物料图谱系统
数据管理、知识生产、图谱构建、多种算法、权限划分、智能应用一体化的工业物料知识图谱系统
产品概述
创新性纳入知识库概念，应用了知识图谱、人工智能和NLP相关算法。使用OCR等技术将非结构化数据转换成结构化数据，能够对知识进行分类和汇聚，全方位建立知识体系，再通过NLP算法的应用进行实体以及实体关系的识别，对知识进行深度关联，挖掘隐含关系，形成知识库。 打通物资数据与知识、知识与知识之间的关联关系，将企业内散乱、琐碎、低价值的数据变成高价值的信息与知识，不仅仅是能够将企业知识进行沉淀，还能够为员工赋能提高效率。
产品特点
数据管理能力
支持结构化数据与非结构化数据的管理
高效的知识生产
提供完备知识生产新增、编辑、审核、查询，全流程的托管图谱生产能力
图谱构建和编辑能力
支持结构化映射式构建、抽取式构建支持对图谱实体和关系数据的编辑
完整的权限设置
支持按菜单、数据等权限划分
图谱算法能力
支持实体识别、关系抽取、实体消歧支持基于深度学习的多种算法
智能的知识应用
支持知识图谱计算和推理、知识图谱推荐，根据业务场景需要，关联进业务流程中。
产品价值
知识管理模式升级
企业大量数据库数据、文档数据内包含大量知识，通过物料图谱系统可以将散乱的数据进行标准化组织，方便用户进行知识应用。
知识生产效率提升
产品提供针对企业结构化、半结构化的数据抽取能力，内置预训练模型，工具界面化、实施配置化，相比传统抽取效率提升50%以上。
支撑多维智能应用
基于知识图谱的实例化数据，把企业业务信息给到计算机，利用深度学习等算法，可以不断创新更多智能化应用。
应用场景
在研发领域中的应用
工业行业知识图谱是提高研发效率的重要工具。知识图谱可以围绕工业产品汇集各种相关产品的发展趋势。可以在不同使用场景下提供已有的相似产品、相关产品、相关技术等信息。
在生产过程中的应用
物料图谱可以将生产设备、生产工艺、生产物料、生产计划、能耗管理等知识结构化管理，可以为生产现场人员提供及时的专业现场知道，也为专家、研究人员提供查询、参考等信息支撑。
在运行保障中的应用
现代工业产品大量采用了机械、电子和软件等多学科先进知识，只有掌握各种知识才能高效实用和全面维护好工业产品。物料图谱通过信息搜索、知识推送、知识查阅等方式，提供工作人员的熟练程度，降低产品故障次数。