近幾年,隨著NLP、知識圖譜、計算機視覺等人工智能技術(shù)的日漸成熟,知識管理迎來新的局面。傳統(tǒng)的知識管理與智能化技術(shù)的結(jié)合,形成了新一代知識智能管理平臺,不僅大大方便知識工作者的知識查找,同時還被用于設(shè)備運維、流程管控和輔助決策等多個領(lǐng)域,讓知識的價值被充分激活,也為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型之路提供了強力支持。
國雙知識智能管理平臺(GKP)是以平臺化解決方案為建設(shè)思路,旨在助力企業(yè)、政府完成數(shù)據(jù)知識化,知識分析智能化的工具平臺。“知識智能平臺有兩個關(guān)鍵詞,一個是知識,一個是智能,代表了它的兩個作用,前者代表沉淀知識,后者代表用知識賦能業(yè)務(wù)。前者是基礎(chǔ),后者才是目的。”國雙知識智能平臺產(chǎn)品經(jīng)理徐瑛表示。
GKP通過將行業(yè)通用知識以及生產(chǎn)經(jīng)營過程中的各種文檔、音視頻中的知識,甚至是生產(chǎn)經(jīng)驗、專家經(jīng)驗抽取出來構(gòu)建知識圖譜,并基于此進行分析、預(yù)測、輔助決策優(yōu)化,從而展現(xiàn)出其“智能”的一面。“在大多數(shù)知識智能平臺的使用場景中,它相當(dāng)于一個智能體,作為人類的代理完成某些工作,從而實現(xiàn)自動化。比如幫助發(fā)現(xiàn)問題、推薦解決辦法,幫助實現(xiàn)目標(biāo)。這也是我們的客戶最通常希望達到的目的。”徐瑛說。
助力研發(fā)知識體系構(gòu)建,資料收集、整理等時間節(jié)省超70%
這是國雙知識智能平臺應(yīng)用于研發(fā)領(lǐng)域的典型案例。
甲方是油氣領(lǐng)域某大型研究院,有數(shù)千名員工,且大多為專業(yè)領(lǐng)域的高級知識分子。油氣行業(yè)專業(yè)性強,門檻高,傳統(tǒng)的搜索引擎無法滿足對于特定內(nèi)容的需求。因此,在日常的研究工作中,員工們需要研究眾多油氣行業(yè)的重要知識。
然而,人們發(fā)現(xiàn)日常工作中:需要用到的知識成果大多分散于各類信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫或個人手中,員工在研究時有50%以上時間都在找文獻和資料。此外,這些知識中很多是隱性內(nèi)容,存在于專家腦子里,或者個人電腦里。一旦專家退休這些經(jīng)驗很可能就會流失掉。這些狀況對日常工作和業(yè)務(wù)創(chuàng)新帶來很大不便。他們希望:一是能夠把知識沉淀下來,不斷傳承;二是提高資料的查詢和搜索能力,需要時能馬上找到;三是輔助研發(fā)創(chuàng)新。
他們的需求正是國雙知識智能平臺所擅長的。
基于客戶需求,GKP研發(fā)實現(xiàn)了油氣知識體系構(gòu)建、知識成果加載與統(tǒng)一管理、知識智能標(biāo)注及自動抽取,相關(guān)盆地、油氣藏知識圖譜構(gòu)建及知識融合等知識管理目標(biāo);并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)智能搜索、智能問答、智能推送、知識類比、動態(tài)指標(biāo)分析及可視化展示等研究應(yīng)用。
部署GKP平臺之后的效果非常顯著。研究人員在搜索內(nèi)外網(wǎng)專業(yè)知識時,資料搜集整理時間節(jié)省超過70%,知識復(fù)用率提高30%以上。同時,GKP還可以針對研究人員進行個性化推送,也就是智能推薦。另外,GKP還能對各類勘探開發(fā)專業(yè)知識進行解析、管理和分析,將部分領(lǐng)域的核心指標(biāo)預(yù)測等研究效率提升3倍以上。
