烟台先进制造工程技术学会 宋坤明 秦福运

一 、引言

在离散型制造业中，尤其是五金、装备等产品直接面向用户的行业，产品应对工况日趋复杂，客户定制化需求更加多样，这对产品系列化设计，标准件规范化选用提出更高的要求。产品定制化带来了企业在产品研发成本、生产后勤仓储管理，产品售后维修保养、零部件备换等方面的资源消耗。工艺人员也更难以把握产品的生产过程。对工装夹具的配合程度、故障检测和加工工艺等也提出更高的知识掌握要求。随着企业生产规模的日益扩大，设计人员经历过的项目数量急剧增多，海量的相似自制件越来越多，企业急需解决零部件数量爆炸问题。然而，自制件的特征等知识数据仍以数据孤岛的形式存在于各类存储介质中，或封装在相关的三维模型中，设计人员难以从中识别出哪些件是相同可重用，哪些件是修改后可重用的。这些零件数据缺乏统一的知识体系描述、有效的分类结构和直观形象的使用方式，难以进行深层次的数据合并、分类以及重用。

二、零件模型特征识别库

知识图谱（Knowledge Graph）在2012年正式由谷歌推出服务，并在其搜索引擎的性能提高项目中首次使用，极大地提高了搜索质量。随后，知识图谱逐步在语义搜索、辅助语言理解、智能问答、辅助大数据分析等多个领域发挥出越来越重要的作用。知识图谱旨在从规模数据中识别、整理和推断事物与事物，概念与概念之间的互联关系，是关系的可计算模型。……