Конфигурация на основе знаний , также называемая конфигурацией продукта или настройкой продукта , представляет собой деятельность по настройке продукта для удовлетворения потребностей конкретного клиента. Рассматриваемый продукт может состоять из механических частей, услуг и программного обеспечения. Конфигурация на основе знаний является основной областью применения искусственного интеллекта (ИИ) и основана на моделировании конфигураций таким образом, что позволяет использовать методы ИИ для поиска допустимой конфигурации для удовлетворения потребностей конкретного клиента. [A 1] [A 2] [A 3] [A 4] [A 5] [B 1] [B 2] [B 3]
Фон
Конфигурация на основе знаний (сложных продуктов и услуг) имеет долгую историю как область применения искусственного интеллекта , см., например, [B 1] [A 1] [A 6] [A 7] [A 8] [A 9] [A 10] [A 11] Неформально конфигурацию можно определить как «особый случай проектной деятельности, где настраиваемый артефакт собирается из экземпляров фиксированного набора четко определенных типов компонентов, которые могут быть составлены в соответствии с набором ограничений». [A 2] Такие ограничения [B 4] представляют технические ограничения, ограничения, связанные с экономическими аспектами, и условия, связанные с производственными процессами. Результатом процесса конфигурации является конфигурация продукта (конкретная конфигурация), т. е. список экземпляров, а в некоторых случаях также связи между этими экземплярами. Примерами таких конфигураций являются компьютеры, которые должны быть поставлены, или предложения портфеля финансовых услуг (например, сочетание кредита и соответствующего страхования рисков).
Теория и сложность конфигурации
Многочисленные практические проблемы конфигурации могут быть проанализированы с помощью теоретической структуры Наймана и Стейна [A 12], раннего аксиоматического подхода, который не предполагает какого-либо конкретного формализма представления знаний . Одним из важных результатов этой методологии является то, что типичные задачи оптимизации (например, поиск конфигурации с минимальной стоимостью) являются NP-полными . Таким образом, они требуют (потенциально) чрезмерного времени вычислений, что делает эвристические алгоритмы конфигурации предпочтительным выбором для сложных артефактов (продуктов, услуг).
Конфигурация систем
Системы конфигурации [B 1] [A 1] [A 2] , также называемые конфигураторами или наборами инструментов для массовой настройки , [A 13] являются одной из наиболее успешно применяемых технологий искусственного интеллекта . Примерами являются автомобильная промышленность, [A 9] телекоммуникационная промышленность, [A 7] компьютерная промышленность, [A 6] [A 14] и силовые электрические трансформаторы. [A 8] Начиная с подходов, основанных на правилах, таких как R1/ XCON , [A 6] были разработаны представления знаний на основе моделей (в отличие от представлений на основе правил), которые строго разделяют знания о предметной области продукта от знаний о решении проблем — примерами этого являются проблема удовлетворения ограничений , проблема выполнимости булевых функций и представления программирования различных наборов ответов (ASP). Существует две часто цитируемые концептуализации знаний о конфигурации. [A 3] [A 4] Наиболее важными концепциями в них являются компоненты, порты, ресурсы и функции. Такое разделение знаний о предметной области продукта и знаний о решении проблем повысило эффективность разработки и обслуживания конфигурационных приложений, [A 7] [A 9] [A 10] [A 15], поскольку изменения в знаниях о предметной области продукта не влияют на стратегии поиска и наоборот.
Конфигураторы также часто рассматриваются как « открытые инновационные наборы инструментов», т. е. инструменты, которые поддерживают клиентов на этапе идентификации продукта. [A 16] В этом контексте клиенты являются новаторами, которые формулируют свои требования, что приводит к появлению новых инновационных продуктов. [A 16] [A 17] [A 18] «Массовая путаница» [A 19] – подавление клиентов большим количеством возможных альтернативных решений (выборов) – это явление, которое часто возникает при применении технологий конфигурирования. Это явление мотивировало создание персонализированных сред конфигурирования, учитывающих знания и предпочтения клиента. [A 20] [A 21]
Процесс настройки
Базовая конфигурация, т. е. руководство пользователем и проверка соответствия требований пользователя базе знаний, представление решения и перевод результатов конфигурации в спецификацию (BOM) являются основными задачами, которые должен поддерживать конфигуратор. [A 22] [B 5] [A 5] [A 13] [A 23] Базы знаний конфигурации часто создаются с использованием фирменных языков. [A 10] [A 20] [A 24]
В большинстве случаев базы знаний разрабатываются инженерами по знаниям, которые извлекают знания о продукте, маркетинге и продажах из экспертов в предметной области. Базы знаний конфигурации состоят из формального описания структуры продукта и дополнительных ограничений, ограничивающих возможные комбинации функций и компонентов.
