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機床出現的故障大多都有先例，但故障案例分散，不同工廠(chǎng)又不數據共享且沒(méi)有標準的數據庫管理，以至于對于已有的相似故障，工廠(chǎng)仍需要按照未知故障進(jìn)行停機維修。因此，急需一套標準服務(wù)平臺能夠集合大量故障案例，同時(shí)實(shí)現更新維護，增添新故障，以供各工廠(chǎng)做故障參考，盡可能降低維修成本以及時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。本文通過(guò)將計算機領(lǐng)域較為流行的知識圖譜運用到機床故障診斷領(lǐng)域，全面運用機床故障診斷案例知識，構建以故障現象、故障發(fā)生原因以及解決方案為核心的機床故障診斷網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現快速確認故障發(fā)生部位，提供合理的故障解決方案，提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率。使用爬蟲(chóng)技術(shù)獲取故障案例數據，采用BIO標注法完成樣本標注，分別使用Bilstrm-crf、Vgg16以及Bert模型完成實(shí)體抽取任務(wù)，并對上述模型準確率從多個(gè)角度進(jìn)行對比，將知識導入Neo4J圖數據庫并建立針對機床故障的知識圖譜，最終實(shí)現知識圖譜可視化。