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隨著企業對采購精細化管理的要求，數字化采購開始由ERP時代邁向SRM時代。狹義的數字化采購即SRM（供應商關系管理）軟件，覆蓋從采購尋源到交付結算、供應商評估的整個生命周期，能夠對主營物資、非主營物資進行不同顆粒度的管理。

　　企業采購流程復雜、品類繁多，供應鏈流轉效率低、成本居高不下制約企業發展。科學運用數字化采購的手段，可以幫助企業低成本、高效率地構建緊密采購與供應關系，提高庫存周轉率，加快供應鏈響應速度，減少資金占用。

　　以SRM軟件的收入口徑核算目前已采買數字化采購軟件的市場規模，2021年中國數字化采購市場規模達到16億元，同比增長17.9%。考慮企業節流意識的不斷增強，預計到2024年市場規模將達到32億元，其中SaaS收入將成為市場增長的主要動力。

　　相比CRM、ERP等企業級軟件，數字化采購尚處在發展的極早期階段。中國SRM軟件的潛在市場空間約1200億元，當前滲透率僅在1%左右。隨著數字化采購應用成熟度的提升，SRM軟件將遵循由超大型企業向大型企業進而向中小企業滲透的路徑。

　　數字化采購廠商拓展收入來源、增強競爭力的方向包括：1）開展供應鏈金融業務，促進資金高效利用，提高客戶對管理工具的粘性；2）構建商業協同網絡，聚集海量采購方與供應商，通過供需雙方的高效連接形成網絡效應。

中國的碳排放中，能源系統占比約80%，其中電力行業占比超過40%，即電力行業碳排放總占比超1/3。可以預料，在未來的終端用能側將出現大范圍電能替代，如新能源汽車等行業的持續推廣，將增加市場對電力能源的需求，因此電力行業將會是實現“雙碳”目標的主戰場。建設數字化、智能化的新型電力系統自然成為實現“雙碳”目標的重要抓手，達觀數據智能制造知識圖譜平臺針對電力能源行業特點，以智能化的技術手段，幫助電力能源企業有效實現信息和知識的分享與應用，驅動業務增長。

電力系統主要分為五個環節：發電、變電、輸電、配電、用電。發電是電能產生的最初環節，它是利用電能生產設備將各種一次能源或其他形式的能轉換為電能，生產電能的主要方式有火力發電、水力發電、核能發電、地熱發電、風力發電、太陽能發電、潮汐能發電、生物智能發電和燃料電池發電等；變電就是改變電壓的環節，變壓主要是為了降低輸送過程的損耗，變壓分為升壓變電和降壓變電；輸電是將發電站轉換的電力通過輸電線路送到各個用電地方，是電力系統整體功能的重要組成環節；配電是直接向終端用戶分配電能的一個過程，是電網的重要組成部分；用電是指終端用戶使用電能的過程，主要有工業用電、商業用電、居民用電和農業用電等。

圖1電力系統的五大環節

??? 電力系統知識利用現狀

隨著中國電力行業業務的不斷發展壯大，生產過程的智能化程度不斷推進等原因，電力系統的各個環節中數據量急劇增長，數據即價值，這些數據承載的不僅僅是行業專業知識、專家經驗積累，更是幫助企業在競爭中立于不敗之地，并保持長期、可持續發展的重要基石。然而在這些數據及知識在深度挖掘利用的過程中，各企業依舊面臨眾多難題：

數據多源異構：由于移動互聯網、物聯網、自動化系統等技術的普及，數據的量級正在高速增長。數據形態也由傳統的文檔、日志，拓展到圖片、語音、視頻等多種模態。

缺乏明確知識積累策略：過往工作中遇到的問題、解決方法、防范措施等的總結沒有有效沉淀，導致類似問題有可能再次發生。

缺少共享平臺：日常工作過程中員工遇到問題無法找到解決辦法和專家輔助，專家解答過的知識、經驗等得不到有效的共享、傳承，甚至這些寶貴知識經驗且會隨著崗位的變動而“流失”。

