Инжиниринг, основанный на знаниях

Инжиниринг, основанный на знаниях ( KBE ) — это применение системных технологий, основанных на знаниях, в области промышленного проектирования и производства. Процесс проектирования по своей сути является наукоемкой деятельностью, поэтому большое внимание в KBE уделяется использованию технологий, основанных на знаниях, для поддержки автоматизированного проектирования (САПР), однако методы, основанные на знаниях (например, управление знаниями), могут быть применяется ко всему жизненному циклу продукта .

Сфера САПР всегда была одной из первых, кто внедрил методы разработки программного обеспечения, используемые в системах, основанных на знаниях, таких как объектная ориентация и правила . Инжиниринг, основанный на знаниях, объединяет эти технологии с САПР и другими традиционными инструментами инженерного программного обеспечения.

Преимущества KBE включают улучшенное сотрудничество команды дизайнеров благодаря управлению знаниями, улучшенное повторное использование артефактов проектирования и автоматизацию основных частей жизненного цикла продукта. ^[1]

Обзор

КБЕ – это, по сути, проектирование на основе моделей знаний . Модель знаний использует представление знаний для представления артефактов процесса проектирования (а также самого процесса) вместо традиционных методов программирования и баз данных или в дополнение к ним.

Преимущества использования представления знаний для моделирования задач и артефактов промышленного проектирования:

Улучшенная интеграция. В традиционных САПР и промышленных системах каждое приложение часто имеет свою собственную, немного отличающуюся модель. Наличие стандартизированной модели знаний упрощает интеграцию различных систем и приложений.
Больше повторного использования. Модель знаний упрощает хранение и маркировку артефактов проекта, чтобы их можно было легко найти и повторно использовать. Кроме того, модели знаний сами по себе более пригодны для повторного использования благодаря использованию формализма, такого как отношения IS-A (классы и подклассы в объектно-ориентированной парадигме). С помощью подклассов можно очень легко создавать новые типы артефактов и процессов, начиная с существующего класса и добавляя новый подкласс, который наследует все свойства и поведение своих родителей по умолчанию, а затем может быть адаптирован по мере необходимости.
Лучшее обслуживание. Иерархии классов не только облегчают повторное использование, но и облегчают обслуживание систем. Наличие одного определения класса, совместно используемого несколькими системами, значительно упрощает вопросы контроля изменений и согласованности.
Больше автоматизации. Правила экспертной системы могут фиксировать и автоматизировать принятие решений, которые в большинстве традиционных систем оставлены на усмотрение экспертов-людей.

KBE может иметь широкую сферу деятельности, охватывающую весь спектр деятельности, связанной с управлением жизненным циклом продукта и многопрофильной оптимизацией проектирования . В сферу деятельности KBE входят проектирование, анализ ( компьютерное проектирование – CAE), производство и поддержка. В этой всеобъемлющей роли KBE должен выполнять большую междисциплинарную роль, связанную со многими компьютерными технологиями ( CAx ). ^[2]

Существует два основных способа реализации KBE:

Создавайте модели знаний с нуля, используя технологии, основанные на знаниях.
Накладывайте технологии, основанные на знаниях, поверх существующих приложений САПР, моделирования и других инженерных приложений.

Ранним примером первого подхода был инструмент Simkit, разработанный Intellicorp в 1980-х годах. Intellicorp Simkit был разработан на основе среды разработки знаний (KEE). KEE представляла собой очень мощную среду разработки систем, основанных на знаниях. KEE начал с Lisp и добавил фреймы , объекты и правила , а также мощные дополнительные инструменты, такие как гипотетическое рассуждение и поддержание истины. Simkit добавил в среду KEE возможности стохастического моделирования. Эти возможности включали модель событий, генераторы случайных распределений, визуализацию моделирования и многое другое. Инструмент Simkit был ранним примером KBE. Он мог бы определить симуляцию в терминах моделей классов и правил, а затем запустить ее, как это делает обычная симуляция. Попутно симуляция может продолжать вызывать правила, демонов и объектные методы, обеспечивая потенциал для гораздо более богатого моделирования и анализа, чем традиционные инструменты моделирования.

