随着知识经济时代的到来,作为国民经济支柱行业的汽车制造业也进入了“知识管理时代”,知识资源成为企业发展的第一要素,生产经营模式也开始向知识集成与创新模式转变。冲压工艺是汽车生产中最重要的工艺,其工艺水平直接影响着产品质量和生产效率,而停机问题是影响冲压工艺水平的重要因素,所以,减少停机次数和停机时间是提高冲压工艺水平的关键。员工在解决停机问题时,会积累大量的经验知识,如果能够识别获取这些经验知识并对其进行有效的管理,就能够最大程度地减少停机次数和停机时间,从而降低成本,提高生产效率和产品质量。如何表示和描述停机问题处理知识是本文的研究重点,本文结合知识管理和人工智能的相关理论,根据停机问题处理知识的特点,提出了停机问题处理知识网络模型,并在该模型的基础上,实现了对停机问题处理知识的提取和应用。主要内容包括：首先提出了停机问题、停机问题处理过程、停机问题处理事实以及停机问题处理知识等概念。然后从概念层、逻辑层和可计算层分析讨论了停机问题处理知识网络模型,包括因果网络模型和方案网络模型。其中,因果网络模型包括概念模型、逻辑模型和可计算模型。综合这两个网络模型及二者之间的关系,提出了问题处理知识网络模型。接着从可计算层面提出了问题处理知识的提取算法和应用算法。然后从实现层面,运用数据库和编程技术手段实现了问题处理知识的提取及应用。最后以某汽车企业冲压车间的停机问题为例进行实例分析,用实例验证了模型的效果和实用性。