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漢思原創(chuàng)

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數(shù)據(jù)沉睡？決策靠猜
？漢思ThinkDeep知識圖譜平臺發(fā)布，一鍵激活企業(yè)知識力

作者：Hanthink 發(fā)布時間：2025-08-12 10:15:50 474

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

知識圖譜概述

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入

，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)信息管理方式已難以應(yīng)對復(fù)雜
、多源、異構(gòu)知識的整合與應(yīng)用挑戰(zhàn)
。知識圖譜作為連接數(shù)據(jù)與智慧的橋梁
，正成為企業(yè)實現(xiàn)知識資產(chǎn)化
、決策智能化和運營高效化的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施
。構(gòu)建知識圖譜不僅是技術(shù)升級
，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，而知識圖譜提供了系統(tǒng)性解決方案

。以下是核心痛點與知識圖譜價值的對比：

圖片2.png

盡管知識圖譜價值顯著

，但其成功實施并非一蹴而就
，需具備以下條件：

圖片2.png

知識圖譜的價值已在多個業(yè)務(wù)場景中得到驗證

，但其實際收益的大小，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)雜的知識圖譜系統(tǒng)，但對于那些面臨知識復(fù)雜度高
、決策依賴強、經(jīng)驗傳承難等挑戰(zhàn)的企業(yè)而言
，知識圖譜正成為提升核心競爭力的關(guān)鍵抓手
。

以下類型的企業(yè)

，在實際應(yīng)用中更能快速見效并持續(xù)釋放價值：

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)建和落地知識圖譜

，漢思推出了面向工業(yè)場景的全生命周期知識管理平臺——ThinkDeep知識圖譜平臺（ThinkDeep KG）
。采用自然語言處理和知識圖譜技術(shù)打造
，提供可視化的知識圖譜構(gòu)建與管理功能
，并提供面向知識服務(wù)和應(yīng)用的知識圖譜標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)套件。

圖片4.png

平臺以知識圖譜為核心引擎

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

1)可視化

、低成本、敏捷構(gòu)建

告別傳統(tǒng)知識圖譜構(gòu)建中“高門檻

、長周期、重投入”的難題
。平臺通過智能抽取、自動對齊等功能
，實現(xiàn)知識圖譜的敏捷搭建與快速迭代
，大幅降低實施成本與時間投入。

2)全生命周期的知識管理

覆蓋知識“采

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

3)標(biāo)準(zhǔn)化知識訪問接口

為業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成提供強大支撐。平臺提供統(tǒng)一

、規(guī)范、高性能的API接口體系
，支持圖譜數(shù)據(jù)查詢
、知識推理
、語義搜索
、實體推薦等多種服務(wù)調(diào)用方式。無縫對接ERP
、MES
、CRM、客服系統(tǒng)
、智能助手等應(yīng)用場景，實現(xiàn)知識能力的“即插即用”
，加速知識向業(yè)務(wù)價值的轉(zhuǎn)化。

4)插件化知識圖譜展示與交互

滿足多樣化展示與交互需求

。平臺支持可插拔的可視化組件庫
，靈活配置圖譜布局、節(jié)點樣式
、關(guān)系過濾、路徑探索
、時間軸回溯等功能。支持力導(dǎo)向圖
、樹狀圖
、時序圖、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，實現(xiàn)“千人千面”的知識呈現(xiàn)與深度交互體驗
。

5)完整的知識應(yīng)用產(chǎn)品矩陣

不止于圖譜構(gòu)建，更聚焦知識落地

。平臺配套提供涵蓋知識搜索
、智能問答、缺陷根因分析
、運維輔助
、決策推薦等場景的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用產(chǎn)品包
，開箱即用
。同時支持低代碼開發(fā)平臺
，助力企業(yè)快速孵化專屬知識應(yīng)用，真正實現(xiàn)“建以致用”

知識圖譜的構(gòu)建

，推動企業(yè)知識體系從以往扁平化
、碎片化、網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)的初級形態(tài)
，邁向?qū)哟吻逦⒔Y(jié)構(gòu)嚴謹
、邏輯閉環(huán)的金字塔式智能架構(gòu)
。在這一演進中
，底層數(shù)據(jù)被逐層提煉為信息
、整合為知識、升華為核心洞察
，實現(xiàn)從“能查”到“會想”、從“存儲”到“推理”的質(zhì)變
。知識不再孤立存在，而是按領(lǐng)域分層
、依邏輯遞進
、隨業(yè)務(wù)演進，形成支撐智能搜索
、輔助決策、風(fēng)險預(yù)警和持續(xù)創(chuàng)新的企業(yè)級“知識中樞”
。這不僅是知識呈現(xiàn)形式的升級
，更是企業(yè)認知能力與數(shù)字化智慧的躍遷
。

