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原創(chuàng)

預(yù)約演示 對(duì)話專(zhuān)家

數(shù)據(jù)沉睡
？決策靠猜？漢思ThinkDeep知識(shí)圖譜平臺(tái)發(fā)布
，一鍵激活企業(yè)知識(shí)力

作者：Hanthink 發(fā)布時(shí)間：2025-08-12 10:15:50 23

數(shù)據(jù)沉睡
？決策靠猜
？
漢思ThinkDeep知識(shí)圖譜平臺(tái)
一鍵激活企業(yè)知識(shí)力

知識(shí)圖譜概述

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

，傳統(tǒng)信息管理方式已難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜、多源
、異構(gòu)知識(shí)的整合與應(yīng)用挑戰(zhàn)
。知識(shí)圖譜作為連接數(shù)據(jù)與智慧的橋梁
，正成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)化
、決策智能化和運(yùn)營(yíng)高效化的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施
。構(gòu)建知識(shí)圖譜不僅是技術(shù)升級(jí)
，更是管理模式和業(yè)務(wù)思維的革新。

傳統(tǒng)管理模式面臨諸多瓶頸

，而知識(shí)圖譜提供了系統(tǒng)性解決方案。以下是核心痛點(diǎn)與知識(shí)圖譜價(jià)值的對(duì)比：

圖片2.png

盡管知識(shí)圖譜價(jià)值顯著

，但其成功實(shí)施并非一蹴而就，需具備以下條件：

圖片2.png

知識(shí)圖譜的價(jià)值已在多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證

，但其實(shí)際收益的大小
，往往取決于企業(yè)的業(yè)務(wù)特征與管理需求
。并非所有企業(yè)都需要立即構(gòu)建復(fù)雜的知識(shí)圖譜系統(tǒng)
，但對(duì)于那些面臨知識(shí)復(fù)雜度高、決策依賴(lài)強(qiáng)
、經(jīng)驗(yàn)傳承難等挑戰(zhàn)的企業(yè)而言，知識(shí)圖譜正成為提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵抓手
。

以下類(lèi)型的企業(yè)，在實(shí)際應(yīng)用中更能快速見(jiàn)效并持續(xù)釋放價(jià)值：

圖片3.png

產(chǎn)品概述

正是在這樣的背景下

，為了幫助企業(yè)更高效地構(gòu)建和落地知識(shí)圖譜
，漢思推出了面向工業(yè)場(chǎng)景的全生命周期知識(shí)管理平臺(tái)——ThinkDeep知識(shí)圖譜平臺(tái)（ThinkDeep KG）。采用自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜技術(shù)打造
，提供可視化的知識(shí)圖譜構(gòu)建與管理功能，并提供面向知識(shí)服務(wù)和應(yīng)用的知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)套件
。

圖片4.png

平臺(tái)以知識(shí)圖譜為核心引擎

，融合自然語(yǔ)言處理
、語(yǔ)義推理與可視化技術(shù)
，提供從知識(shí)構(gòu)建到應(yīng)用落地的全棧能力。其核心優(yōu)勢(shì)包括：

1)可視化

、低成本、敏捷構(gòu)建

告別傳統(tǒng)知識(shí)圖譜構(gòu)建中“高門(mén)檻

、長(zhǎng)周期、重投入”的難題
。平臺(tái)通過(guò)智能抽取
、自動(dòng)對(duì)齊等功能，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜的敏捷搭建與快速迭代
，大幅降低實(shí)施成本與時(shí)間投入。

2)全生命周期的知識(shí)管理

覆蓋知識(shí)“采

、建
、管
、用
、評(píng)”全鏈路，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)的閉環(huán)管理
。平臺(tái)支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入（結(jié)構(gòu)化
、半結(jié)構(gòu)化
、非結(jié)構(gòu)化）
，提供知識(shí)抽取
、清洗、融合
、存儲(chǔ)
、版本控制、權(quán)限管理與更新追溯等完整能力
。無(wú)論是技術(shù)文檔、工藝標(biāo)準(zhǔn)
、故障案例還是客戶知識(shí)
，均可實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一治理
、動(dòng)態(tài)演進(jìn)
、持續(xù)保鮮
，打造企業(yè)可信賴(lài)的知識(shí)中樞

3)標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)訪問(wèn)接口

為業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成提供強(qiáng)大支撐

。平臺(tái)提供統(tǒng)一、規(guī)范
、高性能的API接口體系，支持圖譜數(shù)據(jù)查詢
、知識(shí)推理
、語(yǔ)義搜索
、實(shí)體推薦等多種服務(wù)調(diào)用方式
。無(wú)縫對(duì)接ERP、MES
、CRM、客服系統(tǒng)
、智能助手等應(yīng)用場(chǎng)景
，實(shí)現(xiàn)知識(shí)能力的“即插即用”
，加速知識(shí)向業(yè)務(wù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化
。

