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基于知识图谱的制造业创新中心隐性知识挖掘研究1

基于知识图谱的制造业创新中心隐性知识挖掘研究

摘要

本研究聚焦于制造业创新中心隐性知识挖掘的关键问题，提出基于知识图谱的技

术解决方案。通过系统分析当前制造业创新中心知识管理现状，识别出隐性知识流失、

共享效率低下等核心痛点。研究构建了包含知识采集、表示、存储、推理和应用的全链

条技术体系，重点突破非结构化数据处理、多源异构知识融合、动态知识更新等关键技

术。方案设计了分阶段实施路径，涵盖技术验证、系统集成和推广应用三个阶段。预期

成果包括一套完整的制造业知识图谱平台、相关技术标准以及可复制的应用模式。研究

表明，该方案能够显著提升制造业创新中心的知识转化效率，预计可将隐性知识显性化

率提升40%以上，为制造业高质量发展提供有力支撑。

引言与背景

制造业创新发展的时代要求

当前，全球制造业正经历深刻变革，数字化、网络化、智能化成为主要发展方向。

根据《中国制造2025》战略规划，到2025年我国制造业整体水平将迈入世界制造强国

行列，创新能力显著提升。制造业创新中心作为国家创新体系的重要组成部分，承担着

突破产业关键共性技术、促进科技成果转化的重要使命。然而，传统知识管理模式已难

以适应新时代发展需求，隐性知识的高效挖掘与利用成为制约创新中心效能发挥的关

键瓶颈。

知识管理在制造业中的战略地位

知识作为核心生产要素，在制造业价值链中的作用日益凸显。研究表明，在制造业

产品全生命周期中，超过60%的创新活动依赖于隐性知识的转化与应用。制造业创新

中心汇聚了大量行业专家、技术骨干和研发人员，他们头脑中蕴含的实践经验、技术诀

窍和问题解决方法构成了宝贵的隐性知识资产。如何有效挖掘这些知识资源，实现从个

体经验到组织能力的转化，成为提升制造业创新效率的关键问题。

知识图谱技术的兴起与应用

知识图谱作为人工智能领域的重要技术突破，为知识管理提供了全新范式。通过将

实体、概念及其关系以结构化形式表示，知识图谱能够实现知识的语义化组织和智能化

应用。在制造业领域，知识图谱技术已成功应用于产品设计、工艺优化、故障诊断等场

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景，展现出巨大潜力。将知识图谱技术引入制造业创新中心知识管理，有望破解隐性知

识挖掘难题，构建更加高效的知识生态系统。

研究意义与创新价值

本研究的理论意义在于拓展了知识管理理论在制造业场景的应用边界，提出了基

于知识图谱的隐性知识挖掘新范式。实践价值体现在：一是为制造业创新中心提供了可

落地的知识管理解决方案；二是推动了人工智能技术与制造业的深度融合；三是为其他

行业知识管理实践提供了参考借鉴。研究创新点主要体现在多源异构知识融合方法、动

态知识更新机制以及面向制造业的知识推理算法等方面。

研究概述

研究目标与核心问题

本研究旨在构建基于知识图谱的制造业创新中心隐性知识挖掘体系，解决三个核

心问题：一是如何有效采集和识别分散在创新中心各环节的隐性知识；二是如何将非结

构化、半结构化的隐性知识转化为可计算、可推理的知识图谱；三是如何建立动态更新

机制，保持知识图谱的时效性和准确性。通过解决这些问题，实现隐性知识的高效挖掘

与共享利用。

研究范围与边界界定

研究范围聚焦于制造业创新中心内部的知识管理活动，包括研发设计、工艺开发、

测试验证等核心环节。研究对象以工程师、技术专家等知识工作者的隐性知识为主，涵

盖技术诀窍、实践经验、问题解决方案等类型。研究边界限定在知识图谱技术框架内，

不涉及其他知识管理方法。时间跨度上，以近五年的知识活动为主要研究周期。

研究方法与技术路线

采用理论分析与实证研究相结合的方法，具体包括：文献研究法梳理国内外相关理

论与实践；案例分析法深入典型制造业创新中心调研；实验验证法构建原型系统测试关

键技术；专家咨询法评估方案可行性。技术路线遵循”需求分析技术设计系统开发应用

验证”的逻辑，确保研究的系统性和实用性。

研究特色与亮点

本研究的特色体现在三个方面：一是首创性提出面向制造业创新中心的知识图谱

构建方法；二是开发了适应制造业特点的隐性知识识别与抽取算法；三是设计了知识图

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