12
Динамические экспертные системы по сравнению со статическими
содержат дополнительно два следующих компонента: подсистему
моделирования внешнего мира и подсистему взаимодействия с внешним
миром.
По виду используемой информации и знаниям экспертные системы
могут быть с детерминированными и неопределенными знаниями,
имеющими неполноту, нечеткость данных [25, c.46].
Следовательно, экспертные системы относятся к интеллектуальным
прикладным системам, применение которых в настоящее время развивается в
деятельности предприятий различной формы собственности.
В классификации экспертных систем выделяют такие признаки как
способы формирования решения, учета временного признака, вида
используемой информации, числа используемых источников.
Основные принципы работы экспертной системы основаны на базе
знаний, накоплении фактов и представления результатов в виде системы
объяснений.
1.2. Основные этапы и технологии разработки экспертных систем
Разработка экспертной системы отличается от разработки обычного
программного продукта, поскольку использование традиционных технологий
программирования не учитывает особенности методов искусственного
интеллекта и приводит к получению отрицательных результатов.
При разработке экспертных систем необходимо учитывать следующие
требования [31, c.77]:
- на предприятии существуют эксперты в выбранной предметной
области, которые решают поставленные задачи на высоком
профессиональном уровне;
- мнения экспертов с различных предприятий совпадают, поскольку
разработка экспертной системы предусматривает оценку качества;
13
- эксперты должны уметь выражать мнение на естественном языке для
объяснения используемых ими методов, в обратном случае сложно
рассчитывать на то, что знания экспертов можно извлечь и вложить в основу
работы экспертной системы;
- решение задач, поставленных для разработки экспертной системы,
предусматривает применение рассуждений, а не действий;
- поставленные задачи не должны быть трудоемкими, то есть их
решение должно занимать у эксперта несколько часов, а не недель;
- сформированные задачи должны выражаться в формальной форме,
быть достаточно понятными и структурированными, позволять выделять
основные понятия, термины, методы получения результатов.
Кроме требований, разработка экспертной системы предусматривает
расчет прогнозируемого эффекта, обоснование необходимости экспертной
системы на предприятии [38, c.25].
Разработанный программный продукт можно отнести к экспертной
системе, если для его задач характерны особенности, приведенные на
рисунке 4.
Рисунок 4 – Характерные особенности задач разрабатываемой
экспертной системы
14
Для разработки экспертной системы применяют концепцию «быстрого
прототипа», которая заключается в том, что разработчиком не ведутся
работы по созданию конечного продукта. На первоначальном этапе он
создает один или несколько прототипов экспертной системы. Каждый из
этих прототипов должен выполнять определенные задачи, при этом
трудоемкость выполняемых задач должна быть незначительной, так чтобы
можно было за максимально короткое время выполнить распределение работ
по накоплению и отладке знаний [4, c.73].
Для того чтобы выполнить эти требования, при разработке прототипа
экспертной системы применяют различные средства, позволяющие ускорить
процесс проектирования. По мере накопления знаний в экспертной системе
прототип может достичь такого состояния, когда им успешно могут решаться
все задачи разрабатываемого приложения.
Этап преобразования последней версии прототипа экспертной системы
в конечный программный продукт приводит к перепрограммированию
экспертной системы на языках низкого уровня, обеспечивающих как
увеличение ее производительности, так и снижение объемов выделенной
памяти. Трудоемкость и длительность процесса разработки экспертной
системы во многом определяется используемым инструментарием для ее
разработки.
Основными этапами разработки экспертной системы выступают
идентификация, концептуализация, формализация, выполнение,
тестирование и опытная эксплуатация.
Рассмотрим эти этапы более детально [22, c.65].
На этапе идентификации формируются задачи, которые будет решать
разрабатываемая экспертная система и требования к ее работе. В результате
этого этапа определяются ресурсы, которые необходимо использовать для
разработки программного продукта, определяются участники процесса
разработки и распределяются работы.
15
Как правило, в разработке экспертной системы принимает участие от 3
до 5 человек. Один из участников выполняет роль эксперта, два участника –
это инженер по знаниям и бизнес-аналитик, остальные участники
представлены группой программистов.
