达观智能知识管理系统（简称KMS）作为新一代的智能知识管理系统，融合了大语言模型与智能制造的先进技术，为工业制造领域提供了一个集中、高效、智能的知识管理平台。其自动化的知识生产、组织和搜索功能，结合深度的系统整合能力，使其在生产计划、质量管理、设备维护和供应链管理等关键业务场景中展现出巨大价值。与传统知识管理系统相比，达观智能知识管理系统减少了人工干预，提高了决策效率，能够帮助企业快速识别生产瓶颈、预测设备故障，并为其创新和优化提供有力支持。此一体化的解决方案不仅助力企业提升生产效率和降低成本，还为其在竞争激烈的市场中找到新的增长点和价值。
新一代智能制造知识管理系统功能
一、知识空间
新一代的工业智能知识空间更加注重制造业的特性和需求，它不仅提供了优化的用户体验，还能够根据生产流程进行知识的个性化推荐，深度关联各个生产环节的知识资源。通过严格的权限控制，确保生产数据的安全性和完整性。这样，制造企业可以实现更高效、安全和智能的知识管理，从而提高生产效率、降低成本，并更好地应对市场变化。
01通过“工作台”功能，员工可以快速访问他们的个人工作台和知识空间，使得知识的管理和协作变得更加便捷。这种集中化的工作区域提高了工作效率和团队合作。
例如: 在传统知识空间中，员工可能需要在多个平台或应用之间跳转来寻找或管理知识，而新的知识空间为其提供了一个统一的界面。
02“浏览知识节点”功能带有权限控制，这确保了知识的安全性，只有被授权的员工才能访问相关知识。同时，用户可以通过相关知识快速找到他们需要的信息。
例如: 传统的知识空间可能没有那么严格的权限控制，容易造成知识的泄漏或误用。
03通过“智能标签”结合“知识推荐”功能，知识空间能够根据用户的兴趣标签为他们提供个性化的知识推荐，确保员工总是能够获得对他们最有价值的信息。
例如: 传统的知识空间往往采用一种“一刀切”的方式呈现知识，没有为个体提供特定的推荐，从而可能导致信息过载。
04“知识链路”功能利用知识属性和知识图谱为员工展现了知识之间的深层次关联，增强了知识的可视化，帮助员工更好地理解复杂的知识结构。
例如: 传统的知识空间往往缺乏对知识间关系的可视化，员工可能会感到迷茫，不知如何找到他们真正需要的知识。
二、知识搜索
与传统的制造业知识搜索相比，新一代的工业智能知识搜索更加贴合制造业的实际需求。它不仅优化了用户体验，还能够深度关联各个生产环节的知识资源，确保答案的精确度和实用性。这样，制造企业在面对复杂的生产问题时，可以更快速、精确地找到所需的知识和解决方案，从而提高生产效率、降低错误率，并更好地满足市场需求。
01搜索辅助工具在搜索前提供了搜索提示、拼音搜索、简称搜索和纠错提示等功能，使得用户可以更快速、准确地找到所需知识，甚至在用户犯错时也能给予正确的导向。
例如: 传统的搜索可能无法很好地处理用户的拼写错误或不熟悉的简称，导致搜索结果不准确或用户失去方向，智能KMS系统可以按空间、目录、标签等条件筛选搜索结果，同时可以对搜索结果进行二次标签和属性筛选，进一步缩小搜索范围。
02知识图谱搜索，在搜索后辅助用户不仅可以找到具体的知识，还能理解知识之间的关联关系，并实现细颗粒度的知识查找。
例如：传统的搜索可能只提供了表面的、与关键词直接相关的信息，而新一代的搜索能够提供更为丰富和深入的背景信息和关联知识。
03阅读理解问答搜索功能允许用户以问答的形式直接查找知识，系统会返回最匹配的答案，减少了用户筛选信息的时间。
例如：传统的关键词搜索可能会返回大量与问题相关但不直接回答问题的结果，使得用户需要花费更多时间筛选。
三、知识问答
新一代的工业智能知识问答系统更加贴合制造业的核心需求。它不仅强调答案的深度和全面性，还能自动关联到具体的生产环节和技术细节，为用户提供更为精确、快速的解答。这意味着制造企业在面对生产难题或决策时，可以更迅速地获取到所需的知识和信息，从而做出更为明智、准确的决策，提高生产效率并确保产品质量。
01高效的文档利用与知识抽取，用户上传的文档可以被系统迅速解析，即使是大量的、未结构化的数据，也能在其中找到与问题最相关的答案。