4)插件化知識(shí)圖譜展示與交互

滿足多樣化展示與交互需求

。平臺(tái)支持可插拔的可視化組件庫(kù)
，靈活配置圖譜布局、節(jié)點(diǎn)樣式
、關(guān)系過(guò)濾、路徑探索
、時(shí)間軸回溯等功能
。支持力導(dǎo)向圖、樹(shù)狀圖
、時(shí)序圖
、地理圖等多種視圖模式
，并可嵌入BI系統(tǒng)或定制前端應(yīng)用
，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的知識(shí)呈現(xiàn)與深度交互體驗(yàn)。

5)完整的知識(shí)應(yīng)用產(chǎn)品矩陣

不止于圖譜構(gòu)建

，更聚焦知識(shí)落地。平臺(tái)配套提供涵蓋知識(shí)搜索
、智能問(wèn)答
、缺陷根因分析
、運(yùn)維輔助
、決策推薦等場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用產(chǎn)品包，開(kāi)箱即用
。同時(shí)支持低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，助力企業(yè)快速孵化專(zhuān)屬知識(shí)應(yīng)用
，真正實(shí)現(xiàn)“建以致用”

知識(shí)圖譜的構(gòu)建

，推動(dòng)企業(yè)知識(shí)體系從以往扁平化
、碎片化
、網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)的初級(jí)形態(tài)
，邁向?qū)哟吻逦?div id="m50uktp" class="box-center"> 、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯閉環(huán)的金字塔式智能架構(gòu)
。在這一演進(jìn)中，底層數(shù)據(jù)被逐層提煉為信息
、整合為知識(shí)
、升華為核心洞察
，實(shí)現(xiàn)從“能查”到“會(huì)想”
、從“存儲(chǔ)”到“推理”的質(zhì)變
。知識(shí)不再孤立存在
，而是按領(lǐng)域分層、依邏輯遞進(jìn)
、隨業(yè)務(wù)演進(jìn)，形成支撐智能搜索
、輔助決策
、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和持續(xù)創(chuàng)新的企業(yè)級(jí)“知識(shí)中樞”。這不僅是知識(shí)呈現(xiàn)形式的升級(jí)
，更是企業(yè)認(rèn)知能力與數(shù)字化智慧的躍遷。

圖片5.png

產(chǎn)品介紹

平臺(tái)共分為知識(shí)管理

、知識(shí)構(gòu)建、知識(shí)存儲(chǔ)
、知識(shí)圖譜服務(wù)
、知識(shí)交互及知識(shí)應(yīng)用六大模塊
。

圖片6.png

其中知識(shí)管理是實(shí)現(xiàn)知識(shí)全生命周期治理的核心

，提供知識(shí)建模
、編輯
、溯源、版本與權(quán)限管理
，確保知識(shí)的規(guī)范性、安全性與可維護(hù)性
；

圖片7.png

知識(shí)構(gòu)建負(fù)責(zé)從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)抽取

、融合與質(zhì)量?jī)?yōu)化
，支持實(shí)體識(shí)別
、關(guān)系抽取、本體映射與值規(guī)范化
，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)化
、高質(zhì)量構(gòu)建
；

圖片8.png

知識(shí)存儲(chǔ)采用分布式架構(gòu)與高效索引技術(shù)

，支持本體與實(shí)體的大規(guī)模、高并發(fā)存儲(chǔ)與管理
；知識(shí)圖譜服務(wù)提供標(biāo)準(zhǔn)化的搜索
、圖計(jì)算與推理能力，支撐上層應(yīng)用靈活調(diào)用
；

圖片9.png

知識(shí)交互通過(guò)可視化圖譜瀏覽、路徑分析與智能搜索

，提升用戶對(duì)知識(shí)的理解與探索效率
；

圖片10.png

知識(shí)應(yīng)用則聚焦場(chǎng)景落地

，涵蓋智能問(wèn)答
、智能檢索、智能推薦
、故障診斷、質(zhì)量分析等典型應(yīng)用
，全面釋放知識(shí)價(jià)值
。

圖片11.png

圖譜的應(yīng)用

在漢思的MOM系統(tǒng)中

，知識(shí)圖譜已深度賦能設(shè)備管理、質(zhì)量管理等核心模塊
，為知識(shí)的高效查詢與應(yīng)用提供了創(chuàng)新的解決方案與思路
。

圖片12.png

1)設(shè)備運(yùn)維知識(shí)

在設(shè)備模塊，我們深度融合知識(shí)圖譜技術(shù)

，重新定義了設(shè)備運(yùn)維知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用方式，開(kāi)創(chuàng)了知識(shí)驅(qū)動(dòng)運(yùn)維的新模式
。

