AI经验库系统（AI-Powered Knowledge Base System） 是传统经验库系统的智能化升级版本，通过融合人工智能技术（如自然语言处理、机器学习、知识图谱等），实现知识的自动化采集、智能分析、动态优化与精准应用。 是企业用于系统化采集、存储、共享和复用组织内部经验与知识的数字化平台，旨在将隐性知识显性化、分散知识集中化、个体经验组织化，从而提升问题解决效率、避免重复错误、驱动持续改进。其核心价值在于构建“组织记忆”，广泛应用于制造业、IT、医疗、工程服务等领域。

核心价值：

1、减少重复错误

           避免“同一问题多次摸索”，据麦肯锡研究，可降低问题解决成本30%~50%

2、加速决策效率

     快速调用历史经验，工程师故障处理时间平均缩短60%

3、保护知识资产

     防止员工离职导致经验流失，尤其关键岗位“技术诀窍（Know-How）”留存

4、促进跨部门协同

     打破信息孤岛，推动研发、生产、售后共享知识（如客户投诉反向改进设计）

5、支持智能化升级

     为AI模型（如故障预测、问题解决）提供高质量训练数据

打造有序沉淀的AI经验库

经验提炼

• E-QRQC问题处理结束后，提炼为问题解决经验

• E-LPA发现的不合格项，提炼为现场管理经验和规范

• 产品开发、质量管理、工艺制作等，提炼为经验知识

经验AI沉淀

• 融合业务，构建结构化知识体系

• AI大模型，对经验和知识内容做向量化处理，形成自然语言的内容数据库

经验AI共享

• DCC、E-QRQC、ANDON、共享经验知识

• AI自动推送相关问题解决经验，提升问题解决速度

• AI咨询经验库，提升学习效率

安全管控

• 加密权限，全面保障企业知识安全

• 开放等级管控，管理经验知识的开放程度

经验分类

根据经验来源和使用场景，建立企业的经验库分类，管理不同类型的经验，如设备维修、过程质量、产品设计、生产工艺、生产日常处理经验等

经验提炼

• E-QRQC 解决的问题，自动转经验库，形成问题解决经验

• ANDON预警处理的问题，提炼为现场问题处理经验

• 产品开发、质量管理、工艺制作等，提炼为经验知识

经验数据AI处理

• 经验数据，如文本、图像、视频的多模态知识处理

• NLP提取故障描述中的关键实体（设备、症状、解决方案）

• 知识图谱构建：建立实体关系网络（如“设备-故障模式-解决方案-备件-责任人”），支持深度推理

接入DeepSeek智能搜索与推荐

• 语义搜索：理解用户意图（如“机床主轴异响”匹配“轴承磨损”案例）。

• 场景化推荐：根据用户角色（如维修工、工艺员）、地理位置、设备状态推送相关知识。

• 多模态交互：支持语音提问、图片检索（拍摄故障部位匹配历史图片库）

经验库的安全管控

• 平台支持培训课件发布—员工在线学习—员工在线考试—颁发证书等培训学习活动

• 培训学习记录全程留痕，培训效果全程跟踪