在工業領域，知識管理很多采用了文檔和專家系統來進行管理。專家系統 是人類經驗知識的總結，在一定程度上解決了經驗知識的沉澱，以及知識 的傳承，但存在經驗沉澱成本較高、經驗缺乏聯繫等顯著問題。過去的知 識管理形式越來越不滿足業務的需求。
工業大腦利用知識圖譜技術，基於用戶實際應用場景，面向知識圖譜的開 發人員以及運營管理人員，打造工業知識中臺。接入感知層各類數據，通 過AI實現業務與智能的深度融合，助力“上下一體、知行合一”的智能工 業發展。
架構特點
支持非結構化數據處理：面向各類知識文檔，通過NLP技術可以完成知識 的抽取和理解，支撐知識服務；
提供知識推理服務：利用深度學習、強化學期和圖推理計算等算法技術， 可以比過去知識庫的關鍵字文檔檢索可以跟精準提供故障的分析推理服 務；
具備增量知識自學習能力：利用NLP技術可以自動抽取入庫新增知識，學 習過程不需要人工干預。
核心價值
可以將工業企業中留存業務系統中的結構化、標註、規範、案例記錄和人 的經驗等知識數據源轉化為計算機可以識別的知識圖譜數據，簡化了傳統 靠人力編寫代碼的模式，有效提升了知識圖譜的構建效率，縮短構建時 間，降低構建成本。同時提供了良好的用戶交互界面，方便運營管理人員 直觀的瞭解圖譜的各種結構，數據情況。完成企業數據的知識化，實現經 驗和知識傳承，支撐人工智能應用。如：合同的智能評審、智能維修等。
項目案例
浙電設備故障知識庫項目：
國網浙江省電力有限公司是國家電網公司的全資子公司，以建設和運營浙 江省區域電網為核心業務，積極擁抱“大雲物移智”新技術和企業數據價 值發現，是國內運營效能和創新能力領先的公司之一。本項目針對省公司 運檢部輸變電重要設備（如變壓器、雷擊故障等）的故障搶修指揮，提供 基於人工智能技術的智能維修輔助決策服務。故障搶修信息獲取效率 50-70%縮短故障的搶修覆電時間20-30%搶修知識可自主迴流學習。