Ingénierie basée sur la connaissance - Knowledge-based engineering

Cet article porte sur l'utilisation de la technologie basée sur la connaissance dans le domaine de la CAO. Pour le développement de systèmes experts dans tous les domaines, voir Ingénierie des connaissances .

L'ingénierie basée sur la connaissance (KBE) est l'application de la technologie des systèmes basée sur la connaissance au domaine de la conception et de la production de fabrication. Le processus de conception est intrinsèquement une activité à forte intensité de connaissances, donc une grande partie de l'accent pour KBE est sur l'utilisation de la technologie basée sur la connaissance pour soutenir la conception assistée par ordinateur (CAO), cependant les techniques basées sur la connaissance (par exemple la gestion des connaissances) appliqué à l'ensemble du cycle de vie du produit .

Le domaine de la CAO a toujours été l'un des premiers à adopter les techniques de génie logiciel utilisées dans les systèmes à base de connaissances, telles que l' orientation objet et les règles . L'ingénierie basée sur les connaissances intègre ces technologies avec la CAO et d'autres outils logiciels d'ingénierie traditionnels.

Les avantages de KBE incluent une meilleure collaboration de l'équipe de conception grâce à la gestion des connaissances, une meilleure réutilisation des artefacts de conception et l'automatisation des principales parties du cycle de vie du produit.

Aperçu

KBE est essentiellement de l'ingénierie sur la base de modèles de connaissance . Un modèle de connaissance utilise la représentation des connaissances pour représenter les artefacts du processus de conception (ainsi que le processus lui-même) plutôt que ou en plus des techniques conventionnelles de programmation et de base de données.

Les avantages de l'utilisation de la représentation des connaissances pour modéliser les tâches et les artefacts d'ingénierie industrielle sont :

  • Intégration améliorée. Dans les systèmes de CAO et industriels traditionnels, chaque application a souvent son propre modèle légèrement différent. Disposer d'un modèle de connaissances standardisé facilite l'intégration entre différents systèmes et applications.
  • Plus de réutilisation. Un modèle de connaissance facilite le stockage et le marquage des artefacts de conception afin qu'ils puissent être facilement retrouvés et réutilisés. De plus, les modèles de connaissances sont eux-mêmes plus réutilisables en raison de l'utilisation de formalismes tels que les relations IS-A (classes et sous-classes dans le paradigme orienté objet). Avec la sous-classe, il peut être très facile de créer de nouveaux types d'artefacts et de processus en commençant par une classe existante et en ajoutant une nouvelle sous-classe qui hérite de toutes les propriétés et comportements par défaut de ses parents, puis peut être adaptée selon les besoins.
  • Meilleur entretien. Les hiérarchies de classes ne facilitent pas seulement la réutilisation, elles facilitent également la maintenance des systèmes. En ayant une définition d'une classe partagée par plusieurs systèmes, les problèmes de contrôle des changements et de cohérence sont considérablement simplifiés.
  • Plus d'automatisation. Les règles du système expert peuvent capturer et automatiser la prise de décision laissée aux experts humains avec la plupart des systèmes conventionnels.

KBE peut avoir une large portée qui couvre l'ensemble des activités liées à la gestion du cycle de vie des produits et à l' optimisation de la conception multidisciplinaire . La portée de KBE comprend la conception, l'analyse ( ingénierie assistée par ordinateur - CAE), la fabrication et le support. Dans ce rôle inclusif, KBE doit couvrir un grand rôle multidisciplinaire lié à de nombreuses technologies assistées par ordinateur ( CAx ).

KBE peut être mis en œuvre de deux manières principales :

  1. Construire des modèles de connaissances à partir de zéro en utilisant une technologie basée sur la connaissance
  2. Superposez la technologie basée sur les connaissances aux applications de CAO, de simulation et autres applications d'ingénierie existantes

Un premier exemple de la première approche était l'outil Simkit développé par Intellicorp dans les années 1980. Simkit a été développé sur l' environnement d'ingénierie des connaissances (KEE) d'Intellicorp. KEE était un environnement de développement de systèmes basé sur la connaissance très puissant. KEE a commencé sur Lisp et a ajouté des cadres , des objets et des règles , ainsi que de puissants outils supplémentaires, tels que le raisonnement hypothétique et la maintenance de la vérité. Simkit a ajouté des capacités de simulation stochastique à l'environnement KEE. Ces capacités comprenaient un modèle d'événement, des générateurs de distribution aléatoire, une visualisation de simulation, etc. L'outil Simkit était un exemple précoce de KBE. Il pourrait définir une simulation en termes de modèles de classe et de règles, puis exécuter la simulation comme le ferait une simulation conventionnelle. En cours de route, la simulation pourrait continuer à invoquer des règles, des démons et des méthodes objet, offrant ainsi un potentiel de simulation et d'analyse beaucoup plus riche que les outils de simulation conventionnels.

