知识图谱如何高效应对故障排查 ？

文章摘要：数字化浪潮下，数字化转型对于企业来说不是附加题，而是必答题。各行各业都在紧锣密鼓的进行数字化转型，尤其是工业行业。

数字化浪潮下，数字化转型对于企业来说不是附加题，而是必答题。各行各业都在紧锣密鼓的进行数字化转型，尤其是工业行业。

故障排查场景是什么？

故障排查是工业行业典型的作业场景。而传统上，故障排查流程复杂冗长，成为工业行业的普遍痛点。

首先，生产工人发现了设备故障。但是，生产工人其实并不具备一些专业的维修知识，在给维修人员去进行反馈的时候，提供的信息往往不是很全面。这就会涉及到维修工人需要去上门排查，上门排查之后，然后再去备件库申请需要更换的一个备件，进行上门维修。

因此，整体的流程，需要经过多次的流转，效率相对低。

沃丰科技AI知识图谱解决方案

对于此场景，工业行业需要如何去打破局面？

让流程数字化。

数字化流程怎么借助技术实现？

知识图谱。

Gaussmind知识图谱中台，是当下AI技术的典型应用，基于深度学习的NLP算法，能够将 知识关联起来、连接异构数据源，全方位洞察数据的业务价值，辅佐智能决策。

比如说，故障排查的时候，会有一些故障现象：温度低或者是油压低。产生这些故障具体必定是有一些原因。知识图谱可以将这些现象以及原因去做一个关联。比如说温度高或者是油压低，可能是油量不足了、或者是冷却水过少了等等。

我们可以看一下利用知识图谱优化的流程：

最开始，生产工人在发现设备故障的时候，可以从维修知识图谱（包含故障现象、原因，对应处理方式或者流程化的解决方案等）自助地进行交互查询。

然后，依据知识图谱提供的解决方案或者排障流程进行现场核查，并提交核查结果。如果知识图谱里面已有解决方案，生产工人就可以直接排查掉这个故障。如果涉及维修工人去进行维修，也可以直接通过与图谱交互自动生成工单流转到维修工人。

接着，维修工人再根据已经锁定的故障原因，直接申请备件。领取完备件后也可以再次通过图谱来确认方案是否正确。

最后确认完方案，进行现场维修。

此外，维修工人在维修完毕后的维修工单可以形成一个新的记录，以实时地更新并反补维修知识图谱。后期如果再遇到这类情况就可以直接辅助生产工人以及说维修工人来锁定标准化的流程。

借助知识图谱，故障排查的整个流程一步到位，并且更加智能化，让生产工人和维修工人快速处理完问题。知识图谱的应用，是工业行业在数字化转型上重要的一环。

未来，可以期待，随着知识图谱技术进一步成熟，将实现更多功能赋能企业数字化转型。作为中国人工智能能与营销服务解决方案提供商，沃丰科技AI也将致力为企业打造更多AI智能化解决方案，助力更多企业进行数字化转型。

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