Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курсовая работа.docx
Скачиваний:
79
Добавлен:
03.02.2021
Размер:
277.39 Кб
Скачать

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина)

Кафедра ИС

Курсовая РАБОТА

по дисциплине «Системная инженерия»

Тема: Прогноз отказа чипов на основе системного знания, автоматически генерируемого из эмпирических данных, полученных в результате мониторинга производства.

Студент гр. 5374

Уруков С. Д.

Преподаватель

Фомин Б. Ф.

Санкт-Петербург

2020

ЗАДАНИЕ

на курсовую работу

Студент Уруков С. Д.

Группа 5374

Тема работы: Прогноз отказа чипов на основе системного знания, автоматически генерируемого из эмпирических данных, полученных в результате мониторинга производства.

Дата выдачи задания: 11.03.2020

Дата сдачи реферата: 07.06.2020

Дата защиты реферата: 07.06.2020

Студент

Уруков С. Д.

Преподаватель

Фомин Б. Ф.

Реферат

Курсовая работа посвящена разработке технического предложения инновационного решения системной проблемы на базе ФОС по теме «Прогноз отказа чипов на основе системного знания, автоматически генерируемого из эмпирических данных, полученных в результате мониторинга производства».

В ней изложены основные технологии научного метода ФОС, проведен обзор предложенных материалов. Используя научный метод ФОС, а также разработано техническое предложение: «Метод прогноза и классификации чипов на базе технологии физики открытых систем»

Работа состоит из трех глав, введения и заключения общим объемом 28 страниц. В работе содержится 5 рисунков.

Содержание

Глоссарий 5

Сокращения 6

Введение 7

1. Справка о методе ФОС 9

2. Обзор материалов 15

2.1. Метод отбраковки негодных полупроводниковых изделий на базе технологий физики систем 15

2.1.1. Целевая задача 15

2.1.2. Решение 15

2.1.3. Результат 17

2.2. Естественная Системная Классификация На Основе Онтологии 17

2.2.1 Введение 17

2.2.2. Концепция естественного классифицирования 17

2.2.3. Выводы 18

2.3. Естественная классификация острых отравлений фосфорорганическими веществами 18

2.3.1. Целевая задача 18

2.3.2. Решение 18

2.3.3. Результат 19

В Intel ускорили тестирование микросхем с помощью Hadoop 21

3. Техническое предложение 22

3.1. Название проекта 22

3.2. Научный приоритет, конкретные задачи и ключевые проблемы 22

3.3. Обоснование соответствия тематики проекта научному приоритету 22

3.4. Ключевые слова 24

3.5. Аннотация проекта 24

3.6. Ожидаемые результаты и их значимость 25

Заключение 27

Список использованных источников 29

Глоссарий

Термин/понятие

Комментарий

Статистический портрет

Раскрывает реальный факт проявившейся сущности феномена системы. Отображает наиболее типические проявления его изменчивости. База для оценки качества эмпирического материала

Структурный портрет

Внешнее, намеренно абстрактное, свободное от вещественности, чисто схематическое представление сущности феномена системы, в котором идея феномена остается нераскрытой. База для оценки качества отображения в смысловую сферу информации о системе как единого целого

Системный портрет форм типа

Выражает активно, полно, многовидно проявляющуюся вовне идею феномена системы в ее уникальной качественно-смысловой определенности

Реалистичный портрет

Конкретизирует смысловую структуру сущности феномена системы, вобравшую в себя опыт непосредственно наблюдаемой действительности. Устанавливает эмпирические факты, отразившие на себе всю полноту смысла

Система

Наиболее концентрированный и универсальный по своей форме образ (воплощение, расшифровка) смыслов явления реального мира. Продукт познавательной деятельности, организующей понимание эмпирических фактов, направленной на постижение скрытых в этих фактах смыслов природы явления и их воплощение в особых абстрактных интерпретируемых формах

Системное знание

Представление проблемы как единой целостной системы во всех ее главных, существенных и дополнительных смысловых моментах, выражающих все основополагающие структурные отношения, системные роли и механизмы