Одна из проблем, с которой столкнулся Simkit, была общей проблемой для большинства ранних систем KBE, разработанных с использованием этого метода: среды Lisp, основанные на знаниях, обеспечивают очень мощные возможности представления знаний и рассуждения ; однако они сделали это за счет огромных требований к памяти и обработке, которые расширили возможности компьютеров того времени. Simkit мог запускать моделирование тысяч объектов и выполнять очень сложный анализ этих объектов. Однако для промышленного моделирования часто требовались десятки или сотни тысяч объектов, и Simkit с трудом масштабировался до таких уровней. ^[3]

Вторая альтернатива разработке KBE иллюстрируется набором продуктов CATIA . CATIA начала с продуктов для САПР и других традиционных приложений промышленного проектирования и добавила к ним возможности, основанные на знаниях; например, их модуль KnowledgeWare. ^[4]

История

КБЕ разработан в 1980-х годах. Это была часть первой волны инвестиций в искусственный интеллект для бизнеса, которая подпитывала экспертные системы. Как и экспертные системы, он опирался на передовые достижения в области корпоративных информационных технологий того времени, такие как ПК , рабочие станции и архитектуры клиент-сервер . Эти же самые технологии также способствовали развитию программного обеспечения CAx и CAD . САПР имело тенденцию стимулировать передовые технологии и даже выводить их за пределы нынешних ограничений. ^[5] Лучшим примером этого было объектно-ориентированное программирование и технология баз данных , которые были адаптированы САПР, когда в большинстве корпоративных информационных технологий доминировали реляционные базы данных и процедурное программирование . ^[6]

Как и в случае с экспертными системами, KBE пережила спад во время AI Winter . ^[7] Кроме того, как и в случае с экспертными системами и технологиями искусственного интеллекта в целом, возобновился интерес к Интернету. В случае с KBE наибольший интерес, пожалуй, был к «бизнес-бизнес» типа электронной коммерции и к технологиям, которые облегчают определение отраслевых стандартных словарей и онтологий для производимой продукции .

Семантическая сеть — это видение Тима Бернерса Ли для следующего поколения Интернета. Это будет Интернет , основанный на знаниях, построенный на онтологиях , объектах и фреймовых технологиях, которые также стали основой для технологий KBE. Важными технологиями для семантической сети являются XML , RDF и OWL . ^[8] Семантическая сеть имеет отличный потенциал для КБЕ, а онтологии и проекты КБЕ являются мощной областью для текущих исследований. ^[9]

KBE и управление жизненным циклом продукции

Управление жизненным циклом продукта (PLM) — это управление производственным процессом любой отрасли, производящей товары. Он может охватывать полный жизненный цикл продукта от генерации идеи до реализации, доставки и утилизации. KBE на этом уровне будет заниматься вопросами продуктов более общего характера, чем CAx . Естественной областью внимания является производственный процесс; однако управление жизненным циклом может охватывать гораздо больше вопросов, таких как бизнес-планирование, маркетинг и т. д. Преимущество использования KBE заключается в получении автоматизированных услуг по рассуждению и управлению знаниями в среде, основанной на знаниях, интегрированной со многими разнообразными, но взаимосвязанными потребностями управления жизненным циклом. KBE поддерживает процессы принятия решений, связанные с конфигурацией, торговлей, контролем, управлением и рядом других областей, таких как оптимизация .

КБЕ и CAx

CAx относится к области компьютерных инструментов для анализа и проектирования. CAx охватывает несколько доменов. Примерами являются компьютерное проектирование изготовленных деталей, программного обеспечения, архитектуры зданий и т. д. Хотя каждая конкретная область CAx будет иметь очень разные типы проблем и артефактов, все они имеют общие проблемы, такие как необходимость управления совместной работой сложных работники умственного труда, проектирование и повторное использование сложных артефактов и т. д.

