文章摘要：GaussMind “AI知識中臺”解決方案，既可以幫助企業(yè)匯聚內部數(shù)據(jù)并構建知識與應用，也可以動態(tài)收集外部市場公開信息并自動抽取知識與洞察指導企業(yè)的產品規(guī)劃、設計生產、物流倉儲、市場營銷、售后服務及經營管理的全流程，助力企業(yè)提升綜合競爭力，驅動制造業(yè)智能發(fā)展。

企業(yè)最大的浪費，是經驗的浪費。

GaussMind “AI知識中臺”解決方案，涵蓋KCS知識庫、知識圖譜、企業(yè)搜索等模塊，通過對企業(yè)各個系統(tǒng)散落的信息做加工、匯聚、組織、利用，幫助企業(yè)建設統(tǒng)一的知識共享平臺，更好地實現(xiàn)企業(yè)知識的積累、傳承、進化。

AI知識中臺通過對接不同系統(tǒng)、不同形式的各類企業(yè)數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對決策輔助、內控管理、產品全周期、行業(yè)生產等全場景多業(yè)務支撐，同時AI知識中臺可為企業(yè)知識生產、應用提供強大的組織管理能力，滿足各種業(yè)務場景智能化的需求。

隨著 “中國制造2025” 的落地，制造業(yè)企業(yè)需要緊密關注市場環(huán)境的變化，以便隨時制定正確的業(yè)務策略，保障生存與發(fā)展。GaussMind “AI知識中臺”解決方案，既可以幫助企業(yè)匯聚內部數(shù)據(jù)并構建知識與應用，也可以動態(tài)收集外部市場公開信息并自動抽取知識與洞察指導企業(yè)的產品規(guī)劃、設計生產、物流倉儲、市場營銷、售后服務及經營管理的全流程，助力企業(yè)提升綜合競爭力，驅動制造業(yè)智能發(fā)展。

GaussMind “AI知識中臺”解決方案打造智慧“企業(yè)大腦”

知識分散與傳承問題，是制造行業(yè)知識管理的核心痛點

痛點1：知識分散于不同位置，查詢成本高

工藝人員的日常點檢工作主要為產品參數(shù)、流程查詢、經驗總結等，還會涉及對設備故障維修手冊、故障排場、維修視頻、歷史檢查報告等的查詢。由于這些知識分散在各個地方，主要依靠工藝人員到現(xiàn)場去核對相關知識，耗時長，容易出錯。

痛點2：知識主要依靠專家經驗，難以實現(xiàn)傳承

制造業(yè)設備種類、型號、數(shù)量眾多，運維復雜度高。不同種類、型號的設備維護，需要遵守不同的標準管理規(guī)范。傳統(tǒng)方式主要依靠技術專家的經驗支撐，完成日常巡檢、故障搶修、故障預測等作業(yè)任務。如何將專家的知識分享給廣大的一線員工，幫助提升作業(yè)效率和質量，長期以來都是企業(yè)的一大痛點。

痛點3：生產決策時，沒有充分利用企業(yè)沉淀經驗

新建生產線投資數(shù)額巨大，主要依靠資深專家憑借過往工作經驗做出方案與實施計劃，沒有充分利用企業(yè)沉淀經驗；人工決策會出現(xiàn)疏漏，計劃出現(xiàn)任何偏差都會影響生產運營效率。

痛點4：遇到突發(fā)事件沒有科學應對，造成損失

生產過程中遇到突發(fā)事件時，由于沒有預判出新事件的當前發(fā)展階段以及后續(xù)可能的發(fā)展狀況，因此沒有合理進行風險防護、處置救援、資源調配的決策，對安全生產造成巨大損失。

痛點5：維護多渠道客服知識庫，維護成本高

產品售前售后多渠道客服，要維護多個知識庫，維護成本高；應為相同答案的問題，如果在不同知識庫中的答案出現(xiàn)不一致，導致客戶獲取知識不一致，造成客戶流失。

GaussMind“AI知識中臺”解決方案滿足企業(yè)多場景知識應用

場景1：日常點檢

AI知識中臺可以把工藝人員的日常點檢工作中用到的產品參數(shù)、流程查詢、經驗總結、故障維修手冊、故障排場、維修視頻、歷史檢查報告等進行統(tǒng)一管理，當需要點檢的時候直接通過企業(yè)搜索的方式快速查找到需要點檢的知識，針對以附件形式存在的知識，無需打開附件即可以直接搜索附件內容，提高點檢效率。

