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Configuración basada en el conocimiento

La configuración basada en el conocimiento , también conocida como configuración de producto o personalización de 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 que satisfaga 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] Informalmente, 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 pueden componerse conforme a un conjunto de limitaciones". [A 2] Tales restricciones [B 4] representan restricciones técnicas, restricciones relacionadas con aspectos económicos y condiciones relacionadas con los procesos de producción. El resultado de un proceso de configuración es una configuración del producto (configuración concreta), es decir, una lista de instancias y, en algunos casos, también conexiones entre estas instancias. Ejemplos de tales configuraciones son los ordenadores a entregar o las ofertas de carteras de servicios financieros (p. ej., una combinación de préstamo y el correspondiente seguro contra riesgos).

Teoría y complejidad de la configuración.

Numerosos problemas de configuración práctica pueden analizarse mediante el marco teórico de Najmann y Stein [A 12] , un enfoque axiomático temprano que no presupone ningún formalismo de representación del 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 (potencialmente) un tiempo de cálculo 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 mayor 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] Comenzando con 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: ejemplos de ellos están el problema de satisfacción de restricciones , el problema booleano de satisfacibilidad 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 efectividad del desarrollo y mantenimiento de la aplicación 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. viceversa.

Los configuradores también suelen considerarse " 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 necesidades dando lugar a nuevos productos innovadores. [A 16] [A 17] [A 18] La "confusión masiva" [A 19] – la abrumadora cantidad de clientes por una gran cantidad de posibles alternativas de solución (opciones) – es un fenómeno que a menudo viene con la aplicación de tecnologías de configuración. Este fenómeno motivó la creación de entornos de configuración personalizados teniendo en cuenta los conocimientos y preferencias del cliente. [A 20] [A 21]

Proceso de configuración

La configuración central, 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 una lista de materiales (BOM) son tareas importantes que debe respaldar un configurador. [A 22] [B 5] [A 5] [A 13] [A 23] Las bases de conocimientos de configuración a menudo se crean utilizando lenguajes propietarios. [A 10] [A 20] [A 24] En la mayoría de los casos, las bases de conocimiento las desarrollan ingenieros del conocimiento que obtienen conocimientos sobre productos, marketing y ventas de expertos en el campo. Las bases de conocimiento de configuración se componen de una descripción formal de la estructura del producto y restricciones adicionales 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 todas las variaciones posibles del producto.

Configuración de software y servicios.

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

Ver también

Referencias

Artículos de conferencias y revistas.

  1. ^ abc M. Stumptner, descripción general de la configuración basada en el conocimiento. Comunicación de IA. 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 del configurador mediante Shapley Value. Inteligencia artificial para diseño, análisis y fabricación de ingeniería, 25 (1): 189–199, 2011.
  6. ^ abc V. Barker, D. O'Connor, J. Bachant y E. Soloway, Sistemas expertos para configuración en Digital: XCON y más allá, Communications of the ACM, vol. 32, núm. 3, págs. 298–318, 1989.
  7. ^ abc G. Fleischanderl, G. Friedrich, A. Haselboeck, H. Schreiner y M. Stumptner, Configuración de sistemas grandes mediante la satisfacción de restricciones generativas, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 59–68, 1998.
  8. ^ ab C. Forza y ​​F. Salvador, Gestión de la variedad en el proceso de adquisición y cumplimiento de pedidos: la contribución de los sistemas de configuración de productos, Revista Internacional de Economía de la Producción, no. 76, págs. 87–98, 2002.
  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.
  10. ^ abc D. Mailharro, Un marco de configuración basado en restricciones y clasificación, Revista de Inteligencia artificial para ingeniería, diseño, análisis y fabricación, Número especial: Diseño de configuración, vol. 12, núm. 4, págs. 383–397, 1998.
  11. ^ S. Mittal y F. Frayman, Hacia un modelo genérico de tareas de configuración, en la 11ª Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial, Detroit, MI, 1989, págs.
  12. ^ O. Najmann y B. Stein, Un marco teórico para la configuración. Apuntes de conferencias sobre inteligencia artificial, vol. 604, págs. 441-450, Springer, 1992.
  13. ^ ab N. Franke y F. Piller, Conjuntos de herramientas de configuración para la personalización masiva: establecimiento de una agenda de investigación, documento de trabajo n.º 33 del Departamento de Gestión General e Industrial, Technische Universitaet Muenchen, núm. ISSN 0942-5098, 2002.
  14. ^ D. McGuiness y J. Wright, Una plataforma de configuración basada en lógica de descripción de fortaleza industrial, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 69–77, 1998.
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  16. ^ ab E. von Hippel, Kits de herramientas de usuario para la innovación, Journal of Product Innovation Management, vol. 18, núm. 4, págs. 247-257, 2001.
  17. ^ F. Piller y M. Tseng, The Customer Centric Enterprise, Avances en personalización y personalización masiva. Springer Verlag, 2003, págs. 3-16.
  18. ^ Y. Wang y M. Tseng, Un enfoque para mejorar la eficiencia de los configuradores. En actas de la Conferencia Internacional IEEE sobre Ingeniería Industrial y Gestión de Ingeniería, 2007.
  19. ^ C. Huffman y B. Kahn, Variedad a la venta: personalización masiva o confusión masiva, Journal of Retailing, no. 74, págs. 491–513, 1998.
  20. ^ ab U. Junker, Programación de preferencias para la configuración, en el Taller de configuración IJCAI'01, Seattle, WA, 2001.
  21. ^ L. Ardissono, A. Felfernig, G. Friedrich, D. Jannach, G. Petrone, R. Schaefer y M. Zanker, Un marco para el desarrollo de sistemas de configuración personalizados y distribuidos basados ​​en web, Revista AI, vol. 24, núm. 3, págs. 93-108, 2003.
  22. ^ A. Haag, Configuración de productos en SAP: una retrospectiva, en libro: Configuración basada en el conocimiento: de la investigación a los casos comerciales, Elsevier/Morgan Kaufmann, págs. 319-337, 2014.
  23. ^ A. Felfernig, Representaciones del conocimiento de configuración estandarizada 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 comerciales, IEEE Intelligent Systems, vol. 13, núm. 4, págs. 78–85, 1998.
  25. ^ KC Kang, SG Cohen, JA Hess, WE Novak y AS Peterson, estudio de viabilidad del análisis de dominio orientado a características (FODA), informe técnico CMU/SEI-90-TR-21 ESD-90-TR-222, Instituto de Ingeniería de Software , Universidad Carnegie Mellon, 1990
  26. ^ R. van Ommering, F. van der Linden, J. Kramer y J. Magee, El modelo de componente Koala para software de electrónica de consumo, IEEE Computer, 33(3): 72–85, 2000.
  27. ^ T. Asikainen, T. Männistö y T. Soininen, Kumbang: una ontología de dominio para modelar la variabilidad en familias de productos de software, Advanced Engineering Informatics , 21 (1): 23–40, 2007.

Libros

  1. ^ abc A. Felfernig, L. Hotz, C. Bagley y J. Tiihonen, Configuración basada en el conocimiento: de la investigación a los casos comerciales, 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 de restricciones, Elsevier, 2006.
  5. ^ U. Blumöhr, M. Münch, M. Ukalovic, Configuración variante 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.