在汽車行業(yè)加速邁向數(shù)智化的進程中，技術(shù)革新正深刻重塑產(chǎn)業(yè)格局。汽車數(shù)智化不僅體現(xiàn)在智能駕駛,、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,，更滲透到研發(fā)、生產(chǎn),、銷售、售后等全價值鏈環(huán)節(jié)。知識圖譜作為人工智能的核心技術(shù)驅(qū)動力,，能緩解深度學習依賴海量訓練數(shù)據(jù)、大規(guī)模算力等問題,，對汽車行業(yè)的重要性也日益凸顯,。

汽車零部件繁多、技術(shù)復(fù)雜,、產(chǎn)業(yè)鏈冗長,，知識圖譜能整合海量碎片化信息，將汽車的設(shè)計研發(fā)知識,、生產(chǎn)工藝知識,、銷售渠道與客戶偏好知識、售后維修保養(yǎng)知識等進行結(jié)構(gòu)化梳理，實現(xiàn)各環(huán)節(jié)信息互通互聯(lián),，打破數(shù)據(jù)孤島,，為企業(yè)決策提供全面精準的知識支撐，優(yōu)化資源配置,，提升運營效率,，實現(xiàn)汽車數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。

知識圖譜在汽車行業(yè)的應(yīng)用場景極為廣泛——

研發(fā)設(shè)計階段,，整合汽車技術(shù)發(fā)展趨勢,、材料科學突破、零部件創(chuàng)新成果等知識,，幫助工程師快速獲取前沿技術(shù)信息,，啟發(fā)新車型設(shè)計靈感，加速產(chǎn)品迭代,。

生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),，構(gòu)建生產(chǎn)流程知識圖譜，關(guān)聯(lián)設(shè)備參數(shù),、工藝標準,、人員技能等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)汽車生產(chǎn)過程數(shù)智化監(jiān)控與故障預(yù)測,，確保生產(chǎn)線高效穩(wěn)定運行,。知識圖譜整合工廠布局、生產(chǎn)資源配置,、生產(chǎn)計劃排程,、市場需求預(yù)測等知識，為企業(yè)管理層提供全面的決策支持,。在制定生產(chǎn)計劃時,，可以綜合考慮市場訂單需求、原材料庫存,、設(shè)備利用率等因素,，通過知識圖譜分析，生成最優(yōu)生產(chǎn)計劃方案,，實現(xiàn)資源高效利用,，快速響應(yīng)市場變化。

銷售環(huán)節(jié),，基于客戶特征,、購買歷史、興趣愛好,、市場動態(tài)等構(gòu)建知識圖譜,，助力銷售人員精準定位目標客戶畫像,，制定個性化營銷策略，提高銷售轉(zhuǎn)化率,。

售后領(lǐng)域,，整合車輛故障代碼、維修手冊,、維修案例庫,、配件信息等知識，維修人員可迅速診斷車輛故障,，精準匹配維修方案和配件,，提升客戶滿意度,，降低維修成本和車輛停機時間,，增強品牌忠誠度。

聯(lián)友知識圖譜平臺涵蓋知識接入,、知識清洗,、知識抽取、知識融合,、知識構(gòu)建及知識應(yīng)用等功能,，集成和適配各工具側(cè)及業(yè)務(wù)側(cè)組件，提供知識圖譜構(gòu)建及知識應(yīng)用全業(yè)務(wù)流程視圖,，提供圖譜探索和知識問答兩種模式,，對知識進行精準檢索和應(yīng)用。目前已沉淀制造,、銷售,、售后等領(lǐng)域的應(yīng)用功能和模型，也支持金融,、運維等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)場景定制化應(yīng)用功能和模型,。

基于某車企數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級需求及外部知識圖譜技術(shù)應(yīng)用趨勢，聯(lián)友科技助力其建設(shè)大數(shù)據(jù)知識圖譜制造場景項目,，提升工廠智能化決策和汽車數(shù)智化運營水平,。通過構(gòu)建公司級制造失效樹賦能智能電檢及制造失效知識樹場景，提供智能語音查詢,、工單閉環(huán),、可視化檢索、智能故障排查輔助,、智能決策輔助,、根因分析等多種智能化應(yīng)用子場景。通過知識圖譜的應(yīng)用,，便于工程師和研究人員快速定位問題,，加速故障排查解決,；輔助業(yè)務(wù)人員進行智能決策；持續(xù)沉淀經(jīng)驗,，便于知識傳承,。

應(yīng)用價值

ü  故障作業(yè)排查效率提升，平均時間縮短超70%,；

ü  質(zhì)量管理運營效率提升56%,。