Bilgiye dayalı mühendislik - Knowledge-based engineering

Bu makale, CAD alanında bilgi tabanlı teknolojinin kullanımı hakkındadır. Tüm alanlarda uzman sistemlerin geliştirilmesi için bkz. Bilgi mühendisliği .

Bilgi tabanlı mühendislik (KBE), bilgi tabanlı sistem teknolojisinin imalat tasarımı ve üretimi alanına uygulanmasıdır. Tasarım süreci doğası gereği bilgi yoğun bir faaliyettir, bu nedenle KBE'nin vurgusunun büyük bir kısmı bilgisayar destekli tasarımı (CAD) desteklemek için bilgi tabanlı teknolojinin kullanımı üzerindedir, ancak bilgi tabanlı teknikler (örneğin bilgi yönetimi) olabilir. tüm ürün yaşam döngüsüne uygulanır .

CAD alanı, nesne yönelimi ve kurallar gibi bilgi tabanlı sistemlerde kullanılan yazılım mühendisliği tekniklerinin her zaman erken bir uygulayıcısı olmuştur . Bilgiye dayalı mühendislik, bu teknolojileri CAD ve diğer geleneksel mühendislik yazılım araçlarıyla bütünleştirir.

KBE'nin faydaları arasında bilgi yönetimi sayesinde tasarım ekibinin gelişmiş işbirliği, tasarım eserlerinin geliştirilmiş yeniden kullanımı ve ürün yaşam döngüsünün ana bölümlerinin otomasyonu yer alır.

genel bakış

KBE esasen bilgi modelleri temelinde mühendisliktir . Bir bilgi modeli, geleneksel programlama ve veritabanı tekniklerinden ziyade veya bunlara ek olarak tasarım sürecinin (aynı zamanda sürecin kendisinin) eserlerini temsil etmek için bilgi temsilini kullanır .

Endüstri mühendisliği görevlerini ve yapıtlarını modellemek için bilgi temsilini kullanmanın avantajları şunlardır:

  • Geliştirilmiş entegrasyon. Geleneksel CAD ve endüstriyel sistemlerde her uygulamanın genellikle biraz farklı bir modeli vardır. Standartlaştırılmış bir bilgi modeline sahip olmak, farklı sistemler ve uygulamalar arasında entegrasyonu kolaylaştırır.
  • Daha fazla yeniden kullanım. Bir bilgi modeli, kolayca bulunabilmeleri ve yeniden kullanılabilmesi için tasarım eserlerinin depolanmasını ve etiketlenmesini kolaylaştırır. Ayrıca bilgi modellerinin kendileri, IS-A ilişkileri (nesne yönelimli paradigmada sınıflar ve alt sınıflar) gibi biçimciliğin kullanılması sayesinde daha fazla yeniden kullanılabilir . Alt sınıflama ile, mevcut bir sınıftan başlayarak ve ebeveynlerinin tüm varsayılan özelliklerini ve davranışlarını devralan ve daha sonra gerektiği gibi uyarlanabilen yeni bir alt sınıf ekleyerek yeni türde yapay nesneler ve süreçler oluşturmak çok kolay olabilir.
  • Daha iyi bakım. Sınıf hiyerarşileri sadece yeniden kullanımı kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda sistemlerin bakımını da kolaylaştırır. Birden fazla sistem tarafından paylaşılan bir sınıf tanımına sahip olarak, değişiklik kontrolü ve tutarlılık sorunları büyük ölçüde basitleştirilir.
  • Daha fazla otomasyon. Uzman sistem kuralları, çoğu geleneksel sistemde insan uzmanlara bırakılan karar vermeyi yakalayabilir ve otomatikleştirebilir.

