La ingeniería basada en el conocimiento (KBE) es la aplicación de la tecnología de sistemas basados en el conocimiento al dominio del diseño y la producción de fabricación. El proceso de diseño es inherentemente una actividad intensiva en conocimiento, por lo que una gran parte del énfasis de KBE está en el uso de tecnología basada en el conocimiento para respaldar el diseño asistido por computadora (CAD), sin embargo, las técnicas basadas en el conocimiento (por ejemplo, la gestión del conocimiento) pueden ser aplicado a todo el ciclo de vida del producto .
El dominio CAD siempre ha sido uno de los primeros en adoptar técnicas de ingeniería de software utilizadas en sistemas basados en el conocimiento, como la orientación a objetos y las reglas . La ingeniería basada en el conocimiento integra estas tecnologías con CAD y otras herramientas de software de ingeniería tradicionales.
Los beneficios de KBE incluyen una mejor colaboración del equipo de diseño debido a la gestión del conocimiento, una mejor reutilización de los artefactos de diseño y la automatización de las principales partes del ciclo de vida del producto. [1]
Descripción general
KBE es esencialmente ingeniería basada en modelos de conocimiento . Un modelo de conocimiento utiliza la representación del conocimiento para representar los artefactos del proceso de diseño (así como el proceso en sí) en lugar de o además de las técnicas convencionales de programación y bases de datos.
Las ventajas de utilizar la representación del conocimiento para modelar tareas y artefactos de ingeniería industrial son:
- Integración mejorada. En los sistemas CAD e industriales tradicionales, cada aplicación a menudo tiene su propio modelo ligeramente diferente. Tener un modelo de conocimiento estandarizado facilita la integración entre diferentes sistemas y aplicaciones.
- Más reutilización. Un modelo de conocimiento facilita el almacenamiento y el etiquetado de los artefactos de diseño para que se puedan volver a encontrar y reutilizar fácilmente. Además, los modelos de conocimiento son en sí mismos más reutilizables en virtud del uso de formalismo como las relaciones IS-A (clases y subclases en el paradigma orientado a objetos). Con la subclase puede ser muy fácil crear nuevos tipos de artefactos y procesos comenzando con una clase existente y agregando una nueva subclase que hereda todas las propiedades y comportamientos predeterminados de sus padres y luego se puede adaptar según sea necesario.
- Mejor mantenimiento. Las jerarquías de clases no solo facilitan la reutilización, sino que también facilitan el mantenimiento de los sistemas. Al tener una definición de una clase que es compartida por múltiples sistemas, los problemas de control de cambios y consistencia se simplifican enormemente.
- Más automatización. Las reglas del sistema experto pueden capturar y automatizar la toma de decisiones que se deja a los expertos humanos con la mayoría de los sistemas convencionales.
KBE puede tener un alcance amplio que cubre la gama completa de actividades relacionadas con la gestión del ciclo de vida del producto y la optimización del diseño multidisciplinario . El alcance de KBE incluye diseño, análisis ( ingeniería asistida por computadora - CAE), fabricación y soporte. En este rol inclusivo, KBE tiene que cubrir un gran rol multidisciplinario relacionado con muchas tecnologías asistidas por computadora ( CAx ). [2]
Hay dos formas principales de implementar KBE:
- Construya modelos de conocimiento desde cero utilizando tecnología basada en el conocimiento.
- Capa de tecnología basada en el conocimiento sobre CAD, simulación y otras aplicaciones de ingeniería existentes.
