大家好，今天很高興能有機(jī)會和大家一起探討關(guān)于圖計算在制造業(yè)的一些應(yīng)用案例。首先自我介紹下，我是TigerGraph的合作伙伴點春科技的王福強(qiáng)。之所以這里說的是圖計算，而不是圖數(shù)據(jù)庫，是因為TigerGraph相較于其它的圖數(shù)據(jù)庫，它不僅僅是一個圖數(shù)據(jù)庫，而是基于圖數(shù)據(jù)庫平臺之上，它又疊加了很多AI算法和高級的計算能力，比如這兩年很火的GNN圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及前幾年比較流行的聚類、分類算法等。

所以，我們現(xiàn)在談?wù)揟igerGraph，它不僅僅是一個圖數(shù)據(jù)庫的平臺，而且是利用圖數(shù)據(jù)庫的各種優(yōu)點的一個計算平臺。針對這一點，在這里我只是拋出一個引子出來，如果有感興趣的小伙伴，后續(xù)可以找TigerGraph或者我們，再一起深入探討。

今天分享的主題是圖數(shù)據(jù)庫在制造業(yè)中的一些應(yīng)用。具體的項目是我們?yōu)槟硞€大型制造業(yè)做的配件保障項目。因為今天分享的內(nèi)容，主要是圍繞圖數(shù)據(jù)庫和制造業(yè)這兩個部分，所以這里就假定今天的小伙伴們都是對圖數(shù)據(jù)庫有一定了解的人。我在這里并不會對圖數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)知識進(jìn)行普及，感興趣的小伙伴也可以在后面一起討論學(xué)習(xí)。

另外，在這里也假設(shè)大家對制造業(yè)有一定的了解，如果對制造業(yè)沒有接觸過或者不了解的話，后面可能理解起來會有些困難，因為有很多制造業(yè)相關(guān)的一些專業(yè)知識和專業(yè)詞匯在里面。比如說，什么叫BOM?BOM的結(jié)構(gòu)是怎樣的？什么叫設(shè)計BOM？什么叫制造BOM？它們都應(yīng)用于企業(yè)的哪些業(yè)務(wù)流程？等等這些相關(guān)的知識點。如果不理解這些知識點，可能會對后面我們案例部分理解起來稍微有些困難。

在開始正題之前，我們先用這張圖片來拋磚引玉，簡單了解下有關(guān)圖數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。我也特別喜歡這張slide，上面有兩張圖片的對比，其實就是把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫的精髓一下就呈現(xiàn)出來了。

首先我們看下右邊這張圖，它代表的是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它把現(xiàn)實世界的一束花，進(jìn)行了某種抽象，就是從技術(shù)角度上我們所謂的建模。就是根據(jù)我們對業(yè)務(wù)的理解，分門別類地把一些相同類型的數(shù)據(jù)放在一起，進(jìn)行數(shù)據(jù)的建模組織，最后落到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，就是我們常見的數(shù)據(jù)庫的行、列、表的一些形式。

這種抽象的表達(dá)有很多好處，比方說，我們可以方便地做一些統(tǒng)計、排序、計數(shù)、匯總。但是，也有不好的地方，顯而易見，我們對真實世界的一束花進(jìn)行了抽象，這就意味著丟失了這束花很多原來的模樣，比如花與花之間的關(guān)系、花與葉之間的關(guān)系、葉子與花枝之間的關(guān)系等，這些關(guān)系其實在這里都不復(fù)存在了。

雖然，在技術(shù)上，我們可以通過主鍵外鍵的方式去把它們做一些關(guān)聯(lián)，但是這種主外鍵的方式，其實我們僅僅只能呈現(xiàn)一度，即一跳的連接關(guān)系，比如從花瓣到花的連接關(guān)系、花到花枝的連接關(guān)系等一度的關(guān)系，但是整個一束花的連接關(guān)系，它是沒辦法呈現(xiàn)出來的。

左邊這張圖，代表的是圖數(shù)據(jù)庫對現(xiàn)實世界的描述，因為它并沒有對物理世界的一束花進(jìn)行拆散，而是依照現(xiàn)實世界的一束花的真實模型，對花瓣與花的關(guān)系、花與花枝的關(guān)系、花枝與葉子的關(guān)系等等這些物理實體的關(guān)系，進(jìn)行一些關(guān)系的連接。也就是我們找出現(xiàn)實世界中的各個實體，把這些實體之間的關(guān)系進(jìn)行連接，真正地將現(xiàn)實世界的事物的模型原木原樣地呈現(xiàn)在了我們的面前。

所以，綜上所述，圖數(shù)據(jù)庫可以最大地還原現(xiàn)實世界各個實體之間的關(guān)系，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，出于對數(shù)據(jù)有效地組織，對現(xiàn)實世界做了很多的抽象，這種抽象其實破壞了各種實體和實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。尤其是現(xiàn)實世界越來越多地需要對多跳、多維的連接關(guān)系進(jìn)行探索、計算，在這方面，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就不那么擅長了，而圖數(shù)據(jù)庫是比較擅長這方面的操作的。

