Inginerie bazată pe cunoaștere

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

Ingineria bazată pe cunoaștere ( KBE ) este o disciplină care își trage originile atât din lumea proiectării asistate de computer (CAD), cât și din sistemele bazate pe cunoaștere , dar are diferite definiții și aplicații în funcție de context. În primele aplicații, acestea erau în general instrumente de suport pentru proiectare. Succesul primelor prototipuri de KBE a fost remarcabil, atât de mult încât KBE a fost considerat un element fundamental pentru proiectarea generativă, cu multe așteptări în ceea ce privește îmbunătățirea performanței pentru toate procesele de proiectare care prezintă o intervenție umană limitată [1] .

Prezentare generală

Ingineria bazată pe cunoaștere (KBE) reprezintă aplicația tehnologică a viziunii și strategiei de gestionare a cunoștințelor legate de inginerie. KBE oferă proiectanților instrumentele pentru a dobândi și reutiliza cunoștințe multidisciplinare într-un mod integrat, pentru a reduce timpul și costurile de proiectare, automatiza operațiunile repetitive și a fi de sprijin în activitățile de proiectare conceptuală .

Oferă proiectanților instrumentele pentru a-și accesa practic ideile, pentru a modela produsul într-un mod multidisciplinar, pentru a modifica geometriile și pentru a sprijini investigarea diferitelor scenarii „ce-ar fi dacă” în contextul proiectării. Unul dintre obiectivele sale este, de fapt, conectarea managementului cunoașterii și automatizarea proiectării. În special, capacitatea de a utiliza reguli pentru a genera desene mecanice constituie o legătură importantă între diferite sisteme de afaceri ( PLM , CAD, ERP ) [2] .

Istorie

KBE s-a născut în 1980 ca o dezvoltare complementară a tehnologiilor CAx (CAD, CAM , CAE etc.). De fapt, în acea perioadă, după primele dezvoltări din anii 70, CAx a făcut progrese mari, mână în mână cu evoluția computerului .

La fel ca multe alte inovații, și KBE, după un început luminos, sa confruntat cu o perioadă de declin. Printre principalele cauze ale acestui declin, cu siguranță trebuie menționate așteptările disproporționate și infrastructura tehnologică inadecvată. Cu toate acestea, au existat suficiente povești de succes pentru a menține interesul viu până în 1990.

În anii 90, KBE a continuat să existe într-o nișă specifică, datorită metodologiilor și sistemelor „orientate spre obiecte” suficient de avansate pentru a permite realizarea unor obiective minore.

În prezent [ când? ] , în special datorită noilor tehnologii (web în bandă largă, Cloud Computing ), KBE este din nou foarte actual și constituie un element fundamental de sprijin pentru mediul PLM și CAx în automatizarea proceselor de afaceri [3] [4] [5] [6] [7] .

KBE și managementul ciclului de viață al produsului

Product Lifecycle Management (PLM) este managementul procesului de fabricație al oricărei industrii care produce bunuri. Poate acoperi întregul ciclu de viață al produsului, de la generarea ideilor până la implementare, livrare și eliminare. KBE la acest nivel va aborda problemele legate de produse de o natură mai generală decât CAx. O zonă naturală cu accent pe procesul de producție; cu toate acestea, managementul ciclului de viață poate acoperi multe alte probleme, cum ar fi planificarea afacerii, marketing etc. Un avantaj al utilizării KBE este obținerea serviciilor de raționament automat și de gestionare a cunoștințelor dintr-un mediu bazat pe cunoaștere integrat cu numeroasele nevoi diferite, dar conexe, ale managementului ciclului de viață. KBE susține procesele de luare a deciziilor implicate în configurare, negociere, control, gestionare și o serie de alte domenii, cum ar fi optimizarea.

KBE și CAx

CAx se referă la domeniul instrumentelor asistate de calculator pentru analiză și proiectare. CAx acoperă mai multe domenii. Exemple sunt proiectarea asistată de computer a pieselor fabricate, software, arhitectura clădirilor etc. Deși fiecare domeniu specific CAx va avea tipuri foarte diferite de probleme și artefacte, toate împărtășesc probleme comune, cum ar fi nevoia de a gestiona colaborarea lucrătorilor cunoscuți sofisticate, proiectarea și refolosirea artefactelor complexe etc.

În esență, KBE extinde, construiește și se integrează cu domeniul CAx, denumit în general Design Computer Aided Design (CAD). În acest sens, KBE este similar cu ingineria software bazată pe cunoaștere, care a extins domeniul ingineriei software asistate de calculator cu instrumente și tehnologie bazate pe cunoaștere. Ce a fost KBSE pentru software și CASE, KBE este pentru produsele fabricate și CAD.

