Con el desarrollo de la Máquina Inteligente como Servicio (IMaaS), los dispositivos requieren cada vez más personalización, inteligencia y orientación al servicio, lo que convierte la modelización de recursos en un desafío clave. La tecnología de gráficos de conocimiento (KG), conocida por unificar datos heterogéneos, se ha convertido en una herramienta esencial para modelar y analizar recursos de fabricación. Sobre esta base, este estudio propone un nuevo método de construcción de KG de recursos para IMaaS. Primero, se utiliza un diagrama E-R para dividir las entidades constantes y variables y establecer los atributos constantes y las relaciones constantes. Luego, se nombran los tripletas, se establece el espacio de valores y se construye la capa de esquema. Finalmente, se utiliza la información relacionada sobre dispositivos para llenar la capa de datos, y luego se genera el gráfico de conocimiento. Mientras tanto, este estudio utiliza dispositivos de impresión 3D FDM de escritorio como un ejemplo de caso para la validación. El método propuesto en este estudio puede mejorar la precisión y mantenibilidad de la gestión de recursos de equipos en el sector de fabricación, promoviendo efectivamente actividades posteriores como la gestión, el análisis y la toma de decisiones.