在人工智能和大模型技术快速演进的背景下，如何将多源数据整合为知识、提升系统的认知和推理能力，成为制造业智能化升级的关键课题之一。近年来，知识图谱和多模态大模型的融合技术，正逐步成为推动智能制造从“数据驱动”迈向“知识驱动”的核心支撑，尤其在智能工厂建设、质量管控、设备运维等关键场景中展现出巨大潜力。

 

知识图谱与多模态智能：重构制造认知体系

智能制造的本质是实现“认知型工厂”，不仅要看得见、测得准，更要“理解得透”“推理得深”。这要求系统能够整合结构化数据（如设备台账、工艺参数）、非结构化数据（如日志、文档）、图像视频信息（如质检图像、运维录像）等多模态数据，并从中提取可解释的知识和逻辑。
• 知识图谱通过构建实体、关系和规则网络，沉淀企业内部的制造知识和经验；
• 多模态大模型则具备图像、文本、视频等信息的统一理解能力，弥合了感知与认知的差距。

二者的结合，使智能工厂具备了“看懂数据、理解语义、辅助决策”的能力，为制造智能注入了新的生命力。

多模态知识智能在智能制造中的关键应用

1. 生产知识的语义建模与智能问答
通过知识图谱构建工艺流程、设备类型、故障模式、维修策略等语义网络，结合大模型的自然语言理解能力，员工可用自然语言提出问题，如：

“某型号设备频繁停机的可能原因是什么？”

“推荐一种适用于A产品的新工艺方案。”

系统能快速从图谱中检索并综合生成多模态回答，提升知识获取效率，减少对个人经验的依赖。

2. 多模态质检与缺陷智能识别
在传统质检中，图像识别模型常因缺乏上下文知识而误判。而通过将图像特征与缺陷知识图谱结合，系统可以在分析瑕疵图像的同时，理解该缺陷的名称、原因、工艺影响等多维信息。

举例：识别“金属拉丝划痕”后，自动关联“喷涂工艺异常”作为推测原因，并建议复查喷枪参数设置。

3. 操作知识沉淀与虚拟协作指导
将设备操作手册、故障记录、维修视频等转化为结构化知识，并接入多模态问答系统，可实现：

 

• 新人通过语音/文字提问获取操作指导；
• 远程专家通过图谱驱动的系统快速定位故障；
• 利用AR/VR设备实现虚拟操作演示与指导。

这不仅提升了培训效率，也降低了操作失误率。
 
4. 设备运维与故障预测
通过图谱结构化表达设备构型、传感器状态、维护周期等信息，结合大模型对历史日志、运维记录的综合学习，系统可实现：

• 故障因果链推理（从“温度异常”关联到“冷却水堵塞”）；
• 风险预警策略生成（如“若当前状态持续x分钟，建议停机检查”）；
• 智能生成维修工单与备件清单。

知识图谱+大模型融合：未来智能制造的核心基座

随着多模态大模型持续进化、图谱构建与运维工具日趋成熟，二者的深度融合将为智能制造的每一环节注入“理解力”与“推理力”。

未来的智能工厂将实现：
• 全要素语义化建模：人、机、料、法、环、测等全部实体均被数字化、图谱化；
• 多模态交互驱动的智慧决策：无论是质检图像、传感曲线，还是工艺文本，系统都能统一理解与响应；
• 持续学习与进化：知识图谱和模型能力实时更新，适应快速变化的生产环境。



智能制造的发展不仅仅是生产工具的升级，更是认知体系的重构。知识图谱与多模态大模型的深度融合，让制造系统从“会干活”向“会思考”转变，成为智能工厂的“智慧中枢”。随着这一融合模式的逐步落地，我们有理由相信，制造业将真正迈入“知识驱动”的新时代。
 
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作者简介

轩田科技AI算法和应用研究专家  王天颖

研究领域为深度学习算法、强化学习算法、多模态学习算法等。深耕AI算法原理研究和应用，在机器视觉及软硬件结合等领域具备丰富的知识和实战经验。专注于将前沿的AI技术应用于实际项目中，致力于提升系统的智能化水平和性能。
 

参考文献

[1] Yang, M., Yang, Y., & Jiang, P. (2024). A design method for edge–cloud collaborative product service system: a dynamic event-state knowledge graph-based approach with real case study. International Journal of Production Research, 62(7), 2584-2605.

 

 

 

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