Existen diversas formas de fuentes de datos de ensamblaje para turbinas eólicas, lo que contribuye a la falta de una expresión unificada y estandarizada. Además, la reutilización de datos históricos de ensamblaje es baja, lo que lleva a una pobre capacidad de razonamiento sobre la secuencia de ensamblaje de un nuevo producto. En este documento, proponemos un enfoque basado en grafos de conocimiento para recomendaciones de secuencias de ensamblaje para turbinas eólicas. Primero, para los datos multimodales (texto en el manual de proceso, imagen de herramientas y modelo tridimensional (3D)) de ensamblaje, se establece un modelo de representación de información de ensamblaje de múltiples procesos para expresar los elementos de ensamblaje de manera unificada. Además, se diseñan métodos de extracción de conocimiento para diferentes datos modales con el fin de construir un grafo de conocimiento multimodal para el ensamblaje de turbinas eólicas. Además, se propone la recuperación de elementos de proceso de ensamblaje similares basada en la representación de codificadores bidireccionales de la red de coincidencia de grafos (BERT-GMN) para predecir los subgrafos de la secuencia de ensamblaje. También se propone un método de inferencia de elementos de proceso de ensamblaje basado en el Lenguaje de Reglas de la Web Semántica (SWRL) para generar automáticamente secuencias de subensamblaje combinando relaciones de ensamblaje de componentes. Luego, se diseña un algoritmo de optimización de secuencia multiobjetivo para el ensamblaje final que produce las secuencias de ensamblaje óptimas. Finalmente, tomando la turbina eólica VEU-15 como objeto, se verifica la efectividad del modelado de información del proceso de ensamblaje y la representación de información de múltiples fuentes de partes. Los resultados de recomendación de secuencias son de mejor calidad en comparación con los algoritmos tradicionales de planificación de secuencias de ensamblaje. Proporciona una solución viable para que el ensamblaje de turbinas eólicas sea optimizado desde múltiples objetivos simultáneamente.