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面向高端装备的知识分类与元知识建模技术
张超1 , 白权栋1 , 鲁麒1 , 周光辉1,2
1. 西安交通大学 机械工程学院, 陕西 西安 710049;
2. 西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室, 陕西 西安 710049     
摘要: 我国高端装备制造企业在产品的设计研发过程中产生的大量数据并未得到有效利用,数据的潜在作用没有得到进一步发挥,形成企业“信息爆炸”而“知识匮乏”的现象。针对该现象,在对高端装备制造企业知识资源进行梳理的基础之上,结合企业知识管理的实际需求,提出了具有一般性和通用性的高端装备制造企业知识资源分类方法。根据不同的分类方式,提出了相应的基于元知识模型的高端装备制造企业复杂知识资源获取技术,建立了针对高端装备制造企业不同表现形式的知识资源的统一获取模板,并针对该模板进行了实例应用。
关键词: 高端装备     知识分类     知识获取     知识管理     元知识     元知识模型     知识梳理     知识获取模板    
Knowledge classification and meta-knowledge modeling technology for high-end equipment
ZHANG Chao1, BAI Quandong1, LU Qi1, ZHOU Guanghui1,2
1. School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;
2. State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China
Abstract: Currently, a large amount of data generated from high-end equipment manufacturing enterprises during the research and development of products has not been effectively used, and the potential role of data has not been further developed, which leads to the phenomenon of "information explosion" and "lack of knowledge" in enterprises. Therefore, after sorting out the knowledge resources of high-end equipment manufacturing enterprises, and combining with the actual demands of enterprises' knowledge management, a generic and versatile method for high-end equipment manufacturing enterprises' knowledge resources classification was proposed. Moreover, a meta-knowledge model based knowledge acquisition technology was introduced, which established the unified acquisition templates for different forms of knowledge resources in high-end equipment manufacturing enterprises, and examples were applied to the templates.
Key words: high-end equipment     knowledge classification     knowledge acquisition     knowledge management     meta-knowledge     meta-knowledge model     knowledge sorting out     knowledge acquisition templates    

当前,科技创新和产业变革呈现出前所未有的历史性交汇,并呈现出融合发展的态势。经济和技术的变化为全球制造业带来巨大的转型挑战,新一轮信息技术革命正引领工业进入崭新的发展空间。创新已经成为制造业持续发展的原动力,知识资源已经成为支撑制造企业生存与发展的核心资源。衡量一个制造企业创新竞争力的关键就在于企业对知识资源的获取、组织和利用知识创造价值的速度。以高档数控机床、大型燃气轮机、汽轮机、超/特高压电气装备、智能电力装备等为代表的高端装备制造业是典型的知识技术密集、学科集中的高科技产业,对知识资源的高效应用具有非常迫切的需求。而知识分类和知识获取作为知识资源应用的基础和关键,其研究主要聚焦在:1) 知识分类方面:典型的知识分类方法主要包括波拉尼知识分类法[1]和联合国经合组织 (OECD) 的分类法[2]。这2种分类方式有助于对人类总体知识的分析与认知,但并不适用于以支持企业创新为目的的知识资源管理系统的开发。在服务于知识管理系统开发方面的知识分类[3-7]也有大量研究,但多数只囊括了产品研发某一领域的知识,或者只从单一维度出发对产品研发各阶段知识进行分类,无法满足高端装备制造企业内容复杂、形式多样、格式异构、数量庞大的知识资源的分类需求。因此文中从产品生命周期、知识表现形式和知识主题属性3个维度对高端装备制造企业知识资源进行全面的分类。2) 在知识获取方面:知识获取方式包含人工获取方式、半自动获取方式和自动获取方式共3类[8-12]。人工获取方式获取知识准确度高但效率低,无法胜任复杂知识资源的获取需求。自动获取技术涉及到人工智能的多个尚不成熟的研究领域,因此还只是知识获取技术的一个长期奋斗目标。因而,为便于企业实际应用,文中提出基于知识获取模板的知识获取方案,结合使用人工获取技术和半自动获取技术,由表及里地从各类资源中获取高端装备相关知识。

