摘要：數據和知識是新一代信息技術與智能制造深度融合的基礎。然而，當前產品設計、制造、裝配和服務等過程中，數據及知識的存儲大多以傳統關系型數據庫為基礎，這導致了數據及知識的冗余性和搜索及推理的低效性。近年來，知識圖譜技術飛速發展起來，它本質上是基于語義網絡的思想，可以實現對現實世界的事物及其相互關系的形式化描述。該技術為智能制造領域數據及知識的關聯性表達和相關性搜索推理問題的解決帶來了可能性，因此其在智能制造的實現過程中扮演著越來越重要的角色。為了給知識圖譜在智能制造領域的應用提供理論支撐，總結了知識圖譜領域的研究進展；同時探索了知識圖譜在智能制造領域的3大類應用方向，共15小類應用前景，分析了在各個應用前景上與傳統方法的不同之處，應用過程中所需要使用的知識圖譜相關技術以及實施過程中所待突破的關鍵技術，希望可以為進一步展開針對知識圖譜在智能制造領域的研究提供啟發，同時為相關企業針對知識圖譜的實際應用提供參考；最后以數控車床故障分析為案例，驗證了知識圖譜在智能制造領域應用的有效性。
物聯網、云計算、人工智能等新一代信息技術的迅猛發展，帶來了制造業的新一輪突破，推動著制造系統向智能化方向發展，驅動著未來制造模式的創新[1]。其中數據和知識是實現制造業與新一代信息技術融合的基礎，是實現智能制造的保障。一方面，產品在其生命周期的各個階段將會產生海量工業數據和知識[2]；另一方面，工業數據和知識是制造領域的信息化進程的必備資源，其中蘊含了大量有用的模式。然而，當前制造領域產品設計、制造、裝配、服務等生命周期過程中數據以及知識的存儲大多以傳統關系型數據庫為基礎，冗余性較高、分布分散、關聯性較弱且儲量相對較小，強調對數據以及知識的檢索卻較少從語義層面研究數據以及知識的關聯、認知、理解與推理。因此，如何從冗 余的數據與知識文本中抽取有用信息，如何有效表 達數據之間的內在關聯與知識之間的內在關聯，如 何有效利用數據的關聯性與知識的關聯性實現高效 的信息檢索與信息推理，是當前實現智能制造目標 的核心瓶頸之一。知識圖譜(Knowledge graph，KG)來源于谷歌下 一代智能語義搜索引擎技術。其本質上基于語義網 絡的思想，是一種有向圖結構的語義知識庫，用于 以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關 系 [3]，其應用服務架構如圖 1 所示。在知識圖譜內 部，數據和知識的存儲結構為三元組，形如 s p o , ，其中 s 和 o 為知識圖譜中的節點，分別 代表了主語實體知識和賓語實體知識， p 為知識圖 譜中的邊，代表了從 s 指向 o 的關系知識(謂語)。
知識圖譜具有如下 3 種特點：① 數據及知識的 存儲結構為有向圖結構。有向圖結構允許知識圖譜 有效地存儲數據和知識之間的關聯關系；② 具備高 效的數據和知識檢索能力。知識圖譜可以通過圖匹 配算法，實現高效的數據和知識訪問；③ 具備智能 化的數據和知識推理能力。知識圖譜可以自動化、 智能化地從已有的知識中發現和推理多角度的隱含知識。
目前，知識圖譜技術已經在互聯網領域如搜索引擎、智能問答等發揮了重要作用，同時也已經在 多個領域進行初步應用，比如：金融、電商、醫療 等 [4]。許多國際著名企業也已經開始探索知識圖譜 的應用，比如谷歌、微軟、IBM、蘋果等。與此同 時，在智能制造領域，西門子于 2018 年提出了他們 在知識圖譜領域的規劃[5]；博世公司于 2019 年構建 了底盤系統控制相關數據的大型知識圖譜，以提供 有效地數據訪問[6]。然而國內的機械行業針對知識 圖譜的探索卻有些許不足。在研究過程中以及與多家機械相關企業的交流中發現，當前知識圖譜在智 能制造領域應用過程還存在以下不足。
(1) 缺乏對知識圖譜理論的深入認識。目前知 識圖譜相關理論與技術在迅速發展，但是智能制造 領域的專家大多對該技術缺乏深入的了解，無法有 效管理和應用知識圖譜中的數據及知識。
(2) 知識圖譜相關技術在智能制造領域的優勢 不明晰。目前知識圖譜在智能制造領域的應用處于 起步階段，針對產品設計、制造、裝配、服務等過 程所帶來的優勢不是很明確，且在知識圖譜應用于 智能制造領域過程中可能遇到的問題尚不明確。
(3) 知識圖譜相關技術在智能制造領域的應用 場景模糊。當前企業對知識圖譜在智能制造領域的 應用前景有所疑問，不確定知識圖譜技術在產品設 計、制造、裝配和服務等過程的切入點和切入方式。
(4) 知識圖譜在智能制造領域落地所需要的技 術不明確。目前在通用領域上的知識圖譜的研究角 度十分廣泛，但是針對智能制造領域各個應用場景， 所需要使用的知識圖譜相關技術類別卻還不是很明晰。
(5) 智能制造領域相關數據缺乏。目前基于深 度學習的知識圖譜相關技術需要構建一定量的有標 簽數據集，目前通用領域的相關數據集比較多，而 智能制造領域的相關數據卻比較缺乏。
針對以上問題，本文總結了可以應用于智能制 造領域的知識圖譜技術的研究進展。同時從應用出 發，探索了知識圖譜在智能制造領域的 3 大類應用 方向，共 15 小類應用前景，分析了在各個應用前景 上與傳統方法的不同之處，應用過程中所需要的知 識圖譜技術以及實施過程中所待突破的關鍵技術， 為后續知識圖譜在智能制造領域的進一步落地提供 理論支撐和方法參考。
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