Con la amplia aplicación del software de fabricación asistida por computadora (CAM), las empresas de fabricación han acumulado una gran cantidad de datos de programación de control numérico (NC), proporcionando valiosos recursos de conocimiento para el desarrollo de nuevos productos. Adquirir y reutilizar de manera eficiente el conocimiento NC existente es esencial para mejorar la eficiencia de programación, mejorar la calidad del producto y acortar los ciclos de fabricación. Este estudio propone un método de programación NC inteligente basado en un gráfico de conocimiento. En primer lugar, se analiza el conocimiento relevante en el dominio de la programación NC y se construyen elementos de conocimiento CAM para reducir la granularidad del conocimiento. Luego, se construyen la capa de ontología y la capa de datos para lograr el desarrollo del gráfico de conocimiento. A continuación, se realiza un razonamiento de conocimiento en el gráfico de conocimiento a través de la alineación de entidades y el razonamiento basado en reglas semánticas. Además, para abordar los problemas de baja fiabilidad, aplicabilidad limitada y la necesidad de modificaciones manuales frecuentes en las plantillas de programación NC guiadas por el gráfico de conocimiento CAM, se propone un método de completación del gráfico de conocimiento CAM basado en la agregación de vecindario y la mejora semántica. Finalmente, se desarrolla un sistema de programación NC inteligente basado en un gráfico de conocimiento, y se realizan experimentos comparativos con algoritmos principales en conjuntos de datos públicos para la completación de gráficos de conocimiento de pocos disparos, validando la efectividad del método propuesto mediante experimentos con los componentes clave de los motores diésel marinos.