随着全球人工智能、大数据领域所发生的深刻变革，中国也面临着提升高端制造核心技术的挑战，而这也是实现从“制造大国”向“制造强国”转型升级的根本出路。

制造业具有自身生产过程复杂的特点，无论物料变化、生产流程、供应链还是客户服务都非常复杂。此外，制造业企业快速产生大量且种类繁多的数据，用户将数据存储在企业的各个地方，包括不同业务线，会形成大量的物理性数据孤岛。在这种情况下，将这些数据全部结合起来，理解它们之间固有但可能不太明显的关系很有必要。从高度互连的海量数据集中找出模式时，图数据库的优势则尽显无疑。如今，图数据库作用巨大，它能够帮助企业使用互连数据来推动竞争优势并从数据中发掘新价值，这将成为制造企业打造竞争优势的关键所在。

根据Fraunhofer IAO和IT协会BITCOM的一项研究，到2025年，实现整个制造领域产品开发、制造、物流和客户的数据关联将使生产净值增加30%。而且它不再只是连接业务部门内的单个流程。公司更需要着眼大局，从整体角度审视生产并进行大规模规划，包括全球分布式生产基地和设施。

值得一提的是，图技术不仅限于制造业中的单一应用。事实上，它可以应用于整个产品生命周期。以汽车制造业为例，图技术在供应链管理、保修分析、客户360和知识图谱这四大领域都发挥着重要作用。

供应链管理

汽车制造业越来越趋向准时制造，任何对制造和顺利交付产生的干扰都会影响客户的满意度和销售。借助图技术，汽车制造商可以有效地管理和利用供应链中的复杂数据，将复杂的挑战转化为真正的价值。

随着联网合作伙伴、供应商和最终用户的日益增加，图技术可以为汽车制造商提供覆盖整个供应链的完整可见视图，并协助企业主动解决其中的问题。

图数据库能够通过数据相结合的一些方式，帮助汽车企业改进订购和采购流程、优化库存规划、了解供应商在物流方面的表现，做出更明智的决定。

如沃尔沃汽车公司就借助 Neo4j 解决方案了解车辆中每个组件之间的联系以及与客户需求之间的关系。沃尔沃汽车使用 Neo4j 解决方案不仅为了查看BOM以满足特定工程指标，而是全面了解车辆的信息，满足特定客户的需求。

保修分析

图数据库可以帮助企业了解如何将索赔追溯到供应商，与零件出现故障的供应商进行沟通, 更好地了解供应商问题并提出如何应对。汽车企业借助图技术可以预测索赔，当掌握了索赔模式，通过远程信息处理数据、传感器数据、导致索赔的维修以及相关部件数据，就可以防止索赔的发生。这将有助于管理保修风险以及更为严重的召回风险，从而进一步了解问题的严重程度，工程修复能实施到位的时间，多少人可能受影响以及解决此问题的步骤等，来确保有问题的零件不会被安装到新车上。

通过使用 Neo4j 执行自然语言处理 (NLP)，汽车制造业企业可以进行大规模搜索以发现维修趋势和问题，制定解决方案并做出有价值的预测，以提高整个公司的车辆维修和维护效率。

客户360

图数据库还可以帮助企业更全面地了解客户，随时访问相关信息，并指明如何将这些信息结合在一起，以便更好地改善客户体验。借助图技术，客户360可以协助企业发现并防止客户流失，更好地识别终身价值高的客户，专注于为其提供更优质服务。此外，图在客户360中的应用还有助于提高追加销售和搭配销售，从而提升整体销售额度。

知识图谱

知识图谱普遍适用于汽车等多个行业。从本质上讲，这个概念就是获取公司的知识并将其结合起来，了解它们之间的联系。这通常会带来新的发现，因为以前从未将这些数据联系在一起并使其持久发挥作用。图在知识图谱中的应用将帮助企业更快地完成设计周期和工程建造，改进产品和服务，将产品更快推向市场。当工程师通过图技术获得充分且合适的文档，就无需浪费时间搜索数据即可快速获取所需信息，把精力投入到实际工作中。

全球十大汽车制造商之一的一家日本汽车厂商此前曾遇到因为来自不同团队的不一致、孤立数据而最终导致拖延车辆开发过程的问题。该企业通过使用Neo4j 知识图谱获取标准化元数据，实现了跨企业数据无缝交换，加快了产品验证生命周期。

目前，全球前10大汽车制造商中有8家都借助 Neo4j图数据平台来推动创新的制造解决方案，使用互连数据来提升竞争优势并从数据中发掘新价值。(尼克·沃拉 作者系Neo4j亚太区副总裁)