基于知识图谱的复杂军用电子装备故障知识应用研究

李稳安 张伟伟 张 冰

1.南京电子技术研究所 江苏 南京 210039；2.国睿信维公司 江苏 南京 210009

1 引言

随着信息技术的快速发展，以大数据、人工智能和知识图谱为代表的新兴技术使装备故障知识的深入挖掘和应用成为可能。焦晓静等以知识图谱的应用场景为切入点，设计知识图谱方法在科技情报研究中应用的优化模型和应用流程[1]。车金立等将知识图谱应用于装备维修保障知识库构建，提出装备维修保障知识图谱的构建流程，总结装备维修保障领域知识图谱的应用价值[2]，这些研究更多侧重IT技术实现和局部应用，未涉及基于业务场景的知识图谱方法论研究。本文聚焦故障知识应用，以装备研发流程为主线，面向应用场景，提出了基于SLDT方法论指引的故障知识图谱建设与应用模型，以某型复杂军用电子装备为例，构建了一套故障知识图谱，实现故障知识的语义关联和逻辑表达，为装备故障知识的方便、快捷应用提供了一条新途径。

电子装备呈现学科多、组成复杂、更新换代快等技术特征和规模大、周期紧、要素多等组织特点。其作战场景复杂，知识高度密集，设计人员培养周期长、难度大，装备研发中对知识的应用诉求越来越高。高效的故障知识应用是军工电子装备高效高质量研发的基础和有效途径。为此，大多的科研院所都已经建了一些故障知识库，基于这些知识库也有一些基础的应用，但是这些应用以单点应用为主，由于缺少以故障为主线的统一牵引，故障知识都分散在装备方案论证、详细设计、测试验证和服务保障的各个环节，导致这些故障知识无法有效利用。

2 故障知识图谱方法论的研究

2.1 故障知识图谱方法论架构 根据军工企业信息化项目的建设经验以及其他制造业企业知识工程项目的建设经验，本文提出一套以业务场景为导向SLDT(Scenario-Logic-Data-Technology，场景分析、业务逻辑分析、数据分析治理和技术论证实现)分析方法，以业务成熟度和急用先行为原则，结合建设单位现有业务领域的知识需求度、知识丰富度以及业务开展的成熟度逐步开展故障知识图谱工程项目的建设。

图1 “SLDT”知识图谱构建方法

2.2 故障知识图谱建设的核心要素

2.1.1 故障知识场景分析 在知识图谱的建设上要以企业总体战略发展规划和愿景为依据，结合业务人员对于故障知识的诉求进行总体设计和规划。而后对企业现有故障知识相关业务的瓶颈进行分析，找出限制企业故障知识管理和利用的最大瓶颈，项目建设时进行重点考虑这些瓶颈问题。随后建设主体(供应商与建设单位)需要充分调查现阶段用户对于故障知识管理与利用的需求，在调查基础之上对用户需求进行评估和挖掘，找出满足用户故障知识需求的最佳途径。最后根据用户需求以及企业业务开展方式对故障知识图谱的实际使用场景进行设计。

2.1.2 故障业务逻辑分析 根据故障信息应用场景，围绕装备研发全流程，对知识图谱应用所涉及的业务流程进行梳理，打通数据采集与应用业务流程，利用信息化的手段提高企业知识资源的管理效率，最大程度地发挥企业知识的价值。最后将梳理优化过的对象和业务进行逻辑建模，以规范统一的数据模型和对象模型来描述知识场景中的人和业务，实现知识、角色与业务流程关联。

2.1.3 故障数据分析治理 故障知识伴随业务流程产生、共享、使用和优化，通过在研发流程中的传递产生价值。对知识进行优化管理的重点是对承载知识的数据分析治理。数据分析治理的过程需要结合逻辑分析结果，对知识来源及知识覆盖范围进行梳理，通过对现状及实现目标的差距分析，制定数据治理策略，构建一套完善、共享、统一管理的数据环境，确定数据治理岗位角色和相应责任及管理流程，以保障故障数据在采集、转换、共享和应用过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。

2.1.4 平台技术论证实现 结合场景的实现目标及当前知识应用状况，对关键技术点进行识别与论证，并制定实现该场景的IT技术方案。知识图谱的最终落地往往归结于关键的几个技术能否满足应用需求，在故障知识图谱建设过程中需将这些关键技术点识别出来，需要对这些技术点进行重点开发和把控，保证项目建设过程不出现技术风险。随后集中企业和供应商的优势资源，从技术和业务方面对关键技术点的可行性进行论证，以降低项目的技术风险。最后根据设计场景以及论证结果给出项目的整体解决方案。

3 故障知识图谱建设实例

3.1 建设过程 基于SLDT故障知识图谱构建方法，笔者所在单位通过对研发设计过程的FMECA过程、质量问题FRACAS闭环过程以及售后现场问题排故过程进行了业务过程梳理，识别了过程中的主要业务对象和数据对象，并借助斯坦福大学Protégé建模工具进行了故障本体关联构建，形成具备军工电子装备特色的故障本体。同时，为满足未来故障知识挖掘的准确性，也对在业务过程梳理中发现的一些数据问题进行了治理。

图2 某研究所故障知识图谱构建思路

3.2 建设成果 在知识图谱的帮助下，一方面IT管理部门能够通过对故障数据进行抽取和清洗，实现过往故障知识的统一收集和规范管理；另一方面，能够帮助业务人员从业务视角，借助故障知识图谱的语义关联和逻辑推理，形成故障知识的语义导航和故障原因推理分析能力，实现故障知识的个性化应用。

图3 某研究所故障知识图谱典型应用场景实例

4 结束语

本文针对复杂军用电子装备故障知识难以有效利用，从故障知识应用场景出发，提出了基于SLDT方法论，建立故障知识图谱与应用模型，在某型复杂军用电子装备上进行验证，构建了一套故障知识图谱，基于业务流程，初步实现故障知识场景化推送。本文只对故障单点知识的知识图谱进行研究与应用验证，数据和挖掘方法比较单一，后续需要开展多样异构数据的挖掘方法研究，提高知识应用效率和价值。