在現(xiàn)代制造體系中

，設(shè)備種類(lèi)繁多
、結(jié)構(gòu)復(fù)雜
，運(yùn)行維護(hù)涉及大量的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、操作規(guī)程
、歷史故障記錄和維修經(jīng)驗(yàn)，形成了龐大且分散的知識(shí)體系
。一線運(yùn)檢人員往往難以在短時(shí)間內(nèi)全面掌握這些知識(shí)
，尤其在面對(duì)突發(fā)故障時(shí)，信息查找耗時(shí)長(zhǎng)
、路徑不清晰
，嚴(yán)重影響響應(yīng)速度。

同時(shí)

，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維保障團(tuán)隊(duì)中普遍存在人員經(jīng)驗(yàn)不足
、專(zhuān)業(yè)技能參差不齊的問(wèn)題
。新員工缺乏實(shí)戰(zhàn)積累，老員工的經(jīng)驗(yàn)又多以“口口相傳”或非結(jié)構(gòu)化文檔形式存在
，難以系統(tǒng)傳承。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)
，故障定位不準(zhǔn)
、處理措施不到位，導(dǎo)致消缺周期長(zhǎng)
、重復(fù)故障頻發(fā)，直接影響生產(chǎn)連續(xù)性和設(shè)備可用率
。

通過(guò)引入知識(shí)圖譜平臺(tái)

，企業(yè)可構(gòu)建統(tǒng)一的“設(shè)備知識(shí)中樞”
，將分散的標(biāo)準(zhǔn)文檔
、維修手冊(cè)、歷史工單
、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)等多源信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合與語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。運(yùn)維人員可通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)或關(guān)鍵詞搜索
，快速獲取與故障設(shè)備相關(guān)的精準(zhǔn)知識(shí)推薦
，包括典型故障模式、處理流程
、備件清單和安全注意事項(xiàng)
。

圖片001.png

圖片14.png

2)質(zhì)量缺陷知識(shí)

在質(zhì)量模塊

，我們同樣引入知識(shí)圖譜技術(shù)
，構(gòu)建了以缺陷為核心的智能知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)對(duì)歷史缺陷數(shù)據(jù)
、產(chǎn)品批次
、工藝參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)及檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)等多維度信息的關(guān)聯(lián)分析
，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量問(wèn)題的精準(zhǔn)追溯與根因分析
。系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別缺陷模式，智能推薦處置方案
，并關(guān)聯(lián)相關(guān)責(zé)任人與處理流程，顯著提升了質(zhì)量閉環(huán)管理的效率與決策水平
。這一創(chuàng)新應(yīng)用
，推動(dòng)了質(zhì)量管理從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)防”的轉(zhuǎn)變，打造了知識(shí)驅(qū)動(dòng)的智能化質(zhì)量管控新模式
。

質(zhì)量缺陷往往涉及“人、機(jī)

、料
、法
、環(huán)”多個(gè)環(huán)節(jié)
，成因復(fù)雜且具有隱蔽性。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理系統(tǒng)中
，缺陷記錄多以自由文本形式存在于MES、QMS或紙質(zhì)報(bào)告中
，描述不規(guī)范
、術(shù)語(yǔ)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重
，導(dǎo)致質(zhì)量問(wèn)題難以橫向?qū)Ρ群涂v向追溯。

此外

，現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量工程師在面對(duì)新型或復(fù)合型缺陷時(shí)
，分析過(guò)程高度依賴(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和判斷力。缺乏系統(tǒng)化的知識(shí)支持工具
，容易出現(xiàn)誤判漏判，根因定位不準(zhǔn)
，改進(jìn)措施流于表面
，問(wèn)題反復(fù)發(fā)生，嚴(yán)重影響產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性與客戶滿意度
。

借助知識(shí)圖譜平臺(tái)

，構(gòu)建“產(chǎn)品質(zhì)量缺陷知識(shí)庫(kù)”，深度融合工藝參數(shù)
、原材料批次、設(shè)備狀態(tài)
、檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)
、FMEA、歷史缺陷案例等多維數(shù)據(jù)
，形成可推理、可追溯的質(zhì)量知識(shí)網(wǎng)絡(luò)
。

圖片16.png

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END

HanThink

漢思信息技術(shù)有限公司成立于2008年，致力于提供企業(yè)用戶全面

、量身定制的MOM管理軟件MES
、WMS、LES
、QMS、EAM
、EMS
、IOT和整體解決方案。

目前服務(wù)的領(lǐng)域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車(chē)行業(yè)

、新能源行業(yè)
、醫(yī)藥行業(yè)
、食品行業(yè)
、機(jī)加工制造行業(yè)、大型裝配等
。

尤其在汽車(chē)

、醫(yī)藥、食品
、新能源行業(yè)（新能源汽車(chē)
、光伏、電池
、儲(chǔ)能等）積累了豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)方案
，是國(guó)內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商。

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