近日，中国科学技术协会2023重点学术活动“第五届中国长三角数字经济大会”在杭州顺利举办。本次大会由中国自动化学会、浙江省科协等单位指导，杭州城西科创大走廊管委会、国科大杭州高等研究院等单位主办。会上举行了“长三角数字化百强企业”颁奖仪式，达观数据凭借“大模型和知识图谱双驱动的智能质量平台”，经前期各省市协会、专家组评估，荣获“长三角数字化百强优秀案例企业”！
本次大会汇聚了中国科学院院士王建宇，中国科学院院士尹浩，中国工程院院士蒋昌俊等领衔院士、杭州市政府党组成员、杭州城西科创大走廊管委会主任孔春浩等各地政府领导、高校院所专家、长三角龙头企业，共话数字经济，推动长三角数字新经济产业融合发展。
2023年是中国制造向中国智造转变的关键年，质量控制管理业务对知识经验的需求愈加复杂繁多，传统的质量知识应用模式存在的知识孤立、查找效率低、经验复用难、人力成本高等问题逐渐凸显。当前大模型技术取得了突破性进展，与知识图谱技术结合在垂域知识应用上能发挥更大的优势。
双驱动的智能质量平台
智能质量平台通过超大规模的通用数据和领域知识，以大模型和知识图谱为双核心的能力驱动，相互结合，增强各自的技术优势，形成一套功能完备的可靠的质量分析结论的智能系统。可应用于质量知识管理、故障根因分析、售后维修、设备巡检、失效闭环等业务场景，多维度关联质量知识经验，实现口语化便捷精准知识应用、智能化质量控制管理，大幅提升质量工作效率，降低人力成本，促进产品研发改良，提高企业竞争力。
图1 智能质量平台
(一) 数据层面
主要依赖制造业质量领域内的知识，包括技术手册、PLM 全生命周期文档、DFMEA、PFMEA、质量分析报告、8D 报告、工单系统数据、设备维修手册等等，完成知识图谱的构建，以及制造业质量大模型语料生成。
(二) 技术层面
- 基于领域知识指令集的大模型训练
- 基于大模型和知识图谱模式对沉淀知识的抽取，构建智能质量知识图谱图谱
- 结合图谱的大模型的检索能力增强（RAG）以及大模型和图谱的协同处理功能，用于增强彼此推理能力和可靠性
- 使用大模型生成Gremlin 语言编程进行图计算，实现复杂的知识推理
图2 基于大模型的知识图谱构建
图3 基于大模型的质量应用
(三) 功能层面包括
- 智能检索：结合大模型的语义理解精准解析检索意图，结合图谱推理结果返回文字、图谱、图片、视频、文档等全方位的检索结果
- 知识问答：支持自然语言的对话式质量知识问答，便捷获取来源于知识图谱和文档检索结果，并提供更自然流畅的总结内容
- 归因分析：解析失效现象描述推荐可能的根本原因、排查方案和类似案例
- 引导式排故：输入故障类型，自动引导质量工程师逐步探测故障原因。对每个诊断步骤，推荐相关的结构图、电路图、操作示意图、诊断工具、注意事项等信息
- 失效闭环：从失效事件中自动发现产品、工艺设计缺陷，反馈研发部门改良
(四) 应用成效
- 实现质量知识多维度关联和精准检索，唤醒沉睡的知识，大幅提升了宝贵的专业经验资料利用率，知识获取更便捷
- 故障处理效率和准确性显著提升，一次维修成功率高，减轻了质量工作压力
- 实现了智能知识推送和引导，辅助复杂质量问题全面排查
- 实现了工程师日程工作中的超级智囊团，在解决问题和创新研发时，能够充分利用组织机构内部的群体知识和群体智慧
- 加速新员工成长
(五) 价值成果
- 售后故障处理准确、全面和标准化，效率提升30%-200%不等，全面提高了客户满意度。
- 质量知识获取更便捷，经验复用率高，减少了专家依赖，降低了质量工作门槛，同时降低了人力成本。在智能质量系统的支持下，新人达到相同分析水平的时间减少40%-60%不等。
- 失效处理及时反馈促进产品改良，提高产品良率从而提升竞争力，大幅减少企业内部质量问题的二次发生率。
- 沉淀质量知识经验，完善企业知识库，降低人才流失带来的经验损失。
大模型和知识图谱双驱动的智能质量平台基于对质量管理和创新研发有广泛要求的大多数领域，广泛应用于汽车工业、航空航天、军事装备、核工业、电力电网、能源、消费 电子、通信、集成电路、船舶制造、材料、制药、医疗设备、机械装备、矿业等行业，赋能企业全方位利用企业的知识财富，向知识化和智能化转型，激活企业创新能力，实现企业智能管控，提升市场竞争力。
