近几年,随着NLP、知识图谱、计算机视觉等人工智能技术的日渐成熟,知识管理迎来新的局面。传统的知识管理与智能化技术的结合,形成了新一代知识智能管理平台,不仅大大方便知识工作者的知识查找,同时还被用于设备运维、流程管控和辅助决策等多个领域,让知识的价值被充分激活,也为企业数字化、智能化转型之路提供了强力支持。
国双知识智能管理平台(GKP)是以平台化解决方案为建设思路,旨在助力企业、政府完成数据知识化,知识分析智能化的工具平台。“知识智能平台有两个关键词,一个是知识,一个是智能,代表了它的两个作用,前者代表沉淀知识,后者代表用知识赋能业务。前者是基础,后者才是目的。”国双知识智能平台产品经理徐瑛表示。
GKP通过将行业通用知识以及生产经营过程中的各种文档、音视频中的知识,甚至是生产经验、专家经验抽取出来构建知识图谱,并基于此进行分析、预测、辅助决策优化,从而展现出其“智能”的一面。“在大多数知识智能平台的使用场景中,它相当于一个智能体,作为人类的代理完成某些工作,从而实现自动化。比如帮助发现问题、推荐解决办法,帮助实现目标。这也是我们的客户最通常希望达到的目的。”徐瑛说。
助力研发知识体系构建,资料收集、整理等时间节省超70%
这是国双知识智能平台应用于研发领域的典型案例。
甲方是油气领域某大型研究院,有数千名员工,且大多为专业领域的高级知识分子。油气行业专业性强,门槛高,传统的搜索引擎无法满足对于特定内容的需求。因此,在日常的研究工作中,员工们需要研究众多油气行业的重要知识。
然而,人们发现日常工作中:需要用到的知识成果大多分散于各类信息系统、数据库或个人手中,员工在研究时有50%以上时间都在找文献和资料。此外,这些知识中很多是隐性内容,存在于专家脑子里,或者个人电脑里。一旦专家退休这些经验很可能就会流失掉。这些状况对日常工作和业务创新带来很大不便。他们希望:一是能够把知识沉淀下来,不断传承;二是提高资料的查询和搜索能力,需要时能马上找到;三是辅助研发创新。
他们的需求正是国双知识智能平台所擅长的。
基于客户需求,GKP研发实现了油气知识体系构建、知识成果加载与统一管理、知识智能标注及自动抽取,相关盆地、油气藏知识图谱构建及知识融合等知识管理目标;并在此基础上实现智能搜索、智能问答、智能推送、知识类比、动态指标分析及可视化展示等研究应用。
部署GKP平台之后的效果非常显著。研究人员在搜索内外网专业知识时,资料搜集整理时间节省超过70%,知识复用率提高30%以上。同时,GKP还可以针对研究人员进行个性化推送,也就是智能推荐。另外,GKP还能对各类勘探开发专业知识进行解析、管理和分析,将部分领域的核心指标预测等研究效率提升3倍以上。
类似知识库的构建适用于各类研究院、规划院、设计院或企业、组织的研发、设计部门等,应用GKP收集显性和隐性知识,汇缴各类知识成果,形成统一、专业的搜索引擎,能够解决各类知识积累、搜索、深度加工、创新应用、复用、传承等问题。
整体来说,分为“建”、“搜”、“用”三层:
建:知识收集、汇缴、统一管理。构建知识图谱和知识库,形成统一的知识标准,为知识复用、共享、分发打基础。
搜:在知识库、知识图谱的基础上形成新一代的智能搜索应用,减少资料收集、搜索的时间,提升获取有效信息的效率和质量,辅助日常工作提效。
用:知识深加工、深挖掘,知识共享,实现知识推荐和问答。应用图谱可视分析、机器学习、深度学习等构建分析模型,进行关键因素、最短路径、活跃因素、关联因素等分析,辅助科研与研发创新。
检维修知识库将故障诊断、设备维修效率提升3倍以上
在制造业领域很多生产设备价格昂贵,及时检维修有助于延长使用寿命、保障机器正常工作,确保生产正常运行。