KBE, Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi ve Multidisipliner tasarım optimizasyonu ile ilgili tüm faaliyetleri kapsayan geniş bir kapsama sahip olabilir . KBE'nin kapsamı tasarım, analiz ( bilgisayar destekli mühendislik – CAE), üretim ve desteği içerir. Bu kapsayıcı rolde, KBE, birçok bilgisayar destekli teknolojiyle ( CAx ) ilgili çok disiplinli geniş bir rolü kapsamalıdır .

KBE'nin uygulanabilmesinin iki temel yolu vardır:

  1. Bilgi tabanlı teknolojiyi kullanarak sıfırdan bilgi modelleri oluşturun
  2. Mevcut CAD, simülasyon ve diğer mühendislik uygulamalarının üzerine katman bilgisine dayalı teknoloji

İlk yaklaşımın ilk örneği , 1980'lerde Intellicorp tarafından geliştirilen Simkit aracıydı . Simkit, Intellicorp'un Bilgi Mühendisliği Ortamı (KEE) üzerine geliştirildi. KEE, çok güçlü bir bilgi tabanlı sistem geliştirme ortamıydı. KEE, Lisp'te başladı ve çerçeveler , nesneler ve kuralların yanı sıra varsayımsal akıl yürütme ve gerçeği koruma gibi güçlü ek araçlar ekledi . Simkit, KEE ortamına stokastik simülasyon yetenekleri ekledi. Bu yetenekler bir olay modeli, rastgele dağıtım oluşturucular, simülasyon görselleştirme ve daha fazlasını içeriyordu. Simkit aracı, KBE'nin erken bir örneğiydi. Sınıf modelleri ve kuralları açısından bir simülasyonu tanımlayabilir ve ardından simülasyonu geleneksel bir simülasyonun yaptığı gibi çalıştırabilir. Yol boyunca, simülasyon kuralları, şeytanları ve nesne yöntemlerini çağırmaya devam edebilir ve geleneksel simülasyon araçlarından çok daha zengin simülasyon ve analiz için potansiyel sağlar.

Simkit'in karşılaştığı sorunlardan biri, bu yöntemle geliştirilen ilk KBE sistemlerinin çoğu için ortak bir sorundu: Lisp bilgi tabanlı ortamlar, çok güçlü bilgi temsili ve akıl yürütme yetenekleri sağlar; ancak bunu, zamanın bilgisayarlarının sınırlarını zorlayan devasa bellek ve işleme gereksinimleri pahasına yaptılar. Simkit, binlerce nesneyle simülasyon çalıştırabilir ve bu nesneler üzerinde çok karmaşık analizler yapabilir. Bununla birlikte, endüstriyel simülasyonlar genellikle on veya yüz binlerce nesne gerektiriyordu ve Simkit bu seviyelere kadar ölçeklendirmekte zorlanıyordu.

KBE geliştirmenin ikinci alternatifi, CATIA ürün paketi tarafından gösterilmektedir . CATIA, CAD ve diğer geleneksel endüstri mühendisliği uygulamaları için ürünlerle başladı ve bunlara bilgi tabanlı yetenekler ekledi; örneğin, KnowledgeWare modülü.

Tarih

KBE 1980'lerde geliştirildi. Uzman sistemleri besleyen iş için Yapay Zeka'ya yapılan ilk yatırım dalgasının bir parçasıydı. Uzman sistemler gibi, PC'ler , iş istasyonları ve istemci-sunucu mimarileri gibi kurumsal bilgi teknolojisinde o sırada önde gelen gelişmelere dayanıyordu . Aynı teknolojiler, CAx ve CAD yazılımının büyümesini de kolaylaştırıyordu . CAD, öncü teknolojileri yönlendirme ve hatta mevcut sınırlarını zorlama eğilimindeydi. Bunun en iyi örneği, çoğu kurumsal bilgi teknolojisi mağazasında ilişkisel veritabanları ve prosedürel programlamanın hakim olduğu zamanlarda CAD tarafından uyarlanan nesne yönelimli programlama ve veritabanı teknolojisiydi .