По сути, KBE расширяет, развивает и интегрируется с доменом CAx, обычно называемым компьютерным проектированием (CAD). В этом смысле KBE аналогичен программной разработке, основанной на знаниях , которая расширила область компьютерной разработки программного обеспечения с помощью инструментов и технологий, основанных на знаниях. Чем KBSE было для программного обеспечения и CASE, так и KBE для промышленных продуктов и САПР.

Пример можно взять из опыта Boeing. Программа 777 взяла на себя задачу создания самолета с цифровым обозначением. Это потребовало инвестиций в крупномасштабные системы, базы данных и рабочие станции для проектирования и аналитических инженерных работ. Учитывая масштабы требуемой вычислительной работы, KBE, так сказать, вмешалась в дверь, запустив план «оплаты по мере использования». По сути, этот метод должен был продемонстрировать преимущества, а затем получить больше работы (например, гибкое проектирование). В случае с 777 проект дошел до того, что влияние изменений на ранней стадии процесса проектирования/сборки (нагрузки) можно было пересчитать за выходные, чтобы можно было оценить последующие процессы. По мере необходимости инженеры были готовы завершить и утвердить работу. В то же время CAx позволял соблюдать более жесткие допуски. Модель 777 была настолько успешной, что последующие программы применили ее во многих областях. Со временем объекты KBE были интегрированы в платформу CAx и стали нормальной частью работы. ^[10]

КБЕ и управление знаниями

Одной из наиболее важных технологий, основанных на знаниях, для KBE является управление знаниями . Инструменты управления знаниями поддерживают хранилище широкого спектра, т. е. хранилище, которое может поддерживать все различные типы рабочих артефактов: неофициальные рисунки и заметки, большие таблицы базы данных, мультимедийные и гипертекстовые объекты и т. д. Управление знаниями предоставляет различные инструменты групповой поддержки, которые помогают разнообразным заинтересованные стороны сотрудничают в разработке и внедрении продуктов. Он также предоставляет инструменты для автоматизации процесса проектирования (например, правила) и облегчения повторного использования. ^[11]

Методика КБЕ

Разработка приложений KBE касается требований к выявлению, фиксации, структурированию, формализации и, наконец, внедрению знаний. Многие различные так называемые платформы KBE поддерживают только этап реализации, который не всегда является основным узким местом в процессе разработки KBE. Чтобы ограничить риск, связанный с разработкой и сопровождением приложения KBE, необходимо полагаться на соответствующую методологию управления знаниями и поддержания их в актуальном состоянии. В качестве примера такой методологии KBE, проект ЕС MOKA, «Методология и инструменты, ориентированные на приложения, основанные на знаниях», предлагает решения, которые фокусируются на этапах структурирования и формализации, а также на связях с реализацией. ^[12]

Альтернативой MOKA является использование общих методов инженерии знаний, разработанных для экспертных систем во всех отраслях. ^[13] или использовать общие методологии разработки программного обеспечения, такие как методы Rational Unified Process или Agile .

Языки для KBE

Двумя критическими проблемами для языков и формализмов, используемых для KBE, являются:

Программирование, основанное на знаниях и процедурное программирование
Стандартизация или проприетарность

Программирование, основанное на знаниях и процедурное программирование

Фундаментальный компромисс, связанный с представлением знаний в искусственном интеллекте, заключается между выразительной силой и вычислительностью. Как продемонстрировал Левеск в своей классической статье на эту тему, чем более мощный формализм представления знаний будет разработан, тем ближе этот формализм подойдет к выразительной силе логики первого порядка. Как также продемонстрировал Левеск, чем ближе язык к логике первого порядка, тем более вероятно, что он будет позволять выражения, которые неразрешимы или требуют экспоненциальной вычислительной мощности для завершения. ^[14] При реализации систем KBE этот компромисс отражается в выборе использования мощных сред, основанных на знаниях, или более традиционных процедурных и объектно-ориентированных сред программирования.