Un ejemplo temprano del primer enfoque fue la herramienta Simkit desarrollada por Intellicorp en la década de 1980. Simkit se desarrolló sobre el entorno de ingeniería del conocimiento (KEE) de Intellicorp . KEE era un entorno de desarrollo de sistemas basado en el conocimiento muy poderoso. KEE comenzó con Lisp y agregó marcos , objetos y reglas , así como poderosas herramientas adicionales, como el razonamiento hipotético y el mantenimiento de la verdad. Simkit agregó capacidades de simulación estocástica al entorno KEE. Estas capacidades incluyen un modelo de eventos, generadores de distribución aleatoria, visualización de simulación y más. La herramienta Simkit fue uno de los primeros ejemplos de KBE. Podría definir una simulación en términos de modelos de clase y reglas y luego ejecutar la simulación como lo haría una simulación convencional. En el camino, la simulación podría continuar invocando reglas, demonios y métodos de objetos, proporcionando el potencial para una simulación y análisis mucho más ricos que las herramientas de simulación convencionales.
Uno de los problemas que enfrentó Simkit fue un problema común para la mayoría de los primeros sistemas KBE desarrollados con este método: los entornos basados en el conocimiento Lisp proporcionan capacidades de razonamiento y representación del conocimiento muy poderosas ; sin embargo, lo hicieron a costa de enormes requisitos de memoria y procesamiento que sobrepasaban los límites de las computadoras de la época. Simkit podría ejecutar simulaciones con miles de objetos y realizar análisis muy sofisticados de esos objetos. Sin embargo, las simulaciones industriales a menudo requerían decenas o cientos de miles de objetos, y Simkit tenía dificultades para escalar a tales niveles. [3]
La segunda alternativa al desarrollo de KBE está ilustrada por el paquete de productos CATIA . CATIA comenzó con productos para CAD y otras aplicaciones tradicionales de ingeniería industrial y les agregó capacidades basadas en el conocimiento; por ejemplo, su módulo KnowledgeWare. [4]
Historia
KBE se desarrolló en la década de 1980. Fue parte de la ola inicial de inversión en Inteligencia Artificial para empresas que impulsó los sistemas expertos. Al igual que los sistemas expertos, se basó en lo que en ese momento eran avances de vanguardia en tecnología de la información corporativa , como PC , estaciones de trabajo y arquitecturas cliente-servidor . Estas mismas tecnologías también estaban facilitando el crecimiento del software CAx y CAD . CAD tendía a impulsar tecnologías de vanguardia e incluso a empujarlas más allá de sus límites actuales. [5] El mejor ejemplo de esto fue la programación orientada a objetos y la tecnología de bases de datos , que fueron adaptadas por CAD cuando la mayoría de las tiendas de tecnología de la información corporativas estaban dominadas por bases de datos relacionales y programación de procedimientos . [6]
Al igual que con los sistemas expertos, KBE sufrió una recesión durante el invierno de la IA . [7] Además, al igual que con los sistemas expertos y la tecnología de inteligencia artificial en general, hubo un renovado interés por Internet. En el caso de KBE, el interés fue quizás más fuerte en el tipo de comercio electrónico de empresa a empresa y en tecnologías que facilitan la definición de vocabularios y ontologías estándar de la industria para productos manufacturados .
La web semántica es la visión de Tim Berners Lee para la próxima generación de Internet. Esta será una Internet basada en el conocimiento construida sobre ontologías , objetos y tecnologías de marcos que también fueron tecnologías habilitadoras para KBE. Las tecnologías importantes para la web semántica son XML , RDF y OWL . [8] La web semántica tiene un potencial excelente para KBE, y las ontologías y proyectos de KBE son un área importante para la investigación actual. [9]
KBE y gestión del ciclo de vida del producto
La gestión del ciclo de vida del producto (PLM) es la gestión del proceso de fabricación de cualquier industria que produzca bienes. Puede abarcar todo el ciclo de vida del producto, desde la generación de ideas hasta la implementación, entrega y eliminación. KBE en este nivel se ocupará de problemas de productos de una naturaleza más genérica que con CAx . Un área natural de énfasis es el proceso de producción; sin embargo, la gestión del ciclo de vida puede cubrir muchas más cuestiones como planificación empresarial, marketing, etc. Una ventaja de utilizar KBE es obtener los servicios automatizados de razonamiento y gestión del conocimiento de un entorno basado en el conocimiento integrado con las diversas pero relacionadas necesidades de la gestión del ciclo de vida. KBE respalda los procesos de decisión relacionados con la configuración, las operaciones, el control, la gestión y una serie de otras áreas, como la optimización .
