Інформаційні системи і технології на підприємствах - Плескач В.Л. - 8.7. Онтологічний підхід до використання знань на підприємствах. Організаційні онтології

Основною відмінністю мережевих форм управління є тривалість зв'язків між агентами суб'єктів економічної діяльності (АСЕД) в єдиному інформаційному просторі. Чим більший час поширення інформації, тим вища ймовірність її старіння внаслідок постійних змін стану інформаційно-економічного простору у процесі діяльності суб'єктів економічної діяльності. Знайшовши місце в системі технологічних і розподільчих зв'язків, АСЕД позиціонує ставлення до інших АСЕД, які також задіяні в цій комунікації.

Така модель не враховує семантику інформації, що передається. Наявність або відсутність спільної термінології та загальновживаної онтології, яка містить зв'язки між поняттями суб'єктів економічної діяльності, можуть значно змінювати коефіцієнти інформаційної проникності середовища.

Нині значні кроки в цьому напрямку зроблені у проекті Semantic Web, метою якого є перетворення Internet (інформаційного середовища) у єдину базу знань на основі ІКТ, використання онтологічного підходу до подання знань і міжнародних стандартів. У межах проекту Semantic Web задіяно новітні ІКТ: агентно орієнтовані технології - проект DAML + OIL (DARPA Agent Markup Language + The Ontology Inference Layer), онтологічні системи, XML тощо. Для формального подання онтологій розроблено мови DAML + OIL та OWL, що базуються на RDF і RDF Schema.

У сучасних умовах створення та поширення інформаційно-комунікаційних технологій з'явилася можливість об'єднання всіх суб'єктів економіки в загальне інформаційне середовище, що потребує інтероперабельного подання знань та використання спільної термінології всіма його суб'єктами. Базисом для цього є онтологічне подання знань.

Онтологічне подання знань про суб'єкт економічної діяльності, що входять до складу економічної системи, дає змогу об'єднати інформаційні ресурси однієї галузі або корпорації в єдиний інформаційний простір, знаннями якого можуть користуватися всі його працівники.

Онтологія тлумачиться як явна специфікація концепту-алізації, тобто абстрактного представлення ПрО, спільне розуміння певної сфери зацікавленості. Це угода про спільне використання понять, що містить засоби подання предметних знань.

Онтологія дає змогу подати поняття так, що вони стають придатними для машинної обробки. На формальному рівні онтологія складається з наборів понять і тверджень про ці поняття, на основі яких можна будувати класи, об'єкти, відношення, функції та теорії. Онтологія як зразок домовленості про семантику ПрО сприяє встановленню коректних зв'язків між значеннями елементів ПрО, створюючи умови для їх спільного використання.

Онтологія - БЗ спеціального виду з семантичною інформацією певної ПрО. Компоненти, з яких складаються онтології, залежать від парадигми подання. Але практично всі моделі он-тологій містять певні концепти (поняття, класи), властивості концептів (атрибути, ролі), відношення між концептами (залежності, функції) та додаткові обмеження, що визначаються аксіомами. Концептом може бути опис задачі, функції, дії, стратегії, процесу міркування тощо. Розрізняють прикладні онтології, онтології домену, онтології задачі й онтології верхнього рівня.

Онтологія ПрО відображає загальні знання ПрО, такі як ієрархія класів понять, семантичні відношення між цими класами. Предметні знання - частина знань ПрО, що містить тільки конкретні поняття і відношення.

Формально онтологія складається з термінів, організованих у таксономію, їх визначень і атрибутів, а також пов'язаних з ними аксіом та правил виведення. Формальна модель онтології (О) - це упорядкована трійка О = < Т, R, F >, де Т - скінченна множина термінів ПрО, яку описує онтологія О; R - скінченна множина відношень між термінами заданої ПрО; F - скінченна множина функцій інтерпретації, заданих на термінах і/або відношеннях онтології О.

Онтології допомагають подати поняття так, що вони стають придатними для машинної обробки. Використання онтологій дає змогу перебороти проблему семантичної гетерогенності. Організаційна онтологія - інформаційна модель суб'єкта економічної діяльності, яку можуть використовувати інші СБД у своїх ментальних моделях для планування взаємодії з цим СБД. З появою ЄШ світової економіки підприємства шляхом Internet одержують нові можливості для виходу на світовий ринок, а саме: мінімальні витрати на розміщення комерційних пропозицій (у деяких випадках такі оголошення приймаються безкоштовно); глобальна поінформованість про ринкову кон'юнктуру; участь в електронному ринку.

Створення онтологій потребує розробки відповідних мовних та програмних засобів, орієнтованих як на людей, так і на програмні агенти. Розробка універсальних засобів семантичної обробки інформації шляхом інтеграції усіх наявних підходів є метою проекту Semantic Web консорціуму W3C. На сьогодні найпоширенішою мовою подання онтологій є WOL (Web Ontology Language).

Онтологія підприємства містить класи понять із заданими на них семантичними відношеннями (рис. 8.15). Вона умовно Поділена на онтологію макротехнології та організаційну онтологію підприємства. Організаційна онтологія суб'єкта економічної діяльності містить загальні класи понять, що належать до його організаційно-функціональної структури: складові штатного розпису (працівники, адміністрація, обслуговуючий персонал), партнери, ресурси та відношення між ними.

