Inginerie bazată pe cunoaștere - Knowledge-based engineering

Acest articol este despre utilizarea tehnologiei bazate pe cunoaștere în domeniul CAD. Pentru dezvoltarea sistemelor expert în toate domeniile, consultați Ingineria cunoștințelor .

Ingineria bazată pe cunoaștere (KBE) este aplicarea tehnologiei sistemelor bazate pe cunoaștere în domeniul proiectării și producției de fabricație. Procesul de proiectare este în mod inerent o activitate intensivă în cunoaștere, astfel încât o mare parte din accentul pus pe KBE este utilizarea tehnologiei bazate pe cunoaștere pentru a sprijini proiectarea asistată de computer (CAD), cu toate acestea, tehnicile bazate pe cunoștințe (de exemplu, gestionarea cunoștințelor) pot fi aplicat întregului ciclu de viață al produsului .

Domeniul CAD a fost întotdeauna un adoptator timpuriu al tehnicilor de inginerie software utilizate în sistemele bazate pe cunoștințe, cum ar fi orientarea obiectelor și regulile . Ingineria bazată pe cunoștințe integrează aceste tehnologii cu CAD și alte instrumente software tradiționale de inginerie.

Beneficiile KBE includ o colaborare îmbunătățită a echipei de proiectare datorită gestionării cunoștințelor, reutilizării îmbunătățite a artefactelor de proiectare și automatizării părților majore ale ciclului de viață al produsului.

Prezentare generală

KBE este in esență inginerie pe baza modelelor de cunoștințe . Un model de cunoaștere utilizează reprezentarea cunoștințelor pentru a reprezenta artefactele procesului de proiectare (precum și procesul în sine), mai degrabă decât sau în plus față de tehnicile convenționale de programare și baze de date.

Avantajele utilizării reprezentării cunoștințelor pentru modelarea sarcinilor și artefactelor de inginerie industrială sunt:

  • Integrare îmbunătățită. În sistemele tradiționale CAD și industriale, fiecare aplicație are adesea propriul model ușor diferit. Având un model de cunoștințe standardizat, integrarea este mai ușoară în diferite sisteme și aplicații.
  • Mai multă reutilizare. Un model de cunoaștere facilitează stocarea și etichetarea artefactelor de proiectare, astfel încât să poată fi găsite cu ușurință din nou și reutilizate. De asemenea, modelele de cunoaștere sunt ele însele mai reutilizabile în virtutea utilizării formalismului, cum ar fi relațiile IS-A (clase și subclase în paradigma orientată obiect). Cu subclasificarea poate fi foarte ușor să creați noi tipuri de artefacte și procese începând cu o clasă existentă și adăugând o nouă subclasă care moștenește toate proprietățile și comportamentele implicite ale părinților săi și apoi poate fi adaptată după cum este necesar.
  • O întreținere mai bună. Ierarhiile de clasă nu numai că facilitează reutilizarea, ci și facilitează întreținerea sistemelor. Având o definiție a unei clase care este partajată de mai multe sisteme, problemele legate de controlul schimbării și de consistență sunt mult simplificate.
  • Mai multă automatizare. Regulile de sistem expert pot capta și automatiza luarea deciziilor care sunt lăsate la îndemâna experților umani cu majoritatea sistemelor convenționale.

KBE poate avea o gamă largă de acțiuni care acoperă întreaga gamă de activități legate de managementul ciclului de viață al produsului și optimizarea proiectării multidisciplinare . Domeniul KBE include proiectarea, analiza ( inginerie asistată de computer - CAE), producția și asistența. În acest rol inclusiv, KBE trebuie să acopere un mare rol multidisciplinar legat de multe tehnologii asistate de computer ( CAx ).