KBE y CAx
CAx se refiere al dominio de las herramientas asistidas por computadora para el análisis y el diseño. CAx abarca varios dominios. Algunos ejemplos son el diseño asistido por computadora de piezas fabricadas, software, la arquitectura de edificios, etc. Aunque cada dominio específico de CAx tendrá tipos muy diferentes de problemas y artefactos, todos comparten problemas comunes, así como tener que gestionar la colaboración de sofisticados trabajadores del conocimiento, diseño y reutilización de artefactos complejos, etc.
Básicamente, KBE se extiende, se basa en y se integra con el dominio CAx, al que normalmente se hace referencia como diseño asistido por computadora (CAD). En este sentido, KBE es análogo a la ingeniería de software basada en el conocimiento , que amplió el dominio de la ingeniería de software asistida por computadora con herramientas y tecnología basadas en el conocimiento. Lo que KBSE fue para software y CASE, KBE es para productos manufacturados y CAD.
Se puede tomar un ejemplo de la experiencia de Boeing. El Programa 777 asumió el desafío de tener un plano definido digitalmente. Eso requirió una inversión en sistemas, bases de datos y estaciones de trabajo a gran escala para el diseño y el trabajo de ingeniería analítica. Dada la magnitud del trabajo informático que se requería, KBE puso su dedo del pie en la puerta, por así decirlo, a través de un "plan de pago por uso". Esencialmente, esta técnica era para mostrar beneficios y luego obtener más trabajo (piense en ingeniería ágil) de ese modo. En el caso del 777, el proyecto llegó a un punto en el que las influencias de los cambios en la primera parte del flujo de diseño / construcción (cargas) podrían volver a calcularse durante un fin de semana para permitir la evaluación de los procesos posteriores. Como era necesario, los ingenieros estaban al tanto para terminar y firmar el trabajo. Al mismo tiempo, CAx permitió que se cumplieran tolerancias más estrictas. Con el 777, KBE tuvo tanto éxito que los programas posteriores lo aplicaron en más áreas. Con el tiempo, las instalaciones de KBE se integraron en la plataforma CAx y son una parte normal de la operación. [10]
KBE y gestión del conocimiento
Una de las tecnologías basadas en el conocimiento más importantes para KBE es la gestión del conocimiento . Las herramientas de gestión del conocimiento admiten un repositorio de amplio espectro, es decir, un repositorio que puede admitir todos los tipos diferentes de artefactos de trabajo: dibujos y notas informales, tablas de bases de datos grandes, objetos multimedia e hipertexto, etc. La gestión del conocimiento proporciona las diversas herramientas de apoyo grupal para ayudar a diversos las partes interesadas colaboran en el diseño e implementación de productos. También proporciona herramientas para automatizar el proceso de diseño (por ejemplo, reglas) y para facilitar la reutilización. [11]
Metodología KBE
El desarrollo de aplicaciones KBE se refiere a los requisitos para identificar, capturar, estructurar, formalizar y finalmente implementar el conocimiento. Muchas de las denominadas plataformas KBE diferentes solo admiten el paso de implementación, que no siempre es el principal cuello de botella en el proceso de desarrollo de KBE. Para limitar el riesgo asociado con el desarrollo y mantenimiento de la aplicación KBE, es necesario contar con una metodología adecuada para gestionar el conocimiento y mantenerlo actualizado. Como ejemplo de dicha metodología KBE, el proyecto de la UE MOKA, "Metodología y herramientas orientadas a aplicaciones basadas en el conocimiento", propone soluciones que se centran en los pasos de estructuración y formalización, así como enlaces a la implementación. [12]
Una alternativa a MOKA es utilizar métodos de ingeniería de conocimiento general que se han desarrollado para sistemas expertos en todas las industrias [13] o utilizar metodologías generales de desarrollo de software como el proceso unificado racional o métodos ágiles .
