Экспертные системы в управлении качеством

Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А. Соловьёва»

Факультет заочного обучения Кафедра «Организация производства и управление качеством»

Контрольная работа

«Экспертные системы в управлении качеством»

Студент:

Целых Н.В.

Рыбинск 2014

Содержание Введение

1. Выбор и обоснование проблемы для решения на основе ЭС

2. Разработка прототипа экспертной системы

2.1 Идентификация проблемы

2.2 Извлечение знаний

2.3 Структурирование знаний

2.4 Формализация знаний

2.5 Реализация прототипа

2.6 Тестирование

3. Роль менеджеров по качеству в разработке и реализации экспертных систем Заключение Список литературы

Введение

Компьютеризация общества — одно из основных направлений научно-технического прогресса — вызвала существенные изменения в технологии разработки и использования программных средств.

Эти изменения были подготовлены всем развитием теории и практики искусственного интеллекта (ИИ), наиболее существенным результатом которого явился переход к так называемой новой информационной технологии и создание экспертных систем (ЭС).

Идеологию ЭС можно выразить формулой: знание + вывод=система. ЭС предполагает взаимодействие блоков. Главные из них — база знаний и механизм вывода.

Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, включает:

? извлечение информации из первичных данных;

? диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

? структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

? выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

? планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами).

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

1. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области.

2. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает.

3. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы.

1. Выбор и обоснование проблемы для решения на основе ЭС Правильный выбор проблемы представляет, наверное, самую критическую часть разработки в целом. Если выбрать неподходящую проблему, можно очень быстро увязнуть в «болоте» проектирования задач, которые никто не знает, как решать. Неподходящая проблема может также привести к созданию экспертной системы, которая стоит намного больше, чем экономит. Дело будет обстоять еще хуже, если разработать систему, которая работает, но не приемлема для пользователей. Даже если разработка выполняется самой организацией для собственных целей, эта фаза является подходящим моментом для получения рекомендаций извне, чтобы гарантировать удачно выбранный и осуществимый с технической точки зрения первоначальный проект.

В разработке экспертных систем принимают участие представители следующих специальностей:

? эксперт по проблемной области, задачи которой будет решать создаваемая экспертная система;

? инженер по знаниям, являющийся специалистом по разработке экспертной системы;

?инженер — программист — специалист по разработке инструментальных средств.

Для примера рассмотрим такую проблему в образовании, как индивидуализация обучения.

Решению этой проблемы может помочь экспертная система, позволяющая на основе содержащихся в ней знаний о подготовленности, способностях и индивидуальных особенностях учащихся предлагать пользователю возможные варианты заданий для индивидуального изучения предмета в зависимости от задаваемых пользователем данных.

Присвоим экспертной системе название «Индивидуализация обучения».

При разработке экспертной системы ограничимся рамками одного класса средней школы, например 1 «Б». В качестве эксперта для создания экспертной системы выберем учителя данного класса Пирогову Любовь Михайловну. Кроме эксперта, в минимальный коллектив разработчиков экспертной системы войдет эксперт по знаниям — завуч начальной школы Захарова Наталья Алексеевна и программист — Дурягин Денис Александрович.

Далее составляется план разработки прототипа экспертной системы с указанием стадий разработки, ответственных исполнителей и сроков (табл. 1).

менеджер качество экспертный знание Таблица 1 — План разработки прототипа экспертной системы «Индивидуализация обучения»

2. Разработка прототипа экспертной системы

2.1 Идентификация проблемы Поле знаний — это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, в виде графа, диаграммы, таблицы или текста.

Идентификация проблемы? знакомство и обучение коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы.

На стадии идентификации проблемы уточняется задача, планируется ход разработки прототипа экспертной системы, определяются:

? необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ и т. д.);

? источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики);

? имеющиеся аналогичные экспертные системы;

? цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.);

? классы решаемых задач и т. д.

Цели экспертной системы «Индивидуализация обучения»

? сохранение и дальнейшее развитие индивидуальности ребенка, его потенциальных возможностей (способностей);

? содействие средствами индивидуализации выполнению учебных программ каждым учащимся, предупреждение неуспеваемости учащихся;

? улучшение учебной мотивации и развитие познавательных интересов;

? формирование личностных качеств: самостоятельности, трудолюбия, творчества.

Необходимые ресурсы: люди, указанные в плане разработки, время, персональный компьютер.

Источники знаний: личные наблюдения классного руководителя, результаты проверочных работ, результаты тестов, анкет и т. п., табель успеваемости учащихся.

Допустим, что аналогичных экспертных систем нет.

Средняя продолжительность? 8 дней.

2.2 Извлечение знаний

Процесс извлечения знаний — это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения.

