制造业企业对于知识管理的需要是天然存在的，在做知识管理的过程中，首选的产品就是知识库，知识库可以最全面的帮助企业对工业相关知识进行存储与管理，便于知识的积累与后续的传播学习。
但是在进行知识库的落地过程中，会遇到许多阻力即痛点，例如：保密问题，在建立知识库的过程中，无疑企业所有的知识都会被存储其中，其价值之高可想而知，一旦发生知识泄露，那么企业的核心竞争力就荡然无存；其次制造业企业的知识复杂、庞大，录入知识库难度较高，涉及许多图纸等内容的存储与识别，这类信息该如何快速检索、合理储存，也是一个问题。
那么制造业企业该如何选择一个适合自己的知识库呢？
制造业知识库该具备什么能力？
具体而言，包括三大部分：
1、知识构建的能力
在工业领域中做知识库需要先定义一个场景，然后再依托该场景与业务人员确定每一个知识与业务的定义。
2、知识抽取的能力
通过人工智能机器学习、深度学习与前沿算法等技术手段来对知识进行高效且准确的提取。
3、知识辅助的能力
使用知识的过程中，无疑需要匹配智能搜索、辅助推荐等功能。一线作业 人员常见工作问题处理方法、设备如何智能修复等模块也需同步配备，以此辅助工作人员在作业、检修、工厂盘点时解决具体问题。
制造业企业知识库该如何搭建？
1、数据接入
第一步即数据接入，需要将企业各类数据知识进行解析，包括结构化，非结构化，半结构化及多模态数据。并利用语音识别，视频解析和OCR等技术，将非文本数据转化为计算机可识别的数据。最后通过抽取数据的置信度排序，和人工反馈，提高数据抽取准确性。
2、实体定义
梳理不同制造业场景中的数据并对数据中的知识实体与其之间的关系进行定义，再结合业务人员反馈内容，进行优化。
3、知识抽取
通过一些算法模型按照既定规则对数据中的知识进行抽取，例如，深度学习模型BERT，准确理解语义，Bi-LSTM强化上下文关联，CRF约束最优化路径。并根据不同行业标注数据，进行调优，得到行业基础模型，引入词表及公共知识，优化模型准确率。最后再结合用户提交标注数据，训练自定义模型，进一步优化模型。
在知识抽取并分别关联处理后，就可以自动生成我们的知识图谱了，也就是知识库的核心应用模块。
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