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Configuración basada en conocimiento

La configuración basada en el conocimiento , también denominada configuración del producto o personalización del producto , es una actividad de personalización de un producto para satisfacer las necesidades de un cliente en particular. El producto en cuestión puede consistir en piezas mecánicas, servicios y software. La configuración basada en el conocimiento es un área de aplicación importante para la inteligencia artificial (IA) y se basa en el modelado de las configuraciones de una manera que permite la utilización de técnicas de IA para buscar una configuración válida para satisfacer las necesidades de un cliente en particular. [A 1] [A 2] [A 3] [A 4] [A 5] [B 1] [B 2] [B 3]

Fondo

La configuración basada en el conocimiento (de productos y servicios complejos) tiene una larga historia como área de aplicación de la inteligencia artificial , véase, por ejemplo, [B 1] [A 1 ] [ A 6] [A 7 ] [A 8 ] [A 9] [A 10] [A 11] De manera informal, la configuración se puede definir como un "caso especial de actividad de diseño, donde el artefacto que se está configurando se ensambla a partir de instancias de un conjunto fijo de tipos de componentes bien definidos que se pueden componer de acuerdo con un conjunto de restricciones". [A 2] Tales restricciones [B 4] representan restricciones técnicas, restricciones relacionadas con aspectos económicos y condiciones relacionadas con procesos de producción. El resultado de un proceso de configuración es una configuración de producto (configuración concreta), es decir, una lista de instancias y, en algunos casos, también conexiones entre estas instancias. Ejemplos de tales configuraciones son las computadoras que se deben entregar o las ofertas de cartera de servicios financieros (por ejemplo, una combinación de préstamos y seguros de riesgo correspondientes).

Teoría y complejidad de la configuración

Numerosos problemas prácticos de configuración pueden analizarse mediante el marco teórico de Najmann y Stein [A 12], un enfoque axiomático temprano que no presupone ningún formalismo de representación de conocimiento particular . Un resultado importante de esta metodología es que los problemas de optimización típicos (por ejemplo, encontrar una configuración de costo mínimo) son NP-completos . Por lo tanto, requieren un tiempo de cálculo (potencialmente) excesivo, lo que hace que los algoritmos de configuración heurística sean la opción preferida para artefactos complejos (productos, servicios).

Sistemas de configuración

Los sistemas de configuración [B 1] [A 1] [A 2] , también denominados configuradores o kits de herramientas de personalización masiva , [A 13] son ​​una de las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas con más éxito . Algunos ejemplos son la industria automotriz, [A 9] la industria de las telecomunicaciones, [A 7] la industria informática, [A 6] [A 14] y los transformadores eléctricos de potencia. [A 8] A partir de enfoques basados ​​en reglas como R1/ XCON , [A 6] se han desarrollado representaciones de conocimiento basadas en modelos (en contraste con las representaciones basadas en reglas) que separan estrictamente el conocimiento del dominio del producto del conocimiento de resolución de problemas; algunos ejemplos de ellos son el problema de satisfacción de restricciones , el problema de satisfacibilidad booleana y diferentes representaciones de programación de conjuntos de respuestas (ASP). Hay dos conceptualizaciones comúnmente citadas del conocimiento de configuración. [A 3] [A 4] Los conceptos más importantes en estos son componentes, puertos, recursos y funciones. Esta separación del conocimiento del dominio del producto y el conocimiento de resolución de problemas aumentó la eficacia del desarrollo y mantenimiento de aplicaciones de configuración, [A 7] [A 9] [A 10] [A 15] ya que los cambios en el conocimiento del dominio del producto no afectan las estrategias de búsqueda y viceversa.

Los configuradores también suelen considerarse como " kits de herramientas de innovación abierta ", es decir, herramientas que ayudan a los clientes en la fase de identificación del producto. [A 16] En este contexto, los clientes son innovadores que articulan sus requisitos dando lugar a nuevos productos innovadores. [A 16] [A 17] [A 18] La "confusión masiva" [A 19] -la sensación de agobio de los clientes ante una gran cantidad de posibles alternativas de solución (opciones)- es un fenómeno que suele acompañar a la aplicación de tecnologías de configuración. Este fenómeno motivó la creación de entornos de configuración personalizados que tienen en cuenta los conocimientos y las preferencias del cliente. [A 20] [A 21]

Proceso de configuración

La configuración básica, es decir, guiar al usuario y verificar la coherencia de los requisitos del usuario con la base de conocimientos, la presentación de la solución y la traducción de los resultados de la configuración en listas de materiales (BOM) son tareas importantes que debe realizar un configurador. [A 22] [B 5] [A 5] [A 13] [A 23] Las bases de conocimientos de configuración a menudo se construyen utilizando lenguajes propietarios. [A 10] [A 20] [A 24] En la mayoría de los casos, las bases de conocimientos las desarrollan ingenieros de conocimiento que obtienen conocimientos de productos, marketing y ventas de expertos en el dominio. Las bases de conocimientos de configuración se componen de una descripción formal de la estructura del producto y otras restricciones que restringen las posibles combinaciones de características y componentes.

