汽车产业作为支撑国民经济发展的支柱型产业,经过二十余年的发展已进入平稳增长阶段,汽车后市场中关于零部件故障维修的需求正在不断增长,国家也大力推动故障维修技术的公开化,以促进行业整体发展。通过对多价值链协同服务云平台现存的故障维修业务模式分析发现,零部件供应商在获取故障维修信息和提供远程技术支持时处于被动位置,同时各服务站在进行故障维修时存在维修能力参差不齐、故障定位时间长,维修服务效率低等问题。为此,论文面向零部件供应商对自身零部件故障维修数据的组织利用需求,依托云平台整合多价值链的优势,基于汽车产业多价值链数据空间,对多条汽车产业价值链上的故障维修数据资源进行整合,并将其转换为故障维修知识,通过数据处理与智能分析技术为故障维修业务中所涉及到的各企业角色提供知识智能服务,以提高故障维修业务的整体竞争能力。论文首先分析了平台现存维修诊断业务模式和现有知识服务应用中存在的问题,然后结合数据空间故障文本数据处理的难点和零部件供应商对故障维修知识服务的需求,设计了数据空间故障维修知识服务总体解决方案。该方案为充分发挥各企业在价值链上的优势,基于平台数据空间利用超链的信息获取方式构建了支持迭代更新的故障维修知识库,在此基础上,设计了支持供应商多链、制造厂链内、服务站跨链的维修知识服务系统。为解决故障文本数据知识转换的问题,基于数据空间中的专业领域词汇,实现了支持词汇增强的命名实体识别模型,在一定程度上完成了文本数据的知识化。接下来,研究了基于知识实体注意的故障分类匹配模型,通过充分利用故障案例中的实体、文本和相关基础信息,采用在神经网络模型中添加外部注意力机制的方式完成了对故障案例信息的分类,以故障案例相似度匹配的方式实现了支持语义识别和类别选择的智能诊断推荐,提高了故障维修知识服务的应用价值。最后,论文基于B/S模式的三层架构在云平台上完成了故障维修知识服务系统的开发,实现了包含领域词典管理、知识提取更新、知识提取管理、知识节点管理功能的知识库管理模块和支持维修数据分析、维修知识分析、故障智能诊断功能的服务应用模块。系统通过知识可视化展示和数据智能化分析的方式,为零部件供应商、整车制造厂和协同服务站提供了针对性的维修知识服务,从而达到了提高故障维修效率,降低维修服务成本,提升售后服务质量的目的。论文通过为故障维修数据设计知识转换与服务共享方案,提供了一种利用多链故障维修数据进行知识智能服务的思路。