Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

Transkrypt

1 Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI

2 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.

3 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.

4 TRANSFORMACJA WIEDZY

5 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

6 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

7 Reguły, hipotezy, teorie, metody, twierdzenia Metodyki, teorie WIEDZA NAUKOWA Modele Transformacja INTERDYSCYPLINARNA Modele, reguły, hipotezy, zależności, metodyki, teorie, metody, twierdzenia Rys. 4. Schemat transformacji teoriotwórczej interdyscyplinarnej

8 WIEDZA PRAKTYCZNA WIEDZA NAUKOWA Badania naukowe Wyniki badań Prace rozwojowe (konstrukcja, technologia, wykonanie) Innowacje (Prototyp, nowa technologia, struktura organizacyjna, procedura, wynalazek) PRODUKT Transformacja Transfer Rys. 5. Proces transformacji elementy i relacje

9 GROMADZENIE WIEDZY

10 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.

11 Przykłady modeli logicznych: korzeń liść I poziom II poziom 5 6 III poziom Rys. 7. Drzewo hierarchicznego modelu danych

12 2 kolekcja 6 element kolekcji właściciel Rys. 8. Schemat sieciowego modelu danych

13 Rys. 9. Schemat relacyjnej bazy danych

14 Typ 1 Typ 2 Typ 3 Obiekt 1 Obiekt 1 Obiekt 1 Typ obiektów Obiekt 2 Obiekt 2 Obiekt 2 Obiekt 3 Obiekt 3 Obiekt Związek pomiędzy obiektami Rys. 10. Przykładowy schemat obiektowej struktury danych

15 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 Aktualizacje Procesor zapytań Moduł zarządzania transakcjami Moduł zarządzania pamięcią Baza danych Granica systemu zarządzania bazą danych Przepływ informacji pomiędzy modułami Granica systemu bazy danych Rys. 11. System bazy danych i system zarządzania bazą danych

16 Systemy ekspertowe Wiedza eksperta Problem Rady, zalecenia, wnioski MODUŁ POZYSKIWANIA WIEDZY INTERFEJS UŻYTKOWNIKA PROCEDURY WNIOSKOWANIA SYSTEM EKSPERTOWY Baza wiedzy Baza danych zmiennych Rys. 12. Schemat systemu ekspertowego

17 PRZEKSZTAŁCANIE WIEDZY

18 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

19 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.

20 WYKORZYSTYWANIE WIEDZY I WDRAŻANIE INNOWACYJNOŚCI

21 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.

22 Rys. 14. Ogólny algorytm realizacji procesów transformacji proinnowacyjnej

23 WIEDZA PRAKTYCZNA WIEDZA NAUKOWA Badania naukowe Wyniki badań Prace rozwojowe (konstrukcja, technologia, wykonanie) Innowacje (Prototyp, nowa technologia, struktura organizacyjna, procedura, wynalazek) PRODUKT Transformacja Transfer WDROŻENIE Rys. 15. Proces wdrożenia elementy i relacje

24 TRANSFER TECHNOLOGII

25 Transfer technologii jest procesem przystosowywania i przekazania wyników badań naukowych, patentów lub oryginalnych pomysłów do ich praktycznego zastosowania w produkcji. Fazy TRANSFER TECHNOLOGII Uruchomienie produkcji 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

26 Zakłady przemysłowe Finansowanie (potrzeby, sponsorowanie) Komitet Badań Naukowych (granty celowe i innowacyjne, dotacje CTT) Zaawansowane technologie Zorganizowana produkcja Serwis Małe i średnie przedsiębiorstwa STRUKTURA TRANSFERU WYNIKÓW BADAŃ I TECHNOLOGII Instytucje wspomagające komercjalizację Agendy Samorządów w Regionie Uniwersytety (laboratoria badawcze, Instytuty PAN, instytuty resortowe) Centrum Transferu Technologii Rys. 18 Schemat transferu technologii ze wspomaganiem komercjalizacji

27 KONIEC