在国双服务的某大型设备制造厂商中,其生产线的检维修领域有大量的设备信息、设备运行数据、检维修数据等,这些数据常常分布在不同的系统中。维修工程师很难直接依据设备故障现象搜索到精准的维修建议,因此不同故障的维修大量借助个人经验进行判断。
这样就使得:一方面,工程师的水平参差不齐,维修业务成本较高;另一方面,大量检维修的经验没有沉淀下来、复用,集体智慧流失;此外,随着技术积累、人员流动,新人培训成本也在增高。
国双服务团队依据过往项目经验,结合该设备厂商生产流程对业务体系和故障处理进行了全面梳理,提出以下建设方案:
1、将故障现象数据结构化,通过智能报修引导,对故障现象深度挖掘、自动采集;
2、通过算法关联故障现象与故障原因数据,结合同因故障现象的应用,实现已发故障精准、自动诊断;
3、将维修操作“知识”数据结构化,结合算法,实现故障处理最短路径的、标准步骤化的傻瓜式操作。
运用以上方案,通过GKP平台,国双为该设备制造厂商搭建了检维修知识库,可以关联设备信息、运行数据、故障现象、故障原因、维修建议,实现“设备-故障-原因-方案”的智能检索等应用,支持用户、维修工程师、呼叫中心、维修专家、维修培训等整个体系内不同群体的业务需求。此外,该厂商检维修效率和质量也得到大幅提升——故障原因分析准确率从以前的60%-70%提高到了90%以上,故障从诊断到维修的整体效率提升了3倍以上。
流程与内控知识体系构建助力智能决策
除了生产、维修和研发领域外,GKP还能通过流程与内控知识体系的搭建为企业管理者提供智能决策支持。
具体实践中,GKP以知识图谱技术为依托,通过对业务逻辑流程、规章制度等进行理解和分析,构建逻辑图谱和事实图谱,并以规则模型逻辑图谱为“纲”,查证、审核企业生产管理、运营流程是否合规,通过事前、事中预警、事后告警,提升企业的风控能力。
在某大型央企企业管理中,审批链长、流程复杂、涉及全国各地多个分公司的不同业务审核,工作人员在批复时不能根据当前操作判断实际执行的流程是否符合法律、法规,需要依据制度进行人工审核,耗时耗力。国双在梳理了全部的审批流程后搭建了流程与内控知识体系——首先将业务流程库数据结构化,构建知识图谱,并将之与管理制度设置关联关系;其次,对业务流程进行风险识别,可以主动对违规内容进行风险预警输出;此外,该体系还支持基于管理制度的搜索和问答,极大地提升了工作效率、减少了人工和时间成本,并能有效进行风险管控。
GKP以知识图谱作为知识基座,并在上层构建了图谱分析、智能问答、知识检索、知识推荐等应用,解决了困扰客户很久的知识收集困难、知识利用率低、知识查找效率低等问题,辅助客户迈出了智能化转型在知识收集、知识利用、知识管理方面坚实的一步。目前,GKP已经完成了在油气、交通、政务等多个领域的项目交付。
实际上,知识智能平台只有和行业真正结合才能充分发挥出价值。
“在知识抽取和约束规则的确定过程中需要行业专家的参与。只有将领域和行业知识、经验融入数据建模过程中,比如,引入特征分析、约束机制中,才能提升根因分析的效率以及模型的准确率,使得结果更快速和更准确。”徐瑛表示。
徐瑛介绍,与同类产品和解决方案相比,国双在产品层面的优势主要是具备相对完整的工具链和技术栈,能帮助客户构建整个知识库和模型库;其次是各个产品和工具集成性很好,能够高效地协作。而最能体现国双特色的还是公司在扎根的每个行业都有一支专业化的队伍,比如油气行业有油气行业专家、能源行业有暖通专家,司法领域有一支律师队伍等,能够和客户一起把需求做透,把应用做深。
“我们有标准的产品和配套服务,能够依据客户特质进行定制化改造,能够和客户一起实现场景化落地的' 最后一公里 ',让客户真正看到效果。”徐瑛提到,“能将各种先进技术应用到构建知识库、模型库和智能应用的各个环节,面向行业和领域进行技术创新和工程优化,并不断将积累的行业和领域的知识、模型沉淀到知识智能平台产品中,是国双技术优势所在。”