【机情无限 精彩毕设】机械2025届毕业设计（论文）中期检查优秀案例分享第十九期——汽车供应链库存管理的知识表达与知识图谱构建研究
学生姓名：何雨轩
班 级：工程2021-01班
指导教师：张敏
毕设题目：汽车供应链库存管理的知识表达与知识图谱构建研究
一、概况
1.选题意义
通过构建知识图谱，整合汽车供应链库存管理相关知识，包括库存控制策略、影响库存的因素、库存成本构成等，为企业管理者提供全面、准确的信息支持。例如，管理者可以清晰地了解不同零部件的库存特点、其与生产环节的关联以及不同市场情况下的最优库存策略，从而做出更合理的库存决策，减少盲目性。
基于知识图谱的可视化展示，能够直观呈现库存管理各要素之间的关系，帮助企业发现潜在的问题和优化机会。比如，通过图谱可以快速识别出哪些零部件的库存周转率较低，进而分析原因并采取相应措施，如优化采购计划、调整供应商关系等。
促进汽车供应链各节点企业之间的知识共享。供应商、制造商、分销商等可以通过知识图谱了解彼此的库存状况、库存管理目标和策略，实现信息透明化。例如，供应商可以根据制造商的库存水平调整生产和配送计划，避免过度生产或供货不及时；分销商可以根据制造商和零售商的库存情况优化自身的补货策略，提高供应链整体效率。
2.任务分解
(1)知识获取与整理：收集汽车供应链库存管理相关的文献资料，包括学术论文、行业报告、企业案例研究等，从中提取关键知识概念、理论和方法。对汽车企业进行调研，通过访谈、问卷调查等方式获取企业实际库存管理流程、策略、面临的问题以及经验教训等第一手资料。整理和分类收集到的知识，确定主要知识类别，如库存管理策略类（包括经济订货批量模型、ABC分类法等）、库存影响因素类（如市场需求、生产计划、供应商交货期等）、库存成本类（采购成本、持有成本、缺货成本等）。
(2)知识表达模型设计：研究适合汽车供应链库存管理知识的表达方法，选择合适的本体构建工具（如 Protégé）。确定知识图谱的架构，包括定义实体（如原材料、零部件、整车、供应商、制造商、仓库等）、关系（如供应关系、存储关系、生产关系、影响关系等）和属性（如库存数量、库存周转率、成本价格等）。构建汽车供应链库存管理本体模型，明确各类知识在模型中的表示方式，建立类层次结构和逻辑关系，如零部件类继承自库存管理对象类，不同类型零部件之间的关系等。
(3)知识图谱构建与优化：将整理好的知识按照设计好的本体模型，使用图数据库Neo4j进行知识图谱的构建，将实体、关系和属性转化为图谱中的节点、边和节点属性。对构建的知识图谱进行初步可视化展示，检查图谱结构和知识表示的合理性。通过与企业专家和相关人员的沟通，获取反馈意见，对知识图谱进行优化，确保其准确性和完整性，如补充缺失的关系、修正错误的属性值等。
(4)知识图谱应用与验证：基于知识图谱开发简单的应用功能，如库存知识查询功能，企业用户可以通过输入关键词查询相关库存管理知识，如特定零部件的库存控制策略、某种情况下的库存成本计算方法等。选取汽车企业的实际库存管理场景进行案例应用，验证知识图谱在实际中的应用价值，如分析在某车型生产过程中知识图谱对优化库存结构的帮助，评估其对库存成本降低和服务水平提升的效果。根据案例应用结果，总结经验教训，进一步完善知识图谱，提高其可用性和实用性。
二、已完成工作
(1) 文献资料收集：利用学术数据库（知网、万方、Web of Science 等），以 “汽车供应链库存管理”“库存知识表达”“知识图谱构建” 等为关键词进行检索，获取相关学术论文、学位论文和研究报告如图1。查阅汽车行业专业书籍、期刊杂志，收集关于库存管理理论、方法和实践案例的知识如图2。
图1 文献资料 图2 书籍资料
（2）知识整理与分类：对收集到的文献资料和企业调研数据进行梳理，提取与汽车供应链库存管理直接相关的知识内容，去除重复和无关信息。将知识按照库存管理流程、库存管理策略、库存影响因素、库存成本等类别进行分类整理，定义类、实体、对象属性和数据属性如下图所示。
图3 汽车供应链库存管理知识类别 图4 定义实体
图5 定义对象属性 图6 定义数据属性