Un exemplu poate fi luat din experiența lui Boeing. Programul 777 a preluat provocarea de a avea o aeronavă definită digital. Acest lucru a necesitat o investiție în sisteme, baze de date și stații de lucru la scară largă pentru proiectare și lucrări de inginerie analitică. Având în vedere amploarea lucrărilor de procesare necesare, KBE a pus picioarele în ușă, ca să spunem așa, printr-un plan „pay as you go”. În esență, această tehnică trebuia să arate beneficiile și apoi să obțină mai multă muncă (gândiți-vă la o inginerie agilă). În cazul modelului 777, proiectarea a ajuns la punctul în care influențele asupra modificărilor din prima parte a fluxului de proiectare / construcție (sarcini) ar putea fi recalculate într-un weekend pentru a permite evaluarea proceselor din aval. După cum sa solicitat, inginerii erau în proces de finalizare și semnare a lucrării. În același timp, CAx a făcut posibilă respectarea toleranțelor mai stricte. Cu 777, KBE a avut atât de mult succes, încât programele ulterioare l-au aplicat în mai multe domenii. De-a lungul timpului, facilitățile KBE au fost integrate în platforma CAx și sunt o parte normală a operațiunii [8] .

KBE și managementul cunoștințelor

Una dintre cele mai importante tehnologii bazate pe cunoaștere pentru KBE este gestionarea cunoștințelor. Instrumentele de gestionare a cunoștințelor acceptă un depozit cu spectru larg, adică un depozit care poate suporta toate tipurile diferite de artefacte de lucru: desene și note informale, tabele mari de baze de date, obiecte multimedia și hipertext etc. părțile interesate colaborează la proiectarea și implementarea produselor. De asemenea, oferă instrumente pentru automatizarea procesului de proiectare (de exemplu, reguli) și pentru a facilita reutilizarea [9] .

Metodologia KBE

Dezvoltarea aplicațiilor KBE se referă la cerințele pentru identificarea, dobândirea, structurarea, formalizarea și în cele din urmă implementarea cunoștințelor. Multe așa-numite platforme KBE acceptă doar faza de implementare, care nu este întotdeauna principalul blocaj în procesul de dezvoltare KBE. Pentru a limita riscul asociat cu dezvoltarea și întreținerea aplicației KBE, este necesar să se bazeze pe o metodologie adecvată pentru a gestiona cunoștințele și a le menține la zi. Ca exemplu al unei astfel de metodologii KBE, proiectul UE MOKA, „Metodologie și instrumente orientate spre aplicații bazate pe cunoaștere”, propune soluții axate pe fazele de structurare și formalizare, precum și legături cu implementarea [10] .

O alternativă la MOKA este utilizarea metodelor generale de inginerie a cunoștințelor care au fost dezvoltate pentru sisteme expert în toate domeniile [11] sau utilizarea metodologiilor generale de dezvoltare a software-ului, cum ar fi Procesul unificat rațional sau metodele Agile.

Limbi pentru KBE

Două probleme critice pentru limbile și formalismele utilizate pentru KBE sunt:

Programare bazată pe cunoștințe și programare procedurală

Un compromis fundamental identificat cu reprezentarea cunoștințelor în inteligența artificială este între puterea expresivă și calculabilitate. Așa cum a demonstrat Levesque în articolul său clasic despre acest subiect, cu cât este conceput un formalism de reprezentare a cunoașterii, cu atât formalismul va fi mai aproape de puterea expresivă a logicii de ordinul întâi. Așa cum a demonstrat și Levesque, cu cât un limbaj este mai aproape de logica de ordinul întâi, cu atât este mai probabil să permită finalizarea expresiilor care sunt indecidabile sau care necesită o putere de procesare exponențială [12] . În implementarea sistemelor KBE, acest compromis se reflectă în alegerea utilizării unor medii puternice bazate pe cunoștințe sau a unor medii de programare procedurale și orientate pe obiecte mai convenționale.

Standardizare și proprietate

Există un compromis între utilizarea standardelor, cum ar fi STEM și limbile proprietar specifice vânzătorului sau specifice companiei. Standardizarea facilitează schimbul de cunoștințe, integrarea și reutilizarea. Formatele proprietare (cum ar fi CATIA) pot oferi un avantaj competitiv și o funcționalitate puternică dincolo de standardizarea actuală [13] .

Genworks GDL, un produs comercial al cărui nucleu se bazează pe proiectul Gendl licențiat AGPL [14] , abordează problema longevității aplicației oferind un kernel de limbaj declarativ la nivel înalt, care este un superset al unui dialect standard al limbajului de programare Lisp (ANSI) Common Lisp sau CL). Gendl / GDL în sine este propus ca un standard de facto pentru limbile KBE bazate pe ANSI CL [15] .

În 2006, Object Management Group a lansat un document RFP pentru serviciile KBE și a solicitat feedback [16] . Până în prezent, nu există specificații OMG pentru KBE; cu toate acestea, există un standard OMG pentru serviciile CAD.

