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BIQ質(zhì)量數(shù)字工具
英特福
描述
AI-KBS
智能經(jīng)驗庫

     AI經(jīng)驗庫系統(tǒng)（AI-Powered Knowledge Base System） 是傳統(tǒng)經(jīng)驗庫系統(tǒng)的智能化升級版本，通過融合人工智能技術（如自然語言處理、機器學習、知識圖譜等），實現(xiàn)知識的自動化采集、智能分析、動態(tài)優(yōu)化與精準應用。 是企業(yè)用于系統(tǒng)化采集、存儲、共享和復用組織內(nèi)部經(jīng)驗與知識的數(shù)字化平臺，旨在將隱性知識顯性化、分散知識集中化、個體經(jīng)驗組織化，從而提升問題解決效率、避免重復錯誤、驅(qū)動持續(xù)改進。其核心價值在于構(gòu)建“組織記憶”，廣泛應用于制造業(yè)、IT、醫(yī)療、工程服務等領域。。


     核心價值：

      1、減少重復錯誤

           避免“同一問題多次摸索”，據(jù)麥肯錫研究，可降低問題解決成本30%~50%

    2、加速決策效率

         快速調(diào)用歷史經(jīng)驗，工程師故障處理時間平均縮短60%

    3、保護知識資產(chǎn)

         防止員工離職導致經(jīng)驗流失，尤其關鍵崗位“技術訣竅（Know-How）”留存

    4、促進跨部門協(xié)同

         打破信息孤島，推動研發(fā)、生產(chǎn)、售后共享知識（如客戶投訴反向改進設計）

    5、支持智能化升級

         為AI模型（如故障預測、問題解決）提供高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)

打造有序沉淀的AI經(jīng)驗庫
描述
經(jīng)驗提煉
? E-QRQC問題處理結(jié)束后，提煉為問題解決經(jīng)驗
? E-LPA發(fā)現(xiàn)的不合格項，提煉為現(xiàn)場管理經(jīng)驗和規(guī)范
? 產(chǎn)品開發(fā)、質(zhì)量管理、工藝制作等，提煉為經(jīng)驗知識
描述
經(jīng)驗AI沉淀
? 融合業(yè)務，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識體系
? AI大模型，對經(jīng)驗和知識內(nèi)容做向量化處理，形成自然語言的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫
描述
經(jīng)驗AI共享
? DCC、E-QRQC、ANDON、共享經(jīng)驗知識
? AI自動推送相關問題解決經(jīng)驗，提升問題解決速度
? AI咨詢經(jīng)驗庫，提升學習效率
描述
安全管控
? 加密權(quán)限，全面保障企業(yè)知識安全
? 開放等級管控，管理經(jīng)驗知識的開放程度
根據(jù)經(jīng)驗來源和使用場景，建立企業(yè)的經(jīng)驗庫分類，管理不同類型的經(jīng)驗，如設備維修、過程質(zhì)量、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)日常處理經(jīng)驗等
經(jīng)驗分類
描述
? E-QRQC 解決的問題，自動轉(zhuǎn)經(jīng)驗庫，形成問題解決經(jīng)驗
? ANDON預警處理的問題，提煉為現(xiàn)場問題處理經(jīng)驗
? 產(chǎn)品開發(fā)、質(zhì)量管理、工藝制作等，提煉為經(jīng)驗知識
經(jīng)驗提煉
描述
? 經(jīng)驗數(shù)據(jù)，如文本、圖像、視頻的多模態(tài)知識處理
? NLP提取故障描述中的關鍵實體（設備、癥狀、解決方案）
? 知識圖譜構(gòu)建：建立實體關系網(wǎng)絡（如“設備-故障模式-解決方案-備件-責任人”），支持深度推理
經(jīng)驗數(shù)據(jù)AI處理
描述
? 語義搜索：理解用戶意圖（如“機床主軸異響”匹配“軸承磨損”案例）。
? 場景化推薦：根據(jù)用戶角色（如維修工、工藝員）、地理位置、設備狀態(tài)推送相關知識。
? 多模態(tài)交互：支持語音提問、圖片檢索（拍攝故障部位匹配歷史圖片庫）
接入DeepSeek智能搜索與推薦
描述
? 平臺支持培訓課件發(fā)布—員工在線學習—員工在線考試—頒發(fā)證書等培訓學習活動
? 培訓學習記錄全程留痕，培訓效果全程跟蹤
經(jīng)驗庫的安全管控
描述