傳統的 IT系統缺少智能化的技術手段：無法有效處理和應對信息與知識的爆發，在知識的分享與應用、驅動業務增長等方面的問題。

??? 達觀知識圖譜平臺

圖2達觀知識圖譜平臺

針對上述中的問題，達觀推出涵蓋了知識圖譜的設計、構建、管理、應用全生命周期的知識圖譜平臺。電力項目從立項開始就會產生大量的數據：項目設計建設階段會有初步設計文件，施工圖設計文件，設備招投標文件等；而在運行階段，各個系統設備的實時運行參數，記錄生產過程的運行日志及工作票數據；同時會有大量的設備數據，產品手冊、設備安裝手冊等文件。這些數據大多以電子文檔、紙質資料或圖片等多種形式存儲，通常缺乏對數據的深入分析挖掘，無法發揮應有的價值。達觀數據借助自然語言處理、深度學習、圖計算等智能化技術整合異構、多源和多模態的數據、文檔和知識，全面挖掘“人機料法環測” ，建立知識間無所不在的連接，構建多維度的專業知識圖譜。然后基于知識圖譜的知識挖掘、知識推理，可以更好地積淀領域知識和行業專家經驗，形成領域的專家系統，為企業的生產持續賦能。同時通過持續積淀企業的數據、經驗和知識，不斷完善專業領域的長效知識體系。

??? 達觀知識圖譜解決方案

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智能檢索及問答 從多源異構的復雜數據中獲取想要的知識內容，傳統以關鍵字進行文本檢索的方法雖然能夠定位段落，但是檢索結果碎片化、缺乏組織，經常出現檢索不全、答非所問的情況，容易產生疏忽遺漏，這對于設備系統復雜、業務類型多樣的電力行業來說顯然不適用，如電網的客服人員，日常工作需要處理各種業務問題及客戶反饋，因為很難熟悉所有業務內容而導致影響客戶體驗。借助達觀知識圖譜強大的語義網絡，可以智能理解用戶接近口語化的問題并返回準確的答案，知識圖譜的智能問答可以大大提升知識獲取的準確性和效率。

圖3 基于圖譜的智能問答

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FEMA解析 近些年國內在電力設備制造領域取得了十分卓越的成就，如具有完全自主知識產權的三代壓水堆核電華龍一號、特高壓交流變壓器、大功率海上風機等。未來電力設備的國產化、高端化、智能化是趨勢。而潛在失效模式及后果分析FMEA是制造企業常用且重要的質量管控方法，當前企業對FMEA的制作管理常常采用手動制作excel表格或在特定軟件中制作的方式，制作周期長，高度依賴工程師自身經驗，不便于內容檢索、變更、共享，難以保證內容描述一致性，有相似內容的FMEA條目之間也難以建立關聯（例如無法直接找到有相同失效影響或失效原因機理的失效模式）等問題，不利于數字化和智能化。達觀數據利用領先的知識圖譜和自然語言處理NLP技術，基于新能源科技類型企業對質量與可靠性體系要求，打造了達觀FMEA知識圖譜系統，以FMEA為核心，實現了產品結構、功能、工藝、失效模式、失效原因、失效影響、改善措施等核心知識的連接，打通了新能源科技企業在設計研發、生產制造、工藝改良、產品售后等不同環節，推動新能源科技企業的數字化和智能化轉型，助力中國碳達峰碳中和目標。

圖4 構建FMEA知識圖譜

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故障歸因分析及統計 當系統發生故障后，工作人員需要快速定位故障位置和原因，及時派遣人員對故障進行檢修并做好相應的記錄。整個處置調度工作高度依賴調度人員以往的經驗，甚至需要反復查閱大量的歷史資料，如故障處置要點，故障案例等文件。故障診斷過程依賴有經驗的專家進行信息處理和判斷分析。而電力設備覆蓋地域廣，且系統設備復雜，這都給故障的定位和處理增加了難度。達觀電力故障知識圖譜首創支持細顆粒度解析失效關聯的失效案例FA、失效樹FTA和FMEA，智能理解失效現象、抽取失效要素并定位到深層故障原因，通過探索圖譜發現可能引起該現象的失效模式、該失效的改善措施、分析實驗等等。如下圖變壓器漏液故障歸因分析。