Los configuradores, conocidos como configuradores de productos basados ​​en características, utilizan conjuntos de variables discretas que son binarias o tienen uno de varios valores, y estas variables definen cada posible variación del producto.

Configuración de software y servicios

Recientemente, la configuración basada en el conocimiento se ha extendido a la configuración de software y servicios. El modelado de la configuración de software se ha basado en dos enfoques principales: modelado de características, [A 25] [B 6] y conectores de componentes. [A 26] La ontología de dominios de Kumbang combina los enfoques anteriores basándose en la tradición de la configuración basada en el conocimiento. [A 27]

Véase también

Referencias

Artículos de congresos y revistas

  1. ^ abc M. Stumptner, Una descripción general de la configuración basada en el conocimiento. AI Commun. 10(2): 111–125, 1997.
  2. ^ abc D. Sabin y R. Weigel, Marcos de configuración de productos: una encuesta, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 42–49, 1998.
  3. ^ ab T. Soininen, J. Tiihonen, T. Männistö y R. Sulonen, Hacia una ontología general de la configuración. AI EDAM (Inteligencia artificial para diseño, análisis y fabricación de ingeniería), 12(4): 357–372, 1998
  4. ^ ab A. Felfernig, G. Friedrich y D. Jannach, Modelado conceptual para la configuración de productos personalizables en masa, Inteligencia artificial en ingeniería 15(2): 165–176, 2001
  5. ^ ab Y. Wang y M. Tseng, Selección de atributos adaptativos para el diseño de configuradores mediante el valor de Shapley. Inteligencia artificial para el diseño, análisis y fabricación de ingeniería, 25 (1): 189–199, 2011.
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  7. ^ abc G. Fleischanderl, G. Friedrich, A. Haselboeck, H. Schreiner y M. Stumptner, Configuración de sistemas grandes mediante satisfacción de restricciones generativas, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, n.º 4, págs. 59-68, 1998.
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  9. ^ abc E. Juengst y M. Heinrich, Uso del equilibrio de recursos para configurar sistemas modulares, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 50–58, 1998.
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  22. ^ A. Haag, Configuración de productos en SAP: una retrospectiva, en el libro: Configuración basada en el conocimiento: de la investigación a los casos de negocios, Elsevier/Morgan Kaufmann, págs. 319-337, 2014.
  23. ^ A. Felfernig, Representaciones de conocimiento de configuración estandarizadas como base tecnológica para la personalización masiva, IEEE Transactions on Engineering Management, 54(1), págs. 41–56, 2007.
  24. ^ A. Haag, Configuración de ventas en procesos de negocio, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 78–85, 1998.
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  26. ^ R. van Ommering, F. van der Linden, J. Kramer y J. Magee, El modelo de componentes Koala para software de electrónica de consumo, IEEE Computer, 33(3): 72–85, 2000.
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Libros

  1. ^ abc A. Felfernig, L. Hotz, C. Bagley y J. Tiihonen, Configuración basada en el conocimiento: de la investigación a los casos de negocios, Elsevier/Morgan Kaufmann, 2014.
  2. ^ L. Hvam, N. Mortensen, J. Riis, Personalización de productos, Springer Verlag, 2008.
  3. ^ C. Forza, F. Salvador, Gestión de información de productos para personalización masiva, Palgrave Macmillan, 2006.
  4. ^ F. Rossi, P. Van Beek, T. Walsh, Manual de programación con restricciones, Elsevier, 2006.
  5. ^ U. Blumöhr, M. Münch, M. Ukalovic, Configuración de variantes con SAP, Galileo Press, 2012.
  6. ^ K. Czarnecki, UW Eisenecker, Programación generativa: métodos, herramientas y aplicaciones, Addison Wesley, 2000.

Enlaces externos

Prototipos de investigación

Números especiales de la revista sobre configuración