Проработка структуры вопросов для каждого класса запросов

Процесс трансляции вопроса к модели представляет собой синхронизацию вопроса на естественном языке с соответствующим шаблоном запроса на языке модели (как показано на рисунке 4.1).

Рисунок 4.1 – Процесс трансляции вопроса к модели

То есть весь процесс трансляции состоит из двух этапов:

1) Вопрос пользователя, заданный на естественном языке анализируется на наличие типовых объектов и характер взаимосвязей между ними. В результате чего определяется тип запроса к модели, который необходимо использовать.

2) Затем запрос выражается на языке модели, понятном генератору отчетов, для дальнейшего формирования ответа на запрос.

Таблица 4.1 – Примеры вопросов для каждого класса запросов, относящиеся к процессу «Создать, поддерживать и совершенствовать систему производства ресиверов»

Практическое применение ЭС в организации как источника знаний представлено на рисунке 4.2.

Запросы

Рисунок 4.2 – Практическое применение ЭС в организации как источника знаний

Самой большой проблемой и главной задаче перед владельцем экспертной системы деятельности организации будет научить систему отвечать на вопросы в условиях полной неопределенности.

В рамках дипломного проекта была разработана методология формирования таких запросов при помощи планирования эксперимента.

(Рисунок 4.3).

Рисунок 4.3 – Первый этап планирования эксперимента

Эксперимент состоит из двух этапов:

1. Полнофакторный эксперимент по оценке значимости факторов на качество продукции – отвечает на вопросы:

«Какие факторы являются потенциальными причинами дефекта или несоответствия и в какой степени?»

«Являются ли влияющие факторы независимыми, а если зависимыми, то как и в какой мере?»

2. Оценка вероятности того, что причиной появления дефекта является тот или иной фактор – отвечает на вопросы:

«Какова вероятность того, что появления дефекта (несоответствия) вызвано тем или иным фактором?»

На качество продукции в общем случае оказывают влияние следующие комплексные факторы:

- ресурс типа «Механизм»:

- персонал;

- инфраструктура;

- производственная среда;

- ресурс типа «Управление»

- документация СП

- внешняя документация (СТБ, ГОСТ, ТР)

- внутренняя документация (ТИ, ТР, ОРД);

- ресурс типа «Вход»:

- материалы и комплектующие;

- заявка и требования потребителя.

Обобщенную модель зависимости можно представить следующим образом

где – качество ресиверов;

– комплексный ресурс типа «Механизм»;

– комплексный ресурс типа «Управление»;

– комплексный ресурс типа «Вход».

Факторы могут принимать, следующие значения: 0 – ресурс, не соответствующий требованиям; 1 – ресурс, соответствующий требованиям.

Весь эксперимент проходит в несколько этапов.

Этап 1

Цели:

- оценка влияния факторов «Механизм», «Управление», «Вход» на качество продукции;

- оценка независимости (взаимного влияния) факторов.

Для оценки значимости каждого фактора на качество ресивера необходимо провести ПФЭ методом попарного альтернативного сопоставления. Для оценивания применим шкалу сравнительного превосходства, представленную в таблице 4.3.

Таблица 4.3 – Шкала сравнительного превосходства

Для построения модели эксперимента используется метод покоординатного спуска, поскольку точек эксперимента восемь, а метод оценивания – попарное альтернативное сопоставление. Получается 3 итерации проведения эксперимента, как показано на рисунке 4.4 и
таблице 4.4.

Рисунок 4.4 – Метод покоординатного спуска

Таблица 4.4 – Схема проведения эксперимента по итерациям

Итерация 1	Итерация 2	Итерация 3

Далее по каждой итерации проводится оценивание с привлечением эксперта методом попарного альтернативного сопоставления (таблицы 4.5-4.6).

Таблица 4.5 – Итерация 1

План A1	План B1
Принимаем
	0,833		0,286
	0,500		0,286

Таблица 4.6 – Итерация 2

План A2	План B2
Принимаем
	0,769		0,429
	0,462		0,286

Таблица 4.7 – Итерация 3

План A3	План B3
Принимаем
	0,750		0,571
	0,438		0,429

Нормализованные данные по каждой ситуации сведем в общую таблицу 4.8.