Конфигураторы, известные как конфигураторы продуктов на основе характеристик, используют наборы дискретных переменных, которые являются либо бинарными, либо имеют одно из нескольких значений, и эти переменные определяют все возможные вариации продукта.
Конфигурация программного обеспечения и услуг
Недавно конфигурация на основе знаний была расширена до конфигурации сервисов и программного обеспечения. Моделирование конфигурации программного обеспечения основывалось на двух основных подходах: моделирование признаков, [A 25] [B 6] и компонент-коннекторы. [A 26] Онтология домена Кумбанга объединяет предыдущие подходы, основанные на традиции конфигурации на основе знаний. [A 27]
^ abc M. Stumptner, Обзор конфигурации, основанной на знаниях. AI Commun. 10(2): 111–125, 1997.
^ abc D. Sabin и R. Weigel, Каркасы конфигурации продукта – Обзор, IEEE Intelligent Systems, т. 13, № 4, стр. 42–49, 1998.
^ ab Т. Сойнинен, Дж. Тийхонен, Т. Мяннисто и Р. Сулонен, К общей онтологии конфигурации. AI EDAM (Искусственный интеллект для инженерного проектирования, анализа и производства), 12 (4): 357–372, 1998 г.
^ ab A. Felfernig, G. Friedrich и D. Jannach, Концептуальное моделирование для конфигурации массово-настраиваемых продуктов, Искусственный интеллект в машиностроении 15(2): 165–176, 2001
^ ab Y. Wang и M. Tseng, Адаптивный выбор атрибутов для проектирования конфигуратора с помощью значения Шепли. Искусственный интеллект для инженерного проектирования, анализа и производства, 25 (1): 189–199, 2011.
^ abc В. Баркер, Д. О'Коннор, Дж. Бахант и Э. Солоуэй, Экспертные системы для конфигурации в Digital: XCON и далее, Communications of the ACM, т. 32, № 3, стр. 298–318, 1989.
^ abc G. Fleischanderl, G. Friedrich, A. Haselboeck, H. Schreiner и M. Stumptner, Конфигурирование больших систем с использованием генеративного удовлетворения ограничений, IEEE Intelligent Systems, т. 13, № 4, стр. 59–68, 1998.
^ ab C. Forza и F. Salvador, Управление разнообразием в процессе получения и выполнения заказов: вклад систем конфигурации продукта, Международный журнал экономики производства, № 76, стр. 87–98, 2002.
^ abc E. Juengst и M. Heinrich, Использование балансировки ресурсов для настройки модульных систем, IEEE Intelligent Systems, т. 13, № 4, стр. 50–58, 1998.
^ abc D. Mailharro, Классификация и структура ограничений для конфигурации, Журнал «Искусственный интеллект для проектирования, дизайна, анализа и производства», Специальный выпуск: Проектирование конфигурации, т. 12, № 4, стр. 383–397, 1998.
^ С. Миттал и Ф. Фрейман, На пути к общей модели задач конфигурации, на 11-й Международной совместной конференции по искусственному интеллекту, Детройт, Мичиган, 1989, стр. 1395–1401.
^ О. Найманн и Б. Стайн, Теоретическая основа конфигурации. Конспект лекций по искусственному интеллекту, т. 604, стр. 441-450, Springer, 1992.
^ ab N. Franke и F. Piller, Configuration Toolkits for Mass Customization: Setting a Research Agenda, рабочий документ № 33 кафедры общего и промышленного менеджмента, Технический университет Мюнхена, № ISSN 0942-5098, 2002.
^ Д. МакГиннесс и Дж. Райт, Платформа конфигуратора на основе логики промышленного описания прочности, IEEE Intelligent Systems, т. 13, № 4, стр. 69–77, 1998.
^ С. Миттал и Б. Фалькенхайнер, Проблемы удовлетворения динамических ограничений, в Национальной конференции по искусственному интеллекту ( AAAI 90), Бостон, Массачусетс, 1990, стр. 25–32.
^ Э. фон Хиппель, Пользовательские наборы инструментов для инноваций, Журнал управления инновациями в области продуктов, т. 18, № 4, стр. 247-257, 2001.
