知識(shí)圖譜在智能制造領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用前景綜述

　　數(shù)據(jù)和知識(shí)是新一代信息技術(shù)與智能制造深度融合的基礎(chǔ)。然而，當(dāng)前產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、裝配和服務(wù)等過程中，數(shù)據(jù)及知識(shí)的存儲(chǔ)大多以傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)及知識(shí)的冗余性和搜索及推理的低效性。近年來，知識(shí)圖譜技術(shù)飛速發(fā)展起來，它本質(zhì)上是基于語義網(wǎng)絡(luò)的思想，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的事物及其相互關(guān)系的形式化描述。該技術(shù)為智能制造領(lǐng)域數(shù)據(jù)及知識(shí)的關(guān)聯(lián)性表達(dá)和相關(guān)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(shí)現(xiàn)過程中扮演著越來越重要的角色。為了給知識(shí)圖譜在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用提供理論支撐，總結(jié)了知識(shí)圖譜領(lǐng)域的研究進(jìn)展；同時(shí)探索了知識(shí)圖譜在智能制造領(lǐng)域的3 大類應(yīng)用方向，共15 小類應(yīng)用前景，分析了在各個(gè)應(yīng)用前景上與傳統(tǒng)方法的不同之處，應(yīng)用過程中所需要使用的知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)以及實(shí)施過程中所待突破的關(guān)鍵技術(shù)，希望可以為進(jìn)一步展開針對(duì)知識(shí)圖譜在智能制造領(lǐng)域的研究提供啟發(fā)，同時(shí)為相關(guān)企業(yè)針對(duì)知識(shí)圖譜的實(shí)際應(yīng)用提供參考；最后以數(shù)控車床故障分析為案例，驗(yàn)證了知識(shí)圖譜在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用的有效性。

　　物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，帶來了制造業(yè)的新一輪突破，推動(dòng)著制造系統(tǒng)向智能化方向發(fā)展，驅(qū)動(dòng)著未來制造模式的創(chuàng)新。其中數(shù)據(jù)和知識(shí)是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)與新一代信息技術(shù)融合的基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)智能制造的保障。一方面，產(chǎn)品在其生命周期的各個(gè)階段將會(huì)產(chǎn)生海量工業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)；另一方面，工業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)是制造領(lǐng)域的信息化進(jìn)程的必備資源，其中蘊(yùn)含了大量有用的模式。然而，當(dāng)前制造領(lǐng)域產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、裝配、服務(wù)等生命周期過程中數(shù)據(jù)以及知識(shí)的存儲(chǔ)大多以傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，冗余性較高、分布分散、關(guān)聯(lián)性較弱且儲(chǔ)量相對(duì)較小，強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)以及知識(shí)的檢索卻較少?gòu)恼Z義層面研究數(shù)據(jù)以及知識(shí)的關(guān)聯(lián)、認(rèn)知、理解與推理。因此，如何從冗余的數(shù)據(jù)與知識(shí)文本中抽取有用信息，如何有效表達(dá)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與知識(shí)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，如何有效利用數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性與知識(shí)的關(guān)聯(lián)性實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索與信息推理，是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)智能制造目標(biāo)的核心瓶頸之一。