在制造業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)流程中，故障工單數(shù)據(jù)是故障案例的主要信息體現(xiàn)，是故障知識圖譜構(gòu)建的必要數(shù)據(jù)，也是輔助故障分析的重要參考。然而實際中大多數(shù)工單數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)化程度低、缺乏基礎(chǔ)知識規(guī)約、填寫隨意、結(jié)構(gòu)化解析難度高等痛點，是故障知識可持續(xù)更新和沉淀的重要阻礙，往往需要投入大量成本對數(shù)據(jù)進(jìn)行人工治理以及人工審核等繁雜的流程。

達(dá)觀數(shù)據(jù)基于豐富場景調(diào)研及故障分析流程化提煉，攜手上汽通用打造智能化工單填報與知識解析系統(tǒng)，基于已有的知識圖譜輔助工單填寫的規(guī)范性，同時基于最新工單數(shù)據(jù)直接理解和解析，提取有效的知識點（人物、設(shè)備、故障模式、處理方案等），最后更新擴(kuò)充故障知識圖譜，形成數(shù)據(jù)更新閉環(huán)，不影響工單錄入復(fù)雜度的同時大大降低知識解析成本。

圖1: 工單填報與故障圖譜更新的關(guān)系

填寫效率與規(guī)范性顯著提升

工單填報以達(dá)觀故障圖譜模式為模板，顯著提升填寫效率與規(guī)范性。故障知識圖譜構(gòu)建和工單填報等業(yè)務(wù)應(yīng)用存在隔閡，企業(yè)原有的故障工單系統(tǒng)可能存在填寫隨意、缺少標(biāo)準(zhǔn)、知識專業(yè)化程度不高等問題，往往需要大量的標(biāo)準(zhǔn)化審核成本，短時間內(nèi)很難總結(jié)填寫規(guī)范，后續(xù)填寫規(guī)范如何維護(hù)等問題接踵而至。

項目目標(biāo)構(gòu)建的故障知識圖譜本質(zhì)是所有規(guī)范化知識的細(xì)粒度體現(xiàn)，包含設(shè)備樹結(jié)構(gòu)，包括總結(jié)的故障模式、故障現(xiàn)象、處理措施等信息，是故障信息的體系化沉淀，因此作為工單填寫規(guī)范將大大降低后期治理成本，并且在工單填報階段輔助工程師填寫，大大提升填寫效率。隨著知識圖譜系統(tǒng)的不斷演化，故障工單填報的標(biāo)準(zhǔn)和效率以及知識圖譜的知識深度會不斷提高。

圖2: 基于圖譜的工單填報系統(tǒng)示例

故障案例分析精準(zhǔn)度和效率提升

達(dá)觀故障知識圖譜顯著提升故障案例分析的精準(zhǔn)度和效率。工單數(shù)據(jù)除了基礎(chǔ)設(shè)備、故障類型的規(guī)范化選擇，也存在一些故障的基礎(chǔ)描述，填寫后的功能規(guī)范化知識直接提取，非結(jié)構(gòu)化描述直接做NLP抽取解析，工程師同步確認(rèn)即可導(dǎo)入圖譜，實現(xiàn)流程式圖譜更新，相對定期處理并組織審核人員等繁瑣的流程，原來案例數(shù)據(jù)要一周更新周期，目前當(dāng)天工單解析后即更新，顯著提升知識圖譜更新效率，實現(xiàn)案例信息的實效性。

在圖譜可持續(xù)更新的基礎(chǔ)上，圖譜質(zhì)量在迭代式規(guī)范增長，基于知識圖譜的智能歸因分析系統(tǒng)，輔助工程師高效精準(zhǔn)的分析出具體位置、可能原因、排查措施、參考案例，提升故障工單處理效率。

圖3: 工單數(shù)據(jù)直接解析失效信息導(dǎo)入圖譜示例

圖4: 工單填報與智能歸因分析閉環(huán)

因此，智能故障工單填報與故障知識圖譜構(gòu)建系統(tǒng)，是知識在生成端、處理端、應(yīng)用端都充分發(fā)揮作用的體現(xiàn)，是知識最大化應(yīng)用、可持續(xù)提升的創(chuàng)新性升級。該流程將業(yè)務(wù)的工單錄入和知識加工沉淀形成關(guān)聯(lián)，在顯著降低故障圖譜構(gòu)建成本的同時，也提升歸因分析精準(zhǔn)度與效率，輔助建立更加智能化的企業(yè)質(zhì)量管理體系。

最后，在項目實施的過程中，特別感謝上汽通用集團(tuán)給予的大力支持和業(yè)務(wù)指導(dǎo)，促使方案快速落地，徹底優(yōu)化故障信息快速更新流程，實現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。