Raciocínio baseado em caso : uma aplicação em manutenção de máquinas e equipamentos

o ambiente econômico atual tem imposto desafios em atividades como atendimento de pedidos de produção, com lotes e prazos de entrega cada vez menores e garantia de inexistência de erros de qualidade e entrega. Portanto, se faz imperativo um tratamento diferenciado da manutenção dos equipamentos, exigindo o uso de tecnologias que permitam, através da minimização dos tempos envolvidos em reparos, avanços contínuos na direção de "zero-quebra" e "zero-defeito". Embora a busca sempre deva ser de eliminar paradas por quebra, atacando suas causas na raiz, através de ações de melhoramento contínuo das condições das máquinas e instalações, estas ainda persistem. Seja por falta de recursos para a implantação das ações técnicas necessárias ou pela inviabilidade econômica desta implantação, as intervenções corretivas, que em quase sua totalidade estão estruturadas com base na experiência individual dos profissionais da área, continuam sendo requeridas. A empresa fica então na dependência da correta avaliação de profissionais especialistas, os quais são também suscetíveis a erros de diagnóstico, o que coloca em risco a continuidade das operações fabris. Este trabalho revisa o conceito de TPM (Total Productive Management ou Gestão Produtiva Total) aplicado a organizações, processos produtivos e resultados potenciais tangíveis e intangíveis de sua aplicação. A manutenção planejada, um dos pilares do TPM onde são focalizadas as intervenções por quebra-máquina, descreve as divisões de atividades em uma intervenção de conserto. Neste ponto são localizadas as etapas onde o CBR (Case-Based Reasoning) ou Raciocínio Baseado em Casos, pode ser utilizado a fim de minimizar o tempo total da intervenção. Um protótipo de CBR é criado para auxiliar especialistas de manutenção durante o processo de diagnóstico de causas de quebras de máquinas. Este protótipo utiliza CBR como método para armazenamento de casos pregressos de quebras de máquina. A base de casos do CBR fornece ferramentas para recuperação e reutilização destas experiências quando da recorrência da quebra de máquina, auxiliando profissionais da manutenção a executar seu trabalho O pacote de ferramentas CBR Content Navigator, Versão 3.2 desenvolvido pela Inference CorporationTM foi utilizado como: (i) repositório para modelagem e armazenamento do banco de casos, (ii) mecanismo de recuperação (ou busca) de casos na base do sistema e, (iii) ferramentas para apresentar a solução dos problemas de quebra de máquina.

APSEE-Tail : um modelo de apoio à adaptação de processos de software

O crescimento experimentado pela indústria do software nas últimas décadas, trouxe consigo o aumento das exigências do mercado. É exigido das organizações de software, que os sistemas sejam construídos de acordo com prazo e custos determinados, obedecendo-se certos padrões de qualidade. Para atender tais exigências e assim obter o diferencial competitivo, tornou-se necessário investir no processo de desenvolvimento de software, dada a relação cada vez mais evidente entre a qualidade do produto de software e a eficiência e eficácia do processo de desenvolvimento adotado. Uma estratégia na busca pela maturidade em termos de processos é a definição e adoção de um processo único a ser seguido em todos os projetos de uma organização, denominado processo padrão. Levando-se em consideração a singularidade de cada novo projeto de software, é natural presumir que o processo padrão tenha de ser adaptado para as necessidades específicas de cada situação, de forma a ser aceito, ter seu uso maximizado e garantir a qualidade do software a ser produzido. Este trabalho apresenta, assim, o APSEE-Tail, um modelo para apoiar o engenheiro de processos na tarefa de adaptar o processo padrão de uma organização de software para as particularidades de cada um de seus projetos, possibilitando maior efetividade e eficiência no uso do mesmo. Sua abordagem de adaptação é livre, orientada à atividades e baseada no raciocínio, através da combinação das técnicas de interpretação de regras e CBR (Case Based Reasoning), sobre o conhecimento necessário. Tal conhecimento, neste trabalho, é agrupado em três categorias: diretrizes de adaptação do processo padrão, tipos de característica usados para definir os projetos de software e informações sobre adaptações realizadas anteriormente. Os diferentes componentes envolvidos na definição do APSEE-Tail foram especificados algebricamente, o que constituiu uma base semântica de alto nível de abstração e possibilitou a construção de um protótipo, implementado no ADS (Ambiente de Desenvolvimento de Software) Prosoft-Java e fracamente acoplado ao APSEE, um ambiente de engenharia de software centrado no processo também prototipado no Prosoft-Java, tornando-se assim parte do meta-processo adotado pelo mesmo. O texto apresenta ainda alguma fundamentação teórica sobre a área de Adaptação de Processos de Software, considerações sobre as abordagens pesquisadas, enfatizando as que mais influenciaram o APSEE-Tail, e um exemplo de aplicação do protótipo construído. Por fim, são apresentadas as contribuições e limitações da proposta, na visão do autor, bem como os trabalhos futuros vislumbrados.

