Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 658.562: 004.89

Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества

В.В. Мирошников,

Д.И. Булатицкий

Рассмотрено построение онтологической модели предметной области для системы управления знаниями (СУЗ) в области качества. Предложена иерархия онтологий системы, позволяющая оптимизировать внедрение СУЗ на различных предприятиях, а также модель онтологии и алгоритмы выявления новых терминов и связей на основе базы знаний системы.

Ключевые слова: качество, управление качеством, онтология, управление знаниями.

Одним из важнейших ресурсов любой организации являются знания, накопленные сотрудниками и полученные в ходе проведения различных работ. Поэтому управление знаниями (УЗ), ставшее развитием методов менеджмента на основе стандартов ИСО 9000 и всеобщего управления качеством (TQM) [1], может рассматриваться как одно из ключевых преимуществ в условиях растущей конкуренции, требующей от сотрудников и особенно руководителей быстрой реакции на изменения рынка [2].

Управление знаниями на предприятии предполагает наличие определённой организационной структуры и специальной информационной технологии - системы управления знаниями (СУЗ). Разработаны принципиальная схема и архитектура СУЗ на основе фреймовых моделей [3; 4]. качество управление алгоритм термин

Однако удобство и эффективность разрабатываемой на предприятии СУЗ зависят не только от заложенных в её ядро принципов и предоставляемых инструментов, но также в значительной степени от используемой модели предметной области. В настоящее время одной из главных парадигм структурирования информационных систем и формирования концептуальных представлений слабоструктурированных предметных областей являются онтологии [5].

В данной статье рассматриваются вопросы построения онтологической модели предметной области и поддержания её в актуальном состоянии.

Основные положения онтологического моделирования. Онтология -- это формализованное представление некоторой предметной области, которое включает словарьуказатель терминов предметной области (концептов) и логические связи между ними (отношения). При таком подходе онтология может быть представлена в виде следующего кортежа:

где С - совокупность концептов предметной области; R - совокупность отношений между ними. В рамках разрабатываемой СУЗ предложена следующая модель концепта:

где C - концепт; N - имя концепта; W - слова, ассоциированные с концептом; F - определение концепта; M - комментарии; D - связанные с концептом документы; L - гиперссылки из текста определения и комментариев на соответствующие концепты (частично эти ссылки могут дублировать отношения данного концепта, однако для удобства пользователя они также выделяются); P - множество свойств концепта.

Должно быть обязательно задано имя концепта, автоматически являющееся связанным с ним словом. Остальные атрибуты могут быть не заполнены.

В построении онтологической модели можно выделить пять этапов [6]:

1) формирование глоссария предметной области, т.е. выделение концептов -- базовых понятий данной предметной области;

2) определение «высоты дерева онтологий» -- количества уровней абстракции;

3) распределение концептов по уровням;

4) построение связей между концептами;

5) исключение противоречий и неточностей путём консультаций с различными специалистами.

Рассмотрим эти этапы применительно к построению модели предметной области «Управление качеством на предприятии».

Формирование глоссария предметной области. Предметная область «Управление качеством на предприятии» моделируется на основе стандартов семейства ИСО 9000, документации СМК предприятия и других документов.

Задача разработки системы управления знаниями на предприятии должна ставиться после построения СМК на основе стандартов ИСО 9000, а значит, после выявления и документирования основных процессов на предприятии. Тем не менее при недостаточном уровне документированности деятельности предприятия уже на ранних стадиях построения онтологической модели возможно привлечение экспертов, которым предлагается выделить наиболее важные понятия их области. Параллельно следует вести работу по созданию, документированию и сертификации системы менеджмента качества.

При формировании глоссария рекомендуется выделять основные термины предметной области из различных документов, сохраняя информацию о документеисточнике. Это необходимо для упрощения работы на этапе распределения концептов по уровням иерархий, а также построения ссылок из концептов на документы.

