Este estudio primero digitaliza, regula y estructura datos complejos no estructurados como datos masivos de operación y mantenimiento históricos y experiencia de juicio de fallas de ingeniería de operación y mantenimiento basados en un método de extracción de entidades semiautomático; anota la asociación o relación indirecta entre 63,724 tipos de fallas entre tríadas mediante árboles de decisión. Se utiliza el algoritmo bayesiano para explorar aún más la relación entre triples, se realiza la fusión de conocimientos, el razonamiento de conocimientos y la actualización de conocimientos, y se completa la construcción de un grafo de conocimientos; combinado con el método de diagnóstico inteligente de fallas, se logra la predicción de fallas, el descubrimiento rápido, la localización de fallas, el razonamiento de tipo e impacto comercial, y se proporcionan soluciones para ayudar en la toma de decisiones.