^ Ф. Пиллер и М. Ценг, Клиентоориентированное предприятие, достижения в массовой кастомизации и персонализации. Springer Verlag, 2003, стр. 3–16.
^ Y. Wang и M. Tseng, Подход к повышению эффективности конфигураторов. В трудах Международной конференции IEEE по промышленной инженерии и инженерному менеджменту, 2007.
^ C. Huffman и B. Kahn, Разнообразие для продажи: массовая кастомизация или массовая путаница, Журнал розничной торговли, № 74, стр. 491–513, 1998.
^ ab U. Junker, Программирование предпочтений для конфигурации, в IJCAI'01 Workshop on Configuration, Сиэтл, Вашингтон, 2001.
^ Л. Ардиссоно, А. Фельферниг, Г. Фридрих, Д. Яннах, Г. Петроне, Р. Шефер и М. Занкер, Структура для разработки персонализированных распределенных веб-систем конфигурирования, Журнал AI, т. 24, № 3, стр. 93–108, 2003.
^ А. Хааг, Конфигурация продукта в SAP: ретроспектива, в книге: Конфигурация на основе знаний — от исследований до бизнес-кейсов, Elsevier/Morgan Kaufmann, стр. 319–337, 2014.
^ А. Фелферниг, Стандартизированные представления знаний о конфигурации как технологическая основа для массовой настройки, IEEE Transactions on Engineering Management, 54(1), стр. 41–56, 2007.
^ А. Хааг, Конфигурация продаж в бизнес-процессах, IEEE Intelligent Systems, т. 13, № 4, стр. 78–85, 1998.
^ KC Kang, SG Cohen, JA Hess, WE Novak и AS Peterson, Исследование осуществимости анализа предметной области, ориентированной на признаки (FODA), Технический отчет CMU/SEI-90-TR-21 ESD-90-TR-222, Институт программной инженерии, Университет Карнеги-Меллона, 1990
^ Р. ван Оммеринг, Ф. ван дер Линден, Дж. Крамер и Дж. Маги, Модель компонентов Koala для программного обеспечения бытовой электроники, IEEE Computer, 33(3): 72–85, 2000.
^ Т. Асикайнен, Т. Мяннисто и Т. Сойнинен, Кумбанг: Онтология предметной области для моделирования изменчивости в семействах программных продуктов, Advanced Engineering Informatics , 21 (1): 23–40, 2007.
Книги
^ abc А. Фелферниг, Л. Хотц, К. Бэгли и Дж. Тиихонен, Конфигурация на основе знаний: от исследований до бизнес-кейсов, Elsevier/Morgan Kaufmann, 2014.
^ Л. Хвам, Н. Мортенсен, Дж. Риис, Настройка продукта, Springer Verlag, 2008.
^ C. Forza, F. Salvador, Управление информацией о продукте для массовой кастомизации, Palgrave Macmillan, 2006.
^ Ф. Росси, П. Ван Бик, Т. Уолш, Справочник по программированию в ограничениях, Elsevier, 2006.
^ У. Блюмёр, М. Мюнх, М. Укалович, Вариант конфигурации с SAP, Galileo Press, 2012.
^ К. Чарнецкий, У. В. Эйзенекер, Генеративное программирование – методы, инструменты и приложения, Addison Wesley, 2000.
Внешние ссылки
Более 20 лет международных семинаров по конфигурации
Исследовательские прототипы
1991 ПЛАКОН / Проект TeX-K
1999 Konwerk / Проект Prokon
2002 КонИПФ
2003 WeCoTin
2005 Инструменты Кумбанг
2014 WeeVis (среда обучения на основе Wiki для решения простых задач)
Специальные выпуски журнала по конфигурации
Специальный выпуск AIEDAM 1998 года по проектированию конфигураций
Специальный выпуск IEEE Intelligent Systems по конфигурации 1998 (т. 13, № 4)
Специальный выпуск AIEDAM 2003 по конфигурации
Специальный выпуск IEEE Intelligent Systems по конфигурации 2007 г.
Специальный выпуск о конфигурации в Международном журнале массовой кастомизации 2006 г.
Международный журнал массовой настройки, специальный выпуск по конфигурации «Достижения в системах конфигурации» 2010 г. (т. 3, № 4).
Специальный выпуск AIEDAM 2011 по конфигурации
Специальный выпуск журнала AI Communications 2013 года о методах проектирования баз знаний