Стандартизация или проприетарность

Существует компромисс между использованием таких стандартов, как STEM, и собственными языками, специфичными для конкретного поставщика или бизнеса. Стандартизация облегчает обмен знаниями , их интеграцию и повторное использование. Собственные форматы (такие как CATIA) могут обеспечить конкурентное преимущество и мощные функции, выходящие за рамки существующей стандартизации. ^[15]

Genworks GDL, коммерческий продукт, ядро которого основано на проекте Gendl под лицензией AGPL. ^[16] решает проблему долговечности приложений, предоставляя ядро декларативного языка высокого уровня, которое является расширенным набором стандартного диалекта языка программирования Lisp ( ANSI Common Lisp или CL). Сам Gendl/GDL предлагается как стандарт де-факто. ^[17] для языков KBE на основе ANSI CL.

В 2006 году группа управления объектами опубликовала запрос предложений на услуги KBE и запросила обратную связь. ^[18] На сегодняшний день спецификации OMG для KBE не существует; однако для сервисов САПР существует стандарт OMG. ^[19]

Примером системно-независимого языка для разработки машиночитаемых онтологий, находящегося в домене KBE, является Gellish English .

См. также

Ссылки

^ «Инженерия, основанная на знаниях» . technosoft.com . Технософт . Проверено 5 июля 2014 г.
^ Прасад, Брайан. «Чем КБЕ отличается от автоматизации» . coe.org. Архивировано из оригинала 24 марта 2012 года . Проверено 3 июля 2014 г.
^ Драммонд, Брайан; Мэрилин Стелзнер (1989). «Simkit: набор инструментов для моделирования построения моделей» . У Марка Ричера (ред.). Инструменты и методы искусственного интеллекта . Алекс. стр. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3 . Проверено 6 июля 2014 г.
^ «Что такое CATIA?» . firstratemold.com . первоклассная форма . Проверено 6 июля 2014 г.
^ Свитлик, Джон (октябрь – ноябрь 2005 г.). «Инженерия, основанная на знаниях (KBE): Обновление» . coe.org . ЦОЕ. Архивировано из оригинала 24 марта 2012 года . Проверено 6 июля 2014 г. {{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )
^ Спунер, Дэвид (1991). «На пути к объектно-ориентированной модели данных для системы баз данных САПР». Об объектно-ориентированных системах баз данных . Темы информационных систем. стр. 189–205. дои : 10.1007/978-3-642-84374-7_13 . ISBN 978-3-642-84376-1 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )
^ «ИИ Зима» . ainewsletter.com . информационный бюллетень. Архивировано из оригинала 9 ноября 2013 года . Проверено 6 июля 2014 г. AI Зима конца 80-х. Эта фраза была придумана по аналогии с «ядерной зимой» — теорией, согласно которой массовое применение ядерного оружия затмит солнце дымом и пылью, что приведет к падению глобальной температуры, замерзанию Земли и вымиранию человечества. Зима искусственного интеллекта просто привела к исчезновению компаний, занимающихся искусственным интеллектом, отчасти из-за ажиотажа вокруг экспертных систем и разочарования, вызванного тем, что бизнес обнаружил их ограничения.
^ Бернерс-Ли, Тим; Хендлер, Джеймс; Лассила, Ора (17 мая 2001 г.). «Семантическая сеть. Новая форма веб-контента, имеющая смысл для компьютеров, откроет революцию новых возможностей» . Научный американец . 284 (5): 34–43. doi : 10.1038/scientificamerican0501-34 . Архивировано из оригинала 24 апреля 2013 года.
^ Чжан, Вайоминг; Юн, JW (апрель 2008 г.). «Изучение технологий семантической сети для онтологического моделирования при совместном инженерном проектировании». Международный журнал передовых производственных технологий . 36 (9–10): 833–843. дои : 10.1007/s00170-006-0896-5 . S2CID 12420678 .
^ См. страницу обсуждения, пример на момент времени - ссылки необходимо обновить.
^ Сэйнтер, П. (10–13 сентября 2000 г.). «УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ ПРОДУКЦИИ В РАМКАХ ИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ, БАЗИРОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ» . Материалы DETC'00ASME 2000 Технической конференции по проектированию и инженерно-технической конференции «Компьютеры и информация в инженерии» . Проверено 4 июля 2014 г.
^ «MOKA: Структура структурирования и представления инженерных знаний» . Проект Эсприт. Архивировано из оригинала 22 апреля 2004 года . Проверено 5 июля 2014 г. {{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )
^ Кендал, СЛ; Крин, М. (2007), Введение в инженерию знаний , Лондон: Springer, ISBN. 978-1-84628-475-5 , OCLC 70987401
^ Левеск, Гектор; Рональд Брахман (1985). «Фундаментальный компромисс в представлении и рассуждении знаний» . В Рональде Брахмане и Гекторе Дж. Левеске (ред.). Чтение в представлении знаний . Морган Кауфманн. п. 49 . ISBN 978-0-934613-01-9 . Хорошей новостью при сведении службы КР к доказательству теорем является то, что теперь у нас есть очень четкое и очень конкретное представление о том, что должна делать система КР; Плохая новость заключается в том, что также очевидно, что услуги не могут быть предоставлены... решить, является ли предложение в FOL теоремой... неразрешимо.
^ Уилсон, Уолтер. «Язык инженерного проектирования» (PDF) . Step.nasa.gov . Локхид Мартин . Проверено 4 июля 2014 г.
^ «Генворкс» . genworks.com . Проверено 4 июля 2014 г.
^ «Спецификация языка GDL» .
^ «Услуги KBE для запроса предложений по PLM» . омг.орг . Группа управления объектами. 2006 год . Проверено 4 июля 2014 г.
^ «Спецификация услуг по компьютерному проектированию» . омг.орг . Группа управления объектами. Январь 2005 года . Проверено 4 июля 2014 г.