Există două moduri principale prin care KBE poate fi implementat:

  1. Construiți modele de cunoaștere de la bază folosind tehnologia bazată pe cunoaștere
  2. Stratificați tehnologia bazată pe cunoștințe în plus față de CAD, simulare și alte aplicații inginerești existente

Un exemplu timpuriu al primei abordări a fost instrumentul Simkit dezvoltat de Intellicorp în anii 1980. Simkit a fost dezvoltat pe baza mediului de inginerie a cunoștințelor (KEE) al Intellicorp . KEE a fost un mediu puternic de dezvoltare a sistemelor bazat pe cunoaștere. KEE a început pe Lisp și a adăugat cadre , obiecte și reguli , precum și instrumente suplimentare puternice, precum raționamentul ipotetic și menținerea adevărului. Simkit a adăugat capabilități de simulare stocastică mediului KEE. Aceste capacități au inclus un model de eveniment, generatoare de distribuție aleatorie, vizualizare de simulare și multe altele. Instrumentul Simkit a fost un exemplu timpuriu de KBE. Ar putea defini o simulare în termeni de modele de clasă și reguli și apoi să ruleze simularea așa cum ar face o simulare convențională. Pe parcurs, simularea ar putea continua să invoce reguli, demoni și metode de obiecte, oferind potențialul de simulare mult mai bogată, precum și de analiză decât instrumentele de simulare convenționale.

Una dintre problemele cu care Simkit s-a confruntat a fost o problemă comună pentru majoritatea sistemelor KBE timpurii dezvoltate cu această metodă: mediile bazate pe cunoștințe Lisp oferă capacități foarte puternice de reprezentare a cunoștințelor și de raționament ; cu toate acestea, au făcut-o cu prețul unor cerințe masive de memorie și procesare care au întins limitele computerelor vremii. Simkit ar putea rula simulări cu mii de obiecte și ar putea face analize foarte sofisticate asupra acestor obiecte. Cu toate acestea, simulările industriale au necesitat adesea zeci sau sute de mii de obiecte, iar Simkit a avut dificultăți în escaladarea la astfel de niveluri.

A doua alternativă la dezvoltarea KBE este ilustrată de suita de produse CATIA . CATIA a început cu produse pentru CAD și alte aplicații tradiționale de inginerie industrială și le-a adăugat capabilități bazate pe cunoștințe; de exemplu, modulul KnowledgeWare.

Istorie

KBE s-a dezvoltat în anii 1980. A făcut parte din valul inițial de investiții în inteligență artificială pentru afaceri, care a alimentat sistemele expert. La fel ca sistemele expert, s-a bazat pe ceea ce la acea vreme erau progrese de vârf în tehnologia informației corporative , cum ar fi computerele , stațiile de lucru și arhitecturile client-server . Aceleași tehnologii au facilitat, de asemenea, creșterea software-ului CAx și CAD . CAD a avut tendința de a conduce tehnologiile de vârf și chiar de a le depăși limitele actuale. Cel mai bun exemplu în acest sens a fost programarea orientată pe obiecte și tehnologia bazelor de date , care au fost adaptate de CAD atunci când majoritatea magazinelor de tehnologie informațională corporativă erau dominate de baze de date relaționale și programare procedurală .

La fel ca în cazul sistemelor expert, KBE a suferit o scădere în timpul iernii AI . De asemenea, ca și în cazul sistemelor expert și al tehnologiei de inteligență artificială în general, a existat un interes reînnoit față de Internet. În cazul KBE, interesul a fost probabil cel mai puternic pentru tipul de comerț electronic de la o companie la alta și tehnologiile care facilitează definirea vocabularelor și ontologiilor standard din industrie pentru produsele fabricate .

Semantic web este viziunea lui Tim Berners Lee pentru următoarea generație a internetului. Acesta va fi un Internet bazat pe cunoștințe, construit pe ontologii , obiecte și tehnologii de cadre , care permiteau și tehnologii pentru KBE. Tehnologiile importante pentru web-ul semantic sunt XML , RDF și OWL . Web-ul semantic are un potențial excelent pentru KBE, iar ontologiile și proiectele KBE sunt un domeniu puternic pentru cercetările actuale.

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 de idei la implementare, livrare și eliminare. KBE la acest nivel se va ocupa de problemele produselor de o natură mai generică decât va face cu CAx . O zonă naturală cu accent pe procesul de producție; cu toate acestea, gestionarea 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 cunoștințe, integrate cu numeroasele nevoi diferite, dar conexe, ale managementului ciclului de viață. KBE sprijină procesele de decizie implicate în configurație, tranzacții, 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, a software-ului, a arhitecturii clădirilor etc. Deși fiecare domeniu specific al CAx va avea tipuri foarte diferite de probleme și artefacte, toate împărtășesc probleme comune, precum și faptul că trebuie să gestioneze colaborarea unor companii sofisticate lucrătorii cunoașterii, proiectarea și reutilizarea artefactelor complexe etc.

