AI大模型+知识图谱,制造业巨头施耐德知识管理能力大升级

作者:王蒙 3723文章阅读时间:5分钟

文章摘要:施耐德应用沃丰科技知识图谱有两条经验可循:一是构建知识图谱平台,提高内部知识资产管理效能;二是借助企业搜索功能,提高知识搜索和推荐效果。

沃丰科技

随着人工智能技术的不断发展,越来越多的制造企业开始将其应用于生产、管理和服务等领域,基于AI大模型的知识图谱技术尤其备受瞩目。作为制造业巨头,施耐德电气在应用知识图谱技术提升企业知识管理能力方面,为我们提供了极具价值的实践案例。

  趋势洞察:制造业应用大模型如火如荼

近年来,制造业面临着诸多挑战,包括市场需求个性化、生产成本压力、供应链复杂性等。为了应对这些挑战,越来越多的制造企业开始引入人工智能技术,以提高生产效率、降低成本、优化决策。而基于AI大模型的知识图谱技术,则是制造业应用人工智能技术的重要方向之一。

从行业趋势来看,基于AI大模型的知识图谱技术,可以实现工厂、设备、车辆等实体对象的实时监测、预测和诊断,提高生产效率和安全性,并将生产流程、产品结构等信息以可视化方式呈现,方便用户更好地理解和优化决策。通过对大量数据的分析和学习,知识图谱为制造企业提供更准确、更高效的决策支持。

从现实情况来看,知识图谱技术正在融合多个领域的知识,包括工业、物联网、大数据、云计算等,推动制造业向跨界融合创新的方向发展。

  案例分析:施耐德应用AI大模型+知识图谱

施耐德电气是制造业应用AI大模型+知识图谱技术的领先企业之一。

一方面,施耐德旗下拥有上千条产品线,产品型号超过十万。不计其数的产品信息构成了一个庞大的数据海,客服人员不可能对所有的产品都熟记在心,常常无法给予客户准确的帮助和支持,客户体验难以令人满意。

另一方面,施耐德电气十分重视线上营销与服务,用户可以通过微信公众号、Web官网等多个渠道接入,与客服进行沟通。这也导致大量咨询比较分散,无法整合到一起进行统一化、标准化解决。不仅如此,施耐德的产品信息分散分布在数十个不同的系统中,客户如果通过关键词搜索的方式进行查询,需要花费大量的时间和精力从一大堆文档中寻找,费时费力。

因此,施耐德电气希望建立一个统一的沟通渠道,并通过人工智能技术提高客户服务质量。

沃丰科技AI场景落地专家GaussMind,依托行业大模型—原心大模型,以AI机器人客服+知识图谱,整合施耐德全系列产品型号资料,构建维修知识图谱及统一搜索平台,打造数智一体化解决方案,提升企业经营管理的数字化、智能化水平。

首先,通过多渠道接入,将微信公众号、Web官网等各个渠道整合起来,统一工作台回复,快速响应并及时处理客户的各种需求。其次,设置智能客服机器人24小时不间断地接待来自各个渠道的咨询,并根据客户、经销商的不同渠道和问题类型,自动分类、分级,快速定位问题并给出相应的解答。最后,设置企业搜索入口,让内外人员轻松查询所需要的产品信息。

施耐德项目实施后,成功将客服人员从重复性的劳动中解救出来,摇身一变成为知识库的管理者。AI文本机器人的知识点匹配率达80%以上,用户咨询拦截率达72%,它还具备自主学习和优化能力,可以不断地积累和分析客户的反馈和行为数据,不断提高自己的回答质量和效率。

  经验总结:制造业应用大模型的经验与挑战

凭借基于AI大模型的知识图谱技术,施耐德电气构建一个跨设备、系统、应用、流程的知识图谱,进一步提高了服务质量,优化了客户服务工作流程,成功提升了知识管理能力。

知识图谱

施耐德借助沃丰科技成功搭建起企业知识库,用结构化工具维护产品信息。客服人员更快地找到答案,更好地理解客户问题,从而为客户提供更准确的解决方案。此外,知识库还可以促进企业内部的资料共享,施耐德不同团队和部门间可实现共享,使整个企业的协作效率大幅提升。

施耐德的知识图谱应用经验可以总结为两点,一是通过构建知识图谱平台管理企业的知识资产,从而提高企业的知识管理能力;二是通过与企业搜索功能,利用大模型强大的算法能力来提高知识图谱的搜索和推荐效果。

当然,在制造业中应用基于AI大模型的知识图谱技术时,不同企业会面临不同的实践经验和困难,主要挑战有数据采集和清洗困难、数据安全和隐私保护问题,以及跨界人才稀缺等问题。沃丰科技解决方案严格遵守国家相关法律法规设计,确保企业与用户的数据安全与隐私保障。

通过施耐德案例,我们可以看到,基于AI大模型的知识图谱技术在制造业中具有广阔的应用前景和发展空间,随着制造业数字化、智能化程度的不断提高,它还有望与更多的行业、场景进行跨界融合,催生更有价值的应用落地。

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文章为沃丰科技原创,转载需注明来源:https://www.udesk.cn/ucm/update/53092

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