L'un des problèmes rencontrés par Simkit était un problème courant pour la plupart des premiers systèmes KBE développés avec cette méthode : les environnements basés sur les connaissances Lisp fournissent des capacités de représentation et de raisonnement des connaissances très puissantes ; cependant, ils l'ont fait au prix d'exigences massives en mémoire et en traitement qui ont repoussé les limites des ordinateurs de l'époque. Simkit pourrait exécuter des simulations avec des milliers d'objets et effectuer des analyses très sophistiquées sur ces objets. Cependant, les simulations industrielles nécessitaient souvent des dizaines ou des centaines de milliers d'objets, et Simkit avait du mal à passer à de tels niveaux.

La deuxième alternative au développement de KBE est illustrée par la suite de produits CATIA . CATIA a commencé avec des produits pour la CAO et d'autres applications d'ingénierie industrielle traditionnelles et leur a ajouté des capacités basées sur les connaissances ; par exemple, leur module KnowledgeWare.

Histoire

KBE développé dans les années 1980. Cela faisait partie de la vague initiale d'investissements dans l'intelligence artificielle pour les entreprises qui a alimenté les systèmes experts. Comme les systèmes experts, il s'appuyait sur ce qui était à l'époque des avancées de pointe dans les technologies de l'information d'entreprise telles que les PC , les postes de travail et les architectures client-serveur . Ces mêmes technologies facilitaient également la croissance des logiciels CAx et CAO . La CAO avait tendance à conduire les technologies de pointe et même à les pousser au-delà de leurs limites actuelles. Le meilleur exemple en était la programmation orientée objet et la technologie de base de données , qui ont été adaptées par la CAO lorsque la plupart des magasins de technologie de l'information d'entreprise étaient dominés par les bases de données relationnelles et la programmation procédurale .

Comme pour les systèmes experts, KBE a subi un ralentissement pendant l' IA Winter . De plus, comme pour les systèmes experts et la technologie de l'intelligence artificielle en général, Internet a suscité un regain d'intérêt. Dans le cas de KBE, l'intérêt était peut-être le plus fort pour le type de commerce électronique interentreprises et les technologies qui facilitent la définition de vocabulaires et d' ontologies standard de l'industrie pour les produits manufacturés .

Le web sémantique est la vision de Tim Berners Lee pour la prochaine génération d'Internet. Il s'agira d'un Internet basé sur la connaissance, construit sur des ontologies , des objets et des technologies de trame qui constituaient également des technologies habilitantes pour KBE. Les technologies importantes pour le Web sémantique sont XML , RDF et OWL . Le web sémantique a un excellent potentiel pour KBE, et les ontologies et projets KBE sont un domaine important pour la recherche actuelle.

KBE et gestion du cycle de vie des produits

La gestion du cycle de vie des produits (PLM) est la gestion du processus de fabrication de toute industrie qui produit des biens. Il peut couvrir tout le cycle de vie du produit, de la génération d'idées à la mise en œuvre, la livraison et l'élimination. KBE à ce niveau traitera des problèmes de produits de nature plus générique qu'il ne le fera avec CAx . Un domaine naturel d'accent est mis sur le processus de production; Cependant, la gestion du cycle de vie peut couvrir de nombreux autres problèmes tels que la planification d'entreprise, le marketing, etc. KBE prend en charge les processus de décision impliqués dans la configuration, les échanges, le contrôle, la gestion et un certain nombre d'autres domaines, tels que l' optimisation .

KBE et CAx

CAx fait référence au domaine des outils d'analyse et de conception assistés par ordinateur. CAx couvre plusieurs domaines. Des exemples sont la conception assistée par ordinateur de pièces fabriquées, de logiciels, d'architecture de bâtiments, etc. Bien que chaque domaine spécifique de CAx ait des types de problèmes et d'artefacts très différents, ils partagent tous des problèmes communs, tels que la gestion de la collaboration de systèmes sophistiqués. travailleurs du savoir, conception et réutilisation d'artefacts complexes, etc.

Essentiellement, KBE étend, s'appuie sur et s'intègre au domaine CAx généralement appelé conception assistée par ordinateur (CAO). En ce sens, KBE est analogue à Knowledge-Based Software Engineering , qui a étendu le domaine du Computer Aided Software Engineering avec des outils et une technologie basés sur la connaissance. Ce que KBSE était aux logiciels et CASE, KBE l'est aux produits manufacturés et à la CAO.