Рис. 8.15. Онтологічне подання знань суб'єкта економічної діяльності

Онтологія макротехпології містить поняття, що задають структуру для опису виробничого бізнес-процесу, такі як модулі, процеси - технологічні, фінансові, бізнесові, розклад роботи підприємства. Терміни онтології такі: об'єкти як ресурс, бізнес-процес, товар, обладнання та їх властивості. Онтологія галузі відображає загальні знання предметної області галузі, до якої належить суб'єкт економічної діяльності, такі як ієрархія класів понять, семантичні відношення між цими класами. Предметні знання - частина знань, що містить тільки певні поняття й відношення. Онтологія мови документів (словник) - це система мовних засобів, які використовуються для подання онтології ПрО.

Крім того, онтологія макротехнології дає АСЕД можливість прогнозувати, як і за який час один ресурс може бути перетворений на інший. Це дає змогу АСЕД визначити, на яких фазах виробничих бізнес-процесів можна (і доцільно) об'єднувати бізнес-процеси свого СЕД з іншими. 0(т, X, У) - онтологія макротехнол огії т, що переводить ресурс X у продукт У; F(0(m, X, У)) - вартість здійснення макротехнології, що переводить ресурс X у продукт У, яка визначається за її онтологією. Потрібно знайти послідовність макротехнологій т,,т , таких,

п п п

що: 2^(0(01,, Х_1% ^)) = тіп за умов, що ХсМх,, УсиУртоб-

/=1 іші _т 1=1

то ланцюг перетворень, пов'язаний зі здійсненням макротех-нологій (паралельно або послідовно), приведе до перетворення ресурсу X у продукт У.

Розглянемо приклад використання онтологічного подання знань для опису функціонально-організаційної структури суб'єктів управління державними фінансами, поданої у вигляді організаційної онтології. Основні два класи такої онтології: працівник та підрозділ. Особливістю є те, що їй відповідає зв'язаний граф, тобто всі елементи, що входять до складу" пов'язані з іншими її елементами. Так, формальна модель онтології Міністерства фінансів України складається з таких елементів (рис. 8.16):

o множина термінів X = {"міністр", "заступник міністра", "департамент", "директор департаменту", "заступник директора департаменту", "управління", "IP-адреса", "контактний телефон", "e-mail", "поштова адреса");

o множина відношень між термінами R = {"підпорядковується", "є структурною одиницею", "займає посаду", "має адресу",...);

o множина функцій інтерпретації Ф = {"якщо А є структурною одиницею В, а Б - структурною одиницею С, тоді А є структурною одиницею С", "якщо X займає посаду А, тоді X має адресу e-mail",...}.

Рис. 8.16. Організаційна онтологія Міністерства фінансів України у Protйgй

Розглянемо приклад у сфері е-торгівлі. Покупцеві потрібно мати можливість одержати доступ до товарів та послуг, реле-вантних його запиту про товарні пропозиції, тому пошук має бути семантично орієнтованим на основі онтології, що містить опис семантики ресурсів. Так, якщо покупець хоче купити на електронній біржі акції Internet-компанії, то за допомогою онтології відповідної ПрО він може дізнатись, що термін "акція" належить до класу "цінні папери", якими торгують організації під назвою "банк", і, отже, покупець може звернутися до відповідного продавця. Щоб створити онтологію, користувач мас задати скінченну множину термінів ПрО, скінченну множину відношень між цими термінами і скінченну множину функцій їхньої інтерпретації, а потім указати, які відношення задані між термінами.

Створена користувачем онтологія є основою для інших його запитів, що цікавить користувача, передісторії запитів та його інформаційні переваги. Один користувач може створювати кілька онтологій, якщо до сфери його інтересів входить кілька непересічних ПрО.

Зазвичай у процесі зіставлення запитів покупців і продавців не враховують інформацію про конкретного покупця, його специфічні інтереси і термінологію, внаслідок чого може виникати проблема несумісності використовуваних термінів. Підвищення ефективності е-комерції можна забезпечити за рахунок обробки запитів про конкретного покупця, а також передісторії його звернення до різних постачальників товарів і послуг. Створення онтологій (як ручне, так і автоматизоване) потребує розробки відповідних мовних і програмних засобів, орієнтованих як на людей, так і на програмних агентів. Першими прикладами такого ПЗ є SHOE (Simple HTML Ontology Extension), XOL, OML, RDF і RDFS (Resource Description Framework Schйma Language). Розробка універсальних засобів семантичної обробки інформації шляхом інтеграції усіх наявних підходів є метою проекту Semantic Web консорціуму W3C (рис. 8.17).

Нині є низка інструментів для онтологічного аналізу, які, крім редагування і візуалізації, підтримують документування, імпорт та експорт онтологій різних форматів і мов подання, їх об'єднання, порівняння тощо.