Определение «высоты дерева онтологий». Для возможности применения разрабатываемой СУЗ в различных организациях предлагается организовать знания в виде нескольких «лёгких» онтологий нижней зоны (в соответствии с классификацией, описанной в [6]). Вопервых, на основе стандартов семейства ИСО 9000 строится онтология, представляющая понятия и отношения между ними в области качества. Эта онтология является общей для СУЗ, внедряемых на разных предприятиях. Затем строится онтология на основе модели системы качества предприятия. Наконец, на основе данных, полученных от экспертов предметных областей, строятся прикладные онтологии по видам деятельности предприятия. Дерево онтологий представлено на рис.1.

Онтологию верхнего уровня можно считать безэкземплярной онтологией области знания. Второй и третий уровни, напротив, должны помимо категорий задавать экземпляры. Например, выделив класс документов «Документированная процедура», пользователь должен будет задать экземпляры, такие, как «ДОКУМЕНТИРОВАННАЯ ПРОЦЕДУРА «СИСТЕМА КАЧЕСТВА. Порядок управления записями. БГТУДП0.02.2008. Версия 02» и прочие, предусмотренные системой менеджмента качества организации.

Подробность (степень детальности) прикладных онтологий может достигать уровня справочников. Например, в иерархии концептов, связанных с продукцией предприятия, могут быть выделены категории, виды, подвиды и т.д. На нижнем уровне такой иерархии для номерных изделий могут быть созданы экземпляры, хранящие сведения об отдельных единицах продукции, их приобретателях, ремонтах и прочих индивидуальных свойствах. Другим примером может служить иерархия концептов, описывающих должности в организации, листьями которой могут быть экземпляры, представляющие конкретных сотрудников.

Стоит отметить, что построение перечисленных онтологий уже само по себе является преобразованием личных знаний специалистов, а также неявных знаний, сконцентрированных в организационной структуре и производственных (управляющих) процессах предприятия, в явные, формализованные знания. Кроме того, на их основе возможно эффективное решение следующих важнейших задач: поиск, распространение и генерация знаний с помощью СУЗ.

Рис. 1. Уровни абстракции понятий

Распределение концептов по уровням. При распределении концептов по уровням, а также по различным онтологиям одного уровня следует прежде всего ориентироваться на принадлежность понятий к документамисточникам, заведомо связанным с теми или иными онтологиями системы.

Построение связей между концептами. Построение связей между концептами следует проводить в три этапа.

На первом этапе необходимо определить родовидовые связи, как самые очевидные. Для этого нужно для каждого концепта попытаться обнаружить надкласс и подклассы. Возможно, таким образом будут выявлены новые концепты (после консультаций с экспертами нужно либо отказаться от выявленных понятий, либо внести их в глоссарий). Результатом первого этапа для каждой онтологии являются несколько (не менее одной) иерархий (иногда это могут быть графы с циклами), т.е. допускается наличие нескольких не связанных между собой подмножеств концептов.

Второй этап предполагает построение других типов отношений. На основе анализа определений, понятий и интуитивных представлений о концептах выявляются наиболее распространённые и значимые типы отношений, а также пары (группы для nарных отношений) концептов, связанных этими отношениями.

В отличие от первого и второго этапов, выполняемых на стадии разработки онтологической модели, третий этап - пополнение отношений онтологии - связан с её использованием. Несмотря на то, что онтология должна представлять собой довольно статичную структуру, являющуюся долгосрочным ориентиром на поле терминов, используемых в организации, она всё же не является закостенелым образованием. Это означает, что выявленные на стадии функционирования СУЗ связи (впрочем, как и концепты) могут также быть добавлены в онтологию.

Допускается добавление как новых фактов отношений, так и новых типов отношений. Добавление нового отношения, если оно не противоречит имеющимся сведениям, не приводит к деструктивным последствиям. Редактирования же ранее внесённых отношений инженеру по знаниям следует избегать изза возможного нарушения логики моделей, построенных на изменяемых отношениях.