Uzman sistemlerde olduğu gibi, KBE de AI Kışı sırasında bir gerileme yaşadı . Ayrıca, uzman sistemler ve genel olarak yapay zeka teknolojisinde olduğu gibi, İnternet'e olan ilgi yeniden canlandı. KBE örneğinde, ilgi belki de en güçlü şekilde işletmeler arası elektronik ticaret türü ve üretilen ürünler için endüstri standardı sözlüklerin ve ontolojilerin tanımını kolaylaştıran teknolojilere yönelikti .

Semantik web vizyonu olan Tim Berners Lee internetin sonraki nesil için. Bu , ontolojiler , nesneler ve aynı zamanda KBE için teknolojileri mümkün kılan çerçeve teknolojileri üzerine inşa edilmiş bilgiye dayalı bir İnternet olacaktır . Anlamsal web için önemli teknolojiler XML , RDF ve OWL'dir . Anlamsal ağ, KBE için mükemmel bir potansiyele sahiptir ve KBE ontolojileri ve projeleri, mevcut araştırmalar için güçlü bir alandır.

KBE ve ürün yaşam döngüsü yönetimi

Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi (PLM), mal üreten herhangi bir endüstrinin üretim sürecinin yönetimidir. Fikir üretiminden uygulamaya, teslimata ve elden çıkarmaya kadar tüm ürün yaşam döngüsünü kapsayabilir. Bu düzeydeki KBE, CAx'e göre daha genel nitelikteki ürün sorunlarıyla ilgilenecektir . Doğal bir vurgu alanı üretim sürecidir; bununla birlikte, yaşam döngüsü yönetimi, iş planlaması, pazarlama vb. gibi daha birçok konuyu kapsayabilir. KBE kullanmanın bir avantajı, yaşam döngüsü yönetiminin çok çeşitli ancak ilgili ihtiyaçları ile entegre edilmiş bilgi tabanlı bir ortamın otomatik akıl yürütme ve bilgi yönetimi hizmetlerini elde etmektir. KBE, konfigürasyon, ticaret, kontrol, yönetim ve optimizasyon gibi bir dizi başka alanla ilgili karar süreçlerini destekler .

KBE ve CAx

CAx , analiz ve tasarım için bilgisayar destekli araçların alanını ifade eder. CAx birden çok etki alanını kapsar. Örnekler, üretilen parçaların bilgisayar destekli tasarımı, yazılım, bina mimarisi vb. CAx'in her bir özel alanı çok farklı türde sorunlara ve eserlere sahip olsa da, bunların tümü, karmaşık işbirliklerini yönetmek gibi ortak sorunları paylaşır. bilgi çalışanları, karmaşık eserlerin tasarımı ve yeniden kullanımı, vb.

Esasen KBE, tipik olarak Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) olarak adlandırılan CAx alanını genişletir, geliştirir ve entegre eder . Bu anlamda KBE, Bilgisayar Destekli Yazılım Mühendisliği alanını bilgi tabanlı araçlar ve teknoloji ile genişleten Bilgi Tabanlı Yazılım Mühendisliğine benzer . KBSE yazılım ve CASE için ne idiyse, KBE de üretilen ürünler ve CAD için odur .

Boeing'in deneyiminden bir örnek alınabilir. 777 Programı, dijital olarak tanımlanmış bir uçağa sahip olma zorluğunu üstlendi. Bu, tasarım ve analitik mühendislik çalışmaları için büyük ölçekli sistemlere, veritabanlarına ve iş istasyonlarına yatırım yapılmasını gerektiriyordu. Gereken hesaplama işinin büyüklüğü göz önüne alındığında, KBE, tabiri caizse, bir "kullandıkça öde planı" ile ayak parmağını kapıya koydu. Esasen, bu teknik faydalar göstermek ve daha sonra daha fazla iş elde etmek (çevik mühendisliği düşünün) içindi. 777 durumunda, proje, tasarım/inşa akışının (yüklerin) ilk kısmındaki değişikliklere yönelik etkilerin, sonraki süreçler tarafından değerlendirmeye izin vermek için bir hafta sonu boyunca yeniden hesaplanabileceği yere geldi. Gerektiğinde, mühendisler işi bitirmek ve imzalamak için döngüdeydi. Aynı zamanda, CAx daha sıkı toleransların karşılanmasına izin verdi. 777 ile KBE o kadar başarılı oldu ki sonraki programlar bunu daha fazla alanda uyguladı. Zamanla, KBE tesisleri CAx platformuna entegre edildi ve operasyonun normal bir parçası oldu.

