Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

Uniwersytet Technologiczno – Przyrodniczy
im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich
w Bydgoszczy
Wydział Mechaniczny
Transformacja wiedzy
w budowie i eksploatacji
maszyn
Bogdan ŻÓŁTOWSKI
W pracy przedstawiono proces transformacji wiedzy w budowie i eksploatacji
samochodów, wraz z wyszczególnieniem jego poszczególnych etapów.
Dla odpowiedniej prezentacji procesu niezbędne jest:
- ujednolicenie definicji i pojęć występujących w obszarze
transformacji wiedzy w budowie i eksploatacji samochodów;
- usystematyzowanie procesów transformacji wiedzy w budowie i
eksploatacji samochodów;
- przedstawienie powiązań pomiędzy poszczególnymi jednostkami
biorącymi udział w transformacji wiedzy;
- analiza transferu technologii i wdrażania innowacji podczas
transformacji wiedzy.
Podstawowe definicje z obszaru transformacji wiedzy w budowie i
eksploatacji samochodów oraz procesy składające się na transformację
wiedzy:
Wiedza to logicznie uporządkowane zasoby informacji wraz z umiejętnością
posługiwania się nimi w celu intelektualnego lub praktycznego wykorzystania.
Transformacja wiedzy to zintegrowane procesy: pozyskiwania, gromadzenia,
przekształcania i wykorzystywania wiedzy, zaspokajające potrzeby intelektualne lub
praktyczne w konkretnym układzie uwarunkowań.
Gromadzenie wiedzy jest procesem systematycznego zbierania wiedzy w celu
dalszego jej wykorzystania.
Przekształcanie wiedzy to proces opracowania wiedzy w taki sposób aby
otrzymać zmaterializowanie lub przyrost wiedzy naukowej.
Wykorzystywanie wiedzy to proces, po którym uzyskuje się rozwiązanie
zaistniałego problemu dzięki zastosowaniu wcześniej przekształconej wiedzy.
TRANSFORMACJA WIEDZY
TRANSFORMACJA
WIEDZY
Proinnowacyjna
Wewnątrzdyscyplinarna
Teoriotwórcza
Międzydyscyplinarna
Interdyscyplinarna
Charakter zaspokajanej potrzeby i forma
produktów transformacji wiedzy
Struktura
Rys. 1. Podział transformacji wiedzy z uwzględnieniem charakteru zaspokajanej potrzeby, formy produktów
transformacji wiedzy oraz struktury dyscyplin naukowych biorących udział w procesie transformacji wiedzy
Badania
naukowe
Wyniki
badań
Transformacja
WEWNĄTRZDYSCYPLINARNA
Modele, reguły, hipotezy, zależności,
metodyki, teorie, metody, twierdzenia
WIEDZA
NAUKOWA
Rys. 2. Schemat transformacji teoriotwórczej wewnątrzdyscyplinarnej
Modele, reguły, hipotezy, metodyki, teorie, metody,
twierdzenia
Transformacja
MIĘDZYDYSCYPLINARNA
WIEDZA
NAUKOWA
Modele, reguły, hipotezy, metodyki, teorie, metody,
twierdzenia
Rys. 3. Schemat transformacji teoriotwórczej międzydyscyplinarnej
Reguły, hipotezy, teorie, metody,
twierdzenia
Metodyki, teorie
Modele
Transformacja
INTERDYSCYPLINARNA
Modele, reguły, hipotezy, zależności, metodyki, teorie,
metody, twierdzenia
Rys. 4. Schemat transformacji teoriotwórczej interdyscyplinarnej
WIEDZA
NAUKOWA
WIEDZA
PRAKTYCZNA
WIEDZA
NAUKOWA
Badania
naukowe
Wyniki
badań
Prace
rozwojowe
(konstrukcja,
technologia,
wykonanie)
Innowacje
(Prototyp, nowa
technologia, struktura
organizacyjna, procedura,
wynalazek)
PRODUKT
Transformacja
Rys. 5. Proces transformacji – elementy i relacje
Transfer
GROMADZENIE WIEDZY
Elementy charakterystyczne dla baz danych:
a) model danych (zbiór zasad służących do opisu logicznej struktury bazy danych)
Modele danych
Koncepcyjne
Logiczne
- hierarchiczny
- sieciowy
- relacyjny
- obiektowy
- relacyjno-obiektowy
Fizyczne
Rys. 6. Podział modeli danych
Najważniejsze z punktu widzenia organizacji baz danych oraz dokładności odwzorowania
modelowanego obszaru są modele logiczne.
Przykłady modeli logicznych:
korzeń
1
liść
2
5
3
6
4
I
poziom
II
poziom
III
poziom
Rys. 7. Drzewo hierarchicznego modelu danych
element
kolekcja
2
6
właściciel
1
3
5
4
7
Rys. 8. Schemat sieciowego modelu danych
kolekcji
Rys. 9. Schemat relacyjnej bazy danych
Typ 1
Typ 2
Typ 3
Obiekt 1
Obiekt 1
Obiekt 1
Typ obiektów
Obiekt 2
Obiekt 2
Obiekt 3
Obiekt 3
Obiekt 2
Obiekt
Związek pomiędzy
obiektami
Rys. 10. Przykładowy schemat obiektowej struktury danych
b) system zarządzania bazą danych, który powinien umożliwiać:
- realizowanie transakcji;
- zachowanie spójności, czyli nienaruszalność zasad integralności danych;
- replikowalność danych (powtarzalność, tworzenie kopii zapasowych);
- współbieżny dostęp do danych dla wielu użytkowników;
- synchronizację transakcji;
- zabezpieczenie dostępu do danych;
- zachowanie niezależności danych.
