物料圖譜系統
數據管理、知識生產、圖譜構建、多種算法、權限劃分、智能應用一體化的工業物料知識圖譜系統
產品概述
創新性納入知識庫概念，應用了知識圖譜、人工智能和NLP相關算法。使用OCR等技術將非結構化數據轉換成結構化數據，能夠對知識進行分類和匯聚，全方位建立知識體系，再通過NLP算法的應用進行實體以及實體關系的識別，對知識進行深度關聯，挖掘隱含關系，形成知識庫。 打通物資數據與知識、知識與知識之間的關聯關系，將企業內散亂、瑣碎、低價值的數據變成高價值的信息與知識，不僅僅是能夠將企業知識進行沉淀，還能夠為員工賦能提高效率。
產品特點
數據管理能力
支持結構化數據與非結構化數據的管理
高效的知識生產
提供完備知識生產新增、編輯、審核、查詢，全流程的托管圖譜生產能力
圖譜構建和編輯能力
支持結構化映射式構建、抽取式構建支持對圖譜實體和關系數據的編輯
完整的權限設置
支持按菜單、數據等權限劃分
圖譜算法能力
支持實體識別、關系抽取、實體消歧支持基于深度學習的多種算法
智能的知識應用
支持知識圖譜計算和推理、知識圖譜推薦，根據業務場景需要，關聯進業務流程中。
產品價值
知識管理模式升級
企業大量數據庫數據、文檔數據內包含大量知識，通過物料圖譜系統可以將散亂的數據進行標準化組織，方便用戶進行知識應用。
知識生產效率提升
產品提供針對企業結構化、半結構化的數據抽取能力，內置預訓練模型，工具界面化、實施配置化，相比傳統抽取效率提升50%以上。
支撐多維智能應用
基于知識圖譜的實例化數據，把企業業務信息給到計算機，利用深度學習等算法，可以不斷創新更多智能化應用。
應用場景
在研發領域中的應用
工業行業知識圖譜是提高研發效率的重要工具。知識圖譜可以圍繞工業產品匯集各種相關產品的發展趨勢?？梢栽诓煌褂脠鼍跋绿峁┮延械南嗨飘a品、相關產品、相關技術等信息。
在生產過程中的應用
物料圖譜可以將生產設備、生產工藝、生產物料、生產計劃、能耗管理等知識結構化管理，可以為生產現場人員提供及時的專業現場知道，也為專家、研究人員提供查詢、參考等信息支撐。
在運行保障中的應用
現代工業產品大量采用了機械、電子和軟件等多學科先進知識，只有掌握各種知識才能高效實用和全面維護好工業產品。物料圖譜通過信息搜索、知識推送、知識查閱等方式，提供工作人員的熟練程度，降低產品故障次數。