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國雙知識智能平臺——輔助知識沉淀、挖掘,賦能業務創新

2022-11-10 14:14:59     

  近幾年,隨著NLP、知識圖譜、計算機視覺等人工智能技術的日漸成熟,知識管理迎來新的局面。傳統的知識管理與智能化技術的結合,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,同時還被用于設備運維、流程管控和輔助決策等多個領域,讓知識的價值被充分激活,也為企業數字化、智能化轉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思路,旨在助力企業、政府完成數據知識化,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務。前者是基礎,后者才是目的。”國雙知識智能平臺產品經理徐瑛表示。

  GKP通過將行業通用知識以及生產經營過程中的各種文檔、音視頻中的知識,甚至是生產經驗、專家經驗抽取出來構建知識圖譜,并基于此進行分析、預測、輔助決策優化,從而展現出其“智能”的一面。“在大多數知識智能平臺的使用場景中,它相當于一個智能體,作為人類的代理完成某些工作,從而實現自動化。比如幫助發現問題、推薦解決辦法,幫助實現目標。這也是我們的客戶最通常希望達到的目的。”徐瑛說。

  助力研發知識體系構建,資料收集、整理等時間節省超70%

  這是國雙知識智能平臺應用于研發領域的典型案例。

  甲方是油氣領域某大型研究院,有數千名員工,且大多為專業領域的高級知識分子。油氣行業專業性強,門檻高,傳統的搜索引擎無法滿足對于特定內容的需求。因此,在日常的研究工作中,員工們需要研究眾多油氣行業的重要知識。

  然而,人們發現日常工作中:需要用到的知識成果大多分散于各類信息系統、數據庫或個人手中,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驗很可能就會流失掉。這些狀況對日常工作和業務創新帶來很大不便。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;三是輔助研發創新。

  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研發實現了油氣知識體系構建、知識成果加載與統一管理、知識智能標注及自動抽取,相關盆地、油氣藏知識圖譜構建及知識融合等知識管理目標;并在此基礎上實現智能搜索、智能問答、智能推送、知識類比、動態指標分析及可視化展示等研究應用。

  部署GKP平臺之后的效果非常顯著。研究人員在搜索內外網專業知識時,資料搜集整理時間節省超過70%,知識復用率提高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專業知識進行解析、管理和分析,將部分領域的核心指標預測等研究效率提升3倍以上。

  類似知識庫的構建適用于各類研究院、規劃院、設計院或企業、組織的研發、設計部門等,應用GKP收集顯性和隱性知識,匯繳各類知識成果,形成統一、專業的搜索引擎,能夠解決各類知識積累、搜索、深度加工、創新應用、復用、傳承等問題。

  整體來說,分為“建”、“搜”、“用”三層:

  建:知識收集、匯繳、統一管理。構建知識圖譜和知識庫,形成統一的知識標準,為知識復用、共享、分發打基礎。

  搜:在知識庫、知識圖譜的基礎上形成新一代的智能搜索應用,減少資料收集、搜索的時間,提升獲取有效信息的效率和質量,輔助日常工作提效。

  用:知識深加工、深挖掘,知識共享,實現知識推薦和問答。應用圖譜可視分析、機器學習、深度學習等構建分析模型,進行關鍵因素、最短路徑、活躍因素、關聯因素等分析,輔助科研與研發創新。

  檢維修知識庫將故障診斷、設備維修效率提升3倍以上

  在制造業領域很多生產設備價格昂貴,及時檢維修有助于延長使用壽命、保障機器正常工作,確保生產正常運行。

  在國雙服務的某大型設備制造廠商中,其生產線的檢維修領域有大量的設備信息、設備運行數據、檢維修數據等,這些數據常常分布在不同的系統中。維修工程師很難直接依據設備故障現象搜索到精準的維修建議,因此不同故障的維修大量借助個人經驗進行判斷。

  這樣就使得:一方面,工程師的水平參差不齊,維修業務成本較高;另一方面,大量檢維修的經驗沒有沉淀下來、復用,集體智慧流失;此外,隨著技術積累、人員流動,新人培訓成本也在增高。

  國雙服務團隊依據過往項目經驗,結合該設備廠商生產流程對業務體系和故障處理進行了全面梳理,提出以下建設方案:

  1、將故障現象數據結構化,通過智能報修引導,對故障現象深度挖掘、自動采集;

  2、通過算法關聯故障現象與故障原因數據,結合同因故障現象的應用,實現已發故障精準、自動診斷;

  3、將維修操作“知識”數據結構化,結合算法,實現故障處理最短路徑的、標準步驟化的傻瓜式操作。

  運用以上方案,通過GKP平臺,國雙為該設備制造廠商搭建了檢維修知識庫,可以關聯設備信息、運行數據、故障現象、故障原因、維修建議,實現“設備-故障-原因-方案”的智能檢索等應用,支持用戶、維修工程師、呼叫中心、維修專家、維修培訓等整個體系內不同群體的業務需求。此外,該廠商檢維修效率和質量也得到大幅提升——故障原因分析準確率從以前的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。

  流程與內控知識體系構建助力智能決策

  除了生產、維修和研發領域外,GKP還能通過流程與內控知識體系的搭建為企業管理者提供智能決策支持。

  具體實踐中,GKP以知識圖譜技術為依托,通過對業務邏輯流程、規章制度等進行理解和分析,構建邏輯圖譜和事實圖譜,并以規則模型邏輯圖譜為“綱”,查證、審核企業生產管理、運營流程是否合規,通過事前、事中預警、事后告警,提升企業的風控能力。

  在某大型央企企業管理中,審批鏈長、流程復雜、涉及全國各地多個分公司的不同業務審核,工作人員在批復時不能根據當前操作判斷實際執行的流程是否符合法律、法規,需要依據制度進行人工審核,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控知識體系——首先將業務流程庫數據結構化,構建知識圖譜,并將之與管理制度設置關聯關系;其次,對業務流程進行風險識別,可以主動對違規內容進行風險預警輸出;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,并能有效進行風險管控。

  GKP以知識圖譜作為知識基座,并在上層構建了圖譜分析、智能問答、知識檢索、知識推薦等應用,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已經完成了在油氣、交通、政務等多個領域的項目交付。

  實際上,知識智能平臺只有和行業真正結合才能充分發揮出價值。

  “在知識抽取和約束規則的確定過程中需要行業專家的參與。只有將領域和行業知識、經驗融入數據建模過程中,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確率,使得結果更快速和更準確。”徐瑛表示。

  徐瑛介紹,與同類產品和解決方案相比,國雙在產品層面的優勢主要是具備相對完整的工具鏈和技術棧,能幫助客戶構建整個知識庫和模型庫;其次是各個產品和工具集成性很好,能夠高效地協作。而最能體現國雙特色的還是公司在扎根的每個行業都有一支專業化的隊伍,比如油氣行業有油氣行業專家、能源行業有暖通專家,司法領域有一支律師隊伍等,能夠和客戶一起把需求做透,把應用做深。

  “我們有標準的產品和配套服務,能夠依據客戶特質進行定制化改造,能夠和客戶一起實現場景化落地的' 最后一公里 ',讓客戶真正看到效果。”徐瑛提到,“能將各種先進技術應用到構建知識庫、模型庫和智能應用的各個環節,面向行業和領域進行技術創新和工程優化,并不斷將積累的行業和領域的知識、模型沉淀到知識智能平臺產品中,是國雙技術優勢所在。”

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