К процессу разработки экспертной системы могут привлекаться и
другие специалисты, эксперты, имеющие представление о разрабатываемой
области и выполняющие требования непротиворечащие к ее разработке.
При идентификации задачи составляется неформальное или вербальное
описание предметной области, в котором отражаются общие сведения о
решаемой задаче, подзадачи, объекты, входные данные, а также знания. На
этом этапе инженер по знаниям и эксперт работают, как одна команда. При
начальном неформальном описании задачи специалисты уточняют термины,
ключевые понятия экспертной системы. Экспертом корректируется описание
задачи, вводятся пояснения для решения сформированных циклов [11, c.79].
При разработке экспертной системы к типичным ресурсам относят
источники знаний, вычислительные средства, время разработки и объемы
финансирования. В процессе разработки эксперт использует
предшествующий опыт в области решения задачи, информационную базу, а
инженер по знаниям, имеющейся опыт в решении аналогичных задач,
методы представления и манипулирования данными.
Существенно влияет на процесс разработки экспертной системы,
выделенные денежные средства. Поскольку недостаточность
финансирования может негативно отразиться на конечном результате.
Этап концептуализации предусматривает проведение содержательного
анализа проблемной области, выявление используемых понятий, их
взаимосвязи, определение методов решения задач. На этом этапе создается
модель предметной области, в основе которой находятся концепты и
отношения [20, c.25].
16
Основные задачи, которые решаются на этапе концептуализации,
приведены на рисунке 5.
Рисунок 5 – Основные задачи, которые решаются на этапе
концептуализации
После этапа концептуализации, выполняется этап формализации, на
котором определяются ключевые понятия и отношения. Для этого
используется формальный язык, позволяющий определить состав средств и
способы представления процедурных и декларативных знаний.
В результате этого этапа приводится описание того, как будет
выглядеть задача в формализованном виде. В этом случае для представления
знаний применяются различные сценарии, семантические сети, фреймы,
способы манипулирования знаниями (аналитическая и статистическая
модель, логический вывод), а также методы интерпретации знаний [12, c.46].
На этапе выполнения создается один или несколько прототипов
экспертной системы, которые позволяют решить поставленные задачи. После
этого создается экспертная система, которую можно использовать в
деятельности предприятия.
17
На этапе тестирования оценивается выбранный способ представления
знаний в экспертной системе. Для этого инженером по знаниям подбираются
примеры, позволяющие выполнить проверку возможностей разработки.
При подготовке тестовых примеров, используется классификация по
проблемам в предметной области, выделяются частные и стандартные
случаи, определяются границы исследования.
Для ввода и вывода характерны данные, позволяющие приобрести в
процессе диалога с экспертом, набора объяснений. Методы приобретения
знаний не будут давать необходимых результатов. Кроме того, вопросы в
экспертной системе могут быть сложными для понимания или быть
многозадачными [13, c.72].
Среди ошибок можно выделить то, что выходные сообщения или
результирующая информация будет непонятна пользователю или иметь
достаточно сложный уровень абстракций.
Последний этап относится к опытной эксплуатации разработанной
экспертной системы. Уровень пригодности экспертной системы для
пользователя определяется степенью удобства работы с ней и ее
полезностью. Под полезностью экспертной системы рассматривается ее
возможность в процессе диалога определить уровень потребностей
пользователей в решении поставленных задач. В свою очередь, удобство
экспертной системы направлена на организацию взаимодействия с
экспертной системой, способность учета потребностей пользователя, а также
учета его уровня квалификации [23, c.37].
В процессе эксплуатации возможна модификация экспертной системы
за счет переформулировки понятий и требований, переконструирования
представлений, совершенствования базы знаний и системы объяснений. Это
позволяет совершенствовать программный продукт и в свою очередь,
повысить эффективность деятельности предприятия.
18
1.3. Обзор существующих экспертных систем для автоматизации
деятельности предприятий
Выполним обзор существующих экспертных систем используемых в
автоматизации деятельности предприятий.
Среди ERP-систем основанных на интеллектуальных алгоритмах
анализа и обработки данных следует выделить ERP-систему Lawson M3,
которая представляет собой много платформенный комплекс. В основе
системы находятся технологии Java [34, c.102].
