Анализ методов искусственного интеллекта САПР технологических процессов производства электронной аппаратуры



In article features of application of methods of artificial intelligence in SAPR of technological design are considered. The main attention is paid to methods of formalization of declarative knowledge of technological processes. The technique of development of frame semantic network for formation of the technological knowledge base is considered. Examples of creation of intellectual system of design-technology design are given. Recommendations about integration of intellectual system of modeling of technological sets into a uniform complex of information maintenance of difficult production systems are made.

Keywords:technological process, artificial intelligence, knowledge base, frame semantic networks

В работе рассмотрены вопросы разработки экспертных систем синтеза технологического процесса производства изделий электронной техники (ИЭТ) на примере стерео усилителя НЧ. В рамках современного производства задачи хранения и обработки больших объемов знаний в едином комплексе, быстрого получения рекомендаций по параметрам реализуемых технологических процессов приобретают все большую актуальность.

В настоящее время для накопления, систематизации и хранения данных и для оперирования знаниями применяют базы знаний и экспертные системы [1, 2]. Современные интеллектуальные системы информационного сопровождения производственных процессов обеспечивают поиска способов решения проблем из некоторой предметной области, основываясь на знаниях.

В теории обработки информации экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной предметной области с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Рассматривая экспертные системы (ЭС) в целом, можно отметить их особенность, заключающуюся в том, что они выступают в виде некой системы, помогающая обычным пользователям в повседневной работе. Общение с экспертными системами, работа с ними должны быть максимально просты [2, 3].

Экспертная система — компьютерная программа, ориентированная на разрешении конкретной проблемной ситуации [3, 4]. Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

– моделирует не столько физическую (или иную) природу определённой проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области;

– система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определённые соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает;

– при решении задач основными являются приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических методов, не всегда гарантируют успех;

– одной из основных характеристик экспертной системы является её производительность, т. е. скорость получения результата и его достоверность;

– экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.

Многие информационные системы, такие как Oracle Business Suite и SAP, имеют встроенные модули аналитической обработки данных. Рассмотрим примеры ЭС, получивших наибольшее распространение в конструкторско-технологической информатике:

– CLIPS (http://www.clipsrules.net/) — суть технологии CLIPS заключается в том, что язык и среда CLIPS предоставляют пользователям возможность быстро создавать эффективные, компактные и легко управляемые экспертные системы. При этом пользователь применяет множество уже готовых инструментов (встроенный механизм управления базой знаний, механизм логического вывода, менеджеры различных объектов CLIPS и т. д.) и конструкций (упорядоченные факты, шаблоны, правила, функции, родовые функции, классы, модули, ограничения, встроенный язык COOL и т. д.). Так же CLIPS предоставляет возможность разбиения базы данных и решения задачи на отдельные независимые модули. В последнее время экспертная система CLIPS применяется как в системах, ориентированных на различные игры, так и в нечётких системах для формализации знаний. В рамках решения конструкторско-технологических задач решения на базе CLIPS следует отнести к системам локальной (очаговой) автоматизации проектных процедур.

– ACQUIRE (http://aiinc.ca/) — среда разработки ЭС, которая позволяет эксперту полностью создать законченную ЭС. Система использует режим диалога с экспертом, задавая ему вопросы и наполняя таким образом базу знаний. Если система обнаруживает логические ошибки, она уведомляет об этом эксперта. Методы решений: предикатный и метод распознавания шаблонов. БЗ — объектно-ориентированная. Практических данных об опыте применения в конструкторско-технологической информатике нет.

– OpenCyc (http://www.opencyc.org/) OpenCyc является сокращенным открытым вариантом базы знаний Cyc. Может использоваться для создания экспертных систем. В БД OpenCyc содержится 47000 понятий и 300000 фактов. Система ориентирована на развитие технологий тонкого клиента на базе семантического уровня (обработки запросов, системы взаимосвязи контента и т. д.). Применение OpenCyc многообразно: создание обучающих игр, создание БЗ в wikipedia, подключение в качестве модуля к другим экспертным системам и т. д.

Несмотря на значительный опыт разработки и внедрения модулей интеллектуальной поддержки конструкторско-технологического проектирования до настоящего момента остаются нерешенными целый класс проблем, к которым следует отнести сложность механизмов формализации декларативных знаний, отсутствие единых форматов представления конструкторско-технологических знаний и ряд других [1–4]. В рамках данной работы изложена обобщенная методика создания простой и универсальной ЭС генерации рекомендаций к технологическому процессу изготовления ИЭТ.