Внешние ссылки

Практические проблемы искусственного интеллекта (1994) - Свитлик, Дж. М. (на основе проекта ICAD).
Макгоуи, Пол (2011) Путеводитель для автостопщиков: инженерия, основанная на знаниях, в аэрокосмической отрасли (и других отраслях)
Alcyon Engineering: Введение в инженерию, основанную на знаниях
Система KBE для проектирования моделей аэродинамических труб с использованием повторно используемых компонентов знаний
Информационный бюллетень ASME
ASME отмечает 125-летие
- COE Newsnet 02/07 Как парадигмы вычислений могут относиться к KBE
- Сеть новостей COE Лучшие практики KBE - Дискуссионный форум
KE-works Knowledge Engineering — компания, внедряющая приложения KBE в промышленность — поясняющее видео KBE
Ключи к успеху с использованием методов, основанных на знаниях - Номер документа SAE 2008-01-2262
Инжиниринг, основанный на знаниях, при реализации продукта - технический документ, представленный на KBE в области PLM.
Технологии знаний - бесплатная электронная книга Ника Милтона, в которой есть глава, описывающая KBE (глава 3, в соавторстве с Дж. Ла Рокка из Делфтского технического университета)

[1] «Инженерия, основанная на знаниях» . technosoft.com . Технософт . Проверено 5 июля 2014 г.

[2] Прасад, Брайан. «Чем КБЕ отличается от автоматизации» . coe.org. Архивировано из оригинала 24 марта 2012 года . Проверено 3 июля 2014 г.

[3] Драммонд, Брайан; Мэрилин Стелзнер (1989). «Simkit: набор инструментов для моделирования построения моделей» . У Марка Ричера (ред.). Инструменты и методы искусственного интеллекта . Алекс. стр. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3 . Проверено 6 июля 2014 г.

[4] «Что такое CATIA?» . firstratemold.com . первоклассная форма . Проверено 6 июля 2014 г.