În esență, KBE se extinde, se bazează și se integrează cu domeniul CAx denumit în mod obișnuit Computer Aided Design (CAD). În acest sens, KBE este similar cu ingineria software bazată pe cunoaștere , care a extins domeniul ingineriei software asistate de computer 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 un plan definit 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 calcul necesare, KBE și-a pus degetul în ușă, ca să spunem așa, printr-un plan „pay as you go”. În esență, această tehnică trebuia să arate beneficii și apoi să obțină mai multă muncă (gândiți-vă la o inginerie agilă). În cazul modelului 777, proiectul a ajuns acolo unde influențele modificărilor din partea timpurie a fluxului de proiectare / construire (încărcări) ar putea fi recalculate într-un weekend pentru a permite evaluarea prin procese din aval. După cum era necesar, inginerii erau la curent pentru a termina și a semna lucrarea. În același timp, CAx a permis respectarea toleranțelor mai stricte. Cu 777, KBE a avut atât de mult succes, încât programele ulterioare l-au aplicat în mai multe domenii. În timp, facilitățile KBE au fost integrate în platforma CAx și sunt o parte normală a operațiunii.

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.

Metodologia KBE

Dezvoltarea aplicațiilor KBE se referă la cerințele de identificare, captare, structurare, formalizare și în cele din urmă implementarea cunoștințelor. Multe așa-numite platforme KBE acceptă doar etapa 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 gestionarea cunoștințelor și menținerea acestora la zi. Ca exemplu al unei astfel de metodologii KBE, proiectul UE MOKA, „Metodologie și instrumente orientate către aplicații bazate pe cunoaștere”, propune soluții care se concentrează pe etapele de structurare și formalizare, precum și pe legături cu implementarea.

O alternativă la MOKA este utilizarea metodelor generale de inginerie a cunoștințelor care au fost dezvoltate pentru sisteme expert din toate industriile sau utilizarea metodologiilor generale de dezvoltare software, cum ar fi Procesul rațional unificat sau metodele Agile .

Limbi pentru KBE

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

  • Programare bazată pe cunoaștere vs.
  • Standardizare vs. proprietate

Programare bazată pe cunoaștere vs.

Un compromis fundamental identificat cu reprezentarea cunoștințelor în inteligența artificială este între puterea expresivă și calculabilitate. Așa cum a demonstrat Levesque în lucrarea sa clasică despre acest subiect, cu cât este mai puternic un formalism de cunoaștere-reprezentare, cu atât formalismul va fi mai aproape de puterea expresivă a logicii de prim ordin. Așa cum a demonstrat și Levesque, cu cât un limbaj este mai aproape de logica de primă ordine, cu atât este mai probabil ca acesta să permită terminarea expresiilor care sunt indecidabile sau care necesită o putere de procesare exponențială. În implementarea sistemelor KBE, acest compromis se reflectă în alegerea de a utiliza medii puternice bazate pe cunoștințe sau medii procedurale mai convenționale și de programare orientate pe obiecte.

Standardizare vs. proprietate

Există un compromis între utilizarea standardelor, cum ar fi STEM și limbile de proprietate specifice furnizorului sau afacerii. Standardizarea facilitează schimbul de cunoștințe , integrarea și reutilizarea. Formatele proprietare (cum ar fi CATIA) pot oferi avantaje competitive și caracteristici puternice dincolo de standardizarea actuală.

Genworks GDL, un produs comercial al cărui nucleu se bazează pe proiectul Gendl cu licență AGPL, 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.

În 2006, Grupul de gestionare a obiectelor a lansat un document RFP de servicii KBE și a solicitat feedback. 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 mașină care se află în domeniul KBE este Gellish English .

KBE în Academia

Implementări

Următoarele pachete de dezvoltare KBE sunt disponibile comercial:

