Применение семантических технологий для проектирования интеллектуальных систем управления жизненным циклом продукции

Проектирование интеллектуальных систем управления (ИСУ) является актуальной задачей. Однако в настоящее время методы проектирования ИСУ при управлении жизненным циклом (ЖЦ) сложных технических систем (СТС) мало разработаны. Рассмотрен подход к построению ИСУ ЖЦ СТС с применением массовой семантической технологии компонентного проектирования OSTIS (Open Semantic Technologies for Intelligent Systems — открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем). База знаний такой системы основана на системе онтологий предметных областей, обеспечивающих поддержку управления проектированием, а также дальнейшее совершенствование СТС. Рассмотрена проблема интеллектуализации управления ЖЦ СТС в контексте разработки ИСУ ЖЦ как системы управления знаниями, циркулирующими на всех этапах ЖЦ. Приведены методика компонентного проектирования OSTIS, архитектура ИСУ ЖЦ, фрагменты онтологий предметной области ЖЦ и предметной области управления проектами на языке SCn.

Литература

[1] Stark R., Damerau T., Hayka H., Neumeyer S., Woll R. Intelligent information technologies to enable next generation PLM. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2014, vol. 442, pp. 485–495.

[2] Stark J. Product Lifecycle Management: 21st Century Paradigm for Product Realization. London, Springer-Verlag, 2011. 572 p.

[3] Евгенев Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 420 с.

[4] Евгенев Г.Б. Онтологическая методология создания интеллектуальных систем в машиностроении. Известия высших учебных заведений. Машиностроение, 2014, № 6 (651), с. 39–47.

[5] Голенков В.В., Гулякина Н.А. Принципы построения массовой семантической технологии компонентного проектирования интеллектуальных систем. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. Матер. междунар. науч.-техн. конф. (OSTIS-2011, Минск, 10–12 февраля 2011 г.). Минск, БГУИР, 2011, с. 21–59.

[6] Open Semantic Technologies for Intelligent Systems — OSTIS. URL: http://aikernel.org/projects/055/index.ru.html (accessed 11 November 2015).

[7] Евгенев Г.Б. Онтологическая методология создания прикладных интеллектуальных систем. Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сб. науч. тр. VIII Междунар. науч.-практ. конф. (Коломна, 18-20 мая 2015 г.), в 2 т. Т. 1. Москва, Физматлит, 2015, с. 252–258.

[8] Petrochenkov A.B., Bochkarev S.V., Ovsyannikov M.V., Bukhanov S.A. Construction of an Ontological Model of the Life Cycle of Electrotechnical Equipment. Russian Electrical Engineering, 2015, vol. 86 (6), pp. 320–325.

[9] Голенков В.В., Гулякина Н.А. Графодинамические модели параллельной обработки знаний: принципы построения, реализации и проектирования. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем (OSTIS-2012). Матер. Междунар. науч.-техн. конф. Минск, БГУИР, 2012, с. 23–52.

[10] Колчин А.Ф., Стрекалов А.Ф., Овсянников М.В., Сумароков С.В. Управление жизненным циклом продукции. Москва, Анахарсис, 2002.

[11] Тарасов В.Б., Федотова А.В., Черепанов Н.В. Онтологии жизненного цикла сложной технической системы. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. Матер. IV междунар. науч.-техн. конф. (OSTIS-2014, Минск, БГУИР, 20–22 февраля 2014 г.). Минск, БГУИР, 2014, с. 471–482.

[12] Jun H.B., Kiritsis D., Xirouchakis P. A Primitive Ontology Model for Product Lifecycle MetaData in the Closed-Loop PLM. Enterprise Interoperability II. New Challenges and Approaches. Heidelberg, Springer-Verlag, 2007, pp. 729–740.

[13] Tarasov V.B., Fedotova A.V., Stark R., Karabekov B.S. Granular Meta-Ontology and Extended Allen’s Logic: Some Theoretical Background and Application to Intelligent Product Lifecycle Management Systems. Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Systems and Applications (INTELLI’2015, St. Julians, Malta, October 11–16, 2015). Copenhagen, IARIA XPS Press, 2015, pp. 86–93.

[14] Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 1). Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, № 1, c. 80–97.

[15] Федотова А.В. Интеллектуальная система планирования технического обслуживания и ремонта оборудования в управлении жизненным циклом продукции высокого значения. Интеллектуальные системы и технологии: современное состояние и перспективы. Сб. науч. тр. Междунар. летней школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов, аспирантов и молодых ученых (Тверь — Протасово, 1–5 июля 2013 г.). Тверь, Изд-во ТвГТУ, 2013, c. 153–161.

[16] Федотова А.В., Ветров А.Н., Тарасов В.Б. Грануляция информации при моделировании жизненного цикла сложных технических систем. Интернет-журнал Науковедение, 2013, № 5 (18). URL: http://naukovedenie.ru/PDF/53tvn513.pdf

[17] Гаврюшин С.С., Евгенев Г.Б. Многокритериальная оптимизация в жизненном цикле изделий. Информационные технологии, 2014, № 2, с. 37–42.

[18] Шункевич Д.В. Средства поддержки компонентного проектирования систем, управляемых знаниями. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем (OSTIS-2015). Матер. V Междунар. науч.-техн. конф. Минск, БГУИР, 2015.