TCSNAME 064-2023 船用设备智能集成与远程运维系统 第 5 部分：知识库建设

本文聚焦于TCSNAME 064-2023《船用设备智能集成与远程运维系统 第5部分：知识库建设》中关于知识库数据分类的新旧版本差异，并结合实际应用对这一变化进行深入解析。

在旧版标准TCSNAME 064-2018中，知识库的数据分类较为基础和通用，主要按照设备类型、故障模式等传统方式进行划分。然而，在新版标准TCSNAME 064-2023中，数据分类体系得到了显著优化，新增了基于人工智能算法的知识分类模型。该模型引入了自然语言处理技术和机器学习算法，能够更精准地识别和归类各类数据，从而提升知识库的智能化水平。

以实际应用场景为例，某大型船舶制造企业实施远程运维服务时，需要对大量的运行数据进行分析和管理。根据新版标准的要求，企业首先应建立一个包含多种分类维度的知识库框架。例如，除了传统的设备类别外，还增加了基于工况条件、时间序列等多种动态分类维度。通过这些多维度分类，可以实现对不同场景下设备状态的快速定位和诊断。

具体操作步骤如下：

1. 数据采集：利用传感器网络实时收集船舶各系统的运行参数。

2. 预处理：运用数据清洗技术去除异常值，并通过特征提取增强数据质量。

3. 分类建模：采用深度学习框架构建分类器，训练模型以适应特定领域的数据特性。

4. 部署验证：将训练好的模型应用于实际运维场景，持续监控其性能并调整优化。

通过这样的方式，不仅提高了知识库的数据处理效率，也增强了系统的预测能力和决策支持能力。这对于保障船舶安全航行以及降低运营成本具有重要意义。因此，理解并正确应用新版标准中的知识库数据分类方法，是企业在数字化转型过程中不可或缺的一环。