Решение данной задачи предполагает:

– выбор способа представления знаний в ЭС, например, освоение принципов построения фреймовой модели базы знаний

– анализ предметной области, анализ существующих знаний о рассматриваемых базовых технологических процессах;

– разработка структуры базы знаний;

– разработка архитектуры тонкого клиента ЭС;

– разработка процедур обработки знаний с помощью процедур, созданных в «открытом коде»;

– тестирование и отладка развернутой ЭС на сервере;

– разработка руководства пользователя автоматизированной системы.

В результате решения указанных задач создается ЭС синтеза техпроцесса для типового радиотехнического предприятия, с возможность адаптации базовых ТП к возможностям конкретного производства.

Одной из основных и наиболее сложных задач является выявление и формализация знаний по исследуемой предметной области, с учетом того, что многих из реализуемых ТП являются уникальными, присущими только конкретному производству. Для проведения информационного аудита производства и описания его компонентов в последнее время все шире используются различные CASE-средства, которые базируются на методах структурного или объектно-ориентированного анализа и проектирования [5–11].

В работе проиллюстрирована конкретная практическая методика аудита производственной системы, формализации знаний в рассматриваемой предметной области, создании ЭС на основе рекурсивной фреймовой семантической сети, что позволило автоматизировать ранние стадии проектирования и технологической подготовки производства.

1. Анализ концептуально-абстрактной модели функционирования экспертной системы

Методика представления комплексных знаний по уровням экспертизы предполагает анализ на концептуально-абстрактном (обобщенном), структурно-функциональном (уровень иерархической декомпозиции вплоть до конкретного рабочего места), объектном (информационном) уровне принятия решений. На каждом из уровней представляется необходимая детализация исследуемого процесса, тем самым достигается доступность и простота создаваемых моделей для их интерпретации и последующего использования. В качестве примера рассмотрим анализ особенностей разработки и внедрения подсистемы аналитической поддержки принятия решений в виде совокупности указанных моделей. По аналогии могут быть построены и модели исследуемых технологических процессов.

На рисунке 1 представлена концептуально-абстрактная модель [12–14] разработки экспертной системы генерации ТП производства ИЭТ, определяющая основные компоненты создаваемой экспертной системы.

Рис. 1. Концептуально-абстрактная модель разработки экспертной системы

Из концептуально-абстрактной модели экспертной системы следует, что разработка экспертной системы включает в себя создание фреймовой структуры для формализации декларативных (конструкторско-технологических) знаний, формирование прототипов слотов, фреймов и их экземпляров с помощью высокоуровневого языка программирования. В дальнейшем с привлечением группы экспертов предметной области, осуществляется конкретизация фреймовой структуры под конкретную область знаний, проводится наполнение слотов, фреймов и установка семантических связей. Для дальнейшей детализации процесса разработки необходимо перейти к более точной (детализованной) модели рассматриваемого процесса. В качестве такой модели обычно используют структурно-функциональное описание [5–7]. Методики структурно-функционального представления сложных систем известны достаточно давно, по некоторым из них существуют отечественные ГОСТы [15].

2. Контекстная диаграмма работы ЭС АСУ ТП изготовления стерео усилителя НЧ

Структурно-функциональная модель представляет собой иерархическую декомпозицию исследуемого процесса. На верхнем уровне декомпозиции (рисунок 2) работы экспертной системы представлена в общем виде (контекстная диаграмма в нотации IDEF0). Она отражает взаимодействие исследуемой ЭС с внешней средой. Данный уровень декомпозиции является отправной точкой анализа, позволяет синхронизировать концептуально-абстрактную и структурно-функциональную модели и является в общем смысле моделью «черного ящика».

Рис. 2. Контекстная диаграмма «Функционирование экспертной системы»

В результате выполнения процесса на основе преобразования входных воздействий, которыми являются знания и решаемые задачи, формируются ожидаемые результаты. Данный процесс осуществляется под управлением алгоритмов, реализованных процедур принятия решений и нормативных документов, определяющих работу экспертной системы. Созданное программное обеспечение и средства обеспечивающие его функционирование являются инструментами (механизмами) рассматриваемой системы (на модели не показаны), с которые взаимодействуют различные категории пользователей.

На первом уровне декомпозиции (рисунок 3) модель представляет собой 4 взаимосвязанные работы, представленные в нотации IDEF0: «Работа со слотами», «Работа с фреймами», «Работа с экземплярами», «Синтез решения».