Для разрабатываемой мною экспертной системы могу быть использованы следующие методы извлечения знаний:

? коммуникативные методы извлечения знаний охватывают методы и процедуры контактов инженера по знаниям с непосредственным источником знаний — экспертом, а текстологические включают методы извлечения знаний из документов (методик, пособий, руководств) и специальной литературы (статей, учебников);

? пассивные коммуникативные методы подразумевают, что ведущая роль в процедуре извлечения как бы передается эксперту, а инженер по знаниям только протоколирует рассуждения эксперта во время его реальной работы по принятию решений или записывает то, что эксперт считает нужным самостоятельно рассказать в форме лекции;

? пассивные методы — в процессе наблюдений инженер по знаниям находится непосредственно рядом с экспертом во время его профессиональной деятельности или имитации этой деятельности. При подготовке к сеансу извлечения эксперту необходимо объяснить цель наблюдений и попросить максимально комментировать свои действия.

Во время сеанса наблюдений аналитик записывает все действия эксперта, его реплики и объяснения. Может быть сделана и видеозапись в реальном масштабе времени. Непременное условие этого метода — невмешательство аналитика в работу эксперта хотя бы на первых порах. Именно метод наблюдений является единственно «чистым» методом, исключающим вмешательство инженера по знаниям и навязывание им каких-то своих структур представления.

Протоколирование «мыслей вслух» отличается от наблюдений тем, что эксперта просят не просто прокомментировать свои действия и решения, ' но и объяснить, как это решение было найдено, то есть продемонстрировать всю цепочку своих рассуждений. Во время рассуждений эксперта все его слова, весь «поток сознания» протоколируется инженером по знаниям, при этом полезно отметить даже паузы и междометия. Иногда этот метод называют «вербальные отчеты».

Расшифровка полученных протоколов производится инженером по знаниям самостоятельно с коррекциями на следующих сеансах извлечения знаний. Удачно проведенное протоколирование «мыслей вслух» является одним из наиболее эффективных методов извлечения, поскольку в нем эксперт может проявить себя максимально ярко, он ничем не скован, никто ему не мешает, он как бы свободно парит в потоке собственных умозаключений и рассуждений. Он может здесь блеснуть эрудицией, продемонстрировать глубину своих познаний. Для большого числа экспертов это самый приятный и лестный способ извлечения знаний.

От инженера по знаниям метод «мысли вслух» требует тех же умений, что и метод наблюдений. Обычно «мысли вслух» дополняются потом одним из активных методов для реализации обратной связи между интерпретацией инженера по знаниям и представлениями эксперта.

Средняя продолжительность — около 1 месяца.

2.3 Структурирование знаний

Структурированность — степень теоретического осмысления и выявленности основных закономерностей и принципов, действующих в данной предметной области.

В экспертной системе будет использоваться терминология управления качеством (ГОСТ ИСО 9001−2011) и специфическая терминология подразделения, для которого разрабатывается прототип экспертной системы.

Структурирование знаний представляет собой разработку неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Такое описание называется полем знаний.

На данном этапе проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. Этот этап завершается созданием модели предметной области, включающей основные концепты и отношения.

Поле знаний экспертной системы «Индивидуализация обучения» представлено на схеме 1.

Схема 1. Поле знаний экспертной системы «Индивидуализация обучения»

2.4 Формализация знаний Формализация знаний — разработка базы знаний на языке, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой — позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации.

Экспертной системе «Индивидуализация обучения» более всего подходит продукционная модель представления данных.

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Правила срабатывают, когда находятся факты, удовлетворяющие их левой части: если истинна посылка, то должно быть истинно и заключение.

Компонент вывода должен функционировать даже при недостатке информации. Полученное решение может и не быть точным, однако система не должна останавливаться из-за того, что отсутствует какая-либо часть входной информации.

При проектировании модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородное представление приводит к упрощению механизма управления логическим выводом и упрощению управления знаниями. Представление знаний должно быть понятным экспертам и пользователям системы.

2.5 Реализация прототипа На стадии реализации программист превращает формализованные знания в работающую компьютерную программу. Написание программы берется из структур знаний, правил вывода и стратегий управления, необходимых для решения задачи. Форма задается языком, выбранным для разработки системы. Таким образом, реализация — разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом.

Схема 2. Пример продукционной модели экспертной системы «Индивидуализация обучения»

Средняя продолжительность стадии — 1 месяц.

Средняя продолжительность — 1 месяц.

2.6 Тестирование Стадия тестирования включает оценивание качества работы и полезности программы — прототипа и ее пересмотр и доработка.

Оценивание полезности и качества работы системы-прототипа состоит в ответе на следующие вопросы:

Принимает ли система решения, которые обычно признаются экспертами правильными?

Являются ли правила вывода безошибочными непротиворечивыми и полными?

Адекватно ли объяснения системы описывают, как и почему были получены те или иные заключения?

Являются ли заключения системы упорядоченными и изложенными с нужной степенью подробности?

Удовлетворяет ли пользователя скорость работы системы?

Общая продолжительность стадии — 10 дней.

3. Роль менеджеров по качеству в разработке и реализации ЭС Менеджерам по качеству в своей деятельности постоянно приходится анализировать имеющиеся данные, оценивать различные показатели, прогнозировать деятельность и принимать управленческие решения. Задачи менеджера усложняются из-за отсутствия достоверной информации, наличия разных видов погрешностей, неточностей и недостаточного объема данных. Поэтому на рабочих местах менеджеров, и особенно менеджеров по качеству, а также руководителей всех уровней управления распространяются информационные системы, имитирующие на компьютере процессы мышления человека и ускоряющие их, т. е. экспертные системы.