Исключение противоречий и неточностей. Для «лёгких» онтологий можно выделить три группы потенциальных противоречий/неточностей:

* Противоречия/неточности в названиях концептов. В связи с внесением в онтологию одноимённых концептов из разных источников может возникать дублирование. Дубли следует проанализировать. Если два концепта обозначают одно и то же понятие, то следует удалить один из них, обеспечив корректную замену ссылок на удаляемый концепт ссылками на оставляемый концепт (как в отношениях, так и в свойствах других концептов). Если же за одним и тем же словом скрываются два различных понятия, то следует оставить оба концепта, уточнив название обоих или одного из них. При этом допускается использование одного и того же слова в качестве ассоциированного с концептом (дополнительного к названию).

* Противоречия/неточности в свойствах концептов. Дублирование свойств может быть связано с описанием свойства концепта, аналогичного унаследованному (возможно, опосредованно). Также в качестве примеров противоречия в свойствах концепта можно привести использование значения не соответствующего типу атрибута (цвет = 5 кг) или применение типа к концепту, не входящему в домен типа (концепт - лекция, атрибут - цвет).

* Противоречия в отношениях. В онтологии отношением ошибочно могут быть связаны концепты, не входящие в домен отношения (например, отношение «Стол обучается пению»), или может нарушаться свойство отношения (например, «А является подклассом А»).

Особенности построения онтологии «Управление качеством». Помимо уже изложенных рекомендаций при построении онтологии «Управление качеством» могут быть полезны следующие соображения.

Основным источником для выделения концептов должна стать третья часть «Термины и определения» стандарта ГОСТ Р ИСО 90002008. Тем не менее в других частях этого стандарта также встречаются слова, которые могут быть использованы в качестве концептов, например «область применения» или «основные принципы». Для терминов, имевших номер в стандарте, этот номер будет использован в качестве ассоциированного с концептом слова.

При построении отношений данной онтологии могут быть использованы графические модели приложения А стандарта ГОСТ Р ИСО 90002008.

Актуализация онтологий. Необходимость вносить изменения в онтологическую модель предметной области системы управления знаниями обусловлена двумя основными факторами.

Вопервых, с течением времени модель теряет актуальность. Это значит, что изза изменений на предприятии или в окружающей среде ранее верные сведения становятся неточными или слишком неполными.

Вовторых, модель предметной области изначально неполна. На стадии проектирования и внедрения СУЗ специалисты по знаниям выделяют лишь основные концепты. Стремление описать всю предметную область максимально подробно может привести к затягиванию сроков внедрения и перегрузке модели, связанной с неудобством её использования.

Таким образом, необходим механизм, позволяющий пользователю СУЗ выявлять участки онтологии, требующие доработки, а также варианты возможного изменения с учётом накопленного в базе системы знания и опыта решения задач.

Автоматизированное выявление новых концептов. Выявление новых концептов осуществляется в тесном взаимодействии с подсистемой поддержки принятия решений.

При анализе очередной задачи принятия решений (ЗПР) эксперт создаёт иерархию целей, подцелей, критериев и альтернатив [7]. Каждый элемент иерархии должен быть поименован и по возможности связан пользователем с какимлибо концептом в онтологии.

Если же сотрудник при описании некоторой задачи пользуется неизвестным системе термином, СУЗ может предложить ознакомиться с соответствующей онтологией для подбора более подходящего слова или оставить термин без изменения. В последнем случае инженеру по знаниям отправляется уведомление для анализа, по результатам которого он либо порекомендует эксперту использовать какойто из имеющихся терминов, либо внесёт новый термин в онтологию.

Описанный механизм позволяет своевременно выявлять не только новые концепты, но и нарушения корпоративной терминологии, а значит, становится возможным указывать на такие нарушения и постепенно избавляться от них. Представляется, что это должно быть особенно актуально в первое время после внедрения СУЗ.

Также в СУЗ может быть организован другой механизм, позволяющий по команде инженера по знаниям автоматически проанализировать имеющиеся решения ЗПР на предмет наличия в них не связанных с концептами элементов. После формирования множества обнаруженных неопознанных терминов следует каждый из них позиционировать в онтологии: либо найти имеющийся концепт, либо создать новый.

Поиск имеющегося концепта может быть автоматически проведен на основе схожести названия и ассоциированных слов или на основе связей.

