在制造型企业中，最大程度地发挥设备的功能和性能，提高产品的生产良率是一项极其重要的工作，而故障是生产设备和产品损耗的元凶之一，因此，企业会花费大量的时间精力对故障问题进行研究分析并制定消除故障的诸多策略。
制造型企业在对设备或产品做故障分析时通常包含以下环节：发现故障问题、对故障现象表征收集、工程师排查故障、生成故障报告、报告中有新故障知识触发FMEA文档更新、定期对故障案例统计分析、将分析结果应用到生产线并持续进行改善。故障分析过程往往设计到复杂的物理、化学、机械、电子电气、材料、工艺以及管理制度等各方面的研究，能够进行高效故障分析的工程师对经验和技能的要求非常高。
总结来说，制造型企业故障分析会遇到以下主要问题：
- 高度依赖专家经验
- 故障资料利用率低
- 对FMEA文件维护专业性要求高
- 企业历史经验知识易流失
- 优化决策缺乏科学依据
达观数据作为业内首个利用知识图谱技术提供工业制造领域数据图谱化应用服务的企业，创新地将故障分析与知识图谱进行有效结合，构建出故障分析知识图谱平台，将电气、机械、工艺、动力和装备等行业的知识在企业内部沉淀下来，助力先进制造型企业打造基于认知智能的质量体系，持续提升产品质量和生产可靠性水平。面对上述五个痛点，达观数据提供一一对应的解决方案，助力工业制造领域更好的应对设备故障问题，提高产品良率。
达观故障分析知识图谱平台解决方案
达观故障分析知识图谱平台核心功能
01智能故障排查
当用户发现故障，对故障现象问题收集后，可以将故障问题描述内容输入到检索框，图谱平台会智能解析该故障描述，通过引导用户逐步补充故障信息、定位故障位置，推荐排查措施、相似案例，辅助工程师高效排故。
以汽车售后维修为例，有些复杂的车辆故障问题，无法在维修站解决会升级到主机厂，主机厂工程师根据个人经验及维修手册进行修理。借助达观故障分析知识图谱平台对业务升级后，可以快速定位维修手册、推荐类案，辅助维修站解决更多问题，以此缓解主机厂业务压力；同时根据已构建的故障知识库，可辅助主机厂工程师对复杂问题高效排查，缩短维修周期。
智能故障排查
02FMEA智能更新
故障解决后，产线会输出故障报告，故障报告里面会描述故障具体问题、解决方案、发生部位等。用户可以将该报告上传至故障分析知识图谱平台，平台会对里面涉及到的FMEA故障知识，如故障部位、故障原因、解决措施等进行识别和抽取。抽取的结果会和平台里面历史FMEA文档做比较。如果对比结果有新知识，会给相关的FMEA小组用户推送结果，经小组专家审核后，将新知识更新到历史FMEA里面。
FMEA智能更新提示
03FMEA辅助制作
除了平台推送新故障知识更新FMEA之外，用户也可以通过多种复杂组合筛选条件进行故障知识的查找，比如筛选两个产线的不同的生产工序过程、选择要制作的新FMEA模版、由专家审核组合条件结果，并下载成一份新FMEA文档。
FMEA辅助制作
04故障案例统计分析
案例统计分析主要针对故障报告、FMEA文档里面的一些数据指标项进行统计分析，并将结果应用到产线进行持续优化改善，如对零部件、供应商、工艺、性能指标等进行统计分析。用户通过选择统计周期内的设备或故障类型，会得到多维度的故障原因分析结果，通过饼状图、柱状图、帕累托图等方式对结果进行呈现。通过这些分析结果，可以辅助产线工程师制定一些优化策略、如优化生产工艺、增加测试手段、替换材料供应商等。
故障案例统计分析
从长远的角度看，使用达观故障分析知识图谱平台，企业能够持续积淀知识和经验，不断完善专业领域的长效知识体系，统筹打造“知识生产-知识沉淀-知识创造”闭环，贯彻知识驱动发展，激发创新活力。降低对工程师自身经验的依赖，让资历较浅的工程师也能做好故障分析工作，大幅提升故障分析效率，加速工程师成长。既降低故障发生的机率，也减少故障发生的损失，实现降本增效，提升企业竞争力。