Raciocínio baseado em casos aplicado a diversos domínios de problema

A procura por uma forma de, fácil e rapidamente, retirar conhecimento de um especialista e transmiti-lo a outros profissionais tem levado ao desenvolvimento de diversas pesquisas que unem metodologias de raciocínio com o atendimento a problemas. Os ambientes corporativos demonstram sua eficiência baseados na maneira como desenvolvem suas tarefas. Cada vez mais, buscam alternativas que os ajudem a responder por atividades e problemas ocorridos, as quais podem significar um processo de manutenção que pode decidir o nível de eficiência e competência da organização. Estas alternativas compreendem ferramentas ou profissionais, os quais transformaram-se em especialistas por adquirirem conhecimento e capacidade em prover soluções a problemas. As características de um problema podem ser alteradas sob alguns aspectos mas, mesmo em domínios mais complexos como a gerência de redes de computadores ou a medicina, algo que foi aprendido sempre tem utilidade em novas situações. Este é o tipo de conhecimento e raciocínio próprios de um especialista, ou seja, o uso de suas experiências. Raciocínio Baseado em Casos (case-based reasoning) é uma metodologia de inteligência artificial que apresenta a forma de raciocínio semelhante à de um especialista, onde o raciocínio é obtido por um processo de recordar um exemplo concreto. Porém, as pesquisas que a utilizam, geralmente, desenvolvem trabalhos para um específico tipo de domínio de problema, o que resulta em alterações de programação, caso estes desejem ser adaptados para outros domínios. Este procedimento, muitas vezes, é tido como difícil e trabalhoso Baseando-se neste contexto, o presente trabalho apresenta um mecanismo que fornece inclusões de conhecimento de especialistas, independente do tipo de domínio de problema, e raciocínio sobre este conhecimento, de forma a auxiliar usuários com problemas referentes ao domínio cadastrado. Para tanto, a implementação baseou-se na união de sistemas de registros de problemas (trouble ticket systems) com raciocínio baseado em casos, propondo uma forma auxiliar no conhecimento e busca de soluções em domínios de problema. O estudo, além de fazer uso das metodologias citadas acima, usa o domínio de gerenciamento de segurança em redes de computadores para exercitar suas funções, provar sua utilidade e dificuldades. Assim, um estudo mais detalhado sobre os problemas que cercam o domínio de segurança em redes TCP/IP foi desenvolvido.

A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrança

Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

Urban Traffic Control and Monitoring - An Approach for the Brazilian Intelligent Cities Project

This paper describes an urban traffic control system which aims at contributing to a more efficient traffic management system in the cities of Brazil. It uses fuzzy sets, case-based reasoning, and genetic algorithms to handle dynamic and unpredictable traffic scenarios, as well as uncertain, incomplete, and inconsistent information. The system is composed by one supervisor and several controller agents, which cooperate with each other to improve the system's results through Artificial Intelligence Techniques.

Uma abordagem nebulosa de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

An Intelligent System for Investigations and Provision of Safety for Complex Constructions

Methodology of computer-aided investigation and provision of safety for complex constructions and a prototype of the intelligent applied system, which implements it, are considered. The methodology is determined by the model of the object under scrutiny, by the structure and functions of investigation of safety as well as by a set of research methods. The methods are based on the technologies of object-oriented databases, expert systems and on the mathematical modeling. The intelligent system’s prototype represents component software, which provides for support of decision making in the process of safety investigations and investigation of the cause of failure. Support of decision making is executed by analogy, by determined search for the precedents (cases) with respect to predicted (on the stage of design) and observed (on the stage of exploitation) parameters of the damage, destruction and malfunction of a complex hazardous construction.