[5] Свитлик, Джон (октябрь – ноябрь 2005 г.). «Инженерия, основанная на знаниях (KBE): Обновление» . coe.org . ЦОЕ. Архивировано из оригинала 24 марта 2012 года . Проверено 6 июля 2014 г. {{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )

[6] Спунер, Дэвид (1991). «На пути к объектно-ориентированной модели данных для системы баз данных САПР». Об объектно-ориентированных системах баз данных . Темы информационных систем. стр. 189–205. дои : 10.1007/978-3-642-84374-7_13 . ISBN 978-3-642-84376-1 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )

[7] «ИИ Зима» . ainewsletter.com . информационный бюллетень. Архивировано из оригинала 9 ноября 2013 года . Проверено 6 июля 2014 г. AI Зима конца 80-х. Эта фраза была придумана по аналогии с «ядерной зимой» — теорией, согласно которой массовое применение ядерного оружия затмит солнце дымом и пылью, что приведет к падению глобальной температуры, замерзанию Земли и вымиранию человечества. Зима искусственного интеллекта просто привела к исчезновению компаний, занимающихся искусственным интеллектом, отчасти из-за ажиотажа вокруг экспертных систем и разочарования, вызванного тем, что бизнес обнаружил их ограничения.

[8] Бернерс-Ли, Тим; Хендлер, Джеймс; Лассила, Ора (17 мая 2001 г.). «Семантическая сеть. Новая форма веб-контента, имеющая смысл для компьютеров, откроет революцию новых возможностей» . Научный американец . 284 (5): 34–43. doi : 10.1038/scientificamerican0501-34 . Архивировано из оригинала 24 апреля 2013 года.

[9] Чжан, Вайоминг; Юн, JW (апрель 2008 г.). «Изучение технологий семантической сети для онтологического моделирования при совместном инженерном проектировании». Международный журнал передовых производственных технологий . 36 (9–10): 833–843. дои : 10.1007/s00170-006-0896-5 . S2CID 12420678 .

[10] См. страницу обсуждения, пример на момент времени - ссылки необходимо обновить.

[11] Сэйнтер, П. (10–13 сентября 2000 г.). «УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ ПРОДУКЦИИ В РАМКАХ ИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ, БАЗИРОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ» . Материалы DETC'00ASME 2000 Технической конференции по проектированию и инженерно-технической конференции «Компьютеры и информация в инженерии» . Проверено 4 июля 2014 г.

[12] «MOKA: Структура структурирования и представления инженерных знаний» . Проект Эсприт. Архивировано из оригинала 22 апреля 2004 года . Проверено 5 июля 2014 г. {{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )

[13] Кендал, СЛ; Крин, М. (2007), Введение в инженерию знаний , Лондон: Springer, ISBN. 978-1-84628-475-5 , OCLC 70987401

[14] Левеск, Гектор; Рональд Брахман (1985). «Фундаментальный компромисс в представлении и рассуждении знаний» . В Рональде Брахмане и Гекторе Дж. Левеске (ред.). Чтение в представлении знаний . Морган Кауфманн. п. 49 . ISBN 978-0-934613-01-9 . Хорошей новостью при сведении службы КР к доказательству теорем является то, что теперь у нас есть очень четкое и очень конкретное представление о том, что должна делать система КР; Плохая новость заключается в том, что также очевидно, что услуги не могут быть предоставлены... решить, является ли предложение в FOL теоремой... неразрешимо.

[15] Уилсон, Уолтер. «Язык инженерного проектирования» (PDF) . Step.nasa.gov . Локхид Мартин . Проверено 4 июля 2014 г.

[16] «Генворкс» . genworks.com . Проверено 4 июля 2014 г.

[17] «Спецификация языка GDL» .

[18] «Услуги KBE для запроса предложений по PLM» . омг.орг . Группа управления объектами. 2006 год . Проверено 4 июля 2014 г.

[19] «Спецификация услуг по компьютерному проектированию» . омг.орг . Группа управления объектами. Январь 2005 года . Проверено 4 июля 2014 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]