随着国内外形势变化，近年来智能制造已成为中国制造业的发展趋势。大批中国优秀企业基于多年的积累和发展，到达通过转型提升自身竞争力的关键阶段，船舶行业也是如此。
知识继承与创新是企业发展的必要因素，对船舶制造领域而言，知识的管理和应用也是研发制造经验传承、提升业务效率质量以及缩短建造周期，从而实现以数据驱动业务改善和决策的必然需要。
船舶生产制造全生命周期全景
达观船舶行业知识图谱应用平台
达观数据顺应技术发展和业务需求，围绕船舶生产建造的全业务链条，借助自主研发的企业级知识图谱应用平台构建船舶领域专业知识图谱，实现内外部知识的全面汇聚、提炼和融合，深入知识场景化的图谱应用，完成内外部显性/隐性知识的统一和规范、持续地共享与传承，支持船舶建造全链条周期知识管理和应用相互协同，为提升生产制造、运营服务的智能化水平起到积极的支撑作用，同时缩短查找资料时间和新人培养周期。
船舶行业知识的管理和应用现状
船舶的生产制造是一个知识高度密集型的过程, 存在大量的跨学科、多类型、多渠道的知识及知识交互：一方面，研发人员的知识结构不一致、工程师分散异地、工作环境不一致等问题十分普遍；另一方面，船舶的生产制造在惯例上普遍采用基于母船的设计方式，需要借鉴以往的参数化的母船模型和性能分析等诸多细节，需要统一、有效的管理和关联，并参考实践经验，因此更需要实施有效的知识的管理和应用。
通常情况下，船舶行业的知识来源广泛，主要的知识体系来源由以下几部分组成：
本文提炼总结了目前船舶领域在知识应用中主要面临的问题：
- 对知识缺乏统一管理并未形成知识管理体系，资料管理分散，系统检索信息不便，无法有效并准确地查找到所需要的内容，通常只通过文件名及船号、图号等明显的标记内容进行查找，同时，还存在知识的更新迭代不及时，滞后性较为常态，大部分更新通知依靠不断督促，尚未形成完善的知识更新机制。
- 业务体系下各部门业务系统相对独立，通常使用共享文件夹进行知识共享，通过导航方式按目录寻找相对应的知识资料，逻辑性强而单一，由于没有标准规范以及部门个人习惯的差异性会导致目录组织逻辑的不一致，他人较难理解和找到所需的知识内容，不易复用和参考借鉴，导致内部知识的共享流于表面。
- 对新员工的培训未成体系，依然采用师徒、观摩学习等传统方式，一般新员工从上岗到技能成熟需要 3~5 年的时间，新老交替存在较为明显的断层，给船舶企业的中长远发展带来潜在不利的影响。
一体化智能搜索中心
通过达观知识图谱智能化知识检索中心入口提供快捷精准的信息检索服务，并提供可视化展示，实际使用中，可通过勾选不同的分类体系标签，精准有效获取搜索结果并支持可视化呈现检索结果、包括与之关联的文档以及相关性内容的展示，不受跨系统和部门的影响，提高数据复用率。
01准确理解搜索意图，精准匹配检索答案
以船舶企业不同维度知识为中心提供的语义检索服务，支持对业务场景中涉及的相关问题提供语义信息搜索，运用NLP语义分析技术精准解析搜索意图，精准匹配给出答案并主动推荐信息参考，同时支持搜索指引、搜索内容补全、搜索推荐方式辅助进行知识查找。
02支持知识按各维度标签分类进行查询
知识检索范围可支持按搜索内容相关的文档分类标签内容进行筛选，支持标签内容作为筛选项进行知识探索，并且支持根据知识检索反馈，将相关联的历史问题的总结、典型案例借鉴、参考的船用行业标准主动推荐，进一步减少查询时间及难度，在保证资料查看完整性的同时提升效率。
03具备知识迭代更新机制
通过对搜索结果进行意见反馈，针对查询内容有疑义的提交修改意见，经后台业务管理员确认后变更生效，从而更好的动员船舶企业各层级每一位员工实现知识经验的积累和分享，更好完成知识的日常维护和数据更新工作。
智能渐进式问答助手
用户可以通过达观知识图谱智能问答助手进行层次对话的方式来实现所需问题答案的精准定位，例如，在船用设备故障维修排除场景，智能引导式问答可以快速定位并展示设备上下子系统故障现象和故障影响之间的因果关系：故障现象-》故障原因-》故障处理方法-》故障预防措施，从而快速辅助企业针对船用产品故障进行精准定位和质量问题分析，及时发现经常出问题的设备，进行统一优化调整，提高设备认证通过率，真正意义上让行业专业知识和经验迸发出前所未有的价值。
同时，智能问答助手可以支持对实体关联到的数据进行溯源和定位，比如某类船用设备缺陷主要来源于该类设备检修规程，通过智能问答助手就能够自动定位到它所有关联的设备检修规程上，搜索某一个图谱节点实体直接跳转至原知识的文档所在处，快速实现图谱节点和文档的关联和溯源。除此以外，该功能在船舶领域还可用于船用设备统计、延误统计、设备问题等，用于反馈供应商供货能力及质量，从而选择优质供应商。
智能知识问答助手还能通过同近义词配置功能实现船舶领域专业知识的标准化，例如在船用设备故障处理中，不同人对同一类问题有多种不同的描述，为了方便后续同类常见问题的快速响应处理，通过定制化配置即可大幅度提升对共性知识理解的泛化通用能力，同时快速匹配到当前对应的故障问题处理流程，有效减少问题理解和表达上存在的差异。
个性化知识学习平台
主要用于企业新员工培养，可以制定相应的业务标准包、新员工培训知识地图、技术通道晋升体系等，包括业务指导书、标准规范、模板、工具、案例、经验等；依据培养体系，为新员工推动相应的材料，帮助新员工提高学习效率。
01可定制化配置的个性化知识学习平台
企业可以通过后台配置，针对不同的企业员工输出差异化的培训计划，更好的发挥出每个人最大优势和能力，而且平台可以记录每个员工的不同阶段的培训结果，如果有需要改进的地方还会主动提醒并建议需要强化的部分在哪里，还有一些特殊的场景，比如说转岗的考核，如何判断转岗员工是否具备转岗部门所需要的知识点，可以利用个性化学习平台进行测试，用结果直接来判断是否符合转岗的条件。
02知识和经验的主动推送
比如说造船厂某个产线某个工序的设计人员由于岗位要求需要对某个工艺和材料选型比较重视，经常会去关注这方面的内容，当有相关联的设计案例、文献报告等内容并完成更新上传知识图谱平台以后，平台会第一时间发现并根据企业不同条线人员的分工和习惯偏好，主动推送与他有关联的信息供其学习。
随着竞争趋势、战略发展诉求以及业务提升需求的导向，运用人工智能技术帮助船舶企业开展知识管理图谱化应用建设会显得越来越紧迫。船舶领域在运用达观知识图谱平台参与知识管理后，围绕船舶建造场景汇聚各环节过程化数据信息，有效解决资源分散管理、搜索耗时费力、无法获得全面相关知识、经验知识未能有效继承应用的核心问题，为后续推广应用奠定基础，从而为企业的转型和发展提供新的动力。