（3）基于Protégé的本体模型构建：使用本体建模工具Protégé创建本体模型，将定义好的类、属性和关系在工具中进行可视化构建，建立初步的汽车供应链库存管理本体框架。部分操作结果如下图所示。
图7 导入类别和实体 图8 设置对象属性 图9 设置关系属性
图10 本体模型Onto Graf 图
（4）选择适合构建知识图谱的图数据库Neo4j，将经过语义标注和映射的知识数据转换为图数据库能够接受的格式，按照预定义的结构将数据导入 Neo4j 中，对构建好的知识图谱进行初步检查和验证，确保节点、边和属性的完整性和准确性，通过简单查询和可视化展示，查看图谱结构是否符合预期，图谱展示如下图所示。
图10 完整图谱展示 图11 部分图谱展示
（5）检索系统构建：基于知识图谱开发简单的检索功能，如库存知识查询功能，企业用户可以通过输入关键词查询相关库存管理知识，如特定零部件的库存控制策略、某种情况下的库存成本计算方法等。选取汽车企业的实际库存管理场景进行案例应用，验证知识图谱在实际中的应用价值，帮助汽车供应链上各节点企业实现知识共享。同时在检索系统中输入相应的库存问题企业用户可查询到相关的库存解决方案。
图12 案例收集
图13 案例图谱 图14 检索系统
图15 库存知识查询 图16 供应链节点企业信息查询
图17 库存方案推荐
三、下一步工作计划
1. 基于前期通过Protégé构建的本体模型，进一步细化实体、关系属性和数据属性的定义，确保模型能够更全面地覆盖汽车供应链库存管理的各个方面。
2. 在现有知识图谱的基础上，继续收集和完善汽车供应链库存管理相关的知识，特别是针对新兴技术和市场动态的信息，以扩充图谱的广度和深度。
3. 撰写毕业论文。
问题一：在你的研究中，提到了利用Neo4j进行知识图谱的构建与可视化。请问，为什么选择Neo4j作为图谱构建工具，它相比其他图数据库有哪些优势？
回答：Neo4j是一个原生的图数据库，其存储和查询方式都是基于图结构优化的。与关系型数据库或其他NoSQL数据库相比，Neo4j在处理复杂的关系和遍历时具有更高的效率。Neo4j提供了Cypher这一专为图数据设计的查询语言，它直观且易于使用，能够方便地表达复杂的图遍历和模式匹配操作。这对于知识图谱的构建和查询来说非常重要。
问题二：你的研究已经构建了汽车供应链库存管理知识图谱，并开发了查询系统。请问，在实际应用中，企业如何能够有效地利用这个图谱和查询系统来提升他们的库存管理水平？
回答：企业需要将自身的库存数据和信息导入到知识图谱中。这包括各个节点的库存量、库存周转率、需求预测等信息。通过将这些信息与图谱中的知识相结合，企业可以更全面地了解整个供应链的库存状况。企业可以利用查询系统对图谱进行探索和分析。例如，通过查询系统中的检索功能，企业可以快速找到与特定零部件或产品相关的供应链节点企业，了解他们的库存情况和供应能力。这有助于企业更好地进行库存规划和调度。企业还可以利用图谱中的关系分析功能，发现供应链中潜在的库存风险和机会。例如，通过分析图谱中节点企业之间的供应关系，企业可以识别出关键供应商和潜在的单点故障风险，从而采取相应的风险管理措施。
通过本次答辩，我获得了许多宝贵的收获和体会。
首先，我深刻体会到了研究的价值所在。汽车供应链库存管理是一个复杂而重要的领域，通过构建知识图谱，我们可以更全面地了解供应链中的各个节点企业及其之间的关系，从而更好地进行库存管理决策。在答辩过程中，我详细阐述了利用Neo4j进行知识图谱构建与可视化的过程，以及图谱在智能搜索、智能问答、推荐系统等领域的应用潜力。这让我更加坚信，我的研究可以为汽车供应链库存管理带来实际的提升和改善。
其次，答辩过程让我得到了锻炼和成长。在准备答辩的过程中，我需要对研究内容进行深入的思考和整理，确保自己能够清晰地阐述研究的背景、目的、方法、结果和结论。同时，我还需要预测答辩老师可能提出的问题，并提前准备好回答。在答辩过程中，我需要面对老师的提问和质疑，这要求我具备扎实的专业知识和良好的应变能力。通过答辩，我不仅提升了自己的表达能力和应变能力，还更加深入地理解了研究的内涵和价值。