AI多模态的5大核心关键技术，让高端制造实现智能化管理
结合思通数科的大模型应用场景，可以通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。大模型能够识别、拆解并分类零部件及其维修保养方法，建立零件与耗材的关系网络，构建出一个庞大的数据库。这种基于多模态技术和语义理解的能力，使得系统化管理和高效查询成为可能，大幅提升了设备维护和生产管理的效率。
核心技术介绍
版面识别
在“工业知识图谱”的构建过程中，版面识别技术作为核心技术之一，为高效解析技术文档提供了关键支持。这项技术通过对工业说明书的版面结构进行深入分析，可以准确区分出文档中的标题、子标题、段落、图形、表格、注释等不同要素，并为信息的系统化抽取与图谱构建奠定了基础。
版面识别技术可以自动识别这些版块，尤其是具有复杂表格结构的技术说明书，并将其转化为机器可读的结构化数据。通过这一步骤，技术人员可以精确获取到各个模块的上下文信息，使零部件关系、维护步骤、耗材信息等能够在知识图谱中有条理地呈现。
版面识别是与图像识别技术密切结合的：一方面，版面识别提取标题与结构层级；另一方面，图像识别则将文档中各零部件图示进行编号与信息关联，实现文字与图像内容的有机结合。如此一来，设备说明书得以从非结构化的图文内容转化为结构化知识节点，并最终存储到图数据库中。技术人员不仅可以在移动端检索关键操作信息，还能在图谱中获取设备的整体结构图、部件间关联等信息，从而为日常维护、故障诊断和耗材管理提供系统化支持。如图所示：
表格抽取
需要在复杂的操作手册或说明书中提取关键参数和半结构信息，这些信息中的表格通常是有线框的或者是无线框表格。在工业说明书中常含有大量参数表、维护指标和组件规格，但由于表格格式复杂，传统方法难以实现数据的直接读取。通过表格抽取技术，系统能将非结构化的表格图像转化为机器可读的结构化表格，精确识别每个数据单元的内容，并保留原始表格的层次与关联。
这个是在思通数科AI能力平台中识别后的效果，例如，在高端设备的维修手册中，表格通常记录着零部件的性能参数、维护周期、操作条件等。表格抽取技术自动识别这些信息并将其转换成数据库条目，使得在知识图谱中每个零部件的参数与关联关系一目了然。这种技术不仅提高了信息录入效率，也为技术人员提供了准确的查询依据。
这是最终在思通数科AI引擎平台上解析后完全结构化表格输出的效果。
要素抽取
从说明书等非结构化文本中提取关键实体（如零部件名称、操作步骤、维护要求）和关系（如“组件-子组件”、“部件-功能”）。这一过程确保说明书中每一项内容都转化为知识图谱中的数据节点，使信息结构化、语义清晰。
例如，在说明书中常见的维护流程描述或故障诊断要点，通过信息抽取技术可自动识别出相关操作步骤和注意事项，并在知识图谱中将这些信息与具体零部件或操作条件关联，帮助技术人员在查询时快速获取精准的操作指导。这种信息提取和系统化管理显著提高了文档信息的利用率，为设备维护提供了智能化支持。
用户可以通过平台上传样本数据进行自定义标注和训练，以优化信息抽取和关系抽取的效果。平台提供了灵活的标注工具，用户可以根据自身需求对设备手册、维修记录等文档中的关键信息进行标注，如设备型号、故障类型、维修历史等。标注完成后，用户可以将标注数据用于训练模型，定制化提取特定领域的关键信息。
通过这种自定义训练，企业能够提升抽取模型的精准度，使其更好地适应实际业务场景，进一步提高文档处理效率和数据分析质量。此外，平台支持逐步优化和迭代训练，确保随着时间推移，模型能够持续适应新的业务需求和数据变化。
文档抽取
文档抽取技术在工业知识图谱构建中，通过自动化解析Word、PDF等格式的工业说明书，将其中的文字、图片、表格、水印、页眉页脚等内容结构化输出。该技术支持多种语言和不同场景的混排识别，如手写和印刷体的混合文档，使得复杂文档中的信息能被有效利用。
在项目应用中，文档抽取技术不仅能提取设备的图示和文字说明，还能分离出维护步骤、操作规范和零部件的详细信息，并根据文档内容的逻辑结构进行分类归档。最终，这些提取内容被导入图数据库，帮助技术人员在知识图谱中高效查询和使用文档中的详细信息，从而大幅提升文档管理和数据利用效率。
OCR文字识别
在工业说明书中，许多内容以图文并茂的形式呈现，尤其是在零部件的图示、操作流程图、维修步骤等部分。OCR技术能够识别这些图像中的文字信息，并将其转化为文本数据，便于后续的结构化处理和数据抽取。例如，通过OCR识别技术，设备的零部件名称、规格参数、维修周期等信息可以从扫描版文档中自动提取，并嵌入到图数据库中，形成知识图谱的基础数据。
OCR技术在此过程中，不仅帮助将纸质或图像文档中的信息转化为结构化文本，还为后续的信息抽取、表格抽取等提供准确的基础数据，从而提升了整个工业知识图谱构建的效率和准确性。
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