圖5 變壓器漏液故障現象歸因分析

電力故障知識圖譜不僅支持故障歸因分析，也支持以圖表等形式呈現故障率趨勢、失效模式累計計數、部件故障數量等，讓用戶對故障的原因有更加直觀深刻的認識，同時為故障預判提供可靠的依據。

圖6 故障原因分析統計

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智能輔助決策 除了故障診斷，故障后的調度處置也是影響整個故障解決效率的重要環節。調度任務需要分析故障后系統的狀態、參數變化情況，全面考慮調度規程、安全規程等工作規定，結合故障預案、歷史故障記錄，然后制定相應的故障處置措施，協調各部門做出快速準確的應對措施和工作部署，整個過程依賴于調度員的工作經驗和專業知識。

電力故障知識圖譜詳細記錄了各類故障的事故特征，當事故發生后根據事故后系統運行方式的變化情況，對知識圖譜進行檢索和推理，實現知識驅動型的輔助決策，借助知識圖譜處理事故中的部分非關鍵環節，減少事故處理期間對調度員的干擾，使調度員能夠將精力集中于事故處理中，以便制定更加優化的調度決策。如制定符合規定的故障處理流程，根據歷史資料推薦有相應經驗的專家解決故障等。

此外，故障知識圖譜支持基于時間維度的數據更新，將每次故障診斷的結果和記錄文件，如故障工單，工作票等文件，通過開放的API接口在知識圖譜進行更新完善，如果出現了以往并未記錄的新故障，平臺會自動提示維護人員有新故障知識需要在圖譜中完善，并將新故障推薦給相應的工作人員，確保知識圖譜提供更為精確、全面、動態化的決策輔助支持。

什么是知識中臺？

知識是所有產業智能化升級的核心基礎。知識中臺是基于人工智能的、對知識進行收集、組織、檢索和應用的信息平臺，能夠以服務的方式接入企業核心業務場景，幫助企業員工探索和發現前所未有的洞察，管理知識迭代升級，提升業務運營與服務能力，推進商業模式的智慧轉型和應用創新。

知識中臺在產業智能化升級中，擔當重任。知識中臺作為新經濟形態下的智能化方案，將持續從技術、行業應用、生態合作的角度進行提升，更好地賦能企業，為企業在智能經濟中取得先機持續提供動力。

技術方面：知識中臺的數據處理能力將由結構類、文檔類數據，拓展至圖片、音頻、視頻在內的多模態數據；知識中臺將提升復雜知識表示和快速構建技術，提升數據知識化的效率。

應用方面：知識中臺將由搜索、問答、推薦，升級至輔助決策、預測、推理等各類業務場景的知識深度應用，滿足企業產品與服務的自動化定制需求，驅動產業智能化升級。

企業如何構建領先的知識管理戰略？

六方面管理：即企業戰略一致性、領導力與治理、員工與文化、流程與組織、知識內容與關聯、技術的專業管理能力；

五階段實施：從建立知識中臺架構體系，到找準業務切入點，到建立配套的組織架構、運營體系和管控機制，到在核心業務領域進行深入探索和業務創新，最后打造出全新的、具備洞察力的知識型組織（IDO），使整個企業系統性地達到“提出正確的問題、進行正確的分析、采取正確的行動”之智慧水平。

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必要性："新基建"背景下，人工智能的發展逐漸突破感知智能階段走向認知智能。知識圖譜技術使機器具備理解、分析和決策的能力成為可能，是認知智能的底層支撐和核心技術。

重要性：2019年知識圖譜相關的融資金額較2018年增長超過200%，成為人工智能的又一熱門產業，對知識圖譜行業的發展情況進行全面的分析和梳理，能為市場提供更多的參考依據，為知識圖譜相關企業提供一定的幫助。

客觀性：白皮書通過大量桌面研究和專家訪談，對知識圖譜的整體市場和細分賽道進行分析，推算知識圖譜產業的未來市場規模，梳理知識圖譜的產業鏈和重要參與者，剖析知識圖譜技術在各個領域的主要應用場景和解決方案，最后結合市場經濟環境和技術發展熱點，對知識圖譜技術的發展進行預測和展望。