1 高端装备制造企业知识资源的产生过程

明确高端装备制造企业知识资源的产生过程是进行知识分类和知识获取的基础和前提。

对于高端装备制造企业而言,企业的一切活动都是围绕产品展开的,而这些活动又可以根据产品的生命周期分为产品设计相关活动、产品制造相关活动、产品装配相关活动以及产品使用维护相关活动。而企业知识资源也酝酿和产生于产品全生命周期各个阶段的相关活动中。以高压气体绝缘开关设备设计周期为例,如图 1所示,其设计周期包括需求分析、方案设计、参数设计和详细设计等过程,每个过程又对应着多个过程任务节点,而节点对应的产品研发活动都会产生相应的知识资源,如产品设计任务书、产品设计图纸以及零部件三维模型等。

图 1 企业知识资源产生过程实例
2 面向高端装备制造企业的知识资源分类方法及获取技术 2.1 高端装备制造企业复杂知识资源特征分析与分类

合理的知识分类是有效获取、管理与利用知识的基础。为深入了解和掌握高端装备制造企业复杂知识资源的特征及企业对知识资源的需求情况,完成对复杂知识资源的梳理,文中对高档数控机床、动力装备、电力装备等典型高端装备制造企业进行了多次的现场调研。结合图 1所示的企业知识资源产生过程实例和基于高端装备制造企业知识资源的复杂性、分布性、异构性和变化性的特点,从便于高端装备制造企业知识资源有效管理与应用的角度,提出了从生命周期维度、知识表现形式维度和知识主题维度三个维度实现对高端装备制造知识资源进行分类与归纳整理的方法,如图 2所示,并建立了3个维度的知识分类模型。

图 2 高端装备制造企业复杂知识资源的分类结构

2.1.1 基于知识生命周期维度的知识资源分类

从产品生命周期维度将知识资源划分为产品设计知识、产品制造知识、产品装配知识、使用维护知识等类型,方便对复杂知识的获取管理。表 1为建立的基于生命周期维度的复杂知识资源分类表。

表 1 基于生命周期维度的复杂知识资源分类表
产品设计 产品制造 产品装配 使用维护
需求分析 制造任务 装配任务 产品安装调试
参数设计 制造资源 装配工具 产品操作说明
方案设计 工艺规划 装配工艺规划 产品定期维护
技术经济分析 原料采购 整机检验测试 产品故障修理
详细设计 零件加工 产品涂装入库 产品使用维护标准化知识
可靠性设计 零件测量检验 产品装配标准化知识
技术评审 零件入库

产品设计知识:产品设计知识主要涵盖产品本身知识,产品设计过程知识和支持产品设计的相关知识。具体表现会覆盖概念方案设计、参数设计和详细设计,即高端装备完整设计过程。

产品制造知识:产品制造知识可分为制造资源知识、工艺知识、检验知识和材料知识等,覆盖零部件的加工、标准零部件的选购等方面。

产品装配知识:产品装配知识涉及产品装配基础理论、装配规程设计、装配方案设计、装配路线设计、装配流程、工装设计、装配标准规范等诸多方面;覆盖各模块系统内的装配、不同模块系统间的组装等各个装配阶段。

使用维护知识:使用维护知识主要包含产品的安装调试、产品的操作使用说明及相关注意事项、产品的定期维护保养及产品出现典型故障时的修理规程及方法。

2.1.2 基于知识表现形式维度的知识资源分类

从知识资源的表现形式维度将高端装备制造企业的知识资源划分为数据类知识、文档类知识、过程类知识和经验类知识4种类型,方便复杂知识资源的存储管理。表 2为建立的基于表现形式维度的复杂知识资源分类表。

表 2 基于表现形式维度的复杂知识资源分类表
文档类知识 过程类知识 数据类知识 经验类知识
技术文件 过程程序 试验数据 研发实例
标准化文件 过程分析结果 性能参数 文章专著
图纸 过程软件 结构参数 专家经验

