[发明专利]一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络的构建方法

说明书

本发明提供一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络的构建方法，包括：整合制造业企业自身数据资源、上游企业数据资源以及下游企业的数据资源，形成企业的多价值链协同数据空间；创建领域本体库；根据所述领域本体库构建所述多价值链协同数据空间的语义网络；对所述语义网络进行语义网络分析，得到语义网络分析结果；判断所述语义网络分析结果是否达到预设指标；若否，则重复上述步骤。通过本技术方案，可以构建一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络，为智能工厂数字资源聚合、知识资源发现、知识服务、智能决策等提供有效支撑。

技术领域

本发明涉及数字资源管理技术领域，具体涉及一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络的构建方法。

背景技术

互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的兴起，为我国制造企业实现弯道超车提供了重要机遇。然而，上述信息技术在制造企业融合应用过程中，却存在数据体量较大、数据价值密度低、数据对象粒度大、数字资源边界模糊带来的数字资源聚合识别问题，阻碍了制造企业数字资源利用、数据资产建设、知识价值发现。因而，如何有效整合制造企业数字资源基础上，进而发现数字资源之间的语义关联，基于语义有效聚合制造企业供应链上下游数据和企业自身数据，发现多价值链协同数据空间语义网络中的关键知识节点和知识资源，支撑制造企业知识创新、智能决策，具有重要的理论价值和实践意义。

从国内外研究来看，数字资源聚合的研究主要集中在基于元数据的聚合、基于语义的聚合、大数据分析和计量聚合，其中基于语义的聚合能够与制造企业多价值链协同过程深度契合，可以挖掘数据价值、面向知识创新而提高企业竞争力，解决卡脖子问题的显性需求。基于语义的数字资源聚合目标在于发现数字资源之间的语义关联，通过数据整合、语义识别、语义挖掘，将多源异构的数字资源多维、多层次的融合，形成领域主题、概念主题、数据内容和数据对象实体汇集的立体化知识网络。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

虽然已有研究将语义化理论和技术应用于数字资源聚合及知识发现领域，但由于语义化数字资源聚合理论研究还存在系统性缺陷，并且存在制造型企业多价值协同数字资源整合难度大、价值密度低、聚合效果差、知识创新支撑不足等困境，故而在制造企业数字资源聚合领域难以开展实际应用，导致制造型企业的数字资源利用水平较低。因而，如何通过拓展语义化数字资源理论和聚合方法，实现一种适于制造型企业应用的多价值链协同数据空间的语义网络，是需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络的构建方法，用于解决现有技术中存在的制造型企业的数字资源利用水平较低的问题。

为达上述目的，本发明实施例提供一种制造业多价值链协同数据空间的语义网络的构建方法，包括：

整合制造业企业自身数据资源、上游企业数据资源以及下游企业的数据资源，形成企业的多价值链协同数据空间，所述数据资源是指企业在生产价值链、制造价值链、销售价值链、服务价值链、管理价值链上的所有数据；

创建领域本体库；

根据所述领域本体库构建所述多价值链协同数据空间的语义网络；

对所述语义网络进行语义网络分析，得到语义网络分析结果；

判断所述语义网络分析结果是否达到预设指标；

若否，则重复上述步骤。

上述技术方案具有如下有益效果：