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基于知识图谱的工业产品全生命周期管理方案1

基于知识图谱的工业产品全生命周期管理方案

摘要

本报告系统性地提出了基于知识图谱的工业产品全生命周期管理解决方案，旨在

通过构建工业领域专业知识图谱，实现产品从设计、制造、运维到报废回收全生命周期

的智能化管理。报告首先分析了当前工业产品管理中存在的数据孤岛、知识碎片化、决

策效率低下等核心问题，然后深入探讨了知识图谱技术在工业领域的应用理论基础与

技术实现路径。研究采用多源异构数据融合、语义推理、智能检索等关键技术，构建了

包含产品属性、工艺参数、质量标准、运维记录等多维度的工业知识图谱体系。实施方

案分为数据采集与治理、知识建模与存储、应用服务开发三个阶段，预计可提升产品设

计效率30%以上，降低运维成本25%，延长设备使用寿命15%。报告还详细分析了技

术风险、数据安全风险及应对策略，并提出了组织、资金、人才等多方面的保障措施。

本方案为制造业数字化转型提供了系统化的知识管理框架，对推动工业互联网平台建

设具有重要的理论价值和实践意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

当前全球制造业正经历深刻变革，以德国工业4.0、美国工业互联网为代表的新一

轮工业革命浪潮席卷全球。中国作为世界第一制造大国，明确提出”中国制造2025”战

略，强调推进制造业向智能化、服务化转型。据国家统计局数据显示，2022年我国工

业增加值突破40万亿元，占GDP比重达33.2%，但制造业大而不强的问题依然突出。

特别是在产品全生命周期管理方面，传统模式面临诸多挑战：设计阶段缺乏知识沉淀导

致重复创新，制造过程数据利用不足影响质量管控，运维阶段经验依赖严重制约效率提

升。

知识图谱作为人工智能领域的重要分支，通过结构化的语义网络表示实体及其关

系，为解决工业知识管理难题提供了全新思路。与关系型数据库相比，知识图谱能够更

好地表达工业领域复杂的关联关系，支持多维度、深层次的知识挖掘。据Gartner预

测，到2025年，超过50%的大型企业将构建领域知识图谱以提升决策效率。在此背景

下，研究基于知识图谱的工业产品全生命周期管理方案，对推动我国制造业高质量发展

具有战略意义。

1.2国内外研究现状

国外方面，西门子、通用电气等工业巨头已率先开展知识图谱应用探索。西门子基

于知识图谱构建了”数字孪生”平台，实现了设备全生命周期数据的智能管理；通用电气

基于知识图谱的工业产品全生命周期管理方案2

Predix平台集成了工业知识图谱功能，显著提升了设备故障预测准确率。学术研究方

面，MIT提出的ProductLifecycleKnowledgeGraph(PLKG)框架，为工业知识建模提

供了理论基础。欧盟”Horizon2020”计划资助的”KNOW4ALL”项目，重点研究工业知识

图谱的构建与应用。

国内研究起步较晚但发展迅速。清华大学、浙江大学等高校在工业知识表示与推理

方面取得了一系列成果；海尔COSMOPlat平台、航天科工INDICS平台等工业互联网

平台已开始集成知识图谱功能。2021年，工信部发布的《工业互联网创新发展行动计

划》明确提出”推动工业知识图谱建设与应用”。然而，现有研究多聚焦特定环节或领域，

缺乏覆盖产品全生命周期的系统性解决方案，这正是本报告要解决的核心问题。

1.3研究目标与内容

本报告旨在构建一套完整的基于知识图谱的工业产品全生命周期管理方案，具体

目标包括：1)建立工业领域本体模型，覆盖产品设计、制造、运维等全生命周期环节；

2)开发多源异构数据融合技术，实现结构化与非结构化工业数据的统一表示；3)构建

包含千万级实体、亿级关系的大规模工业知识图谱；4)开发基于知识图谱的智能应用，

包括设计知识推荐、工艺优化、故障诊断等；5)形成可复制推广的工业知识管理方法

论。

研究内容主要包括：工业知识表示理论与方法、多源数据融合与知识抽取技术、大

规模知识图谱存储与查询优化、知识推理与智能决策算法、行业应用验证等。通过这些

研究，期望能够突破工业知识管理的瓶颈，为制造业数字化转型提供技术支撑。

研究项目概述

2.1项目定位与价值

本项目定位为制造业数字化转型的基础性工程，聚焦工业产品全生命周期中的知

识管理难题。项目价