INFRAWEBS Semantic Web Service Development on the Base of Knowledge Management Layer

The paper gives an overview about the ongoing FP6-IST INFRAWEBS project and describes the main layers and software components embedded in an application oriented realisation framework. An important part of INFRAWEBS is a Semantic Web Unit (SWU) – a collaboration platform and interoperable middleware for ontology-based handling and maintaining of SWS. The framework provides knowledge about a specific domain and relies on ontologies to structure and exchange this knowledge to semantic service development modules. INFRAWEBS Designer and Composer are sub-modules of SWU responsible for creating Semantic Web Services using Case-Based Reasoning approach. The Service Access Middleware (SAM) is responsible for building up the communication channels between users and various other modules. It serves as a generic middleware for deployment of Semantic Web Services. This software toolset provides a development framework for creating and maintaining the full-life-cycle of Semantic Web Services with specific application support.

Self-Questioning & Experimentation: An Index Vocabulary of Situated Interaction

Postprint

Hybrid Graph Heuristics within a Hyper-heuristic Approach to Exam Timetabling Problems

This paper is concerned with the hybridization of two graph coloring heuristics (Saturation Degree and Largest Degree), and their application within a hyperheuristic for exam timetabling problems. Hyper-heuristics can be seen as algorithms which intelligently select appropriate algorithms/heuristics for solving a problem. We developed a Tabu Search based hyper-heuristic to search for heuristic lists (of graph heuristics) for solving problems and investigated the heuristic lists found by employing knowledge discovery techniques. Two hybrid approaches (involving Saturation Degree and Largest Degree) including one which employs Case Based Reasoning are presented and discussed. Both the Tabu Search based hyper-heuristic and the hybrid approaches are tested on random and real-world exam timetabling problems. Experimental results are comparable with the best state-of-the-art approaches (as measured against established benchmark problems). The results also demonstrate an increased level of generality in our approach.

Analysing Similarity in Exam Timetabling

In this paper we carry out an investigation of some of the major features of exam timetabling problems with a view to developing a similarity measure. This similarity measure will be used within a case-based reasoning (CBR) system to match a new problem with one from a case-based of previously solved problems. The case base will also store the heuristic for meta-heuristic techniques applied most successfully to each problem stored. The technique(s) stored with the matched case will be retrieved and applied to the new case. The CBR assumption in our system is that similar problems can be solved equally well by the same technique.

Similarity Measures for Exam Timetabling Problems

A large number of heuristic algorithms have been developed over the years which have been aimed at solving examination timetabling problems. However, many of these algorithms have been developed specifically to solve one particular problem instance or a small subset of instances related to a given real-life problem. Our aim is to develop a more general system which, when given any exam timetabling problem, will produce results which are comparative to those of a specially designed heuristic for that problem. We are investigating a Case based reasoning (CBR) technique to select from a set of algorithms which have been applied successfully to similar problem instances in the past. The assumption in CBR is that similar problems have similar solutions. For our system, the assumption is that an algorithm used to find a good solution to one problem will also produce a good result for a similar problem. The key to the success of the system will be our definition of similarity between two exam timetabling problems. The study will be carried out by running a series of tests using a simple Simulated Annealing Algorithm on a range of problems with differing levels of similarity and examining the data sets in detail. In this paper an initial investigation of the key factors which will be involved in this measure is presented with a discussion of how the definition of good impacts on this.

Analysing Similarity in Exam Timetabling

In this paper we carry out an investigation of some of the major features of exam timetabling problems with a view to developing a similarity measure. This similarity measure will be used within a case-based reasoning (CBR) system to match a new problem with one from a case-based of previously solved problems. The case base will also store the heuristic for meta-heuristic techniques applied most successfully to each problem stored. The technique(s) stored with the matched case will be retrieved and applied to the new case. The CBR assumption in our system is that similar problems can be solved equally well by the same technique.

Similarity Measures for Exam Timetabling Problems

A large number of heuristic algorithms have been developed over the years which have been aimed at solving examination timetabling problems. However, many of these algorithms have been developed specifically to solve one particular problem instance or a small subset of instances related to a given real-life problem. Our aim is to develop a more general system which, when given any exam timetabling problem, will produce results which are comparative to those of a specially designed heuristic for that problem. We are investigating a Case based reasoning (CBR) technique to select from a set of algorithms which have been applied successfully to similar problem instances in the past. The assumption in CBR is that similar problems have similar solutions. For our system, the assumption is that an algorithm used to find a good solution to one problem will also produce a good result for a similar problem. The key to the success of the system will be our definition of similarity between two exam timetabling problems. The study will be carried out by running a series of tests using a simple Simulated Annealing Algorithm on a range of problems with differing levels of similarity and examining the data sets in detail. In this paper an initial investigation of the key factors which will be involved in this measure is presented with a discussion of how the definition of good impacts on this.