例如：传统的问答系统可能需要文档预先经过结构化或标注，或者在面对大量数据时效率不高。
02端到端的自动化问答流程，通过问答系统图示和流程，使用户能够简单地上传文档、提出问题，并迅速得到答案，整个过程自动化，无需人工干预。
例如: 传统的知识问答系统可能需要人工参与，如手动上传文档、格式化或标注，导致效率低下。
03大模型的深度解析与综合回答，支持对复杂问题进行拆分并逐一回答，再结合答案给出总结分析结论，使得答案更为深入、全面。
例如: 传统的问答系统可能仅对问题进行简单匹配，无法处理复杂或多层次的问题，导致答案表面化或片段化。
04精确的问题理解与答案匹配，能够更准确地理解用户的问题，即使问题描述不够清晰或具有歧义，也能提供最合适的答案。
例如: 传统的问答系统对于不清晰或模糊的问题可能提供不准确或与问题不相关的答案。
四、知识运营
01新一代智能知识社区，通过高度集成的技术和社交功能，不仅鼓励知识的共享，还加强了跨部门和跨团队之间的协作与交流，主要目标是促进知识共享、社交和协作，其中的提问、回复功能：提供平台进行知识交流和分享。推荐问题、热门问题、最新问题、活跃排行功能：提供了丰富的问题分类，帮你快速找到你关心的问题。
02新一代的智能知识百科，结合现代技术与优化设计，对传统百科体系进行了升级与创新，在内容的质量、组织、更新以及用户体验等方面均进行了升级和创新，使得其在实际业务中提供更大的价值并解决了传统知识百科存在的众多问题。
例如：热门和精选词条提供了精确的知识定位与高质量内容，词条分类和导航：提升了快速查找到所需的词条的效率。
03新一代的智能知识地图在业务培训流程中提供了更加结构化、可视化且具有针对性的知识管理方式，相较于传统知识地图，它在知识的应用、针对性、时序性和动态性方面都有了明显的优势。
例如，通过知识地图，工业企业可以以时间轴将知识应用到业务培训流程中，构架培训体系，差异化为不同岗位制订针对性培训计划，同时，HR和培训部门能够为不同岗位制定针对性的培训计划，确保培训内容与员工实际工作紧密相关。
新一代智能知识管理系统核心优势
- 多维度、多层次的知识组织体系
- 多源异构文档内容的精准解析和分析
- 多模型、多策略的知识获取方式
- 基于知识图谱技术创建完整的知识链路
- 基于用户画像的个性化推荐
典型工业应用场景
场景1： 产品研发与创新
例如：研发工程师常常遇到技术瓶颈或研发灵感的匮乏。通过该系统，他们可以轻松访问与他们当前项目相关的知识和信息，从而更快地找到解决方案或灵感来源。
场景2： 生产线故障诊断与维护
例如：许多故障可能是之前已经出现过的，但是没有一个有效的知识管理系统，工程师可能需要花费大量时间重新解决。该系统将为他们提供快速、有效的解决策略。
场景3： 知识体系管理与优化
例如：供应链中可能存在的延误、库存过剩或短缺等问题，通过该系统，管理者可以查找历史案例、最佳实践和专家建议来解决这些问题。
场景4： 员工培训与能力建设
例如：员工的知识和技能更新较慢，影响工作效率。通过达观智能KMS系统，他们可以随时查找和学习新的知识和技能，提高工作效率。达观新一代智能知识管理系统，针对工业制造行业的特点和需求，为制造企业构建了一个集中、高效的知识管理中心。在制造业中，知识的持续积累与创新应用尤为关键，其直接关系到生产效率、产品质量和市场竞争力。系统形成了一个从知识生产到应用、再到生产实践的完整闭环，确保了制造流程的连续性和创新性。这种以知识为核心的发展策略，使制造企业更具敏捷性，能够迅速应对生产中的各种挑战，适应市场的波动，并在竞争中持续创新。在制造业这个高度复杂和技术驱动的领域，系统展现了其高度的适应性和实用性。最为关键的是，该系统不仅优化了制造企业的生产流程，更将长时间积累的技术知识和生产经验转化为宝贵的资本。这不仅提高了生产效率，还为企业带来了显著的业务增长，巩固了其在全球制造业中的竞争地位。这也预示着，智能知识管理系统在工业制造领域的应用将成为未来的必然趋势。
