深蓝海域智能制造知识库解决方案

在智能制造进入从“数据驱动”迈向“知识驱动”的关键阶段，知识库建设已成为能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）多次强调的核心能力。从人员知识数字化，到工艺设计知识库、设备故障知识库，再到质量问题知识库与客户服务知识库，国标体系明确指出：知识体系是智能制造跨越各等级的基础底座。

深蓝海域长期深耕知识管理、知识资产工程及多行业知识平台建设，结合智能制造企业的典型痛点，形成了一套符合国标要求、契合制造企业场景、可持续迭代的 “智能制造知识库整体解决方案”。该方案已成功应用于大型装备制造企业、工业集团及高端制造企业，为其打造统一的企业级知识底座、协同设计与协同制造的知识支撑平台。

一、构建智能制造知识库的价值定位

——从“知识孤岛”走向“知识驱动的智能制造能力”

结合国家标准条款与行业实践，智能制造知识库的价值主要体现在六个维度：

价值1：实现企业知识资产的统一汇聚与集中治理（对应国标 7.2 人员能力）

制造企业知识高度分散：在 PLM、MES、设备系统、质量系统、CRM、办公平台中均存在知识沉淀，人员经验更大量散落在脑中和文档中。

国标要求企业具备知识管理体系、知识平台、知识数字化能力。

深蓝海域通过统一知识库底座，实现：全类型知识集中存储（结构化 + 半结构化 + 非结构化）、统一分类体系（人员/产品/工艺/设备/质量/服务）、知识版本管理、生命周期管理，让企业知识从“碎片化”走向“体系化”。

价值2：构建设计、工艺、设备、质量等领域的专属知识库（对应国标各能力域）

深蓝海域方案可支持建设：产品设计知识库（国标第 7.5.1 条款）、工艺知识库（7.5.1 工艺设计）、设备故障知识库（7.5.2 设备管理）、质量问题知识库（7.5.2 生产作业）、客户服务与产品维护知识库（7.5.5 服务能力域）。

所有知识库均可按照行业特性进行建模、结构化组织，实现企业专业知识的 显性化、标准化与可复用化。

价值3：让知识与业务流程深度融合，实现实时智能化辅助（国标要求知识与业务系统集成）

智能制造强调“知识嵌入业务”。

深蓝海域通过 API、微前端集成，实现知识自动进入工作场景：在 CAD 设计时自动推送标准件知识；在工艺设计时推荐工艺路线、工序参数；在设备告警时自动关联故障知识与排查步骤；在检验环节自动关联历史质量问题知识；在客户服务界面自动显示产品故障知识库内容。

知识不再是“查”，而是“到达现场、实时辅助”。

价值4：基于大模型 RAG，实现制造场景的智能问答与知识对话

深蓝海域企业级智能问答能力包括：文档解析与原子化切片、向量化与召回、内容关联与 Reranker 排序、基于企业知识库内容的 RAG 智能问答、全文检索 + 大模型问答的统一搜索助手。

实现设备故障诊断、工艺咨询、质量问题定位、制度查询等能力，形成“企业专属智能助手”。

价值5：支撑知识的沉淀、传承与创新（符合国标知识应用与软件化要求）

深蓝海域支持知识：审核、规范、优化，生命周期管理，元数据补全、标签抽取、自动分类，自学习与持续优化（基于使用数据与行为日志），为制造企业形成“知识不断进化”的机制。

价值6：保障企业知识资产安全合规（对应国标数据安全要求）

提供：用户与角色管理，组织维度权限，单点登录（SSO），分类权限、知识点权限、菜单权限，审计日志、访问监督，S3 文件安全存储管理，确保知识资产“可用、可控、安全”。