数据类知识:主要包括市场调研数据、商贸数据、高端装备性能参数、精度与可靠性参数、运动功能参数、控制功能参数、电气功能参数、模块内及模块间的装配与配合结构参数、加工/检测设备数据、试验数据、检测数据等。

文档类知识:表现为纯文档、图形文档、图像文档或混合文档的形式,主要包括企业已有高端装备产品的二维图纸与三维模型、设计过程文件、制造与装配工艺文件、通用零部件模型库、标准零部件模型库、维修维护手册、工具书等。

过程类知识:主要表现为程序或软件的形式,包括决策知识软件,各类CAD/CAE/CAPP/CAM软件,静力学分析、模态分析、动力学分析、温度-结构应力耦合分析等计算分析软件,刀具智能选配、刀具加工过程膜破损监测等过程软件等。

经验类知识:主要指企业研发人员、科研院所研究人员等在高端装备的设计、制造、装配、维修等方面的经验及他们所发表的有关高端装备研发的文章专著,高端装备制造企业所拥有的高端装备各模块研发及整机研发实例等。

2.1.3 基于知识主题维度的知识资源分类

从知识资源所属主题领域维度将高端装备企业的知识资源划分为产品对象类知识、产品设计类知识、制造工程类知识和使用维护类知识,方便知识资源的语义表达与应用服务。表 3为建立的基于主题维度的复杂知识资源分类表。

表 3 基于主题维度的复杂知识资源分类表
产品对象类 产品设计类 制造工程类 使用维护类
高档数控机床 拓扑方案设计 零部件的加工 产品安装调试
大型燃气轮机 结构基本设计 模块内的装配 产品操作说明
汽轮机 结构详细设计 模块间的组装 产品定期维护
超/特高压电气装备 产品故障修理

产品对象类知识:主要指针对不同类高端装备产品的划分以及同类高端装备产品的细分、高端装备的模块划分、高端装备产品总体参数等。文中的高端装备产品分为高档数控机床、大型燃气轮机、汽轮机、超/特高压电气装备、智能电力装备等类别。高档数控机床又分为加工中心、镗铣床、成型加工机床等不同类型机床;特定的数控机床又细分为机床支承件模块、主运动系统模块、工作台模块、进给运动系统模块、冷却系统模块、润滑系统模块、刀库系统模块、防护系统模块等不同模块系统。

产品设计类知识:用于描述高端装备产品的结构拓扑方案设计、结构基本设计、结构详细设计以及与结构设计有关的仿真分析与试验等的知识。以高档数控机床的结构设计为例,在拓扑方案设计阶段,需根据机床总体性能参数对其物理域拓扑方案进行设计,如设计为箱中箱式、龙门式、双床身式、双立柱式等;在基本设计阶段,需对结构的外形及内部加强筋的布局进行设计,如矩形床身、T型床身、矩形立柱、龙门立柱、圆形或方形工作台,井字型、米字型、或其他新型的加强筋布局等;在详细设计阶段,需对结构的具体尺寸进行设计;各个设计阶段涉及到的设计技术有仿真分析与试验等。

制造工程类知识:用于描述高端装备产品的加工制造与装配流程设计等的知识,包含零部件的加工、模块内的装配和模块间的组装。

使用维护类知识:主要包括高端装备保养、使用说明、设备工作状态、性能要求、故障诊断、备配件、工具资源、检测方法、维修方法等知识资源。

2.2 基于元知识模型的复杂知识资源获取技术

高端装备制造企业知识资源具有内容复杂、格式异构等特性,为实现对高端装备制造企业知识资源的高效获取,文中提出了元知识建模技术,并从元知识建模的概念、元知识建模的目标以及元知识建模内容三个方面重点研究了元知识建模技术。

2.2.1 元知识建模技术

定义2-1:元知识及元知识建模:元知识能够独立表达某一概念、原理或事物,它是能够使受用者独立使用,并能解决相关领域问题的最小知识单元。元知识建模是对元知识的正面描述,将元知识抽象化,形成最小的知识获取单元。

