在船舶航运业,维修手册是保障船舶安全航行与高效运维的核心资料。然而,传统的船舶维修手册多以纸质或复杂电子文档形式存在,包含大量表格、零部件图纸及对应编号,信息分散且关联复杂。维修人员在查找特定零部件的维护、维修说明时,往往需在海量文档中逐页翻阅,不仅耗时费力,还易因信息遗漏或误读导致维修效率低下、成本增加。这种对零散信息高效整合与精准检索的迫切需求,推动着船舶维修领域向智能化转型,而AI落地技术,正为这一转型提供了强有力的支撑。

客户需求
对多种船舶维修手册内容进行解析,包括表格、零部件图纸及对应编号,将元素结构化,构建知识图谱,支持用户通过关键词检索,快速找到目标零部件及关联的维护、维修说明。在船舶维修手册解析及知识图谱构建方面实现创新,为企业带来多方面价值。

项目价值
提高检索效率:支持用户通过关键词检索,快速找到目标零部件及关联的维护、维修说明,提升查询信息的速度。
保障数据准确性:将轮船数据转成模拟数据展示,在保护商业机密的同时,确保数据在分析处理中的可用性和准确性。
优化维修工作:通过知识图谱和详细的维修说明,为维修人员提供全面准确的信息,有助于提升维修工作的效率和质量,减少维修时间和成本。

项目创新点
多技术融合解析文档:运用AI多模态工业图纸全要素解析技术,融合OCR、识别、数模解析等技术,对船舶维修手册中表格、零部件图纸及编号等内容进行解析。
构建知识图谱:将解析后的元素结构化,构建知识图谱,使轮船数据形成有机联系,例如建立不同文件间信息关联关系。
跨文档信息关联:能识别并抽取PDF文件中提到的不同文件信息,建立文件间的关联关系,例如明确不同维修手册、技术文档之间的引用和关联,让分散的信息形成整体。

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