Un exemplu de limbaj independent de sistem pentru dezvoltarea de ontologii lizibile de mașini, găsit în domeniul KBE este engleza Gellish [17] .

KBE în Academie

Notă

  1. ^ Inginerie bazată pe cunoștințe , la technosoft.com , Technosoft. Adus pe 5 iulie 2014 .
  2. ^ Brian Prasad, Ce distinge KBE de automatizare , la legacy.coe.org , coe.org. Adus la 3 iulie 2014 (arhivat din original la 24 martie 2012) .
  3. ^ David Spooner, Către un model de date orientat pe obiecte pentru un sistem mecanic de baze de date CAD , în Sisteme de baze de date orientate pe obiecte, Subiecte de sisteme de baze de date orientate pe obiecte Subiecte în sisteme de informații , Subiecte în sisteme de informații, 1991, pp. 189–205, DOI : 10.1007 / 978-3-642-84374-7_13 , ISBN 978-3-642-84376-1 .
  4. ^ John Switlik, Knowledge Based Engineering (KBE): Update , pe coe.org , COE, octombrie - noiembrie 2005. Accesat la 6 iulie 2014 (arhivat din original la 24 martie 2012) .
  5. ^ AI Winter , pe ainewsletter.com , ainewsletter. Adus la 6 iulie 2014 (arhivat din original la 9 noiembrie 2013) .
    «Iarna AI de la sfârșitul anilor '80. Fraza a fost inventată prin analogie cu „iarna nucleară” - teoria conform căreia utilizarea în masă a armelor nucleare ar șterge soarele cu fum și praf, provocând scăderea temperaturilor globale, un Pământ înghețat și dispariția umanității. Iarna AI pur și simplu a provocat dispariția companiilor de IA, parțial din cauza hype-ului față de sistemele expert și a deziluziei cauzate atunci când afacerile și-au descoperit limitele. " .
  6. ^ Tim Berners-Lee, James Hendler și Ora Lassila, The Web Semantic O nouă formă de conținut Web care este semnificativă pentru computere va declanșa o revoluție a noilor posibilități , în Scientific American , vol. 284, nr. 5, 17 mai 2001, pp. 34–43, DOI : 10.1038 / scientificamerican0501-34 (arhivat din original la 24 aprilie 2013) .
  7. ^ WY Zhang și JW Yun, Explorarea tehnologiilor web semantice pentru modelarea bazată pe ontologie în proiectarea inginerească colaborativă , în The International Journal of Advanced Manufacturing Technology , vol. 36, 9-10, aprilie 2008, pp. 833–843, DOI : 10.1007 / s00170-006-0896-5 .
  8. ^ Vedeți Pagina de discuții, exemplu Point-in-Time - referințele trebuie actualizate
  9. ^ P Sainter, MANAGEMENTUL CUNOAȘTERII PRODUSULUI ÎN SISTEME DE INGINERIE BASATĂ PE CUNOAȘTERE , în Proceedings of DETC'00ASME 2000 Design Engineering Technical Conference și Computer and Information in Engineering Conference , 10-13 septembrie 2000. Accesat 4 iulie 2014 .
  10. ^ MOKA: Un cadru pentru structurarea și reprezentarea cunoștințelor inginerești , pe web1.eng.coventry.ac.uk , Proiect Esprit. Adus la 5 iulie 2014 (arhivat din original la 22 aprilie 2004) .
  11. ^ SL Kendal și M. Creen, An introduction to knowledge engineering , London, Springer, 2007, ISBN 978-1-84628-475-5 ,OCLC 70987401 .
  12. ^ Hector Levesque și Ronald Brachman, A Fundamental Tradeoff in Knowledge Representation and Reasoning , în Ronald Brachman și Hector J. Levesque (eds), Reading in Knowledge Representation , Morgan Kaufmann, 1985, p. 49 , ISBN 978-0-934613-01-9 .
    „Vestea bună în reducerea serviciului KR la demonstrarea teoremei este că avem acum o noțiune foarte clară, foarte specifică despre ceea ce ar trebui să facă sistemul KR; noul rău este că este, de asemenea, clar că serviciile nu pot fi furnizate ... a decide dacă o propoziție din FOL este sau nu o teoremă ... este de nerezolvat. " .
  13. ^ Walter Wilson, A Language for Engineering Design ( PDF ), la http://step.nasa.gov , Lockheed Martin. Adus la 4 iulie 2014 .
  14. ^ Genworks , pe genworks.com . Adus la 4 iulie 2014 .
  15. ^ GDL Language Specification ( TXT ), pe genworks.com .
  16. ^ KBE Services for PLM RFP , pe omg.org , Object Management Group, 2006. Accesat la 4 iulie 2014 .
  17. ^ Specificația serviciilor de proiectare asistată de computer , pe omg.org , Object Management Group, ianuarie 2005. Accesat la 4 iulie 2014 .