Основною характерною рисою онтологічного аналізу є поділ реальних систем на складові і класи об'єктів, визначення їх онтологій - сукупності фундаментальних властивостей, що

Рис. 8.17. Рівні Semantic Web

окреслюють їх поведінку й розвиток. Створення онтологій - складний процес. Його успіх значною мірою залежить від вибору відповідної методології та її додержання під час роботи. Для створення онтології потрібно виконати такі дії: спланувати, для яких цілей будуть використовуватися представлені в онтології знання; спроектувати прототип онтології; розширити онтологію новими класами; заповнити класи онтології певними екземплярами; протестувати онтологію у взаємодії з кінцевими користувачами.

Сімейство методологій ШЕР призначене для моделювання складних систем. За допомогою цих методологій можна ефективно аналізувати і відображати моделі діяльності великого спектра систем у різних розрізах. ШЕР є державним стан дартом США. Воно створене в межах програми комп'ютеризації промисловості ІСАМ для аналізу процесів взаємодії у виробничих системах. Процес побудови онтології відповідно до методології IDEF5 складається з п'яти основних дій:

1) вивчення і систематизації початкових умов: встановлюються основні цілі і контекст розробки онтології, а також розподіляються ролі між членами проекту;

2) збору і накопичення даних: здійснюється збір необхідних початкових даних для побудови онтології, визначаються засоби їх збереження;

3) аналіз даних: ця стадія полягає у групуванні зібраних даних і призначена для полегшення вироблення термінології;

4) початковий розвиток онтології: на основі відібраних даних формується попередня онтологія;

5) уточнення і затвердження онтології. Впровадження онтологій на підприємствах полегшує його

взаємодію з партнерами, клієнтами, постачальниками і забезпечує ефективність його функціонування.

Актуальною є проблема пошуку інформаційних ресурсів (IP), які мають стати вхідною інформацією для інформаційно-аналітичного забезпечення систем компаній. Щоб цей пошук був ефективним, потрібно його здійснювати на семантичному рівні, тобто обробляти не формальні характеристики IP, а їх значення. Це потребує, по-перше, адекватних засобів опису семантики створюваних IP, по-друге, засобів формалізації інформаційних потреб користувачів, і, по-третє, засобів зіставлення першого та другого.

Для аналізу семантики IP потрібно використовувати знання певної предметної області, тобто мати відповідну базу знань (БЗ). Відомо, що створення та наповнення БЗ - складний і ви-соковартісний процес, що вимагає багато часу та зусиль спеціалістів. Тому потрібно формувати таку БЗ в інтеропера-бельній формі, яка забезпечує її повторне використання (рис. 8.18).

Адекватним засобом для цього є онтологічне подання знань. Нині значні кроки в цьому напрямі зроблені у межах проекту Semantic Web, метою якого є перетворення інформаційного середовища Internet у єдину базу знань. Це надбудова над існую

Рис. 8.18. Програмне забезпечення для обробки різних типів інформації

чим Web. Semantic Web використовує такі технології: семантичний пошук, агентні технології, онтологічну індексацію IP.

Основна мета Semantic Web - обробляти не самі IP, а їх вміст, тобто розглядати контент IP як дані. Для цього потрібно структурувати вміст IP, співвіднести його з певною ПрО та описати його семантику. На жаль, основна маса IP, що містяться сьогодні в Internet, не супроводжуються такими описами.

У проекті Semantic Web розроблено мови для представлення знань про текстові та мультимедійні IP (RDF), про конкретні предметні області на основі онтологій (OWL), для опису Web-сервісів (WSDL, OWL-S, SML). Є велика кількість як онтологій для різних ПрО, так і програмних засобів для їх обробки.

Основна проблема полягає у відсутності зручних, інтуїтивно зрозумілих та водночас потужних засобів логічного виведення на RDF та OWL-структурах.

підприємств, установ). Основна проблема полягає у пошуку відповідних IP та послуг, здатних обробляти ці IP, що релеван-тні потребам користувачів.

Інформаційно-пошукова система, що обробляє таку інформацію, має використовувати онтології і тезауруси, які характеризують інформаційні потреби користувачів, та індексувати IP і послуги за допомогою цих онтологій. Прикладом такої системи є МАІПС (рис 8.19).

Результати пошуку супроводжуються семантичним анотуванням відповідно до тезаурусу користувача (рис. 8.20).

Остання форма еволюції Web-сервісів пов'язана з концепцією Semantic Web. Web-сервіси стають інтелектуальними. Для прискорення інтеграції бізнес-застосунків, пошуку постачальників, клієнтів, партнерів і встановлення з ними контактів на рівні програмного забезпечення необхідно всі ці процеси автоматизувати.

Таким чином, необхідно перетворити IP у форму, придатну для обробки інтелектуальним програмним забезпеченням. Semantic Web, базуючись на стандартах DAML-S, RDF, RDFS і концепції онтологій, пропонує описувати інформаційні ресурси в електронному вигляді для інтелектуальних програмних засобів. Використовувати Web-сервіси можна на повну потужність, спираючись тільки на концепції Semantic Web.

Semantic Web дає можливість автоматизувати процеси пошуку, конфігурації послуг, перевірки їх на відповідність потребам клієнтів, а також процеси інтелектуального компонування кількох послуг у бізнес-зв'язки.