31. Етапи проектування іс

Проектування інтелектуальних систем - це ітеративний і еволюційний процес, в якому беруть участь кілька фахівців: експерт, володіє знаннями про предметної області і бажає допомогти роботі по створенню системи, а також фахівці в галузі штучного інтелекту - інженери знань, аналітики та програмісти. Залежно від обсягу і трудомісткості робіт група може складатися з трьох - шести осіб. При оцінці проблемної області на етапі проектування інтелектуальних систем необхідно враховувати наступні фактори: легкість збору даних, представимость даних, виправданість витрат на розробку інтелектуальних систем, наявність експертів, наявність необхідних ресурсів (комп'ютерів, програмістів, програмного забезпечення тощо). Після аналізу проблемної області та визначення доцільності впровадження інтелектуальної системи у цій сфері приступають безпосередньо до проектування системи.

Процес побудови систем поділяється на п'ять етапів : . Ідентифікація визначення завдань та ідентифікація їх характеристик. На цьому етапі встановлюються завдання, які передбачається вирішувати, їх характеристики та особливості. Розробляється технічне завдання на проектовану систему. Далі окреслюється коло користувачів системи. Ці відомості допоможуть надалі правильно визначити область знань експерта, визначити функції системи і, як наслідок, рівень необхідних знань.

. Виділення головних концепцій предметної області, які відображають знання кола експертів. Це дає можливість аналізувати тип знань, якими оперує експерт у процесі прийняття рішень. Інженер знань визначає формальні засоби представлення знань і процедури отримання рішень, які найбільшою мірою відповідають характеру міркувань експерта при виведенні рішення. . Вибір формалізму подання знань та визначення механізму виведення рішень. Ці компоненти моделювання в значній мірі впливають на успішне вирішення поставленого завдання по проектуванню системи. . Вибір або розробка мови представлення знань. Після того як правила сформульовані і подані на обраному мові представлення, вони заносяться інженером знань в БЗ. . Тестування системи. Працездатність системи визначається шляхом вирішення конкретних перевірочних завдань. При виявленні різних недоліків відбувається звертання до того або іншого етапу розробки в залежності від характеру недоліків. При відсутності будь-яких знань в системі або їх недостатньої визначеності повертаються до етапу 4 і по можливості вносять поправки.

32. Система природно-мовного інтерфейсу іспр

33. Специфіка функціонування іс в управлінні виробництвом

Стратегія виробництва і його середовище впливають на структуру і гнучкість планів і деталізованих розкладів роботи цехів. Точне визначення плану, а потім і більш детального розкладу виробничих операцій, ступінь складності, корисність та ефективність автоматизованих планів варіюється від одного типу виробничого середовища до іншого. В процесі планування і складання розкладу координація завдань здійснюється на основі розгляду залежності послідовності завдань, ресурсів включають розподіл всіх наявних ресурсів, визначення часових інтервалів для кожної виробничої операції, на кожному верстаті або обладнанні, на якому вона має проходити, та визначення розмірів партії для кожного завдання на обробку. Ресурсна залежність описує ступінь, в якій потужність наявних ресурсів обмежує випуск продукції в одиницю. Існує чотири основні моделі виробництва. Кожна з них характеризується своїм власним рівнем складності і невизначеності в частині планування. Ці моделі описують: безперервне виробництво; дискретне масове виробництво; гнучке виробництво окремими партіями; виробництво малими партіями як одиничне виробництво. Безперервне виробництво характеризується обробкою і випуском великих кількостей об'ємної продукції (наприклад, нафтопереробні та хімічні заводи). Процес зазвичай автоматизовано з використання датчиків для вимірювання найважливіших змінних процесів.

Ця задача зводиться до знаходження такого вектора виробництв (завантаження обладнання, варіантів роботи технологічних установок), який забезпечує екстремум обраного критерію оптимізації і виконання обмежень, що накладаються умовами виробництва. Існує безліч математичних моделей оптимального планування, однак використання їх в реальних умовах буває утруднено. Особливо це стосується оперативно-календарного планування, в процесі якого виникає проблема реалізації моделей і необхідність їх коригування з урахуванням інформації зворотного зв'язку про фактичне ході виробництва. При цьому доводиться стикатися з невизначеністю цілей, що виникає при намаганні виконати одночасно недосяжні завдання на випуск конкуруючих товарних продуктів, з одного боку, і критерію, з іншого боку. Виявляються нечітко визначеними основні системні параметри (цільові функції, обмеження, коефіцієнти). У зв'язку з цим співробітники планово-виробничих служб на практиці схильні використовувати свої власні правила рішення, засновані на їх досвіді та знаннях. Такі евристичні правила, хоча і не гарантують математичної оптимальності, але виявляються адекватними реальним умовам виробництва та реалізованими на практиці. Удосконалення системи планування, підвищення її ефективності та надійності пов'язано з переходом на нову інформаційну технологію та створенням на її основі якісно нових систем, що базуються на знаннях.