Таблица 4.8 – Нормализованные данные по итерациям

План А	План В
	0,833		0,857
	0,500		0,286
	0,769		0,429
	0,462		0,286
	0,750		0,571
	0,438		0,429

Обработав данные эксперимента, необходимо проверить устойчивость результатов экспертного эксперимента по критерию К₁.

Критерий К₁: Считаем, что результаты экспертного оценивания устойчивы, если данные связаны линейной возрастающей значимой зависимостью,, т.е. справедлива следующая зависимость:

где – результат эксперимента по плану А и по плану В соответственно;

– линейный коэффициент;

– свободный коэффициент.

Выдвигается гипотеза H₀, которая сформулирована следующим образом: коэффициент линейного уравнения равен 0: .

Если вероятность p<0,2, то гипотеза отвергается.

Задачу линейной линейной регрессии решаем с помощью пакета Statistica (рисунок 4.5).

Рисунок 4.5 – График линейной зависимости планов экспериментов

Полнофакторный эксперимент предполагает следующую математическую модель

,

где – линейные эффекты (коэффициенты);

– эффекты (коэффициенты) парного взаимодействия;

– эффект (коэффициенты) тройного взаимодействия.

Необходима проверить модель эксперимента на значимость. Для этого принимаем гипотезу H₀, которая звучит следующим образом: коэффициент линейных, парных или тройных взаимодействий равны нулю. Для проверки гипотезы необходимо определить уровень значимости p-level: p=0,05. Если p>0,05 – гипотеза принимается. Если p<0,05 – гипотеза отвергается.

Гипотеза H₀ проверяется с помощью пакета Statistica.

1. Проверяется значимость линейных взаимодействий
(рисунки 4.6).

Рисунок 4.6 – Проверка значимости линейных взаимодействий

Результаты оценивания значений факторов эксперимента представлены на рисунке 4.7.

Рисунок 4.7 – Значения факторов эксперимента

В появившемся окне:

R – коэффициент корреляции;

B – коэффициент уравнения регрессии;

R² – коэффициент детерминации.

p-level(X₁), p-level(X₂), p-level(X₃)<0,05, следовательно гипотезу H₀ можно отвергнуть, т.е. .

=0,333, = 0,373, =0,270.

2. После этого проводится проверка на значимость парных взаимодействий факторов эксперимента (рисунки 4.8).

Рисунок 4.8 – Значения парных взаимодействий факторов эксперимента

Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Механизм» и «Управление» представлены на рисунке 4.9.

Рисунок 4.9 – Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Механизм» и «Управление»

Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Управление» и «Вход» представлены на рисунке 4.10.

Рисунок 4.10 – Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Управление» и «Вход»

Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Механизм» и «Вход» представлены на рисунке 4.11.

Рисунок 4.11 – Результаты проверки значимости парного взаимодействия факторов «Механизмы» и «Вход»

В появившихся окнах:

R – коэффициент корреляции;

B – коэффициент уравнения регрессии;

R² – коэффициент детерминации.

p-level(X₁X₂), p-level(X₃X₂), p-level(X₁X₃)>0,05, следовательно
гипотезу H₀ можно принять, т.е. .

3. Проверяется значимость тройного взаимодействия факторов (рисунки 4.12).

Рисунок 4.12 –Значения тройного взаимодействия факторов эксперимента

Результаты проверки значимости тройного взаимодействия факторов «Механизм», «Управление» и «Вход» представлены на рисунке 4.13.

Рисунок 4.13 – Результаты проверки значимости тройного взаимодействия факторов «Механизм», «Управление» и «Вход»

В появившемся окне:

R – коэффициент корреляции;

B – коэффициент уравнения регрессии;

R² – коэффициент детерминации.

p-level(X₁X₂X₃),>0,05, следовательно гипотезу H₀ можно принять, т.е. .

4. Проведя оценку влияния факторов на качество продукции, можно записать модель ПФЭ в виде уравнения регрессии:

РЕЗЮМЕ: По результатам полнофакторного эксперимента и построенной модели можно сделать вывод о том, что выделенные факторы «Механизм», «Управление», «Вход» приблизительно в равной мере оказывают влияние на качество продукции. Но при этом полученное уравнение регрессии, что действие одновременно двух или трех факторов не оказывает существенного влияния на качество продукции и при проведении дальнейшего исследования не требуется рассмотрение таких взаимодействий.