ERP-система Lawson M3 получила развитие в машиностроении,
химической и пищевой промышленностях, в области производства
оборудования, добычи полезных ископаемых, нефти и газа, в производстве
товаров народного потребления, фармацевтике, розничной торговле,
дистрибуции, логистике, телекоммуникациях и финансах.
Внешний вид интерфейса ERP-системы Lawson M3 приведен на
рисунке 6.
Рисунок 6 – Внешний вид интерфейса ERP-системы Lawson M3
19
В состав ERP-системы Lawson M3 входят функциональные модули,
позволяющие управлять продажами и сервисным обслуживанием, активами
предприятия, производством, цепочками поставок, бизнес-процессами.
Среди преимуществ ERP-системы Lawson M3 следует выделить [36,
c.47]:
- наличие интеллектуального анализа данных;
- возможность организовать обмен с такими системами управления
базами данных как MS SQL, Oracle, DB2;
- система интегрирует с операционными платформами Linux, i5/OS,
OS/400 и Windows NT.
Многие специалисты приравнивают ERP-систему Lawson M3 к ERP II,
поскольку она в полной мере отвечает потребностям рынка и по многим
параметрам превосходит SAP-решения.
В настоящее время лидирующее положение на рынке экспертных
систем занимают SAP-приложения, позволяющие автоматизировать
деятельность крупных предприятий.
Среди SAP-приложений следует отметить экспертную систему SAP
R/3, которая работает на базе технологической платформы SAP Net Weaver
Application Server (рисунок 7).
Рисунок 7 – Основные составляющие экспертной системы SAP R/3
20
В состав системы входят ядро, инструментарий для мониторинга,
администрирования и разработки.
SAP - система R/3 включает в свой состав программные средства,
работающие в распределенной среде данных, и позволяют выполнить
экспертную оценку всех направлений деятельности предприятия. В состав
SAP-системы R/3 входят такие прикладные модули, как финансы,
управление проектами, контроллинг, производственное планирование,
управление сбытом и качеством [27, c.200].
Основной системы выступает модуль «Бизнес система». В нем
выполняется интеграция прикладных модулей и обеспечивается
независимость от операционной платформы.
Бизнес-процесс организации работы модуля R/3 приведен на рисунке 8.
Рисунок 8 – Бизнес-процесс организации работы модуля R/3
Системой конфигурации выступает модуль R/3, в котором
выполняются настройки выполнения экспертной оценки деятельности
любого предприятия.
В настоящее время на рынке программного обеспечения вводится
интеллектуальная система Einstein, в основе которой находятся технологии,
21
позволяющие выполнить прогнозируемую оценку потенциальных клиентов
или проектов. За счет наличия средств аналитической оценки, системой
выводят предупреждения и восходящем или нисходящем тренде сделок.
Также в состав экспертной системы Einstein входят средства,
позволяющие выполнять автоматизированный учет активности сайтов,
электронной почты, средств календарного планирования [14, c.25].
За счет удаленной среды услуг экспертной системы Einstein
реализуются технологии автоматического заполнения ключевых полей,
позволяющие повысить оперативность обслуживания клиентов. Сервис
формирования рекомендаций позволяет сформулировать лучшие ответы
клиенту, а сервис прогнозирования выполняет расчет времени для
устранения возникающих проблем в деятельности предприятия.
Также в экспертную систему Einstein входит удаленная среда
маркетинга, основанная на технологии предварительной оценки степени
вовлечения каждого клиента за счет общения по электронной почте.
Используя технологии прогнозирования аудитории, в системе существует
возможность выделения пользовательских сегментов, с использованием
анализа проведения клиентов, а также технологии оптимизации отправки
сообщений для предсказания оптимального времени доставки сообщений.
Для персонализации работы с клиентами в состав экспертной системы
Einstein входит удаленная среда коммерции, которая также позволяет
прогнозировать сортировку и отразить результаты поиска с применением
предпосылок [37, c.55].
В экспертной системе Einstein в отдельный модуль выделена удаленная
среда сообщества, основанная на предложении публикаций, статей,
тематических страниц. Автоматизированной службой обращений
автоматически создаются запросы в Удаленную среду услуг, если клиент не
получил своевременно ответа на отправленное сообщение, а аналитическая