Эффективность управления зависит от комплексного применения многих факторов и не в последнюю очередь от процедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь. Но для того, чтобы управленческое решение было действенным и эффективным, нужно соблюсти определенные методологические основы.

Правильность и эффективность принятого решения во многом определяется качеством экономической, организационной, социальной и других видов информации.

Принятие решений присуще любому виду деятельности, и от него может зависеть результативность работы одного человека или группы людей. С экономической и управленческой точек зрения принятие решения следует рассматривать как фактор повышения эффективности обучения. Информационное обеспечение является не только важным, но и необходимым фактором для создания и функционирования эффективной системы качества.

Экспертная обучающая система — это компьютерная система, использующая знания одного или нескольких экспертов, представленные в некотором формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно формализуемых или не формализуемых задачах.

Экспертные системы способны в сложной ситуации дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помогающую специалисту (в нашем случае учителю) принять обоснованное решение. Над созданием этих систем работают опытные специалисты высокой квалификации (эксперты) в данной предметной области. Специалистами высокой квалификации в педагогике принято называть опытных методистов. Обычно экспертные системы создаются в узких предметных областях. Следует иметь в виду, что экспертные системы не заменяют специалиста, а являются его советчиком, интеллектуальным партнером. Преимущество экспертной системы заключается в том, что объем информации, хранящейся в системе, практически не ограничен. Введенные в машину один раз знания сохраняются навсегда.

Проявляется это, прежде всего, в возможности использования системы пояснений хода решения задачи или примера. Технологии экспертного оценивания позволяют генерировать рекомендации ученикам и обобщенные данные педагогам. Анализируя данные, полученные системой, учитель выявляет плохо усвоенные разделы, причины недопонимания учебного материала и устраняет их.

В курсе информатики подобные системы можно использовать не только для представления учебного материала, но и для контроля знаний, умений, навыков, для сопровождения решения задач на уровне репетитора. В этом случае система может осуществлять пошаговый контроль за правильностью хода решения задачи. Еще одним достоинством экспертной системы является возможность диагностики уровня усвоения учебного материала в ходе контроля знаний, умений, навыков.

В процессе разработки экспертных обучающих систем авторам следует учитывать не только уровень подготовки (низкий, средний, высокий), но и уровни усвоения (узнавание, алгоритмический, эвристический, творческий), а в некоторых случаях — психологические особенности, личностные предпочтения обучаемого (например, выбор режима и темпа работы, дизайна экрана, вариантов интерактивного взаимодействия).

Необходимо учитывать также реализацию возможности получения объяснения целесообразности того или иного решения, получения объяснения действий системы, воспроизведения цепочки правил, используемых системой. Система должна фиксировать и запоминать ошибки в рассуждениях пользователя, чтобы он в любой момент мог вернуться к ним. Ошибки должны быть диагностированы, а помощь пользователю должна быть равнозначна этим ошибкам. Эффективность использования экспертной обучающей системы зависит, прежде всего, от опыта эксперта или группы экспертов, чьи обобщенные знания и положены в основу работы системы, а также от технических возможностей средств ИКТ, качества конкретного программного обеспечения.

Практическая реализация персонализированного обучения, основанного на выборе индивидуальных обучающих воздействий, осуществляется за счет обеспечения максимальной свободы в выборе ответа на вопросы, а также возможности помощи или подсказки.

Областью профессиональной деятельности менеджера по качеству (учитель) в образовательном процессе является быстрый выбор индивидуальных заданий для учащихся на основе усвоения ими учебного материала.

Менеджер по качеству, как организатор работ по внедрению, совершенствованию ЭС обеспечивает:

— контроль внедрения и соблюдения вновь разработанных документов необходимых для эффективного функционирования ЭС;

— изучение и анализ положений и требований документов в ЭС;

— организацию и контроль над разработкой (изменением) документов в ЭС;

— организацию разработки и контроль над реализацией планов по совершенствованию ЭС;

— организацию и методическое руководство разработкой корректирующих и предупреждающих действий по результатам контроля выполненной работы.

Заключение

В основе функционирования экспертной системы лежит использование знаний, а манипулирование ими осуществляется на базе эвристических правил, сформулированных экспертами. Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующих процедурный анализ, экспертные системы решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений.

Главное достоинство экспертных систем — возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.

Суммируя все сказанное, следует отметить — экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от прочих, «традиционных» систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим.

Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний (knowledge engineering) и он рассматривается в качестве «применения методов искусственного интеллекта» .

Список используемых источников

1. Горячева Н. В. Экспертные системы в управлении качеством: Учебное пособие. — Рыбинск: РГАТА имени П. А. Соловьева, 2010. — 80с.

2. Экспертные системы в управлении качеством: Методические указания к изучению дисциплины/ Сост. Н. В. Горячева; РГАТУ имени П. А. Соловьева. — Рыбинск, 2012. — 8с.