Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT): Sistema especialista baseado em modelo ontológico para apoio ao projeto detalhado de produtos no contexto de máquinas agrícolas
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2882
Título: Sistema especialista baseado em modelo ontológico para apoio ao projeto detalhado de produtos no contexto de máquinas agrícolas
Título(s) alternativo(s): Expert system based on ontological model to support the detailed project of products in the context of agricultural mechinery
Autor(es): Schmidt, Juliana
Data do documento: 10-Ago-2017
Citação: SCHMIDT, Juliana. Sistema especialista baseado em modelo ontológico para apoio ao projeto detalhado de produtos no contexto de máquinas agrícolas. 2017. 101 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica e de Materiais) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: Uma grande quantidade de informações de projeto, provenientes de diferentes áreas, tornou-se comum na maioria das organizações. Nessas condições, há dificuldades no compartilhamento e reutilização de conhecimento, especialmente pelo fato de que este conhecimento está disponível dentro da empresa em diferentes formatos e em diferentes locais. Devido a isso, os engenheiros de projeto muitas vezes não conseguem utilizar essas informações. Assim, é importante que as empresas possam organizar e integrar o conhecimento disponível de forma colaborativa, a fim de garantir seu melhor aproveitamento. Nesse contexto, a abordagem chamada Engenharia Baseada em Conhecimento (KBE) pode ser associada. Através de conceitos KBE, a presente dissertação tem como objetivo desenvolver um sistema especialista baseado em um modelo de ontologia, que permita o armazenamento e fornecimento de informações úteis no momento certo do desenvolvimento de produtos. Tal solução deve atender às necessidades de seus usuários (i.e. projetistas), bem como melhorar a qualidade de atividades de projeto ao longo do Processo de Desenvolvimento de Produto (PDP). Para este estudo os seguintes passos foram adotados: (a) a delimitação do escopo de ação (i.e. etapas do PDP a serem definidas como foco); (b) captura do conhecimento; (c) normalização; (d) estruturação do conhecimento através de ontologias; (e) elaboração de buscas; e (f) avaliação de desempenho da solução. A presente proposta tem como finalidade facilitar o acesso à informações, reduzir o aparecimento de falhas ao longo do PDP, bem como permitir que o conhecimento adquirido possa ser utilizado em projetos subsequentes (e.g. lições aprendidas).
Abstract: The large amount of available design information from different areas has become common in most organizations. Under these conditions, there are difficulties in sharing and reusing knowledge, especially by the fact that this knowledge is available within the company in different formats and locations. Due to this, design engineers often fail to use such information. To ensure a better use, it is important to organize and integrate the available knowledge in a collaborative manner. In this context, the Knowledge-based Engineering (KBE) approach can be associated. Through KBE concepts, the current study aims to develop an expert system based on an ontology model for assisting decision making, by storing and providing useful information in a timely manner. Such solution should meet the needs of its users (i.e. designers), as well as improve the quality of design activities along the Product Development Process (PDP). For this study, the following steps have been adopted: (a) delimitation of action scope (i.e. steps of PDP to be focused); (b) knowledge capture; (c) standardization; (d) knowledge structuring through ontologies; (e) building of queries; (f) evaluation of solution performance. The application of the present proposal aims to facilitate the access to information, significantly reduce the appearance of failures along the PDP, as well as allow acquired knowledge to be used in subsequent projects (e.g. lessons learned).