Idiomas para KBE
Dos cuestiones críticas para los lenguajes y formalismos utilizados para KBE son:
- Programación basada en conocimientos frente a programación procedimental
- Estandarización frente a propiedad
Programación basada en conocimientos frente a programación procedimental
Un compromiso fundamental identificado con la representación del conocimiento en la inteligencia artificial es entre el poder expresivo y la computabilidad. Como demostró Levesque en su artículo clásico sobre el tema, cuanto más poderoso se diseñe un formalismo de representación del conocimiento, más se acercará el formalismo al poder expresivo de la lógica de primer orden. Como también demostró Levesque, cuanto más se acerca un lenguaje a la lógica de primer orden, es más probable que permita expresiones que son indecidibles o que requieren una potencia de procesamiento exponencial para completarse. [14] En la implementación de sistemas KBE, esta compensación se refleja en la elección de utilizar entornos potentes basados en el conocimiento o entornos de programación orientados a objetos y procedimentales más convencionales.
Estandarización frente a propiedad
Existe una compensación entre el uso de estándares como STEM y lenguajes propietarios específicos del proveedor o de la empresa. La estandarización facilita el intercambio , la integración y la reutilización de conocimientos . Los formatos propietarios (como CATIA) pueden proporcionar una ventaja competitiva y funciones potentes más allá de la estandarización actual. [15]
Genworks GDL, un producto comercial cuyo núcleo se basa en el Proyecto Gendl con licencia de AGPL, [16] aborda el problema de la longevidad de la aplicación proporcionando un kernel de lenguaje declarativo de alto nivel que es un superconjunto de un dialecto estándar del lenguaje de programación Lisp ( ANSI Common Lisp , o CL). El propio Gendl / GDL se propone como un estándar de facto [17] para lenguajes KBE basados en ANSI CL.
En 2006, Object Management Group publicó un documento RFP de servicios KBE y solicitó comentarios. [18] Hasta la fecha, no existe ninguna especificación OMG para KBE; sin embargo, existe un estándar OMG para los servicios CAD. [19]
Un ejemplo de un lenguaje independiente del sistema para el desarrollo de ontologías legibles por máquina que se encuentra en el dominio KBE es Gellish English .
KBE en la academia
- Ingeniería basada en el conocimiento en la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU)
- Departamento de Diseño y Metodologías de Diseño de Aeronaves de la Facultad de Ingeniería Aeroespacial de la Universidad Tecnológica de Delft
- Consulte la bibliografía web sobre IA en diseño alojada por el Instituto Politécnico de Worcester y el Informe NSF " Oportunidades de investigación en diseño de ingeniería ".
- Laboratorio de ingeniería basado en el conocimiento en la Universidad de la ciudad de Birmingham
Implementaciones
Los siguientes paquetes de desarrollo de KBE están disponibles comercialmente:
Para CAD
- ParaPy por ParaPy
- CADECWorks Solidworks Certified Gold Partner [1] por Mark Design Solutions Pvt Ltd India Mark Design Solutions
- Herramienta CADECEdge KBE para SolidEdge [2] de Mark Design Solutions Pvt Ltd India Mark Design Solutions
- Lenguaje de modelado adaptativo de TechnoSoft Inc.
- DriveWorks es un socio de oro certificado de SolidWorks [3]
- El Proyecto Gendl
- Genworks GDL de Genworks International
- Kadviser de NIMTOTH previamente editado por Kade-Tech
- KBEWorks por VisionKBE
- Knowledge Fusion de Siemens PLM Software
- Flujo de reglas de Siemens PLM Software
- Knowledgeware de Dassault Systemes
- ICAD de Dassault Systemes (ya no está disponible)
- PTC Creo anteriormente PRO / Engineer de Parametric Technology Corporation
- SmartAssembly para Pro / ENGINEER de Sigmaxim Inc
- Tacton Interactive Design Automation [20] para SOLIDWORKS , Autodesk Inventor y PTC Creo . Producto Gold certificado por SOLIDWORKS, [21] Aplicación certificada por Autodesk, [22] y socio tecnológico de PTC.