圖片5.png

產(chǎn)品介紹

平臺共分為知識管理、知識構(gòu)建

、知識存儲
、知識圖譜服務(wù)
、知識交互及知識應(yīng)用六大模塊
。

圖片6.png

其中知識管理是實現(xiàn)知識全生命周期治理的核心，提供知識建模

、編輯、溯源
、版本與權(quán)限管理
，確保知識的規(guī)范性、安全性與可維護性
；

圖片7.png

知識構(gòu)建負責(zé)從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中進行知識抽取

、融合與質(zhì)量優(yōu)化
，支持實體識別
、關(guān)系抽取、本體映射與值規(guī)范化
，實現(xiàn)知識的自動化、高質(zhì)量構(gòu)建
；

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知識存儲采用分布式架構(gòu)與高效索引技術(shù)

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

圖片9.png

知識交互通過可視化圖譜瀏覽

、路徑分析與智能搜索
，提升用戶對知識的理解與探索效率
；

圖片10.png

知識應(yīng)用則聚焦場景落地

，涵蓋智能問答
、智能檢索
、智能推薦、故障診斷
、質(zhì)量分析等典型應(yīng)用，全面釋放知識價值
。

圖片11.png

圖譜的應(yīng)用

在漢思的MOM系統(tǒng)中，知識圖譜已深度賦能設(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)備運維知識

在設(shè)備模塊

，我們深度融合知識圖譜技術(shù)，重新定義了設(shè)備運維知識庫的構(gòu)建與應(yīng)用方式
，開創(chuàng)了知識驅(qū)動運維的新模式
。

在現(xiàn)代制造體系中

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

同時

，現(xiàn)場運維保障團隊中普遍存在人員經(jīng)驗不足
、專業(yè)技能參差不齊的問題
。新員工缺乏實戰(zhàn)積累
，老員工的經(jīng)驗又多以“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，故障定位不準(zhǔn)
、處理措施不到位
，導(dǎo)致消缺周期長、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。

通過引入知識圖譜平臺

，企業(yè)可構(gòu)建統(tǒng)一的“設(shè)備知識中樞”
，將分散的標(biāo)準(zhǔn)文檔
、維修手冊
、歷史工單
、專家經(jīng)驗等多源信息進行結(jié)構(gòu)化整合與語義關(guān)聯(lián)
。運維人員可通過自然語言提問或關(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
。

圖片001.png

圖片14.png

2)質(zhì)量缺陷知識

在質(zhì)量模塊

，我們同樣引入知識圖譜技術(shù)
，構(gòu)建了以缺陷為核心的智能知識網(wǎng)絡(luò)
。通過對歷史缺陷數(shù)據(jù)、產(chǎn)品批次
、工藝參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)及檢測標(biāo)準(zhǔn)等多維度信息的關(guān)聯(lián)分析
，實現(xiàn)了質(zhì)量問題的精準(zhǔn)追溯與根因分析
。系統(tǒng)可自動識別缺陷模式，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
，推動了質(zhì)量管理從“被動響應(yīng)”向“主動預(yù)防”的轉(zhuǎn)變
，打造了知識驅(qū)動的智能化質(zhì)量管控新模式
。

質(zhì)量缺陷往往涉及“人、機

、料、法
、環(huán)”多個環(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)報告中，描述不規(guī)范
、術(shù)語不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)孤島嚴重
，導(dǎo)致質(zhì)量問題難以橫向?qū)Ρ群涂v向追溯
。

此外

，現(xiàn)場質(zhì)量工程師在面對新型或復(fù)合型缺陷時，分析過程高度依賴個人經(jīng)驗和判斷力
。缺乏系統(tǒng)化的知識支持工具
，容易出現(xiàn)誤判漏判，根因定位不準(zhǔn)
，改進措施流于表面
，問題反復(fù)發(fā)生，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性與客戶滿意度
。

借助知識圖譜平臺，構(gòu)建“產(chǎn)品質(zhì)量缺陷知識庫”

，深度融合工藝參數(shù)
、原材料批次、設(shè)備狀態(tài)
、檢驗標(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)量知識網(wǎng)絡(luò)
。

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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)：汽車行業(yè)

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

尤其在汽車

、醫(yī)藥、食品
、新能源行業(yè)（新能源汽車、光伏
、電池
、儲能等）積累了豐富的實施經(jīng)驗和行業(yè)方案，是國內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商
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