元知识建模实际是为高端装备制造企业复杂异构的知识资源提供统一的知识描述形式。因而,为满足高端装备制造企业的实际需求,元知识建模需保证:

1) 知识描述的兼容性;

2) 知识描述的一致性;

3) 知识描述的唯一性;

4) 知识描述的全面性;

5) 知识描述的可扩展性。

为此,文中在对高端数控备、动力装备、电力装备三类高端装备制造企业知识资源进行梳理之后,提出了统一的元知识建模过程模型,如图 3所示。

图 3 元知识建模过程模型s

企业知识资源绝大部分由文档类知识和过程类知识构成,且数据类知识和经验类知识与文档类知识在知识内容的获取上具有极高的相似性。为此文中拟建立2类获取方式,即过程类知识内容获取方式和文档类、数据类、经验类知识共用的知识内容获取方式,以降低高端装备制造企业对复杂异构知识资源的获取难度,保证知识获取的统一性。

2.2.2 基于元知识模型的复杂知识获取内容设计

元知识建模的最终目的是为高端装备制造企业复杂异构的知识资源提供统一的知识描述方式,为此,文中根据高端装备制造企业知识资源的实际特点,对元知识获取内容设计如下:

1) 基于元知识模型的文档类/数据类/经验类知识资源的获取内容设计。文档类、数据类、经验类知识资源在获取方式上具有极高的相似性,为实现上述3类知识资源的全面、准确的获取,规划设计出基于元知识模型的文档类/数据类/经验类知识资源的获取内容如表 4

表 4 基于元知识模型的文档类/数据类/经验类知识资源的获取内容
知识元素名称 注释
所属领域知识名称 分属典型高端装备知识中的哪一类赋予知识的名称
知识标识符 可采用如统一资源标识符 (URI)(包含统一资源定位符URL) 等标识体系
生命周期/知识主题/表现形式 知识维度的划分标准按知识分类粒度进行分类和组织
所属产品 知识所属的对象—产品-组件
关键词 抽取行业标准术语作为关键词,方便知识的智能检索和主动推送
创建者 知识的创建人
创建时间 知识的创建时间
权限管理 权限包含管理员和用户等多个等级
知识来源 该条知识来源于企业的具体部门
附件列表 附件主要包括文档、图纸、图片、视频、音频、PPT、三维模型等
扩展元素 对不能获取的新知识可增加相关属性对其进行准确地获取
摘要 获取的知识内容的简要文字说明,主要表达知识的试用范围
简图 二维图纸、三维模型等的简图
知识内容主体 知识资源的主体部分,可以是相关的自由文本,也可以是图片、视频、音频,模型等多媒体资料

2) 基于元知识模型的过程类知识资源的获取内容设计。针对过程类知识资源的特征和表现形式,规划设计出基于元知识模型的过程类知识资源的获取内容如表 5

表 5 基于元知识模型的过程类知识资源的获取内容
知识元素名称 注释
所属领域 表 4
知识名称 表 4
知识标识符 表 4
生命周期/知识主题/表现形式 表 4
所属产品 表 4
关键词 表 4
创建者 表 4
创建时间 表 4
权限管理 表 4
知识来源 表 4
附件列表 表 4
扩展元素 对不能获取的新知识可增加相关属性对其进行准确地获取
摘要 获取的知识内容的简要文字说明,主要表达知识的试用范围
流程图 过程类知识附加的流程图说明
过程任务 过程任务知识是指完成设计、制造等过程需要经历的一系列步骤和行为,包括任务的层级关系和任务中信息传递关系。
过程工具 过程工具知识是指产品设计、制造等过程中负责设计人员完成一定任务的方法、程序、经验、规则、标准、策略等。
过程结果 过程结果知识是指产品设计、制造等过程中每个活动阶段产品的结果, 如各类草图、草稿、评价建议等,包括每项活动的传递和交互关系。