場景2：設備故障診斷

大量的設備說明書、臺賬、維修記錄等包含了豐富的知識，供維修人員在工作中參考。AI知識中臺能夠自主發(fā)掘技術規(guī)范、操作手冊之外的隱性關聯(lián)經驗知識，匯集、固化、傳承，同時可以將專家的知識結構化分享給廣大的一線員工，一線操作人員在故障定位、維修操作過程中可以通過機器對話問答和搜索的方式，精確定位查找所需知識，顯著提升決策準確性與效率，縮短搶修時間。

場景3：生產決策

某條新產線的建設過程中，需要資深專家做出縝密的方案與執(zhí)行計劃，并結合大量工作經驗，在具體實施過程中動態(tài)調整。任何偏差都將較大程度影響產線的運營效率，降低產線盈利能力，甚至導致虧損。產線建設的實踐經驗非常寶貴，可以在新產線的建設中重復應用，因此迫切需要沉淀與積累。通過應用AI知識中臺，企業(yè)能夠更好地沉淀產線建設和運維信息，幫助工程師快速獲取專業(yè)知識及過往項目的寶貴經驗。AI知識中臺有效幫助企業(yè)沉淀知識資產及其價值，實現(xiàn)了知識在企業(yè)內部員工之間的傳承，滿足開展生產的需求，保證產線部署精準性，降低發(fā)生潛在巨額損失的風險，保障企業(yè)的生命力與可持續(xù)發(fā)展動力。

場景4：安全生產管理

借助AI知識中臺技術，企業(yè)能夠主動對已發(fā)生突發(fā)事件的各處置階段、處置方式、處置效果、經驗教訓等關鍵要素進行整理，形成結構化案例信息；以復盤演練的方式，分析已有案例推演情景形成的災變演化場景規(guī)律，結果反饋回AI知識中臺，自動關聯(lián)匹配歷史相似案例。當有同類事件發(fā)生時，系統(tǒng)會根據(jù)原有案例分析，推演出新事件的當前發(fā)展階段以及后續(xù)可能的發(fā)展狀況，提出風險防護、處置救援、資源調配的決策建議方案，最大限度地控制風險和消除隱患，推進應急管理由應急處置向全過程風險管理轉變。

場景5：售前售后服務

AI知識中臺可以統(tǒng)一產品售前售后多渠道客服知識庫，不同渠道接入的客戶能夠獲取相同知識服務；多渠道客服人員，只需要維護一個統(tǒng)一的AI知識中臺，降低維護成本，解決客服人員對不同服務平臺給出的答案不一致、導致客戶不滿或投訴的問題。

GaussMind“AI知識中臺”降本增效，驅動制造行業(yè)智能升級

保障生產質量，提高生產效率。通過AI知識中臺實時預測分析，提高設備運行效率、服務水平、產品質量和供應鏈效率，優(yōu)化業(yè)務運作模式。

提高售后服務滿意度。AI知識中臺為一線售后人員提供智能指導，可顯著提升決策準確性與效率，縮短搶修時間，改善服務水平。

降低生產成本。通過AI知識中臺進行共享學習和經驗交流，可以提高培訓效果、減少外出，降低培訓支出；事前問題預防，有效規(guī)避研發(fā)制造過程中出錯的概率，節(jié)約研發(fā)和測試成本。

助力經驗傳承，驅動創(chuàng)新協(xié)同。相關專家經驗通過AI知識中臺得到傳承，為企業(yè)提供高效便捷的知識生產、組織和應用能力，滿足業(yè)務場景智能化的需求，解決大多數(shù)企業(yè)缺乏構建和運用知識能力的痛點，為企業(yè)進行知識賦能，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化升級。

GaussMind 是沃豐科技的智能化產品線，主攻語音語義融合技術，自研領先的AI基礎設施“原心引擎”（NLP-PaaS、ASR），打造了“AI產品應用”文本機器人、留資機器人、 語音機器人、虛擬數(shù)字人、智能質檢、智能會話分析、企業(yè)微信會話分析、智能坐席助手、智能拓客，“AI知識中臺”企業(yè)搜索、KCS知識庫、知識圖譜，以及“AI模塊化開發(fā)平臺”用戶/產品畫像、智能推薦、智能營銷，通過“產品應用+知識中臺+模塊化開發(fā)平臺”的閉環(huán)AI技術，全面助力企業(yè)打造營銷、管理、服務等場景的AI原生體驗。

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