让经验自动积累，实现工作化繁为简

通过关系图谱，可以将散落的专家知识及系统自动识别的维修方法固化到系统中，减少对人的依赖。

传感器故障？行驶异常？这种小毛病就交给自动识别维修来处理吧！它会根据历史维修记录，自动给出类似故障的参考解决方案，从而缩短维修周期，提高效率。而专家们的精力则主要用于处理用户无法自行解决的棘手问题。

“基于知识图谱的智能工单”能够自动积累维修经验，让用户远离重复性的维修流程，提升售后维修服务品质，实现工作的化繁为简。

智能化辅助填写方案，提升售后工作效率

基于知识图谱和预设模板，我们为用户提供了一套辅助填写方案，可以有效解决售后部门在维修过程标准化文档工作中所产生的矛盾。

售后工程师只需要确认导致本次故障产生的核心故障代码，系统就会自动通过知识图谱关联抽取相关信息，并生成一个半完成状态的解决方案模板，工程师在此基础上稍加修改即可。

智能化辅助填写方案，既实现了留档的标准化、规范化，也大幅减轻工程师的工作量，有效提升了服务效率和工作质量。

预测性派单，智能解决报修问题

依托知识图谱和图计算技术，平台会持续监控所有车辆的状态，实现安全隐患自动发现、车辆故障自动报修，减少因车辆损坏带来的生产损失，为用户提供高效、专业的维修服务，最大化提升工程师整体周转率，在使用方和售后方之间达成双赢。

以知识驱动业务智能化

我们建设工业车辆知识中心的目标是实现对工业车辆上中下游知识资产的有效运营，以知识驱动业务智能化。我们的愿景是让显性知识像有形资产一样得到有效的管理和应用，让隐性知识通过人与人之间的关联得到有效的分享和传承，让业务人员可以随时随地获得需要的知识，让知识成为驱动工业车辆厂商转型升级的核心资产。

爱动超越“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”仍然在快速发展和迭代中，我们将以强大的技术基础和丰富的行业知识，实现知识图谱在工业车辆领域进一步发展，持续推动工业互联网行业的智能化进程。