Рис. 3. Первый уровень декомпозиции «Функционирование экспертной системы»

Работы «Работа со слотами», «… фреймами» и «… экземплярами» получают на вход знания о ТП и служат для создания, редактирования и удаления слотов, фреймов, экземпляров и наполнения базы знаний. Наполнение производится экспертом в области ТП при помощи разработанных программных инструментов. Работа «Синтез решений» формирует искомое решение в результате взаимодействия (диалога) с пользователем экспертной системы.

Итогом разработки иерархической диаграммы является комплексная диаграмма дерева узлов (рисунок 4), которая представляет собой полную модель декомпозиции рассматриваемого процесса. С помощью диаграммы дерева узлов можно проследить за всеми операциями процесса функционирования экспертной системы в деталях.

Рис. 4. Диаграмма дерева узлов работы функционирования экспертной системы

На диаграмме не представлена последовательность работы экспертной системы, однако она включает в себя все процессы её функционирования.

После построения полной декомпозиции процесса проводят его оптимизация (адаптацию по конкретные требования). Оптимизация может выполняться по совокупности интегральных (время, стоимость) и/или дифференциальных (качественных) критериев [10, 16–20].

3. Разработка модели фреймовой семантической сети для ЭС АСУ ТП

Обобщенная структура фреймовой семантической сети, представляющая знания по технологическому процессу, на примере изготовления стерео усилителя НЧ (рисунок 5а). На рисунке 5б представлен результат синтеза.

Рис. 5. Модель диаграммы дерева узлов ЭС АСУ ТП изготовления стерео усилителя НЧ

5. Анализ информационной модели ЭС АСУ ТП

Современное производство трудно представить без развертывания системы его информационного сопровождения и управления [21–24]. Во многих из них активно используются аналитические подсистемы, пример пользовательского интерфейса модуля ЭС для использования в составе АСУ ТП типовой АСУ радиотехнического предприятия, созданной по архитектуре «тонкого клиента» представлена на рисунке 6.

Рис. 6. Основная форма интерфейса модуля ЭС для АСУ ТП

На модели формы интерфейса представлены основные структурные блоки ЭС: логотип предприятия и информация о нем (1), навигационная панель модуля ЭС для перемещения между слотами, фреймами и экземплярами базы знаний и панель для управления ими (добавление/удаление/изменение информации) (2). Страница содержит информацию о текущей авторизации, действующим в системе пользователе и панель управления текущим подключением (3). Блок синтеза решения позволяет создать типовой технологический процесс на основе ответов на вопросы экспертной системы пользователем системы.

Навигационную модель ЭС можно представить в виде описания основных возможных переходов по сайту, а также в виде графа навигационной модели ЭС. На рисунке 7 представлен граф навигационной модели ЭС для АСУ ТП. Представленная структура является наиболее частым решением для интерфейса ЭС в составе АСУ и имеет весь необходимый функционал.

Для работы с ЭС пользователю необходимо пройти авторизацию. После прохождения авторизации развернется основное навигационное меню позволяющее перейти на все доступные страницы системы: «Слоты», «Фреймы», «Экземпляры» и «Синтез решения». Так как используемая в данной ЭС модель является плоской, каждая страница имеет одинаковый набор ссылок на все остальные страницы, переход между ними осуществляется максимально быстро.

Рис. 7. Граф навигационной модели модуля ЭС для АСУ ТП

При переходе на выбранную страницу появляется таблица данных из БЗ, а также поле управления этими данными, позволяющее добавить/изменить/удалить информацию из текущей таблицы в случае авторизации в системе как инженер по знаниям или эксперт в предметной области. Работа с системой заканчивается завершением сеанса и выходом из нее. Рассмотренные системы находят свое применение не только в производственных информационно-управляющих системах [21], но и университетах, при создании комплексных тренажеров [8], моделей «виртуальное предприятие» [10], информационных системах поддержки обучения иностранных студентов [13, 25, 26] и т. п.

Заключение

Рассмотренная комплексная методика разработки и внедрения аналитических подсистем на основе глубокого понятийного и структурно-функционального процессов предметной позволяют создавать современные АСУ ТП.