Zapytania
Modyfikacja
systemu
Procesor zapytań
Moduł zarządzania transakcjami
Moduł zarządzania pamięcią
Aktualizacje
Granica
systemu
zarządzania
bazą danych
Przepływ
informacji
pomiędzy
modułami
Granica
systemu
bazy danych
Baza danych
Rys. 11. System bazy danych i system zarządzania bazą danych
Systemy ekspertowe
Wiedza eksperta
MODUŁ POZYSKIWANIA
WIEDZY
Rady, zalecenia,
wnioski
Problem
INTERFEJS
UŻYTKOWNIKA
PROCEDURY
WNIOSKOWANIA
Baza wiedzy
SYSTEM EKSPERTOWY
Rys. 12. Schemat systemu ekspertowego
Baza danych
zmiennych
PRZEKSZTAŁCANIE WIEDZY
Poziom w strukturze wiedzy
Wiedza skomplikowana
(ramy, metody, modele, teorie)
Wiedza jakościowa
(reguły, drzewa, wektory)
Wiedza ilościowa
(fakty, stwierdzenia)
Dane
Fazy transformacji wiedzy
Rys. 13. Etapy przekształcania wiedzy
Podział metod przekształcania wiedzy:
a) analityczne, które posiadają następujące ograniczenia:
- skomplikowane procedury zastosowania metod analitycznych wymagające dużej
wiedzy
matematycznej;
- konieczność upraszczania modelu celem doboru standardowej metody
analitycznej;
- trudności w stosowaniu przy dużej ilości danych lub zmiennych;
b) statystyczne, które charakteryzują się:
- niezależnością procedur obliczeniowych od dyscypliny naukowej, której dotyczą;
- zdolnością do operowania na różnych typach danych;
- zdolnością do efektywnego działania w przypadku dużych baz danych lub analizy
procesów
szybkozmiennych w czasie;
- dużą niezawodnością i stosunkowo łatwym dostępem do oprogramowania;
c) metody sztucznej inteligencji, które posiadają następujące zalety:
- zdolności adaptacyjne;
- umiejętność nabywania wiedzy, czyli uczenia się;
- możliwość rozwiązywania szerokiej klasy zagadnień od aproksymacji złożonych
nieliniowych zależności, poprzez optymalizację, do klasyfikacji i wykrywania reguł.
WYKORZYSTYWANIE WIEDZY I WDRAŻANIE
INNOWACYJNOŚCI
W zależności od posiadanej wiedzy proces transformacji przebiega według różnych
algorytmów:
- poszukiwanie koncepcji rozwiązania przy pełnej wiedzy o problemie;
- poszukiwanie koncepcji rozwiązania, gdy brakująca wiedza o problemie dostępna jest w
bazach danych;
- poszukiwanie koncepcji rozwiązania, gdy brakująca wiedza o problemie musi być
uzupełniona poprzez realizację badań naukowych.
Rys. 14. Ogólny algorytm realizacji
procesów transformacji proinnowacyjnej
WIEDZA
PRAKTYCZNA
WIEDZA
NAUKOWA
Badania
naukowe
Wyniki
badań
Prace
rozwojowe
(konstrukcja,
technologia,
wykonanie)
Innowacje
(Prototyp, nowa
technologia, struktura
organizacyjna,
procedura, wynalazek)
PRODUKT
Transformacja
WDROŻENIE
Rys. 15. Proces wdrożenia – elementy i relacje
Transfer
TRANSFER TECHNOLOGII
Transfer technologii jest procesem przystosowywania i przekazania wyników badań
naukowych, patentów lub oryginalnych pomysłów do ich praktycznego zastosowania w
produkcji.
Uruchomienie produkcji
Fazy
TRANSFER
TECHNOLOGII
Komercjalizacja
Wybór producenta
Analiza rynku
Określenie cech użytkowych i
ekonomicznych oraz badania
jakościowe
Naukowe opracowanie problemu
(wykonanie modeli, sprawdzenie
technologii)
Czas
Rys. 17. Fazy transferu technologii
Finansowanie
(potrzeby, sponsorowanie)
Zakłady przemysłowe
Zaawansowane technologie
Zorganizowana produkcja
Serwis
Małe i średnie
przedsiębiorstwa
STRUKTURA TRANSFERU
WYNIKÓW BADAŃ I
TECHNOLOGII
Instytucje wspomagające
komercjalizację
Agendy Samorządów w
Regionie
Komitet Badań
Naukowych
(granty celowe i
innowacyjne,
dotacje CTT)
Uniwersytety
(laboratoria badawcze,
Instytuty PAN,
instytuty resortowe)
Centrum Transferu
Technologii
Rys. 18 Schemat transferu technologii ze wspomaganiem komercjalizacji
KONIEC