结合AI技术，可以帮助企业提升设备维护效率和管理复杂信息的能力。以下是一个详细流程和思路：

1. 项目背景概述 
在高端制造业领域，如飞机、轮船、光刻机等设备的操作手册及零件图纸涉及大量的零配件信息和操作维护流程。传统方式难以高效管理这些复杂数据。通过构建知识图谱，可以实现设备信息的系统化管理和结构化存储，提高维护和维修效率。

2. 总体技术实现步骤

- 数据预处理 
  首先利用自然语言处理（NLP）技术将工业说明书文本进行分割，将每个设备的描述信息提取出来，形成结构化数据。结合视觉识别技术，可以从机械图纸中识别零件编号、位置与说明书内容关联，完成文本与图像信息的对接。

- 实体关系定义 
  在构建知识图谱中，需定义核心实体和它们的关系。比如将“零件”、“系统”、“维护步骤”等作为主要实体，并明确它们之间的关系类型（如“组成-整体”关系、“维护-步骤”等）。这可以让用户快速了解各个部件之间的逻辑关联与功能关系。

- 图数据库设计与构建
  采用如Neo4j等支持图形数据的数据库来存储这些复杂关系。通过自动化数据导入、校验和关系完善，可以构建一个具有逻辑一致性和灵活查询能力的工业知识图谱。

- 知识图谱查询与可视化 
  最终，将构建的图谱与友好的查询接口和可视化工具结合，使用户可以轻松查询到设备的部件信息、维护指南和操作步骤。

思通数科AI多模态引擎与高端制造的结合
思通数科的AI多模态引擎在构建工业知识图谱中，可以通过以下方式为高端精密制造提供支持：
- 多模态数据融合：整合文本、图像、视频等多种类型的数据，提供更为全面的信息解析能力。
- 自动化与智能化：结合NLP、OCR、图像识别等多项技术，实现说明书信息的全自动提取、结构化和图谱构建。
- 可视化展示与分析：通过用户友好的界面展示知识图谱结构，并提供维护需求分析和常见故障诊断等功能，帮助企业优化资源配置、提高设备管理效率。 

这种方法将传统的工业说明书管理提升至结构化数据管理的层次，实现信息的高效查询与关联分析。