Тезисы доклада на первой международной студенческой научно-технической конференции «Информатика и компьтерные технологии 2005», которая проходила 15 декабря 2005 года в ДонНТУ.

В работе рассматривается роль знаний в управлении современными предприятиями, в которых неизбежно происходят процессы замены трудоемкого производства наукоемким. Это вызывает необходимость постоянного обновления разноплановых знаний предприятий и организаций, как интеллектуального капитала, обеспечивающего их устойчивые стратегические позиции на рынке. Формируется новая функция управления, в задачу которой входит аккумулирование интеллектуального капитала, выявление и распространение имеющейся информации и опыта создания предпосылок для распространения и передачи знаний. [1]. Именно знания становятся источником высокой производительности, инноваций и конкурентных преимуществ. Возникает необходимость создания систем управления знаниями (СУЗ), которая представляет собой взаимосвязанную совокупность организационных процедур, людей и информационных технологий, обеспечивающих сбор, накопление, организацию, распространение и использование знаний для решения задач качественного информационного обеспечения выполнения деловых процессов и интерактивного взаимодействия специалистов.

Мировые расходы на создание и эксплуатацию СУЗ, составившие в 1999 году 2 млрд. долларов, увеличились до 12 млрд. долларов к 2003 году, из которых 7,5 млрд. долларов связаны с оказанием услуг, 1,8 млрд. долларов – с программным обеспечением, 0,9 млрд. долларов – с поддержанием инфраструктуры, 1,4 млрд. долларов – с обеспечением внутренних ресурсов. Вместе с тем, как отмечают специалисты Delphi Consalting Group, в настоящее время только 12% корпоративных знаний формализовано в компьютерных базах данных и знаний.

Отличительной особенностью СУЗ является интеграция множества разнородных, часто территориально распределенных источников знаний для решения общих задач. СУЗ интегрируют знания, как из внутренних, так и из внешних источников.

Источники знаний могут иметь недокументированную форму (неявные знания экспертов), документированную текстовую, табличную, графическую форму и структурированную форму в виде баз знаний экспертных систем. К внутренним источникам знаний относятся:

• технические документации;
• внутрифирменные базы данных;
• базы знаний опыта работы специалистов;
• специализированные ЭС.

Внешние источники знаний включают:

• материалы публикаций и новости, содержащиеся в Internet;
• электронные обучающие системы;
• внешние базы данных партнеров;
• справочники экспертов и консалтинговых компаний.

Система управления знаниями обычно используется в двух аспектах:

• Обеспечение качественными знаниями процессов решения различных задач;
• Создание интерактивной среды взаимодействия специалистов в процессе решения задач

С точки зрения первого, аспекта СУЗ, в отличие от традиционных информационных систем документационного обеспечения, превращают знаний в законченный продукт с высокой потребительной стоимостью, поскольку знания, в отличие информации, полученной по традиционному запросу, точно соответствует характеру решаемой задачи и могут использоваться непосредственно при выборе решения.

С точки зрения второго аспекта СУЗ создает интерактивную среду общения людей, в которой повышается способность генерации новых знаний, сразу попадающих в корпоративную память для дальнейшего использования. С помощью СУЗ любое предприятие или организация превращается в обучающуюся организацию, создающую «спираль знаний », в которой «неизвестные (неявные) знания должны быть выявлены и распространены, чтобы стать частью новой индивидуализированной базы знаний каждого работника. Спираль возобновляется каждый раз для подъема на новый уровень, расширяя базу знаний, применяемую к разным областям организаций»[1].

Интеллектуальные задачи, которые решаются на основе СУЗ, отличаются слабой формализованностью, предполагающей нечеткость постановки целей решения задачи и описания условий решения задачи. Кроме того, уровень знаний и система критериев оценки решения у различных пользователей могут отличаться. Обычно решение интеллектуальной задачи сводится к следующим шагам типовым:

• определение целей и критериев;
• составление модели предприятия как интеллектуальной организации;
• постановка задачи и отбор релевантных задаче источников знаний;
• Изучение отобранного материала (уточняющий или объясняющий диалог);
• решение задачи;
• проверка допустимости решения задачи (оценка результатов, консультация с экспертами);
• принятие решений и мониторинг их реализации;
• запоминание результатов решения задачи в корпоративной памяти.

На каждом шаге решения данные задачи могут использоваться СУЗ, работа которой сводится к итерационной серии поисков в корпоративной памяти, обеспечивающей точность достижения цели каждого этапа.

Одним из сложных этапов решения является формализация описания предприятия в виде интеллектуальной организации, которая определяется процессами интенсивной циркуляции и переработки знаний из разнородных и территориально распределенных источников. В силу этого, сетевые структуры наиболее эффективно описывают интеллектуальную организацию. В частности, их удобно рассматривать в терминах распределенных систем искусственного интеллекта, т.е. многоагентных систем[3].

Агент представляет собой программный модуль, построенный по технологии, основанной на знаниях. Он является полезной метафорой для агентно-ориентированной системы, описывающей циркуляцию знаний внутри интеллектуальной организации.

Центральное место в СУЗ занимает онтология, которая определяет и интегрирует все источники знаний в корпоративной памяти. Онтологию можно рассматривать как систему рубрикации предметной области, с помощью которой интегрируются разнородные источники знаний. С другой стороны, онтология рассматривается как словарь-тезаурус, совместно используемый в СУЗ, для упрощения коммуникации пользователей, формулирования и интерпретации их запросов.

Литература:

[1]	Мильнер Б.З. Управление знаниями. – М.: ИНФРА-М, 2003.-178 с.
[2]	Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.: СИНТЕГ, 2002. –316 с.
[3]	Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: СИНТЕГ, 1998. – 376 с.