Un exemple peut être tiré de l'expérience de Boeing. Le programme 777 a relevé le défi d'avoir un avion défini numériquement. Cela nécessitait un investissement dans des systèmes, des bases de données et des postes de travail à grande échelle pour les travaux de conception et d'ingénierie analytique. Compte tenu de l'ampleur du travail informatique requis, KBE a mis le pied sur la porte, pour ainsi dire, grâce à un "plan de paiement au fur et à mesure". Essentiellement, cette technique était de montrer des avantages et d'obtenir ainsi plus de travail (pensez à l'ingénierie agile). Dans le cas du 777, le projet est arrivé là où les influences des changements dans la première partie du flux de conception/construction (charges) ont pu être recalculées sur un week-end pour permettre une évaluation par des processus en aval. Au besoin, les ingénieurs étaient prêts à terminer et à approuver le travail. Dans le même temps, CAx a permis de respecter des tolérances plus strictes. Avec le 777, KBE a connu un tel succès que les programmes ultérieurs l'ont appliqué dans plus de domaines. Au fil du temps, les installations de KBE ont été intégrées à la plate-forme CAx et font partie intégrante de l'exploitation.

KBE et gestion des connaissances

L'une des technologies basées sur la connaissance les plus importantes pour KBE est la gestion des connaissances . Les outils de gestion des connaissances prennent en charge un référentiel à large spectre, c'est-à-dire un référentiel qui peut prendre en charge tous les différents types d'artefacts de travail : dessins et notes informels, grandes tables de base de données, objets multimédias et hypertextes, etc. les parties prenantes collaborent à la conception et à la mise en œuvre des produits. Il fournit également des outils pour automatiser le processus de conception (par exemple, des règles) et pour faciliter la réutilisation.

Méthodologie KBE

Le développement d'applications KBE concerne les exigences pour identifier, capturer, structurer, formaliser et enfin mettre en œuvre les connaissances. De nombreuses plates-formes dites KBE ne prennent en charge que l'étape de mise en œuvre, qui n'est pas toujours le principal goulot d'étranglement dans le processus de développement KBE. Afin de limiter le risque lié au développement et à la maintenance de l'application KBE, il est nécessaire de s'appuyer sur une méthodologie appropriée pour gérer les connaissances et les maintenir à jour. Comme exemple d'une telle méthodologie KBE, le projet de l'UE MOKA, "Méthodologie et outils orientés vers les applications basées sur la connaissance", propose des solutions qui se concentrent sur les étapes de structuration et de formalisation ainsi que des liens vers la mise en œuvre.

Une alternative à MOKA est d'utiliser des méthodes d'ingénierie des connaissances générales qui ont été développées pour les systèmes experts dans toutes les industries ou d'utiliser des méthodologies générales de développement de logiciels telles que les méthodes Rational Unified Process ou Agile .

Langues pour KBE

Deux problèmes critiques pour les langages et les formalismes utilisés pour KBE sont :

  • Programmation basée sur les connaissances vs programmation procédurale
  • Standardisation vs propriétaire

Programmation basée sur les connaissances vs programmation procédurale

Un compromis fondamental identifié avec la représentation des connaissances dans l'intelligence artificielle est entre le pouvoir expressif et la calculabilité. Comme Levesque l'a démontré dans son article classique sur le sujet, plus un formalisme de représentation des connaissances est puissant, plus le formalisme se rapprochera du pouvoir expressif de la logique du premier ordre. Comme Levesque l'a également démontré, plus un langage est proche de la logique du premier ordre, plus il est probable qu'il autorisera des expressions indécidables ou nécessitant une puissance de traitement exponentielle. Dans la mise en œuvre des systèmes KBE, ce compromis se reflète dans le choix d'utiliser des environnements puissants à base de connaissances ou des environnements de programmation procéduraux et orientés objet plus conventionnels.

Standardisation vs propriétaire

Il existe un compromis entre l'utilisation de normes telles que STEM et des langages propriétaires spécifiques à un fournisseur ou à une entreprise. La normalisation facilite le partage , l'intégration et la réutilisation des connaissances . Les formats propriétaires (tels que CATIA) peuvent offrir un avantage concurrentiel et des fonctionnalités puissantes au-delà de la standardisation actuelle.

Genworks GDL, un produit commercial dont le noyau est basé sur le projet Gendl sous licence AGPL, résout le problème de la longévité des applications en fournissant un noyau de langage déclaratif de haut niveau qui est un sur-ensemble d'un dialecte standard du langage de programmation Lisp ( ANSI Common Lisp , ou CL). Gendl/GDL lui-même est proposé comme standard de facto pour les langages KBE basés sur ANSI CL.

En 2006, l' Object Management Group a publié un document d'appel d'offres sur les services KBE et a demandé des commentaires. À ce jour, aucune spécification OMG pour KBE n'existe ; cependant, il existe une norme OMG pour les services de CAO.

Un exemple de langage indépendant du système pour le développement d'ontologies lisibles par machine qui est dans le domaine KBE est Gellish English .

KBE dans le monde universitaire

Implémentations

Les packages de développement KBE suivants sont disponibles dans le commerce :

Pour la CAO

Pour le développement général d'applications déployées sur le Web

Pour les processus d'analyse, de conception et d'ingénierie

Voir également

Les références

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Liens externes