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      股票代碼:301159.SZ 檢驗檢測信息管理: 400-686-4199 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理: 400-643-4668 供應(yīng)鏈管理: 400-629-4066

      故障管理,三維天地用Palantir同款“業(yè)務(wù)本體”思路給出了解決方案

      2025-08-27

      當(dāng)Palantir以其數(shù)據(jù)整合與分析能力震撼資本市場時,業(yè)界開始認(rèn)識到本體技術(shù)在企業(yè)級應(yīng)用中的巨大潛力。條條大路通羅馬,在這波技術(shù)浪潮中,三維天地早已深耕智能故障管理領(lǐng)域,為眾多企業(yè)提供了Palantir同款基于“業(yè)務(wù)本體”的解決方案,提供了更加專注、更懂中國企業(yè)的選擇,引領(lǐng)著行業(yè)變革。
       
      一、技術(shù)思路:業(yè)務(wù)本體
      業(yè)務(wù)本體技術(shù)通過構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜,將企業(yè)內(nèi)部雜亂無章的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有語義關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)化知識體系。通過業(yè)務(wù)本體技術(shù)建立業(yè)務(wù)的數(shù)字孿生體,有效地組織結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、函數(shù)(functions)、模型(models)等資源,構(gòu)建出?種更適合?型模型應(yīng)?開發(fā)所需的數(shù)據(jù)形態(tài)。
      業(yè)務(wù)本體圍繞數(shù)據(jù)、邏輯和行動三個核心要素進(jìn)行構(gòu)建:
       
      1、數(shù)據(jù) (Data)
      指的是數(shù)字孿生體本身代表的業(yè)務(wù)狀態(tài),即相關(guān)的業(yè)務(wù)對象、屬性和鏈接的集合。
       
      2、邏輯 (Logic)
      指的是實現(xiàn)這個決策過程的函數(shù),這個函數(shù)會接收數(shù)據(jù)輸入,執(zhí)?業(yè)務(wù)規(guī)則和計算,最終決定是否觸發(fā)某個?動類型,或者在執(zhí)行某個?動類型時,函數(shù)內(nèi)部的具體步驟,如:風(fēng)險優(yōu)先級系數(shù)(RPN)評估。
       
      3、行動 (Action)
      指的是基于決策結(jié)果需要執(zhí)?的行動類型,旨在將決策方案安全地、可控地寫回到事務(wù)系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、邊緣設(shè)備等操作端,如:故障告警等。

      三維天地“SunwayLink”平臺基于業(yè)務(wù)本體技術(shù)構(gòu)建具備感知、決策、行動能力的智能體,將數(shù)字孿生體作為上下文、將業(yè)務(wù)邏輯拆分為提示詞和可執(zhí)行的工具,大模型基于上下文信息、提示詞的限制和要求、調(diào)用工具實現(xiàn)特定業(yè)務(wù)場景的信息處理,實現(xiàn)業(yè)務(wù)自動化和智能化。
       

       
      二、解決方案:故障管理智能體
      1.數(shù)據(jù) (Data)設(shè)計
      基于故障管理全流程信息構(gòu)建本體數(shù)據(jù)模型,舉例如下:

       
      2.邏輯 (Logic)設(shè)計
       

      3.行動(Action)輸出
      (1)拒絕故障分析報告
      (2)車輛召回
      (3)故障處理方案郵件審核

       
      三、實踐案例:某制造企業(yè)的質(zhì)量管理智能體

      某制造企業(yè)采用我們的基于業(yè)務(wù)本體故障管理智能體之后,對比傳統(tǒng)的故障管理往往停留在“發(fā)生了什么”的層面,解決了“為什么發(fā)生”和“會影響什么”的根本問題,實現(xiàn)了:
      (1)精準(zhǔn)故障定位
      當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時,我們的平臺不僅識別技術(shù)層面的問題,更能立即定位受影響的業(yè)務(wù)功能、流程和客戶群體,將MTTR(平均修復(fù)時間)降低達(dá)70%。
      (2)影響分析可視化
      通過業(yè)務(wù)本體圖譜,直觀展示故障傳播路徑和潛在影響范圍,幫助運(yùn)維團(tuán)隊優(yōu)先處理最關(guān)鍵的問題。
      (3)智能根因分析
      利用圖算法和大模型,自動分析故障根本原因,減少75%以上的故障排查時間。
      (4)預(yù)防性洞察
      通過歷史故障模式學(xué)習(xí)和業(yè)務(wù)關(guān)系推理,預(yù)測潛在風(fēng)險點,實現(xiàn)從被動應(yīng)對到主動預(yù)防的轉(zhuǎn)變。

      業(yè)務(wù)本體不僅是技術(shù),更是業(yè)務(wù)與IT之間的通用語言。三維天地在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中正逐步沉淀并優(yōu)化適配復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的智能故障管理解決方案,讓您的故障管理更加智能、高效和精準(zhǔn)。
       

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