2.3 复杂知识资源的获取模板设计

根据规划设计出的基于元知识模型的复杂知识资源的获取内容 (表 45),分别设计出知识资源的获取模板,如图 45所示。通过标准化的知识资源获取界面,即可实现对不同类型知识资源有效获取。

图 4 文档类/数据类/经验类知识资源的获取模板
图 5 过程类知识资源的获取模板
3 知识获取模板的高端装备制造企业知识资源获取实例

文中提出的面向高端装备的知识分类方法和基于元知识模型的知识获取技术已成功应用于高端装备制造企业知识资源集成管理平台系统中,为验证其可行性和实用性,设计了如下两个实例:

3.1 文档/数据/经验类知识资源获取实例

3.1.1 元知识内容

元知识_钢材角焊缝焊角尺寸及其极限偏差如表 6

表 6 元知识_钢材角焊缝焊角尺寸及其极限偏差
材质厚度 焊角尺寸 极限偏差 材质厚度 焊角尺寸 极限偏差
1.5~2.5 3 +2
0
>12~14 8
>3~3.5 3 >14~16 9 +4
>4~5 4 +3 >16~18 10
>6~7 5 0 >18~20 11 0
>8~10 6 +4
0
>20~25 12

表 6所示的元知识是气体绝缘开关设备设计阶段_详细设计过程中确定产品零部件未注焊缝尺寸及其极限偏差的标准化知识。按表现形式将其划分为数据类知识。

3.1.2 基于文档/数据/经验类知识资源获取模板的元知识内容获取

针对表 6中的元知识内容,根据图 4的基于元知识模型的文档类/数据类/经验类知识资源的获取模板,通过标准化的知识资源获取界面,结合人工获取技术和半自动化获取技术,对该条元知识进行获取,其结果如图 6所示。

图 6 获取结果_钢材角焊缝焊角尺寸及其极限偏差
3.2 过程类知识资源获取实例

3.2.1 基于特征的刀具选配元知识内容

基于特征的刀具选配主要包含两方面的内容。一是刀具信息管理,能够对刀具、特征、零件、加工信息进行管理,可实现对信息的录入、查找、删除等基本功能及录入自动编码,位置信息管理 (需配合RFID) 等管理内容。二是特征-刀具匹配,即通过对特征信息的获取与知识库中的知识信息或历史加工记录精确或模糊匹配推荐最优的备选刀具并给出推荐的切削参数,其主要流程如图 7所示。

图 7 刀具匹配过程

3.2.2 基于特征的刀具选配元知识内容梳理

针对基于特征的刀具选配的元知识内容,根据表 5的基于元知识模型的过程类知识资源的获取模板,对该条元知识进行获取,其结果如图 8所示。

图 8 获取结果_刀具匹配过程
4 结束语

针对高端装备制造企业内容复杂、形式多样、格式异构、数量庞大的知识资源,文中以企业调研为基础,从高端装备制造企业知识资源管理的实际需求出发,提出了具有一般性和通用性的知识分类方法。该方法从高端装备全生命周期维度、知识表现形式维度和知识主题维度三个维度对高端装备制造企业的知识资源进行分类与归纳整理。在此基础上研究了元知识建模技术,建立了基于元知识模型的复杂知识资源获取模板,为高端装备制造企业复杂异构的知识资源提供了统一的知识获取方式。文中提出的面向高端装备的知识分类方法和基于元知识模型的复杂知识资源获取模板已成功应用于“高端装备制造企业知识资源集成管理平台系统”中。通过标准化的知识资源获取界面,结合人工获取和半自动化获取技术,实现了对高端装备制造企业复杂知识资源的高效获取。

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文章信息

张超, 白权栋, 鲁麒, 周光辉
ZHANG Chao, BAI Quandong, LU Qi, ZHOU Guanghui
面向高端装备的知识分类与元知识建模技术
Knowledge classification and meta-knowledge modeling technology for high-end equipment
应用科技, 2017, 44(2): 44-50
Applied Science and Technology, 2017, 44(2): 44-50
DOI: 10.11991/yykj.201610011

文章历史

收稿日期: 2016-10-26
网络出版日期: 2017-03-27

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