二、深蓝海域智能制造知识库解决方案体系

——覆盖从采集到应用的全生命周期

深蓝海域方案由 “五层一体化体系” 构成：

（一）知识采集层：多源知识全面接入

支持来自系统与人工两类渠道：

1、系统自动采集（来自多业务系统）

深蓝海域已具备成熟的系统对接能力，可接入：业务系统、工作流、服务系统、产品系统、项目系统、OA 系统文档，实现业务数据、流程记录、文档资料的自动采集与知识化。

2、人工采集与批量上传

支持 Word、PDF、Excel、PPT、视频、音频等格式批量上传，并进行：格式验证、内容检测、元数据提取、自动生成摘要、标签，保证采集高效、规范。

（二）知识加工层：结构化、标准化、标签化

深蓝海域构建：

1、企业知识分类体系（Taxonomy）

可按：领域（设计/工艺/生产/设备/质量/服务）、部门、类型、业务流程进行灵活配置。

2、自动标引 + 手动标引 LLM

自动抽取标签、摘要、关键字段，手动编辑和审核，多维元数据完善（作者、时间、部门、关联设备/产品等）。

3、知识关系建模与关联

支持：知识关联、TAG 关联、知识图谱式关联（可拓展），这一步实现制造知识从“文档”到“结构化知识”的转变。

（三）知识治理层：质量控制与规范化体系

深蓝海域提供可配置的知识审核机制：免审核、经办人审核、多级流程审核、可按分类绑定审核流，确保知识质量、合规性与有效性。

同时提供知识生命周期管理：有效期、定期复审、下架与归档机制，实现知识可持续更新。

（四）知识应用层：检索、问答、推荐与协同

知识应用是智能制造知识库建设“最关键的环节”。

1、多模态搜索能力

全文检索（智能 + 精准模式）、高级检索（逻辑条件、字段组合、范围检索等）、搜索快照查看、搜索结果排序（热门、时效、相关度、个性推荐）。

2、个性化推荐体系

用户画像推荐、热点知识推荐、最新知识推荐、关联知识推荐。

3、企业级知识问答（RAG + LLM）

文档原子切片，向量召回 + Reranker，搜索增强生成（RAG），知识库智能问答助手，故障、工艺、质量等专业领域的问答。

4、全员知识协同

点赞、评论、经验补充，问答社区（知乎式），知识纠错，收藏与订阅，构建企业知识流动与共享文化。

（五）知识安全与集成层：可控、可管、可追溯

深蓝海域与企业核心系统深度集成：单点登录（SSO）、权限体系、文件存储系统集成（版本、备份、权限）、与业务系统双向集成。

提供完整的：权限矩阵（用户/角色/分类/知识点/菜单）、审计日志、操作行为记录、安全策略管理、保证知识资产安全可靠。

三、智能制造场景化知识库建设蓝图

——从“规范级”到“引领级”的分阶段路径

深蓝海域结合国标成熟度要求，构建四级演进路径：

第一阶段（规范级：二级）— 单点知识库建设

目标：解决知识分散与可查问题

建设内容：设备故障知识库、质量问题知识库、制度流程知识库，实现电子化与部门内共享。

第二阶段（集成级：三级）— 企业级知识平台

目标：实现跨部门知识集成

建设内容：企业级知识底座、多数据源接入、分类体系统一、角色权限体系构建、知识应用嵌入 PLM / MES / CRM 等系统。

第三阶段（优化级：四级）— 知识驱动优化

目标：利用知识提升效率

建设内容：大模型知识问答、预测性维护模型、工艺优化建议、自动知识推荐、数据驱动知识更新。

第四阶段（引领级：五级）— 自学习的知识智能体系

目标：知识成为智能制造核心能力

建设内容：知识自学习、自优化，跨供应链知识共享平台，设备全生命周期知识模型，生态化知识协同体系，实现智能制造的持续创新能力。

四、总结：知识库是智能制造的“智能底座”，深蓝海域提供体系化、场景化、可落地的知识工程方案

智能制造的核心不只是设备互联，而是 知识贯通全流程、驱动全场景的能力。

深蓝海域的智能制造知识库解决方案：

符合国家标准要求；覆盖知识全生命周期；支持跨系统深度集成；具备企业级大模型能力；支持多行业制造场景扩展；可满足大型企业的安全与治理要求。

未来，制造企业的核心竞争力将逐步转向：谁能更快地沉淀知识、共享知识、应用知识、更新知识。

深蓝海域愿与制造企业共同构建“知识驱动的智能制造能力”，推动企业向更高成熟度迈进。