今天主要是聊圖數(shù)據(jù)庫在制造業(yè)的一些應(yīng)用，這里我簡單羅列了圖計算在制造業(yè)方面能解決哪些問題。

首先是這幾年比較熱門的知識圖譜，我們了解到很多大型制造業(yè)也在構(gòu)建自己的知識圖譜，那知識圖譜這種項目就是非常適合用圖數(shù)據(jù)庫做基礎(chǔ)平臺的。我們知道在企業(yè)里面，有非常多的、各種各樣的專業(yè)知識，比如典型的設(shè)備運維、設(shè)備管理這種場景。企業(yè)里的設(shè)備不可避免地會發(fā)生各種各樣的問題，如何盡快地解決這些問題、故障，盡量地提高設(shè)備運轉(zhuǎn)率，提高生產(chǎn)效率，盡量地減少企業(yè)生產(chǎn)線的停機(jī)時間，對我們制造業(yè)來講，是一個持續(xù)要追求的目標(biāo)。

但在企業(yè)中，由于各種各樣的原因，比如人員離職、調(diào)崗等，同樣的設(shè)備、同樣的問題，今天我們的工程師會修了，但是明天換了一個新的工程師，這些問題和故障又要全部從頭開始學(xué)習(xí)、摸索，那相應(yīng)地，我們設(shè)備的停機(jī)時間就會相應(yīng)地拉長。本來可能只需要熟練工5分鐘就可以解決問題，但如果是不熟練工的話，可能需要一個小時甚至半天時間才能解決。這種問題，其實在企業(yè)里面非常常見。

還有就是，對于同樣的設(shè)備、同樣的故障，比如我在蘇州的生產(chǎn)基地，它出現(xiàn)了問題，然后蘇州的工程師解決了這個問題。但在上海的生產(chǎn)基地，也是有同樣的設(shè)備、同樣的故障，那上海的工程師之前并沒有碰到這種問題，第一次處理這個問題，時間也會非常長。

類似于這種問題，其實都是歸類于我們的知識圖譜解決方案。企業(yè)為了將這種業(yè)務(wù)知識，能夠有效地把它們進(jìn)行組織、保留、傳承，這對企業(yè)來講其實是非常有意義的事情。那如何對知識進(jìn)行保留和傳承呢？正如剛才講得，利用圖數(shù)據(jù)庫來組織其實是非常天然的、適合的表達(dá)。

另外，針對制造業(yè)中的供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)追溯、配件保障、產(chǎn)品圍堵、質(zhì)量追溯等業(yè)務(wù)場景，在大型制造業(yè)中，我們產(chǎn)品的數(shù)據(jù)其實是比較復(fù)雜的，比如我們的BOM結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、我們的供應(yīng)路線比較復(fù)雜、我們在生產(chǎn)過程中涉及到的流程/過程/設(shè)備參數(shù)等數(shù)據(jù)量都是比較大的，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系也是比較復(fù)雜的，相對來講，它的數(shù)據(jù)鏈路也是比較長的。

如果用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫去解決這種問題的話，就會遇到各種各樣的問題，比如實施起來非常吃力，甚至可能沒有辦法去做計算，它的時效性通常也不能滿足我們的需求。眾所周知，現(xiàn)在制造業(yè)一直在追求精益制造，因此對時效性的要求也越來越高。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對于處理大量的關(guān)系計算，是無法勝任的，在這方面，圖數(shù)據(jù)庫就能發(fā)揮出它應(yīng)有的價值。

另外，比如Golden Path，即所謂的最佳生產(chǎn)路徑，或者最佳生產(chǎn)實踐，在一些大型制造業(yè)中，比如半導(dǎo)體行業(yè)、新能源行業(yè)，這些行業(yè)的工藝路線比較長，涉及到的設(shè)備比較多，每個設(shè)備中涉及到的參數(shù)也比較多，那在哪種情況下，產(chǎn)品的良率是最高的？這些參數(shù)的組合，是如何影響良率的？這也是企業(yè)提高產(chǎn)品良率的持續(xù)性的追求。

傳統(tǒng)的方法是，我們需要收集大量的數(shù)據(jù)，然后去做聚類、分類等算法去找出一些比較好的組合。其實我們在圖數(shù)據(jù)庫中，可以根據(jù)目標(biāo)良率，利用相互之間的關(guān)系去倒查，就可以推導(dǎo)出這樣一條最佳生產(chǎn)路徑。這樣就可以及時地告知生產(chǎn)管理人員，哪一種組合是最優(yōu)的，這樣做就可以提高我們的生產(chǎn)能力。其實這對于大型制造業(yè)來講，我們?nèi)绻岣吡?個、或2個百分點，那么可能會帶來百億甚至千億的產(chǎn)出增長，其實這就是非常大的經(jīng)濟(jì)效益提升。

以上是對圖數(shù)據(jù)庫在制造業(yè)中的一些場景的簡單介紹。

審核編輯：劉清