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未來15-20年，是我國制造業高質量轉型和發展、由大到強的關鍵時期。推動制造業加速向數字化、網絡化、智能化發展，將新一代信息技術和制造業深度融合，已被確認為建設制造強國的總體戰略。而對于制造行業來說醫療智能問答系統，故障和失效分析是一項極其重要的核心工作。積累的相關知識和經驗也是企業寶貴的數據資產。

當前，企業內部對設備、物料、工序、FMEA、FTA等數據智能化管理程度不足，對于故障知識的管理普遍通過有經驗的專家或者工程師人工操作記錄和手動維護，各類數據無法產生聯系、統一沉淀和分享，給相關故障快速分析和診斷帶來諸多不利的影響。

現階段主要呈現的問題主要集中在兩方面：

1、傳統環節中，企業內部的積累沉淀起來的故障信息并未有效利用起來，存在故障定位錯判和漏判的可能性，分析人員也無法對故障的真實原因進行匯總和分析，造成類似故障在其他產線頻繁發生；

2、傳統環節中，當產品在研發設計和生產等階段出現問題時，需要能夠快速找到原因和改善預防措施，但企業內部的崗位人員普遍因為經驗或者產品熟悉程度差異等原因醫療智能問答系統，通常遇到問題后無法第一時間找到解決問問題的方法和建議，從而導致無法及時給企業止損。

達觀知識圖譜團隊基于知識圖譜、語義檢索、NLP、OCR等自研人工智能技術，在深度理解領域業務和多個與客戶合作項目的經驗基礎上，推出故障分析知識圖譜構建和分析平臺V4.0。該平臺通過自然語言處理和知識圖譜技術對多類型、復雜的多源文件進行智能化解析和處理，形成知識和經驗之間的關聯，自動構建智能制造領域的失效分析和產品質量可靠性知識圖譜，實現產品質量的歸因分析、措施舉薦等分析功能。

達觀失效模式知識圖譜提供的核心功能1. 智能化的交互式故障歸因分析通過將故障分析報告、FMEA、FTA等數據導入圖譜，通過知識圖譜迭代的學習能力、關聯能力、推理能力，通過檢索、關聯、篩選等方式定位當前的故障原因，并進行推理歸納，輔助提升對故障的主動分析能力。

2. 智能問答和檢索基于自然語言語義分析技術的智能問答系統，幫助用戶更快、更智能的找到設備、人員、物料、工序、環境因素之間關聯關系，答案可解釋，同時支持答案結果的文檔溯源。

3. 異構數據知識獲取的全流程自動化達觀知識圖譜支持對Word、Excel、PPT、PDF等格式文檔的解析、表格提取、關鍵實體關系信息抽取、知識融合，快速針對故障報表和故障報告全流程、自動化解析和構建圖譜。

達觀失效知識圖譜已成功應用于多家大型工業制造企業，包括汽車、鋼鐵、電力、醫療等眾多領域，幫助客戶快速搭建失效知識庫，解析失效問題，真正做到經驗的沉淀、傳承和分享。