Реферат по интегрированным системам

Обновлено: 07.07.2024

Известно, что только небольшую часть своих знаний человек может точно сформулировать вербальным или формальным способом. Обширная область интуитивных знаний специалистов, которые необходимы для успешной работы интеллектуальных систем, остаётся недоступной из-за отсутствия средств их извлечения и представления.

Искусственный интеллект всегда был междисциплинарной наукой, являясь одновременно и наукой, и искусством, и техникой, и психологией. Методы искусственного интеллекта разнообразны. Они активно заимствуются из других наук, адаптируются и изменяются под решаемую задачу. Для создания интеллектуальной системы необходимо привлекать специалистов из прикладной области, поэтому в рамках искусственного интеллекта сотрудничают лингвисты, нейрофизиологи, психологи, экономисты, информатики, программисты и т.д.

Основные направления исследований в области интеллектуальных информационных систем

Интеллектуальные информационные системы проникают во все сферы нашей жизни, поэтому трудно провести строгую классификацию направлений, по которым ведутся активные и многочисленные исследования в области ИИ. Рассмотрим кратко некоторые из них.

Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Это одно из главных направлений ИИ. Основной целью построения таких систем являются выявление, исследовании и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), используются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктурированных и слабоструктурированных проблем. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ. Частным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС).

Генерация и распознавание речи. Системы речевого общения создаются в целях повышения скорости ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, а также для реализации речевого общения на значительном расстоянии. В таких системах под текстом понимают фонемный текст (как слышится).

Обработка визуальной информации. В этом научном направлении решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. Задача обработки изображений связана с трансформированием графических образов, результатом которого являются новые изображения. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например, в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются графические объекты (системы машинной графики).

Обучение и самообучение. Эта актуальная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. К данному направлению относятся не так давно появившиеся системы добычи данных (Data Mining) и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

Распознавание образов. Это одно из самых ранних направлений ИИ, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются совокупностями определённых значений признаков.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллектуальные системы для изобретения новых объектов. Создание интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения. Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал разнообразных средств, используемых для обучения.

Программное обеспечение систем ИИ. Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5, KRL, FRL), интегрированные программные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ориентированных на обработку символьной информации. Известны удачные промышленные решения параллельных и векторных компьютеров, однако в настоящее время они имеют весьма высокую стоимость, а также недостаточную совместимость с существующими вычислительными средствами.

Интеллектуальные роботы. Создание интеллектуальных роботов составляет конечную цель робототехники. В настоящее время в основном используются программируемые манипуляторы с жёсткой схемой управления, названные роботами первого поколения. Несмотря на очевидные успехи отдельных разработок, эра интеллектуальных автономных роботов пока не наступила. Основными сдерживающими факторами в разработке автономных роботов являются нерешённые проблемы в области интерпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трёхмерной визуальной информации.

Основные типы интеллектуальных информационных систем и их характеристика

Интеллектуальная информационная система (ИИС) основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

Для ИИС характерны следующие признаки:

– развитые коммуникативные способности;

– умение решать сложные плохо формализуемые задачи;

– способность к самообучению;

Каждому из перечисленных признаков условно соответствует свой класс ИИС. Различные системы могут обладать одним или несколькими признаками интеллектуальности с различной степенью проявления. Средства ИИ могут использоваться для реализации различных функций, выполняемых ИИС.

Классифицируются признаками, которые являются интеллектуальными функциями:

− коммуникативные способности - способ взаимодействия конечного пользователя с системой;

− решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределённостью и динамичностью исходных данных и знаний;

− способность к самообучению – умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач;

− адаптивность – способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний. Системы с интеллектуальным интерфейсом. Применение ИИ для усиления коммуникативных способностей информационных систем привело к появлению систем с интеллектуальным интерфейсом, среди которых можно выделить следующие типы.

− задачи не могут быть представлены в числовой форме;

− исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, неточностью, противоречивостью;

− цели нельзя выразить с помощью чётко определённой целевой функции;

− не существует однозначного алгоритмического решения задачи;

− алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решений и ограничений на ресурсы (времени, памяти).

Главное отличие ЭС и систем искусственного интеллекта от систем обработки данных состоит в том, что в них используется символьный, а не числовой способ представления данных, а в качестве методов обработки информации применяются процедуры логического вывода и эвристического поиска решений.

ЭС охватывают самые разные предметные области, среди которых лидируют бизнес, производство, медицина, проектирование и системы управления. Во многих случаях ЭС являются инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта. Для классификации ЭС используются следующие признаки:

− способ формирования решения;

− способ учёта временного признака;

− вид используемых данных и знаний;

− число используемых источников знаний.

По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.

В зависимости от способа учёта временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.

По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределёнными знаниями. Под неопределённостью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадёжность, нечёткость.

ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний. В соответствии с перечисленными признаками можно выделить четыре основных класса ЭС, классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие и мультиагентные.

Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуаций. Основным методом формирования решений в таких системах является дедуктивный логический вывод.

Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определёнными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечётких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. В качестве методов обработки неопределённых знаний могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечёткая логика.

Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим экспертным системам, в которых предполагается повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач. В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

− генерация и проверка гипотез;

− логика предположений и умолчаний (когда по неполным данным формируются представления об объектах определённого класса, которые впоследствии адаптируются к конкретным условиям изменяющихся ситуаций);

− использование метазнаний (более общих закономерностей) для устранения неопределённостей в ситуациях.

Мультиагентные системы – это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний. Эти источники обмениваются между собой получаемыми результатами в ходе решения задач. Системы данного класса имеют следующие возможности:

− реализация альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний и механизма устранения противоречий;

− распределенное решение проблем, декомпозируемых на параллельно решаемые подзадачи с самостоятельными источниками знаний;

− применение различных стратегий вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;

− обработка больших массивов информации из баз данных;

− использование математических моделей и внешних процедур для имитации развития ситуаций.

Самообучающиеся интеллектуальные системы основаны на методах автоматической классификации ситуаций из реальной практики, или на методах обучения на примерах. Примеры реальных ситуаций составляют так называемую обучающую выборку, которая формируется в течение определённого исторического периода. Элементы обучающей выборки описываются множеством классификационных признаков.

Технология OLAP (On-Line Analytical Processing – оперативный анализ данных) предоставляет пользователю средства для формирования и проверки гипотез о свойствах данных или отношениях между ними на основе разнообразных запросов к базе данных. Они применяются на ранних стадиях процесса извлечения знаний, помогая аналитику сфокусировать внимание на важных переменных. Средства Data Mining отличаются от OLAP тем, что кроме проверки предполагаемых зависимостей они способны самостоятельно (без участия пользователя) генерировать гипотезы о закономерностях, существующих в данных, и строить модели, позволяющие количественно оценить степень взаимного влияния исследуемых факторов на основе имеющейся информации.

Потребность в адаптивных информационных системах возникает в тех случаях, когда поддерживаемые ими проблемные области постоянно развиваются. В связи с этим адаптивные системы должны удовлетворять ряду специфических требований, а именно:

− адекватно отражать знания проблемной области в каждый момент времени;

− быть пригодными для лёгкой и быстрой реконструкции при изменении проблемной среды.

Адаптивные свойства информационных систем обеспечиваются за счёт интеллектуализации их архитектуры. Ядром таких систем является постоянно развиваемая модель проблемной области, поддерживаемая в специальной базе знаний -репозитории. Ядро системы управляет процессами генерации или переконфигурирования программного обеспечения.

При типовом проектировании осуществляется адаптация типовых разработок к особенностям проблемной области. Для реализации этого подхода применяются инструментальные средства компонентного (сборочного) проектирования информационных систем (R/3, BAANIV, Prodis и др.).

Главное отличие подходов состоит в том, что при использовании CASE-технологии на основе репозитория при изменении проблемной области каждый раз выполняется генерация программного обеспечения, а при использовании сборочной технологии – конфигурирование программ и только в редких случаях – их переработка.

Отличия систем искусственного интеллекта от обычных программных систем

Рассмотрим отработанные на сегодняшний день элементы технологии создания ИИС на примере разработки экспертных систем. Этот выбор обусловлен тем, что ЭС получили весьма широкое распространение во многих сферах человеческой деятельности, а технологии их создания имеют универсальный характер и не требуют аппаратных реализаций.

Введение 3
1 Теоретические основы интегрированной системы менеджмента 4
1.1 Понятие, сущность и основные составляющие интегрированной
системы менеджмента 4
1.2 Нормативное обеспечение функционирования интегрированной
системы менеджмента 8
1.2.1 Требования системы менеджмента качества по ISO 9001:2015 12
1.2.2 Требования системы менеджмента бизнеса по ISO/TS 22163:2017 16
2 Планирование работ по созданию интегрированной системы
менеджмента 19
3 Сертификация интегрированных систем менеджмента 24
4 Основные проблемы и риски при внедрении интегрированной системы
менеджмента 28
Заключение 31
Список использованных источников 33

Введение
Актуальность выбранной темы исследования заключается в том, что в настоящее время создание интегрированной системы менеджмента является одним из перспективных направлений в области совершенствования и развития деятельности предприятия.
Международные стандарты ISO 9001, ISO 50001, ISO 14001, OHSAS 18000 получили широкое применение в удовлетворении потребностей бизнеса и являются базой для создания интегрированной системы менеджмента.
В интегрированной системе менеджмента объединяются требования принятые различными отраслями и являющиеся составляющей системы общего менеджмента организации.
Целью работы является теоретический анализ интегрированной системы менеджмента.
Для достижения поставленной цели в работе были сформулированы следующие задачи:
- раскрыть понятие, сущность и рассмотреть основные составляющие интегрированной системы менеджмента;
- произвести обзор нормативного обеспечения функционирования интегрированной системы менеджмента;
- выявить особенности планирования работ по созданию интегрированной системы менеджмента;
- определить порядок сертификации интегрированных систем менеджмента;
- проанализировать основные проблемы и риски при внедрении интегрированной системы менеджмента.

4 Основные проблемы и риски при внедрении интегрированной системы менеджмента
При внедрении интегрированной системы менеджмента могут возникнуть проблемы, связанные с непониманием создания и внедрения системы менеджмента из-за отсутствия необходимых знаний и опыта в этом направлении.
Проблемы внедрения интегрированной системы менеджмента наиболее часто выявляют при проведении сертификации или инспекционного контроля и среди них следует отметить:
- формальное внедрение интегрированной системы менеджмента для получения сертификата. В данном случае у предприятия существуют проблемы, связанные с несоответствием документации текущим процессам;
- отсутствие оценки результативности процессов интегрированной системы менеджмента в целом.
Основные проблемы и риски при внедрении интегрированной системы менеджмента приведены на рисунке 6.
Рисунок 6 – Основные проблемы и риски при внедрении интегрированной системы менеджмента
Когда руководство компании не учитывает принципы качества и не реализуют мероприятия по мотивации персонала, тогда это ведет к невозможности и эффективного использования интегрированной системы качества.
На этапе внедрения возникают проблемы документирование процессов из-за того, что сотрудники не систематизирует работу по управлению качеством.
Следует отметить, что многие руководители, не имея образования в сфере менеджмента и управления, воспринимают интегрированную систему качества как средство для наращивания доходов и не включают ее в стратегический план дальнейшего развития организации.
Низкий уровень мотивации персонала негативно отражается на эффективности работы интегрированной системы менеджмента. Для исключения данных рисков на базе предприятия должна быть разработана система мотивации и повышение уровня информированности в области качества работников.
В соответствии с положениями стандарта ISO 9001:2015 высшее руководство должно организовать коммуникативный обмен информацией в отношении оценки результативности системы менеджмента качества, а также персонал должен иметь необходимый уровень компетентности для выполнения требований к качеству продукции.
Многие компании при внедрение интегрированной системы менеджмента качества сталкиваются с проблемой организации отдела качества, который создает необходимость перестройки организационной структуры и создает дополнительные затраты. Поэтому руководство принимает решение не по созданию одела, а делегированию функции контроля качества работникам технического отдела или отдела технического ?

Нет нужной работы в каталоге?

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов

Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ Кафедра менеджмента РЕФЕРАТ

Введение Создание интегрированных систем менеджмента (ИСМ) стало предметом заинтересованного обсуждения в конце 90-х годов прошлого столетия в связи с разработкой систем, отвечающих требованиям нескольких международных стандартов (как официальных, так и ставших таковыми де-факто) на системы менеджмента — MSS (Management System Standards). К таковым относятся: стандарты ИСО серии 9000 на системы менеджмента качества, серии 14000 на системы экологического менеджмента , стандарты OHSAS (Occupational Health and Safety Assessment Series) серии 18000 на системы менеджмента промышленной безопасности и охраны труда, стандарт SA (Social Accountability ) 8000 на системы социального и этического менеджмента . К числу MSS (табл. 1) относят также стандарты, разработанные на основе ИСО серии 9000 для применения в конкретных отраслях, а также стандарты на системы управления, базирующиеся на принципах ХАССП (Hazard Analysis and Critical Control Points — анализ рисков и критические контрольные точки) и на принципах GMP (Good Manufacturing Practice — надлежащая производственная практика), и стандарты на системы, базирующиеся на принципах FSC (Forest Stewardship Council — Лесной попечительский совет). Таблица 1. Международные стандарты менеджмента , предназначенные для различных отраслей

ИСОУТУ 16949:2002 (QS 9000)

ИСО 15161:2001 (стандарты НАССР1 и GMP)

ИСО 13485:1996, ИСО 13488:1996

Отражая мировую тенденцию к стандартизации менеджмента , MSS устанавливают требования к тому, что необходимо сделать для достижения целей в различных областях общего менеджмента . Определяющим достоинством стандартов MSS является систематизация требований к деятельности организации в конкретных областях менеджмента и создание предпосылок для продвижения этих систем к деловому совершенству.

Инфраструктура международных стандартов, используемых при создании интегрированных систем менеджмента , может быть значительно расширена за счет получивших мировое признание стандартов на типовые компьютерные системы планирования и управления производством и моделирования процессов (MRP, MRP II, ERP, CSRP, CALS, ARIS, IDEF и др.). Однако эти стандарты, хотя и направлены на повышение эффективности менеджмента организации, являются инструментами для решения сугубо технических задач менеджмента и поэтому могут рассматриваться лишь в роли вспомогательных. Их использование целесообразно только после приведения всех идентифицированных в интегрированных системах процессов в соответствие с требованиями MSS.

Итак, под интегрированной системой менеджмента надо понимать часть системы общего

Реферат по интегрированным системам

Основные направления исследований в области интеллектуальных информационных систем

Основные типы интеллектуальных информационных систем и их характеристика

Отличия систем искусственного интеллекта от обычных программных систем

Нет нужной работы в каталоге?

Похожие работы