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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 10:15:50 480

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對復雜
、多源、異構(gòu)知識的整合與應用挑戰(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)鍵基礎設施
。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)務特征與管理需求
。并非所有企業(yè)都需要立即構(gòu)建復雜的知識圖譜系統(tǒng)
，但對于那些面臨知識復雜度高
、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和應用的知識圖譜標準開發(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、工藝標準
、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)標準化知識訪問接口

為業(yè)務系統(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調(diào)用方式
。無縫對接ERP、MES
、CRM
、客服系統(tǒng)
、智能助手等應用場景
，實現(xiàn)知識能力的“即插即用”，加速知識向業(yè)務價值的轉(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準化應用產(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?div id="jfovm50" class="index-wrap">、結(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)務演進
，形成支撐智能搜索、輔助決策
、風險預警和持續(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
、知識交互及知識應用六大模塊。

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
；

圖片8.png

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；知識圖譜服務提供標準化的搜索
、圖計算與推理能力
，支撐上層應用靈活調(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)量分析等典型應用
，全面釋放知識價值
。

圖片11.png

圖譜的應用

在漢思的MOM系統(tǒng)中

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

圖片12.png

1)設備運維知識

在設備模塊，我們深度融合知識圖譜技術(shù)

，重新定義了設備運維知識庫的構(gòu)建與應用方式，開創(chuàng)了知識驅(qū)動運維的新模式
。

在現(xiàn)代制造體系中

，設備種類繁多
、結(jié)構(gòu)復雜
，運行維護涉及大量的技術(shù)標準、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
。當設備出現(xiàn)異常時，故障定位不準
、處理措施不到位，導致消缺周期長
、重復故障頻發(fā)
，直接影響生產(chǎn)連續(xù)性和設備可用率。

通過引入知識圖譜平臺

，企業(yè)可構(gòu)建統(tǒng)一的“設備知識中樞”，將分散的標準文檔
、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，快速獲取與故障設備相關(guān)的精準知識推薦
，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
。通過對歷史缺陷數(shù)據(jù)、產(chǎn)品批次
、工藝參數(shù)、設備狀態(tài)及檢測標準等多維度信息的關(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)新應用，推動了質(zhì)量管理從“被動響應”向“主動預防”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
，改進措施流于表面，問題反復發(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
、設備狀態(tài)、檢驗標準
、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。

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)先供應商
。

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