類似知識庫的構(gòu)建適用于各類研究院、規(guī)劃院、設(shè)計院或企業(yè)、組織的研發(fā)、設(shè)計部門等,應(yīng)用GKP收集顯性和隱性知識,匯繳各類知識成果,形成統(tǒng)一、專業(yè)的搜索引擎,能夠解決各類知識積累、搜索、深度加工、創(chuàng)新應(yīng)用、復(fù)用、傳承等問題。
整體來說,分為“建”、“搜”、“用”三層:
建:知識收集、匯繳、統(tǒng)一管理。構(gòu)建知識圖譜和知識庫,形成統(tǒng)一的知識標(biāo)準(zhǔn),為知識復(fù)用、共享、分發(fā)打基礎(chǔ)。
搜:在知識庫、知識圖譜的基礎(chǔ)上形成新一代的智能搜索應(yīng)用,減少資料收集、搜索的時間,提升獲取有效信息的效率和質(zhì)量,輔助日常工作提效。
用:知識深加工、深挖掘,知識共享,實現(xiàn)知識推薦和問答。應(yīng)用圖譜可視分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等構(gòu)建分析模型,進行關(guān)鍵因素、最短路徑、活躍因素、關(guān)聯(lián)因素等分析,輔助科研與研發(fā)創(chuàng)新。
檢維修知識庫將故障診斷、設(shè)備維修效率提升3倍以上
在制造業(yè)領(lǐng)域很多生產(chǎn)設(shè)備價格昂貴,及時檢維修有助于延長使用壽命、保障機器正常工作,確保生產(chǎn)正常運行。
在國雙服務(wù)的某大型設(shè)備制造廠商中,其生產(chǎn)線的檢維修領(lǐng)域有大量的設(shè)備信息、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、檢維修數(shù)據(jù)等,這些數(shù)據(jù)常常分布在不同的系統(tǒng)中。維修工程師很難直接依據(jù)設(shè)備故障現(xiàn)象搜索到精準(zhǔn)的維修建議,因此不同故障的維修大量借助個人經(jīng)驗進行判斷。
這樣就使得:一方面,工程師的水平參差不齊,維修業(yè)務(wù)成本較高;另一方面,大量檢維修的經(jīng)驗沒有沉淀下來、復(fù)用,集體智慧流失;此外,隨著技術(shù)積累、人員流動,新人培訓(xùn)成本也在增高。
國雙服務(wù)團隊依據(jù)過往項目經(jīng)驗,結(jié)合該設(shè)備廠商生產(chǎn)流程對業(yè)務(wù)體系和故障處理進行了全面梳理,提出以下建設(shè)方案:
1、將故障現(xiàn)象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,通過智能報修引導(dǎo),對故障現(xiàn)象深度挖掘、自動采集;
2、通過算法關(guān)聯(lián)故障現(xiàn)象與故障原因數(shù)據(jù),結(jié)合同因故障現(xiàn)象的應(yīng)用,實現(xiàn)已發(fā)故障精準(zhǔn)、自動診斷;
3、將維修操作“知識”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,結(jié)合算法,實現(xiàn)故障處理最短路徑的、標(biāo)準(zhǔn)步驟化的傻瓜式操作。
運用以上方案,通過GKP平臺,國雙為該設(shè)備制造廠商搭建了檢維修知識庫,可以關(guān)聯(lián)設(shè)備信息、運行數(shù)據(jù)、故障現(xiàn)象、故障原因、維修建議,實現(xiàn)“設(shè)備-故障-原因-方案”的智能檢索等應(yīng)用,支持用戶、維修工程師、呼叫中心、維修專家、維修培訓(xùn)等整個體系內(nèi)不同群體的業(yè)務(wù)需求。此外,該廠商檢維修效率和質(zhì)量也得到大幅提升——故障原因分析準(zhǔn)確率從以前的60%-70%提高到了90%以上,故障從診斷到維修的整體效率提升了3倍以上。