Система данных

Полное представительное выражение проблемы через наблюдаемые и измеряемые значения показателей состояния объектов действительности и окружающей среды

Особая вершина

Объект системного портрета типа, наделенный свойством установления различий в системном организме, осмысления себя центром порядка и способностью гармонического соединения многого в единое

База

Ребро ядра разделяющей структуры, противоположное особой вершине; несет в себе потенциал внутренней согласованности и взаимообусловленности элементов системы

Структура

Основа существования реальности, охватывающая множественность устойчивых отношений. Единораздельная цельность, рассматриваемая в свете составляющих ее элементов. Не является первозаданностью. Становится в результате процессов формообразования

Информационный ресурс решений

Знание, являющееся продуктом системного анализа и осмысления эмпирического факта

Интеллектуальный ресурс решений

Семейства формальных моделей, создающих когнитивный потенциал для исследовательской деятельности

Когнитивный ресурс решений

Знание, предназначенное для мышления и действия, обладающее трансляционным потенциалом, обеспечивающее создание универсально-понятийных способов научной коммуникации

Технологический ресурс решений

Объективное знание о системе в целом и ее частях, обеспечивающее рациональное объяснение состояний системы и механизмов ее изменчивости

Сокращения

ФОС – физика открытых систем.

АЯ – аналитическое ядро.

ТП – технологическая платформа.

КП - классификационное поле.

Введение

Для прогноза отказа чипов на основе системного знания, автоматически генерируемого из эмпирических данных, полученных в результате мониторинга производства, целесообразно применить научный метод ФОС.

Понимание закономерности процессов в объектах исследований – необходимое требование для создания адекватных моделей. Охват изучаемых проблем в реальных масштабах и видение этих проблем во всех их существенных взаимосвязях и деталях в свою очередь являются обязательными условиями, чтобы построить адекватную модель. Для сложных крупномасштабных системных проблем построение таких моделей практически целиком основано на экспертном знании.[1]

Извлечение такого знания на базе экспертных оценок требует больших усилий, времени и средств. Однако при любых затратах и самых совершенных процедурах экспертиза не в состоянии сформировать полное объективное завершенное знание о сложной масштабной проблеме в целом. Основой такого знания может быть только научный метод. До последнего времени вопрос о методе получения объективного знания о сложных системных проблемах любой природы оставался открытым.

Технология физики систем имеет 4 компоненты:

  • аналитическое ядро (основа технологии);

  • дескриптивная;

  • конструктивная;

  • проективная.

В аналитическом ядре реализуются ключевые стадии производства такие как познание системы (онтология), понимание системы (коммуникативное моделирование), объяснение системы (моделирование состояний), анализ аксиологии – ценности полученного технологиями Ядра знания об общей онтологии системы.

Дескриптивный компонент технологии обеспечивает представление исследуемой прикладной проблемы как системного проекта и трансформацию этого проекта в исходное интерпретированное нормативное представление системы как объекта исследования.

Конструктивный компонент преобразует системное знание, сгенерированное аналитическим ядром, в ресурсы решений прикладных проблем.

Проективный компонент технологии использует ресурсы решений для создания эффективного предметного интерфейса, наработки схем решения прикладных задач, построения сервис-ориентированных решателей этих задач.[2]

Оценивание ценностей онтологического знания выполняет квалиметрический компонент аналитического ядра, состоящий из трех элементов, – определенности, упорядоченности, объясненности. Каждый из них представлен своей моделью, своей системой ценностей, которые он рассматривает, а также применяемой системой оценивания, идеалами (нормами, образцами) для оцениваемых элементов знания, шкалами оценок, шаблонами нормативных отчетов о результатах оценивания.[3]

В данной работе будет рассмотрено применение метода ФОС, акцентируя внимание на опыт статей «Метод отбраковки негодных полупроводниковых изделий на базе технологий физики систем» [4] и «Естественная классификация острых отравлений фосфорорганическими веществами» [5]. В работе описывается техническое предложение касательно вопроса прогноза отказа чипов с практической точки зрения и со стороны научного значения.