Литература:

1. Григорьев В. П., Камышная Э. Н., Нестеров Ю. И., С. А. Никитин Применение методов искусственного интеллекта в САПР технологических процессов производства электронной аппаратуры: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГТУ, 1998. — 48 с., ил.
2. В. П. Григорьев, Ю. И. Нестеров, Д. В. Черепанов Информационные технологии в конструировании и технологии микроэлектроники. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. -39 с.
3. Дембицкий Н. Л., Назаров А. В. Применение методов искусственного интеллекта в проектировании и производстве радиотехнических устройств — Москва. Изд-во МАИ. 2009. Сер. Научная библиотека. 228 с.
4. Назаров А. В. Многокомпонентное 3D-проектирование наносистем: Учебное пособие; под ред. В. А. Шахнова. — Москва, 2011. Изд-во МГТУ им.Н. Э.Баумана. Библиотека «Наноинженерия». Кн. 4. 391 с.
5. Маклаков С. В. BPwin и Erwin: CASE-средства для разработки информационных систем. — М.: Диалог-МИФИ, 2000г. — 304с.
6. Кознов Д. В., Ольхович Л. Б. Визуальные языки проектов // Системное программирование. 2005. Т. 1. С. 148–167.
7. Власов А. И. Пространственная модель оценки эволюции методов визуального проектирования сложных систем // Датчики и системы. 2013. № 9 (172). С. 10–28.
8. Адамов А. П., Адамова А. А., Сенькина М. А., Исмаилова И. Т. Системный анализ в управлении предпринимательскими организациями. Под общей редакцией А. П. Адамова — Изд-во Политехника. Санкт-Петербург, 2002. 251 с.
9. Власов А. И. Особенности визуальной формализации информационных потоков в системах поддержки менеджмента качества ЭА // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2016. № 2. С. 187–190.
10. Адамова А. А., Власов А. И. Визуальное моделирование адаптации подготовки производства к выпуску новой продукции // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2014. № 2 (154). С. 46–56.
11. Власов А. И. Применение методов визуального моделирования для формализации конструкторско-технологической информации // В сборнике: Информатизация образования — 2012 Материалы Международной научно-практической конференции. 2012. С. 70–78.
12. Кознов Д. В., Ларчик Е. В., Плискин М. М., Артамонов Н. И. О задаче слияния карт памяти (MIND MAPS) при коллективной разработке // Программирование. 2011. Т. 37. № 6. С. 56–66.
13. Журавлева Л. В., Власов А. И., Тимофеев Г. Г. Методы генерационного визуального синтеза технических решений в области микро-/наносистем // Научное обозрение. 2013. № 1. С. 107–111.
14. Журавлева Л. В., Власов А. И. Визуализация творческих стратегий с использованием ментальных карт // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2013. № 1 (21). С. 133–140.
15. ГОСТ Р 50.1.028–2001. «Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования».
16. Камышная Э. Н., Маркелов В. В., Соловьев В. А. Методика расчета технологичности конструкций электронной аппаратуры // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2003. № 1. С. 116–125.
17. Адамова А. А., Адамов А. П., Шахнов В. А. Методика оценки технологичности электронных изделий на этапах проектирования и производства // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2015. Т. 2. С. 352–356.
18. Ирзаев Г. Х., Адамова А. А. Автоматизация процесса формирования системы показателей для оценки технологичности конструкции изделия // Автоматизация. Современные технологии. 2014. № 11. С. 27–33.
19. Адамов А. П., Адамова А. А., Власов А. И. Дифференциальные коэффициенты оценки технологичности электронных средств и их применение при структурно-функциональном моделировании производственных систем // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2015. № 5 (104). С. 109–123.
20. Адамова А. А., Адамов А. П. Многоуровневая модель формирования технологичности электронных средств на этапах проектирования и производства // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 12.
21. Власов А. И., Михненко А. Е. Принципы построения и развертывания информационной системы предприятия электронной отрасли // Производство электроники. 2006. № 4. С. 5–12.
22. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. Cистемный анализ «Бережливого производства» инструментами визуального моделирования // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2015. № 4 (160). С. 19–24.
23. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. система 5S-технология создания эффективного рабочего места в концепции «Бережливого производства» // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2016. № 1 (161). С. 65–68.
24. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. Картирование потока создания ценностей в концепции «бережливого производства» // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2016. № 2 (162). С. 23–27.
25. Власов А. И., Кирбабин О. Е., Шепель А. С. Методология визуального проектирования как инструмент организации поддержки учебного процесса // Материалы международного симпозиума. Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ'2008). 2008. С. 110–111.
26. Журавлева Л. В., Камышная Э. Н. Картирование толкового словаря неологизмов в области информационных технологий // В сборнике: Современные концепции научных исследований IV Международная научно-практическая конференция. Сер. «Технические науки» 2014. С. 152–155.