流程與內(nèi)控知識體系構(gòu)建助力智能決策
除了生產(chǎn)、維修和研發(fā)領(lǐng)域外,GKP還能通過流程與內(nèi)控知識體系的搭建為企業(yè)管理者提供智能決策支持。
具體實踐中,GKP以知識圖譜技術(shù)為依托,通過對業(yè)務(wù)邏輯流程、規(guī)章制度等進行理解和分析,構(gòu)建邏輯圖譜和事實圖譜,并以規(guī)則模型邏輯圖譜為“綱”,查證、審核企業(yè)生產(chǎn)管理、運營流程是否合規(guī),通過事前、事中預(yù)警、事后告警,提升企業(yè)的風(fēng)控能力。
在某大型央企企業(yè)管理中,審批鏈長、流程復(fù)雜、涉及全國各地多個分公司的不同業(yè)務(wù)審核,工作人員在批復(fù)時不能根據(jù)當(dāng)前操作判斷實際執(zhí)行的流程是否符合法律、法規(guī),需要依據(jù)制度進行人工審核,耗時耗力。國雙在梳理了全部的審批流程后搭建了流程與內(nèi)控知識體系——首先將業(yè)務(wù)流程庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,構(gòu)建知識圖譜,并將之與管理制度設(shè)置關(guān)聯(lián)關(guān)系;其次,對業(yè)務(wù)流程進行風(fēng)險識別,可以主動對違規(guī)內(nèi)容進行風(fēng)險預(yù)警輸出;此外,該體系還支持基于管理制度的搜索和問答,極大地提升了工作效率、減少了人工和時間成本,并能有效進行風(fēng)險管控。
GKP以知識圖譜作為知識基座,并在上層構(gòu)建了圖譜分析、智能問答、知識檢索、知識推薦等應(yīng)用,解決了困擾客戶很久的知識收集困難、知識利用率低、知識查找效率低等問題,輔助客戶邁出了智能化轉(zhuǎn)型在知識收集、知識利用、知識管理方面堅實的一步。目前,GKP已經(jīng)完成了在油氣、交通、政務(wù)等多個領(lǐng)域的項目交付。
實際上,知識智能平臺只有和行業(yè)真正結(jié)合才能充分發(fā)揮出價值。
“在知識抽取和約束規(guī)則的確定過程中需要行業(yè)專家的參與。只有將領(lǐng)域和行業(yè)知識、經(jīng)驗融入數(shù)據(jù)建模過程中,比如,引入特征分析、約束機制中,才能提升根因分析的效率以及模型的準(zhǔn)確率,使得結(jié)果更快速和更準(zhǔn)確。”徐瑛表示。
徐瑛介紹,與同類產(chǎn)品和解決方案相比,國雙在產(chǎn)品層面的優(yōu)勢主要是具備相對完整的工具鏈和技術(shù)棧,能幫助客戶構(gòu)建整個知識庫和模型庫;其次是各個產(chǎn)品和工具集成性很好,能夠高效地協(xié)作。而最能體現(xiàn)國雙特色的還是公司在扎根的每個行業(yè)都有一支專業(yè)化的隊伍,比如油氣行業(yè)有油氣行業(yè)專家、能源行業(yè)有暖通專家,司法領(lǐng)域有一支律師隊伍等,能夠和客戶一起把需求做透,把應(yīng)用做深。
“我們有標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品和配套服務(wù),能夠依據(jù)客戶特質(zhì)進行定制化改造,能夠和客戶一起實現(xiàn)場景化落地的' 最后一公里 ',讓客戶真正看到效果。”徐瑛提到,“能將各種先進技術(shù)應(yīng)用到構(gòu)建知識庫、模型庫和智能應(yīng)用的各個環(huán)節(jié),面向行業(yè)和領(lǐng)域進行技術(shù)創(chuàng)新和工程優(yōu)化,并不斷將積累的行業(yè)和領(lǐng)域的知識、模型沉淀到知識智能平臺產(chǎn)品中,是國雙技術(shù)優(yōu)勢所在。”