Автоматизированное выявление связей. Термин может позиционироваться в онтологии на основе связей, подразумевающихся структурой иерархии ЗПР. Каждый уровень этой иерархии (слот) имеет своё название, связанное с определённым типом отношений. Например, нижний слот - это альтернативы, поэтому концепты элементов этого слота должны быть связаны напрямую или опосредованно с концептом фокуса иерархии отношением «является подвидом» («is kind of») или «является экземпляром» («is a»).

Значит, если термин ещё не связан с концептом, то искать вариант концепта для связывания следует среди потомков целевого (фокусного) концепта по указанным отношениям. Если же инженером по знаниям принято решение о создании нового концепта для обнаруженного термина, то следует предложить ему создать сразу и соответствующие связи в онтологии.

Другие типы связей и соответствующие им названия слотов описываются инженером по знаниям в процессе настройки и эксплуатации СУЗ.

Второй способ выявления связей может быть основан на анализе названий пары концептов и ассоциированных с ними слов. Так, если название одного концепта полностью содержится в названии другого, то можно предположить, что первый концепт является подвидом/экземпляром класса, представленного вторым концептом. Например, концепт «Мероприятие по улучшению процесса «Реализация основных образовательных программ» является подклассом класса «Мероприятие по улучшению процесса».

Естественно, СУЗ способна лишь предоставить пользователю возможные варианты связей, а пользователь сделает выбор в пользу одного из них или реализует собственный вариант.

Описанные механизмы могут быть упрощённо сформулированы в виде алгоритма (рис. 2).

Построение онтологической модели с помощью ЭВМ. На основе изложенных принципов и алгоритмов авторами разработана программная реализация СУЗ [810], предоставляющая средства для построения онтологической модели. В ходе создания онтологии «Управление качеством», один из этапов которого показан на рис. 3, разработанное программное обеспечение показало работоспособность, удобство и наглядность предложенных моделей.

Рис. 2. Блоксхема обобщённого алгоритма актуализации онтологии

Рис. 3. Редактирование онтологии «Управление качеством»

Таким образом, разработанные подходы позволяют построить модель предметной области для системы управления знаниями, которая способна стать основой повышения эффективности системы менеджмента качества организации.

Список литературы

1. Кларк, Э. Управление знаниями. Польза от применения опыта в области качества / Э. Кларк // Стандарты и качество. - 2001. - №11. - С. 116120.

2. Попов, Э.В. Корпоративные системы управления знаниями / Э.В. Попов // Новости искусственного интеллекта. - 2001. №7. С. 1425.

3. Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества / В.В. Мирошников,

Д.И. Булатицкий // Информационные технологии. - 2006. - №7. - С. 1622.

4. Булатицкий, Д.И. Онтологическое моделирование в системе управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий // Наука и производство - 2009: тез. докл. Междунар. науч.практ. конф. Брянск, 2009. - 121 с.

5. Гаврилова, Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем / Т.А. Гаврилова // Новости искусственного интеллекта. - 2003. №2. - С.2430.

6. Гаврилова, Т.А. Формирование прикладных онтологий / Т.А. Гаврилова // Труды Х Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием - КИИ2006. - М.: Физматлит, 2006. Т.2.

7. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: [пер. с англ.] / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1993. 316 с.

8. Булатицкий, Д.И. Программная реализация системы управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий, А.Г. Сериков // Информационные системы и технологии - 2009: тез. докл. II Науч.техн. конф. студентов, аспирантов и молодых специалистов. Обнинск, 2009. - С. 90.

9. Булатицкий, Д.И. Подсистема онтологического моделирования в системе управления знаниями /

Д.И. Булатицкий, О.М. Шедько // Информационные системы и технологии - 2009: тез. докл. II Науч.техн. конф. студентов, аспирантов и молодых специалистов. Обнинск, 2009. - С. 92.

10. Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества Visual Experience 1.0 / В.В. Мирошников, Д.И. Булатицкий, А.Г. Сериков. - М.: ЦИТиС, 2009.

Размещено на Allbest.ru