KBE ve bilgi yönetimi

KBE için en önemli bilgi tabanlı teknolojilerden biri bilgi yönetimidir . Bilgi yönetimi araçları geniş spektrumlu bir veri havuzunu destekler, yani tüm farklı çalışma yapıt türlerini destekleyebilen bir veri havuzu: resmi olmayan çizimler ve notlar, büyük veritabanı tabloları, multimedya ve hiper metin nesneleri, vb. Bilgi yönetimi, farklı türlere yardımcı olmak için çeşitli grup destek araçları sağlar. Paydaşlar, ürünlerin tasarımı ve uygulanması konusunda işbirliği yapar. Ayrıca tasarım sürecini (örn. kurallar) otomatikleştirmek ve yeniden kullanımı kolaylaştırmak için araçlar sağlar.

KBE metodolojisi

KBE uygulamalarının geliştirilmesi, bilgiyi tanımlama, yakalama, yapılandırma, resmileştirme ve son olarak uygulama gereksinimleri ile ilgilidir. Birçok farklı sözde KBE platformu, KBE geliştirme sürecinde her zaman ana darboğaz olmayan yalnızca uygulama adımını destekler. KBE uygulamasının geliştirilmesi ve bakımıyla ilişkili riski sınırlamak için, bilgiyi yönetmek ve güncel tutmak için uygun bir metodolojiye güvenmeye ihtiyaç vardır. Bu tür KBE metodolojisine örnek olarak, AB projesi MOKA, "Bilgiye Dayalı Uygulamalara Yönelik Metodoloji ve Araçlar", yapılandırma ve resmileştirme adımlarına ve uygulama bağlantılarına odaklanan çözümler önermektedir.

MOKA'ya bir alternatif, tüm endüstrilerdeki uzman sistemler için geliştirilmiş genel bilgi mühendisliği yöntemlerini kullanmak veya Rational Unified Process veya Agile yöntemleri gibi genel yazılım geliştirme metodolojilerini kullanmaktır .

KBE için Diller

KBE için kullanılan diller ve formalizmler için iki kritik konu şunlardır:

  • Bilgiye dayalı programlamaya karşı prosedürel programlama
  • Standardizasyona karşı tescilli

Bilgiye dayalı programlamaya karşı prosedürel programlama

Yapay zekada bilgi temsiliyle tanımlanan temel bir değiş tokuş, ifade gücü ve hesaplanabilirlik arasındadır. Levesque'in konuyla ilgili klasik makalesinde gösterdiği gibi, kişi tasarladığı bir bilgi-temsil biçimciliği ne kadar güçlüyse, biçimcilik birinci dereceden mantığın ifade gücüne o kadar yaklaşacaktır. Levesque'in de gösterdiği gibi, bir dil Birinci Derece Mantığa ne kadar yakınsa, karar verilemez veya üstel işlem gücü gerektiren ifadelerin tamamlanmasına izin verme olasılığı o kadar yüksektir. KBE sistemlerinin uygulanmasında, bu ödünleşim, güçlü bilgi tabanlı ortamları veya daha geleneksel prosedürel ve nesne yönelimli programlama ortamlarını kullanma seçiminde yansıtılır.