- YVE: su ingeniero de variantes de tecneos software-engineering
- Software configurador de productos KBMax
- Diseñador de género por Genus Software, Inc.
- Design ++ de Design Power
Para el desarrollo de uso general de aplicaciones implementadas en la web
- El Proyecto Gendl
- Genworks GDL de Genworks International
Para procesos de análisis, diseño e ingeniería
- ParaPy por ParaPy
- Lenguaje de modelado adaptativo de TechnoSoft Inc.
- Enventive de Enventive Engineering, Inc.
- el Proyecto Gendl
- Genworks GDL de Genworks International
- Pacelab Suite de PACE Aerospace Engineering and Information Technology GmbH
- PCPACK de Tacit Connexions
- Quaestor por el Instituto de Investigación Marítima de los Países Bajos
Ver también
- Sistemas basados en el conocimiento
- Ingeniería del conocimiento
- Conocimiento administrativo
- Optimización de diseño multidisciplinar
Referencias
- ^ "Ingeniería basada en el conocimiento" . technosoft.com . Technosoft . Consultado el 5 de julio de 2014 .
- ^ Prasad, Brian. "Lo que distingue a KBE de la automatización" . coe.org. Archivado desde el original el 24 de marzo de 2012 . Consultado el 3 de julio de 2014 .
- ^ Drummond, Brian; Marilyn Stelzner (1989). "Simkit: un kit de herramientas de simulación de construcción de modelos" . En Mark Richer (ed.). Herramientas y técnicas de IA . Ablex. págs. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3. Consultado el 6 de julio de 2014 .
- ^ "¿Qué es CATIA?" . firstratemold.com . firstratemold . Consultado el 6 de julio de 2014 .
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- ^ Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora (17 de mayo de 2001). "La Web Semántica Una nueva forma de contenido web que es significativo para las computadoras desatará una revolución de nuevas posibilidades" . Scientific American . 284 (5): 34–43. doi : 10.1038 / scientificamerican0501-34 . Archivado desde el original el 24 de abril de 2013.
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La buena noticia al reducir el servicio KR a la demostración de teoremas es que ahora tenemos una noción muy clara y muy específica de lo que debería hacer el sistema KR; la mala noticia es que también está claro que los servicios no se pueden proporcionar ... decidir si una oración en FOL es o no un teorema ... es irresoluble.
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enlaces externos
- Problemas prácticos de IA (1994) - Switlik, JM (basado en el proyecto ICAD)
- McGoey, Paul (2011) A Hitch-hikers Guide to: Knowledge Based Engineering in Aeroespacial (y otras industrias)
- Alcyon Engineering: Introducción a la ingeniería basada en el conocimiento
- Un sistema KBE para el diseño de modelos de túneles de viento utilizando componentes de conocimiento reutilizables
- Boletín de ASME
- ASME celebra el 125 aniversario
- COE Newsnet 02/07 Cómo los paradigmas de la informática podrían relacionarse con KBE
- Mejores prácticas de KBE de COE Newsnet - Foro de discusión
- KE-Works Knowledge Engineering : una empresa que presenta aplicaciones KBE a la industria - Video explicativo de KBE
- Claves para el éxito con técnicas basadas en el conocimiento - Número de documento SAE 2008-01-2262
- Ingeniería basada en el conocimiento en la realización de productos : documento técnico presentado sobre KBE en el dominio PLM.
- Tecnologías del conocimiento : un libro electrónico gratuito de Nick Milton que tiene un capítulo que describe KBE (Capítulo 3, en coautoría con G. La Rocca de TU Delft)