Pentru CAD

Pentru dezvoltarea generală a aplicațiilor implementate pe web

Pentru procese de analiză, proiectare și inginerie

Vezi si

Referințe

  1. ^ "Inginerie bazată pe cunoaștere" . technosoft.com . Technosoft . Accesat la 5 iulie 2014 .
  2. ^ Prasad, Brian. "Ceea ce distinge KBE de automatizare" . coe.org. Arhivat din original la 24 martie 2012 . Accesat la 3 iulie 2014 .
  3. ^ Drummond, Brian; Marilyn Stelzner (1989). "Simkit: un set de instrumente de simulare a construcției de modele" . În Mark Richer (ed.). Instrumente și tehnici AI . Ablex. pp. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3. Accesat la 6 iulie 2014 .
  4. ^ "Ce este CATIA?" . firstratemold.com . firstratemold . Accesat la 6 iulie 2014 .
  5. ^ Switlik, John (octombrie-noiembrie 2005). "Inginerie bazată pe cunoaștere (KBE): actualizare" . coe.org . COE. Arhivat din original la 24 martie 2012 . Accesat la 6 iulie 2014 .CS1 maint: URL inadecvat ( link )
  6. ^ Spooner, David (1991). „Către un model de date orientat pe obiecte pentru un sistem mecanic de baze de date CAD”. Pe sistemele de baze de date orientate pe obiecte . Subiecte despre sistemele de baze de date orientate pe obiecte în sistemele informaționale . Subiecte în sistemele informatice. pp. 189–205. doi : 10.1007 / 978-3-642-84374-7_13 . ISBN 978-3-642-84376-1.
  7. ^ "AI Winter" . ainewsletter.com . ainewsletter. Arhivat din original la 9 noiembrie 2013 . Accesat la 6 iulie 2014 . 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.
  8. ^ Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora (17 mai 2001). „Webul semantic O nouă formă de conținut web care este semnificativă pentru computere va declanșa o revoluție a noilor posibilități” . American științific . 284 (5): 34–43. doi : 10.1038 / scientificamerican0501-34 . Arhivat din original la 24 aprilie 2013.
  9. ^ Zhang, WY; Yun, JW (aprilie 2008). „Explorarea tehnologiilor web semantice pentru modelarea bazată pe ontologie în proiectarea inginerească colaborativă”. Jurnalul internațional de tehnologie avansată de fabricație . 36 (9-10): 833-843. doi : 10.1007 / s00170-006-0896-5 . S2CID  12420678 .
  10. ^ Vedeți Pagina de discuții, exemplu Point-in-Time - referințele trebuie actualizate
  11. ^ Sainter, P (10-13 septembrie 2000). „GESTIONAREA CUNOAȘTERII PRODUSELOR ÎN SISTEME DE INGINERIE BAZATĂ DE CUNOAȘTERI” . Lucrările conferinței tehnice de proiectare DETC'00ASME 2000 și conferința de calculatoare și informații în inginerie . Accesat la 4 iulie 2014 .
  12. ^ "MOKA: Un cadru pentru structurarea și reprezentarea cunoștințelor inginerești" . Proiectul Esprit. Arhivat din original la 22 aprilie 2004 . Accesat la 5 iulie 2014 .CS1 maint: URL inadecvat ( link )
  13. ^ Kendal, SL; Creen, M. (2007), O introducere în ingineria cunoașterii , Londra: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5, OCLC  70987401
  14. ^ Levesque, Hector; Ronald Brachman (1985). „Un compromis fundamental în reprezentarea și raționamentul cunoștințelor” . În Ronald Brachman și Hector J. Levesque (ed.). Lectura în reprezentarea cunoștințelor . Morgan Kaufmann. p. 49 . ISBN 978-0-934613-01-9. Vestea bună în reducerea serviciului KR la demonstrarea teoremei este că acum avem 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.
  15. ^ Wilson, Walter. „Un limbaj pentru proiectarea inginerească” (PDF) . step.nasa.gov . Lockheed Martin . Accesat la 4 iulie 2014 .
  16. ^ "Genworks" . genworks.com . Accesat la 4 iulie 2014 .
  17. ^ "Specificația limbii GDL" .
  18. ^ "Servicii KBE pentru PLM RFP" . omg.org . Grupul de gestionare a obiectelor. 2006 . Accesat la 4 iulie 2014 .
  19. ^ "Specificațiile serviciilor de proiectare asistate de computer" . omg.org . Grupul de gestionare a obiectelor. Ianuarie 2005 . Accesat la 4 iulie 2014 .
  20. ^ "Design Automation - Creați desene 2D și modele 3D pentru vânzări | Tacton" . Tacton . Adus 20-06-2018 .
  21. ^ „Detalii produs” . solidworks.com . Adus 20-06-2018 .
  22. ^ "Tacton Design Automation | Aplicații certificate | Autodesk Developer Network" . Adus 20-06-2018 .

linkuri externe