Standardizasyona karşı tescilli

STEM ve satıcıya veya işletmeye özel tescilli diller gibi standartların kullanılması arasında bir denge vardır. Standardizasyon, bilgi paylaşımını , entegrasyonu ve yeniden kullanımı kolaylaştırır . Tescilli formatlar (CATIA gibi), mevcut standardizasyonun ötesinde rekabet avantajı ve güçlü özellikler sağlayabilir.

Çekirdeği AGPL lisanslı Gendl Projesine dayanan ticari bir ürün olan Genworks GDL, Lisp programlama dilinin ( ANSI Common Lisp) standart bir lehçesinin bir üst kümesi olan üst düzey bir bildirimsel dil çekirdeği sağlayarak uygulama ömrü sorununu ele alır. veya CL). Gendl/GDL'nin kendisi, ANSI CL tabanlı KBE dilleri için fiili bir standart olarak önerilmektedir.

2006 yılında, Nesne Yönetim Grubu bir KBE hizmetleri RFP belgesi yayınladı ve geri bildirim istedi. Bugüne kadar, KBE için hiçbir OMG spesifikasyonu mevcut değildir; ancak, CAD hizmetleri için bir OMG standardı vardır.

KBE alanındaki makine tarafından okunabilen ontolojilerin geliştirilmesi için sistemden bağımsız bir dil örneği Gellish English'tir .

Akademide KBE

Uygulamalar

Aşağıdaki KBE geliştirme paketleri ticari olarak mevcuttur:

CAD için

Web'de dağıtılan uygulamaların genel amaçlı geliştirilmesi için

Analiz, tasarım ve mühendislik süreçleri için

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Bilgiye Dayalı Mühendislik" . teknosoft.com . Teknosoft . Erişim tarihi: 5 Temmuz 2014 .
  2. ^ Prasad, Brian. "KBE'yi Otomasyondan Ne Ayırır" . coe.org. Arşivlenmiş orijinal 24 Mart 2012'de . Erişim tarihi: 3 Temmuz 2014 .
  3. ^ Drummond, Brian; Marilyn Stelzner (1989). "Simkit: Bir Model Oluşturma Simülasyonu Araç Takımı" . Mark Richer'da (ed.). Yapay Zeka Araçları ve Teknikleri . Ablex. s. 241–260. ISBN'si 978-0-89391-494-3. Erişim tarihi: 6 Temmuz 2014 .
  4. ^ "CATIA Nedir?" . birinciratemold.com . birinci derecekalıp . Erişim tarihi: 6 Temmuz 2014 .
  5. ^ Switlik, John (Ekim-Kasım 2005). "Bilgi Tabanlı Mühendislik (KBE): Güncelleme" . coe.org . COE. 24 Mart 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi . Erişim tarihi: 6 Temmuz 2014 .CS1 bakımı: uygun olmayan URL ( bağlantı )
  6. ^ Kaşıkçı, David (1991). "Mekanik CAD Veritabanı Sistemi için Nesne Yönelimli Veri Modeline Doğru". Nesneye Dayalı Veritabanı Sistemlerinde . Bilgi Sistemlerinde Nesneye Dayalı Veritabanı Sistemleri Konuları . Bilişim Sistemleri Konuları. s. 189–205. doi : 10.1007/978-3-642-84374-7_13 . ISBN'si 978-3-642-84376-1.
  7. ^ "AI Kış" . ainenewsletter.com . haber bülteni. Arşivlenmiş orijinal 9 Kasım 2013 tarihinde . Erişim tarihi: 6 Temmuz 2014 . 80'lerin sonundaki AI Kışı. Bu ifade, "nükleer kış" - nükleer silahların toplu kullanımının güneşi duman ve tozla kapatacağı, küresel sıcaklıkların düşmesine, donmuş bir Dünya'ya ve insanlığın yok olmasına neden olacağı teorisine benzetilerek türetildi. Yapay Zeka Kışı, kısmen uzman sistemler üzerindeki hype ve işlerin sınırlarını keşfettiğinde ortaya çıkan hayal kırıklığı nedeniyle, yalnızca AI şirketlerinin yok olmasına neden oldu.
  8. ^ Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora (17 Mayıs 2001). "Semantik Web Bilgisayarlar için anlamlı olan yeni bir Web içeriği biçimi, yeni olanaklar devrimini ortaya çıkaracak" . Bilimsel Amerikalı . 284 (5): 34-43. doi : 10.1038/scientificamerican0501-34 . Arşivlenmiş orijinal 24 Nisan 2013 tarihinde.
  9. ^ Zhang, YY; Yun, JW (Nisan 2008). "İşbirlikçi mühendislik tasarımında ontoloji tabanlı modelleme için Semantik Web teknolojilerini keşfetmek". Uluslararası İleri Üretim Teknolojisi Dergisi . 36 (9-10): 833-843. doi : 10.1007/s00170-006-0896-5 . S2CID  12420678 .
  10. ^ Tartışma Sayfasına bakın, Zaman İçinde Örnek - referansların güncellenmesi gerekiyor
  11. ^ Sainter, P (10-13 Eylül 2000). "BİLGİ TEMEL MÜHENDİSLİK SİSTEMLERİ İÇERİSİNDE ÜRÜN BİLGİ YÖNETİMİ" . DETC'00ASME 2000 Tasarım Mühendisliği Teknik Konferansı ve Mühendislikte Bilgisayar ve Bilgi Konferansı Bildirileri . Erişim tarihi: 4 Temmuz 2014 .
  12. ^ "MOKA: Mühendislik Bilgisini Yapılandırmak ve Temsil Etmek İçin Bir Çerçeve" . Esprit Projesi. 22 Nisan 2004 tarihinde kaynağından arşivlendi . Erişim tarihi: 5 Temmuz 2014 .CS1 bakımı: uygun olmayan URL ( bağlantı )
  13. ^ Kendal, SL; Creen, M. (2007), Bilgi mühendisliğine giriş , Londra: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5, OCLC  70987401
  14. ^ Levesque, Hector; Ronald Brachman (1985). "Bilgi Temsili ve Akıl Yürütmede Temel Bir Değişim" . Ronald Brachman ve Hector J. Levesque'de (ed.). Bilgi Temsilinde Okuma . Morgan Kaufmann. s. 49 . ISBN'si 978-0-934613-01-9. KR hizmetini teorem ispatına indirgemenin iyi haberi şu ki, artık KR sisteminin ne yapması gerektiğine dair çok net, çok özel bir fikre sahibiz; kötü haber şu ki, hizmetlerin sağlanamayacağı da açık... FOL'deki bir cümlenin bir teorem olup olmadığına karar vermek... çözülemez.
  15. ^ Wilson, Walter. "Mühendislik Tasarımı İçin Bir Dil" (PDF) . step.nasa.gov . Lockheed Martin'in fotoğrafı . Erişim tarihi: 4 Temmuz 2014 .
  16. ^ "Genworks" . genworks.com . Erişim tarihi: 4 Temmuz 2014 .
  17. ^ "GDL Dil Belirtimi" .
  18. ^ "PLM RFP için KBE Hizmetleri" . omg.org . Nesne Yönetim Grubu. 2006 . Erişim tarihi: 4 Temmuz 2014 .
  19. ^ "Bilgisayar Destekli Tasarım Hizmetleri Şartnamesi" . omg.org . Nesne Yönetim Grubu. Ocak 2005 . Erişim tarihi: 4 Temmuz 2014 .
  20. ^ "Tasarım Otomasyonu - Satış için 2B çizimler ve 3B modeller oluşturun | Tacton" . takton . 2018-06-20 alındı .
  21. ^ "Ürün Detayları" . solidworks.com . 2018-06-20 alındı .
  22. ^ "Tacton Tasarım Otomasyonu | Sertifikalı Uygulamalar | Autodesk Geliştirici Ağı" . 2018-06-20 alındı .

Dış bağlantılar