4 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»

Класс запроса	Форма вопроса	Объект вопроса	Пример	Запрос
1	2	3	4	5
В условиях определенности	Имеются ли…	Процессы	Имеются ли процессы СП ресиверов, по которым отсутствуют записи?
		Документы	Имеются ли записи операции «Рубить прутки» процесса «Произвести партию ресиверов»?
	Кто является в организации … процесса…	представителем руководства по качеству	Кто является в организации представителем руководства по качеству?
		ответственным исполнителем	Кто является ответственным исполнителем процесса «Штамповать заготовки»?
	Определены ли…, необходимые для результативного функционирования	процессы	Определены ли процессы, необходимые для результативного функционирования СП ресиверов?
		ресурсы	Определены ли ресурсы, необходимые для результативного функционирования СП ресиверов?

Окончание таблицы 4.1
		критерии и методы	Определены ли критерии результативности на этапах производства партии ресиверов?
В условиях частичной неопределенности	Подтверждается ли наличие в организации…	СМК	Подтверждается ли наличие в организации СМК?
	Находятся ли в управляемых условиях…	документы	Находятся ли в управляемых условиях документированные процедуры процесса «Создать, поддерживать и совершенствовать систему производства ресиверов»?
		процессы	Находятся ли в управляемых условиях процесс «Осуществлять менеджмент персонала» СП ресиверов?
		ресурсы	Находятся ли в управляемых условиях ресурсы организации?
	Проводится ли …	процесс	Проходится ли верификация деталей на этапе процесса «Собрать и сварить детали в ресивер»?
	Поддерживается ли … в рабочем состоянии	СМК	Поддерживается ли СМК в рабочем состоянии?
		документ	Поддерживается ли РК СП ресиверов в рабочем состоянии?
В условиях полной неопределенности	Какова причина …		Какова причина дефекта ресивера на этапе процесса «Собрать и сварить детали в ресивер»?

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

Ранг	Определение	Балл
A	Одинаковый уровень значимости	0
B	Почти эквивалентный уровень значимости	1
C	Несколько предпочтительней уровень значимости	3
D	Значительно предпочтительней уровень значимости	5
E	Строго предпочтительней уровень значимости	7
F	Строго предпочтительней уровень значимости	8
2,4,6	Промежуточные значения между двумя соседними рангами

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
	2			1
	4			5
	6			7
	0			0
	6			2
	10			6
	12			7
Принимаем
	1		1
	0,833		0,286
	0,500		0,286
	0		0

Таблица 4.6 – Итерация 2

План A2		План B2
	3		4
	4		5
	6		7
	0		0
	6		2
	10		3
	13		7
Принимаем
	1		1
	0,769		0,429
	0,462		0,286
	0		0

Таблица 4.7 – Итерация 3

План A3			План B3
		4				3
		5				4
		7				7
	0				0
	7				3
	12				4
	16				7
Принимаем
	1				1
	0,750				0,571
	0,438				0,429
	0				0

Нормализованные данные по каждой ситуации сведем в общую таблицу 4.8.

Таблица 4.8 – Нормализованные данные по итерациям

План А		План В
	1		1
	0,833		0,857
	0,500		0,286
	0,769		0,429
	0,462		0,286
	0,750		0,571
	0,438		0,429
	0		0

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

Ранг	Определение	Балл
A	Одинаковый уровень значимости	0
B	Почти эквивалентный уровень значимости	1
C	Несколько предпочтительней уровень значимости	3
D	Значительно предпочтительней уровень значимости	5
E	Строго предпочтительней уровень значимости	7
F	Строго предпочтительней уровень значимости	8
2,4,6	Промежуточные значения между двумя соседними рангами

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
	3			2	-
	4			5	-
	7			7	-
U4	0	U4		0	-
U3	7	U3		2	-
U2	11	U2		5	-
U1	14	U1		7	-
Принимаем
	1		1		1
	0,785		0,714		0,7495
	0,500		0,286		0,393
	0		0		0

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.