Этап 2

Цель:

- оценка вероятности того, что причиной появления дефекта является тот или иной фактор;

- определение первоочередного пути поиска причины дефекта.

Для оценки вероятностей применим методом попарного альтернативного сопоставления. Для оценивания применяется шкала сравнительного превосходства, представленной в таблице 4.9.

Таблица 4.9 – Шкала сравнительного превосходства

Рассматриваются одна крайняя ситуации, когда все факторы принимают наилучшие значения, и промежуточные ситуации, когда один из факторов принимает наихудшее значение (0), а остальные – максимальные значения (1).

Возможные ситуации рассмотрены в таблице 4.10.

Таблица 4.10 – Возможные ситуации

Математическое выражение ситуации	Пояснение
	Причина дефекта – ресурс «Механизм» при условии, что ресурсы «Управление» и «Вход» соответствуют требованиям
	Причина дефекта – ресурс «Управление» при условии, что ресурсы «Механизм» и «Вход» соответствуют требованиям
	Причина дефекта – ресурс «Вход» при условии, что ресурсы «Механизм» и «Управление» соответствуют требованиям
	Ситуация при условии, ресурсы «Механизм», «Управление» и «Вход» соответствуют требованиям

Далее оценивание с привлечением эксперта методом попарного альтернативного сопоставления (Таблица 4.11).

Таблица 4.11 – Результаты экспертного оценивания

План A	План B
				-
				-
				-
U4		U4		-
U3		U3		-
U2		U2		-
U1		U1		-
Принимаем
	0,785		0,714	0,7495
	0,500		0,286	0,393

Обработав данные эксперимента, необходимо проверить устойчивость результатов экспертного эксперимента по критерию К₁.

Критерий К₁: Считаем, что результаты экспертного оценивания устойчивы, если данные связаны линейной возрастающей значимой зависимостью.

Задачу линейной линейной регрессии решаем с помощью пакета Statistica, которая заключается в проверке того, что коэффициент k является значимым в уравнении:

где – значение величины по плану А и по плану В соответственно;

– линейный коэффициент;

– свободный коэффициент.

Выдвигается гипотеза H₀, которая звучит следующим образом: коэффициент . Для проверки гипотезы необходимо определить уровень значимости p-level: p=0,05. Если p>0,05 – гипотеза принимается. Если p<0,05 – гипотеза отвергается (рисунки 4.14-4.15).

Рисунок 4.14– Таблица значений факторов по плану А и В

Рисунок 4.15 – Проверка значимости коэффициента линейной регрессии

В появившемся окне:

R – коэффициент корреляции;

B – коэффициент уравнения регрессии;

R² – коэффициент детерминации.

p-level()=0,026<0,05, следовательно гипотезу H₀ можно отвергнуть, т.е. :

Строится график зависимости результатов по Плану А и по плану В (рисунок 4.16) и рассчитывается.

Рисунок 4.16 – График линейной зависимости планов экспериментов

РЕЗЮМЕ: Из полученных результатов можно сделать вывод о том, что наиболее вероятной причиной дефекта ресивера является ресурс типа «Механизм» – 1. Следовательно, первоочередным путем поиска причины – дефекта являются ресурсы:

- персонал;

- инфраструктура;

- производственная среда.

Поскольку выделенные факторы являются комплексными, существует необходимость их декомпозиции. В случае проведенного эксперимента декомпозиции подлежит ресурс «Механизм». Для дальнейшего определения пути поиска причины дефекта необходимо повторить эксперимент при влиянии таких факторов, как персонал, инфраструктура и производственная среда (рисунок 4.17).

Рисунок 4.17 – Декомпозиция ресурса «Механизм»

Как известно, каждый ресурс процесса является результатом деятельности (выходом) другого процесса, который, в свою очередь имеет свои ресурсы на входе, как показано на рисунке 4.18.

Рисунок 4.18 – Реализация системно-комплексного подхода

Из проведенных исследований можно сделать вывод о цикличности эксперимента. Количество таких экспериментов будет зависеть от уровня детализации факторов, влияющих на качество продукции. Решение об остановке эксперимента принимает организация, которая определяет глубину декомпозиции.

Охрана труда

Поиск по сайту: