El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) despliega dispositivos de comunicación masivos para la recopilación de información y el control de procesos. Una vez que falla, afectará seriamente la operación del sistema industrial. Este documento propone un nuevo método para la extracción conjunta de conocimiento de múltiples entidades (MEKJE) de fallas en equipos de comunicación de IIoT. Este método construye un modelo de múltiples tareas fuertemente acoplado de extracción de entidades y relaciones de falla. Lo utilizamos para implementar incrustación de palabras y captura semántica bidireccional para generar vectores de texto computables. Al mismo tiempo, se propone un método de segmentación de múltiples entidades, que utiliza filtrado de ruido para distinguir la relación de múltiples fallas de un solo corpus. Construimos un conjunto de datos de fallas de comunicación en IIoT de energía y realizamos experimentos. Los resultados experimentales muestran que el método tiene el mejor rendimiento en pruebas con el conjunto de datos de Texto Defectuoso y el conjunto de datos CLUENER. En particular, el modelo logra un valor de F1 del 78.6% en la evaluación de extracción de relaciones para múltiples entidades, y una mejora significativa del 5-8% en su precisión y recall. Permite el mapeo efectivo y la extracción precisa de datos de conocimiento de fallas.