Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi : diplomsko delo univerzitetnega študija

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE. Diplomsko delo univerzitetnega študija Organizacijska informatika. Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. Mentor:. prof. dr. Vladislav Rajkovič. Kandidat: Primož Kastelic. Kranj, maj 2007.

ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju prof. dr. Vladislavu Rajkoviču za pomoč in nasvete pri izdelavi diplomskega dela. Zahvaljujem se tudi ženi Simoni in sinu Maju za vso strpnost pri čakanju končnega izdelka..

Povzetek Diplomska naloga podrobno opredeli pojma ekspertni sistem in umetna inteligenca. Predstavi tudi programski jezik Java in razvojno okolje Eclipse, ki sta bila uporabljena za razvoj prototipne rešitve ekspertnega sistema za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. Naloga prav tako predstavi tudi ekspertno lupino CLIPS namenjeno izdelavi mehanizma sklepanja ter baze znanja. Osrednji del diplomske naloge predstavlja izdelavo zgoraj omenjenega prototipnega ekspertnega sistema. Poglavitni rezultat naloge je v realnem testnem okolju organizacije preizkušen in delujoč prototip ekspertnega sistema, ki v celoti nadomesti posredovanje specialistov področja, se pravi ekspertov. Ključne besede: računalniški sistemi, delo operaterjev, ekspertni sistemi, sistemi za podporo odločanju, večparametersko odločanje Summary The thesis defines in detail the notions of expert system and artificial intelligence. It also introduces Java programming language and Eclipse development tool, which have been used for the development of prototype solution of expert system to assist operators with managing computer systems. The thesis also introduces CLIPS expert shell designed for the development of inference system and knowledge base. The central part of the thesis consists of the execution of the abovementioned prototype expert system. Main outcome of the thesis is the prototype of expert system, tested and functional in real test environment, which entirely substitutes intervention of specialists in the field, i.e. experts. Keywords: computer systems, operators' work , expert systems, decision support systems, multiparameter decision-making.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Kazalo 1 Uvod........................................................................ 2 2 Teoretične osnove................................................... 5 2.1 Orodje za razvijanje ekspertnih sistemov CLIPS........... 5 2.2 Java............................................................................... 8 2.3 Razvojno orodje Eclipse................................................ 9 2.4 Večparametersko odločanje........................................ 12 2.5 Faze odločitvenega procesa......................................... 16 2.6 Umetna inteligenca in ekspertni sistemi..................... 20 Umetna inteligenca...................................................................................20 Ekspertni sistemi......................................................................................21. 3 Obstoječe stanje................................................... 31 3.1 O podjetju ................................................................... 31 3.2 Pomen kakovosti opravljenih storitev za podjetje...... 34 3.3 Identifikacija problema............................................... 34 Proces potrebe po strokovni pomoči..........................................................35. 4 Prototip ekspertnega sistema............................... 37 4.1 Baza znanja in mehanizem sklepanja.......................... 37 4.2 Uporabniški vmesnik................................................... 40 4.3 Funkcije prototipne rešitve......................................... 42. 5 Zaključki............................................................... 43 Literatura in viri................................................................. 44 Kazalo slik.......................................................................... 46 Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 1.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 1 Uvod Danes je najpomembnejše merilo kakovosti storitve popolna zadovoljitev stranke. Tehnologije, ki lahko pripomorejo k boljši učinkovitosti organizacije so številne. Diplomska naloga, kot je razvidno že iz naslova, se je omejila na eno izmed. teh. tehnologij. in. sicer. ekspertne. sisteme,. podmnožico. širšega. znanstvenega področja imenovanega umetna inteligenca. Ekspertne sisteme lahko opredelimo kot inteligentne računalniške programe, ki uporabljajo znanje in procedure sklepanja za reševanje problemov, ki so dovolj zahtevni, da je za njihovo reševanje potrebno znanje posebej usposobljenih strokovnjakov – ekspertov. Ekspertni sistemi lahko na določenem področju emulirajo sposobnost odločanja in reševanja problemov človeških izvedencev (Nikolopulos, 1997, str. 2-3). Podjetje 3 GEN, v katerem sem zaposlen, je predvsem storitveno podjetje, zato je tudi ključni cilj podjetja opravljati storitve kvalitetno, hitro, zanesljivo in predvsem produktivno. Z izdelavo prototipa ekspertnega sistema dosežemo, da proces reševanja nekega problema skrajšamo na minimum in kot pozitivno posledico dosežemo predvsem zadovoljstvo uprabnikov. Namen diplomskega dela je kot prvo zbrati in preučiti različne strokovne vire s področja ekspertnih sistemov ter na tej osnovi opredeliti metodološki okvir za izgradnjo modela, ki bo omogočal uspešno izdelavo ekspertnega sistema za pomoč operativni sistemski službi. Po izgradnji modela sledi izgradnja aplikacije oz. ekspertnega sistema za pomoč sistemski operaterski službi. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 2.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Končno pa je namen diplomskega dela tudi kritična analiza modela z ovrednotenjem in preizkusom v praksi. Ključni cilj diplomskega dela je izdelava ekspertnega sistema za pomoč operaterjem na velikih - "mainframe" sistemih. Ekspertni sistem bi operaterjem pomagal reševati probleme z uporabo znanja iz običajno ozkega problemskega področja in se pri tem obnašal kot sistemski inženirji – eksperti. Poleg izdelave ekspertnega sistema je eden od ciljev tudi preizkus in testiranje tega ekspertnega sistema v praksi. Teza diplomske naloge je bila zvišanje produktivnosti in odzivnosti operaterske službe z vpeljavo prototipa ekspertnega sistema v organizaciji. Pomemben cilj diplomske naloge je bil tudi prikazati, da se omenjeni ekspertni sistem da uporabljati tudi v prihodnosti, saj se lahko bazo znanja relativno enostavno nadgrajuje in dopolnjuje. Izdelava diplomskega dela je potekala v naslednjih fazah: . Temeljita preučitev domače in tuje strokovne literature o ekspertnih sistemih.. . Na. podlagi. razpoložljive. domače. in. tuje. literature. sem. preučil. programiranje v programskem jeziku Java. . V organizaciji kjer bo uporabljen ekspertni sistem sem opredelil ključna dela, ki so jih do sedaj opravljali specialisti področja – eksperti.. . Za prototip ekspertnega sistema sem opredelil primere, ki bodo vključeni v bazi znanja.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 3.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . Diplomsko delo univerzitetnega študija. Programiranje uporabniškega vmesnika v Javi, vključevanje mehanizmov sklepanja ter baze znanja v CLIPS.. . Polnjenje baze znanja.. . Testiranje ekspertnega sistema z realnimi podatki v realni situaciji.. . Sledila je kritična analiza in napotki za možne izboljšave ter nadaljnje delo.. V uvodnem delu diplomskega naloge je opredeljen problem, cilji in namen naloge ter metodologija, ki je uporabljena pri preučevanju teoretičnih izhodišč, pri gradnji modela in njegovi prototipni realizaciji. V naslednje poglavju so opredeljena teoretična izhodišča, nato sledi opis obstoječega stanja in identifikacija problema. V naslednje poglavju sledi izdelava prototipne rešitve in nazadnje zaključkek, ki govori o testiranju prototipne rešitve in možnosti nadaljnega razvoja.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 4.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2 Teoretične osnove 2.1 Orodje za razvijanje ekspertnih sistemov CLIPS. CLIPS je akronim za C Language Integrated Production System. CLIPS je orodje za razvijanje ekspertnih sistemov. Razvil ga je Software Technology Branch (STB), NASA/Lyndon B. Johnson Space Center. Od leta 1986, ko je bil prvič predstavljen javnosti, se je nenehno izboljševal, tako da ga zdaj uporablja že na tisoče uporabnikov po celem svetu. V namen lažje komunikacije. med. uporabniki. je. pripomogla. tudi. novičarska. skupina. comp.ai.shells. Obstajajo trije načini s katerimi je predstavljeno zanje v CLIPS-u:. . pravila (rules), ki so namenjena hevrističnemu prikazu znanja,. . splošne funkcije (deffunctions, generic functions), ki so namenjene proceduralnemu znanju,. . objektno. orientirano. programiranje,. prav. tako. namenjeno. proceduralnemu znanju. Ker je CLIPS napisan v jeziku C, je kot tak tudi izredno povezljiv z drugimi programskimi jeziki kot so jezik C, C++, SmalTalk, Pascal in seveda tudi Java. CLIPS se lahko uporablja interaktivno, kot ukazna lupina, kakor tudi posredno kot skupek knjižnic, povezan z nekim drugim naprednim programskim jezikom.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 5.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Dobra stran ukazne lupine je tudi ta, da lahko bazo znanja in mehanizme sklepanja kadarkoli preizkusiš tudi interaktivno, brez naprednega uporabniškega vmesnika. To vsekakor pripomore k boljšemu in hitrejšemu razhroščevanju definicij in pravil v bazi znanja.. Slika 1: Ukazna lupina orodja za razvijanje ekspertnih sistemov – CLIPS. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 6.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Prenos CLIPS-a v Unix/Linux okolje Operacijski sistem Linux že prevladuje na področju strežniških računalnikov. Ker pa je operacijski sistem Linux brezplačen, je kot tak zanimiv tudi na področju namenskih delovnih postaj. Zato sem se odločil, da razvoj ekspertnega sistema – prototipa moje diplomske naloge, izvedem na operacijskem sistemu SuSE Linux. Kot prvo je bilo potrebno v okolje Linux prenesti tudi CLIPS, ki je prvotno preveden samo za okolje Windows. Na spletni strani http://www.cs.vu.nl/~mrmenken/jclips/ sem prevzel izvorno kodo za CLIPS knjižnice za javo in datoteko jclips.jar. Ker je bila knjižnica jclips.dll prevedena samo za okolje Windows sem moral knjižnico prevesti za okolje Linux in kot produkt dobil libjclips.so. Nato sem pognal testno aplikacijo in dobil pričakovan rezultat. sys10@bober:~/diploma/jclips-library-src/CLIPSSrc>make clips sys10@bober:~/diploma/jclips-library-src/CLIPSSrc>make libjclips.so Delovanje CLIPS lupine v okolju Linux sem tudi takoj preizkusil. sys10@bober:~/diploma/jclips-library-src/CLIPSSrc>java -cp ~/diploma/jclips-library-src/CLIPSSrc;j~/diploma/jclipslibrary-src/CLIPSSrc/clips.jar -Djava. library.path=~/diploma/jclips-library-src/CLIPSSrcl JClipsExample Po mojih pričakovanjih je test uspel in je vse delovalo brezhibno. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 7.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2.2 Java. Začetki programskega jezika znanega pod imenom Java so se začeli leta 1990. Pri Sunu. so v okviru projekta "Green" želeli izdelati porazdeljen sistem. elektronskih naprav. Tako je bil leta 1991 izdelan Oak (Hrast) – ime mu je dal njegov postavitelj Gosling, ki je medtem, ko je kreiral imenik za nov jezik, pogledal skozi okno in zagledal drevo (Hrast). Vendar ime ni preživelo tržne politike in je bilo spremenjeno v Java (kava). Pri nastanku jezika so se njegovi snovalci osredotočili na lastnosti, ki bi jih naj imel učinkovit programski jezik. Izdelovalcem jezika se je zdelo pomembno, da je jezik: . enostaven,. . predmeten,. . neodvisen,. . trdoživ,. . varen. . dinamičen,. . visoko zmogljiv.. Java. je podlaga za nov rod programske opreme (Mesojedec, Fabjan, 2004,. str.23) in jo sestavlja več pomembnih členov. Ti so: . programski jezik,. . programske knjižnice,. . izvajalno okolje.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 8.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Java omogoča razvoj in razpečevanje strojno neodvisne programske opreme, ki jo je mogoče uporabiti v dinamičnih, omrežno povezanih računalniških sistemih, saj ponuja popolno podporo omrežni komunikaciji, predmetni usmerjenosti, trdoživosti in varnosti (Mesojedec, Fabjan, 2004, str.27).. 2.3 Razvojno orodje Eclipse. Ker je Java postala svojevrsten industrijski standard, ki ga podpira zelo veliko ponudnikov strojne in programske opreme, so prav razvojna orodja za Javo trenutno ena najbolj živahnih vej računalniške industrije. Če nam osnovni razvojni komplet za Javo ne ustreza, ker je premalo udoben za uporabo, lahko posežemo po najrazličnejših razvojnih pripomočkih. Večina je razvitih kar v Javi, kar je najlepši dokaz zmogljivosti te platforme tudi za uporabniške programe z bogatimi grafičnimi vmesniki. Nekatera zelo zmogljiva razvojna orodja so na voljo brezplačno. Posebej velja izpostaviti okolje Eclipse, ki je nastal na pobudo podjetja IBM in je pravzaprav univerzalno ogrodje za razvoj programske opreme na različnih platformah (Mesojedec, Fabjan, 2004, str. 33). IBM je začel z ogrodjem Eclipse kot izziv Sunu. Že ime ogrodja je dovolj zgovorno. Čeprav nad razvojem ogrodja bdi neodvisna istoimenska organizacija, je IBM-ov vpliv še vedno velik, saj tudi zaposluje veliko število razvijalcev ogrodja. Programsko razvojno orodje Eclipse je namenjeno razvoju integriranih razvojnih okolij (IDE), ki jih lahko uporabimo za izdelavo aplikacij kot so npr. internetne strani, vgrajeni Java programčki, C in C++ programi, JavaBeans. Prav hitri razvoj dodatnih komponent, ki temeljijo na vstavkih (plug-in), je prednost Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 9.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. programskega orodja Eclipse. Eclipse ima tudi zelo všečen grafični vmesnik (UI) za delo z raznimi orodji. Prednost Eclipse je tudi odprto-kodni način uporabe. Projekt Eclipse je začel IBM in ga dal na voljo odprto-kodni skupnosti. Ta ga je do danes zelo kvalitetno nadgradila in njegova uporabnost je vedno večja. Vstavki se integrirajo v sam Eclipse s pomočjo prenosnih aplikacijskih protokolov za interakcijo (API). Prednost Eclipse je tudi možnost uporabe na mnogih med seboj različnih operacijskih sistemih, kot so Linux, Microsoft Windows, Unix, Solaris, itd.. Slika 2: Java pogled – razvojno orodje Eclipse. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 10.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Z Eclipse lahko delamo različne stvari, in sicer: testiramo, definiramo, animiramo, kompiliramo, objavljamo, diagramiziramo, razhroščujemo, itd. Sama programska arhitektura poskrbi, da se razvijalci ne ukvarjajo z samim operacijskim sistemom, ampak se lahko osredotočijo na svoje projekte in nadaljnjo razvijanje samih dodatnih vstavkov oz. orodij. Arhitektura Eclipse je strukturirana z večimi pod-sistemi. Ti so implementirani z enim ali več vstavki.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 11.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2.4 Večparametersko odločanje. Odločanje je umska aktivnost, ki obsega opredelitev problema in izbiro ene izmed alternativnih smeri dejavnosti za njegovo rešitev (Možina et al., 1994, str. 212). Odločanje lahko definiramo kot proces izbire med dvema ali več alternativami mogočega reševanja nekega problema. Problem lahko opredelimo kot posebno stanje, ki ga ljudje občutijo na različne načine in bi ga najlažje opredelili kot oddaljenost med željenim in dejanskim stanjem (Možina et al., 1994, str. 213). Odločanje poteka v določenih fazah, ki jih lahko na splošno opredelimo kot: 1. definiranje problema, 2. zbiranje podatkov in opredelitev kriterijev za izbiro rešitve, 3. iskanje alternativnih rešitev, 4. ocenjevanje in izbira ustrezne alternative, 5. uresničevanje odločitve in nadzor uresničevanja (Možina et al., 1994, str. 241). Osnovna ideja večparameterskega odločanja je razgradnja odločitvenega problema na manjše in lažje obvladljive podprobleme. Variante razčlenimo na posamezne parametre (kriterije, atribute) in jih ločeno ocenimo glede na vsak parameter. Končno oceno variante dobimo s postopkom združevanja ocen parametrov. Končna izpeljana vrednost predstavlja temelj za razvrščanje in izbor najustreznejše variante (Bohanec, Rajkovič, 1995, str. 428).. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 12.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Najpomembnejši problemi, ki nastopajo pri težkih odločitvenih problemih, izvirajo iz:. . velikega števila dejavnikov, ki vplivajo na odločitev,. . številnih, slabo definiranih ali poznanih variant,. . zahtevnega in pogosto nepopolnega poznavanje odločitvenega problema,. . obsoja več skupin odločevalcev z nasprotujočimi si cilji in. . omejenega časa in drugih virov za izvedbo odločitvenega procesa (Bohanec, Rajkovič, 1995, str. 427).. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 13.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 3: Večparameterski odločitveni model (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006). Model je predstavljen kot drevo, ki je sestavljeno iz vrst komponent. Variante - Variante opišemo po osnovnih parametrih z vrednostmi ai. Na osnovi teh vrednosti funkcija koristnosti določi končno oceno vsake variante. Varianta, ki dobi najvišjo oceno, je praviloma najboljša. Parametri (xi) - Parametri (xi) predstavljajo vhod v model (atributi, kriteriji). Parametri so spremenljivke, ki ponazarjajo podprobleme odločitvenega modela. Običajno so urejeni v hierarhični strukturi, ki ponazarja medsebojne odvisnosti med parametri (višjenivojski atributi so odvisni od neposrednih naslednikov).. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 14.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Funkcija koristnosti – Funkcija koristnosti je predpis po katerem se vrednosti posameznih parametrov združujejo v končno oceno. Funkcija koristnosti, ki je opredeljena za vsak izpeljan atribut, opredeljuje odvisnost tega atributa od njegovih neposrednih naslednikov v strukturi. Koristnost – Koristnost variante dobimo po postopku združevanja od spodaj navzgor, to je s postopnim združevanjem vrednosti v skladu z modelom in funkcijo koristnosti.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 15.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2.5 Faze odločitvenega procesa. Odločitveni proces je proces sistematičnega zbiranja in urejanja znanja. Zagotovil naj bi dovolj informacij za primerno odločitev, zmanjšal možnost, da bi kaj spregledali, pohitril in pocenil proces odločanja ter dvignil kakovost odločitve. Praviloma poteka po fazah, ki so opisane v tem poglavju. Faze se lahko tudi prepletajo ali ponavljajo (Bohanec, Rajkovič, 2007) Identifikacija problema Ta faza je rezultat spoznanja, da je nastopil odločitveni problem, ki je dovolj težak, da ga je smiselno reševati na sistematičen in organiziran način. V tej fazi poskušamo definirati problem ter opredeliti cilje in zahteve. Oblikujemo odločitveno skupino , katere jedro sestavljajo odločevalci (t.i. "lastniki problema"): to so tisti, ki se morajo v končni fazi odločiti in so odgovorni za odločitev. Pri zahtevnejših problemih je priporočljivo v delo skupine vključiti tudi:. . eksperte, ki imajo poglobljeno znanje o dani problematiki in lahko svetujejo pri oblikovanju odločitvenega modela;. . odločitvenega analitika - metodologa, ki kot moderator vpliva na učinkovitost in usklajenost dela skupine ter skrbi za ustrezno metodološko in računalniško podporo odločanja;. . druge predstavnike tistih segmentov, na katere vpliva odločitev.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 16.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Identifikacija kriterijev V tej fazi določimo kriterije, na osnovi katerih bomo ocenjevali variante in zasnujemo strukturo odločitvenega modela. Posebej je pomembno, da pri tem ne spregledamo kriterijev, ki bistveno vplivajo na odločitev (načelo polnosti). Pri oblikovanju modela poskušamo izpolniti tudi nekatere druge zahteve, kot so strukturiranost, neredundantnost, ortogonalnost in operativnost (merljivost) kriterijev. Postopek identifikacije kriterijev je do neke mere odvisen od uporabljene metodologije. Poteka po naslednjih korakih: 1. Spisek kriterijev: Sami ali med pogovorom v skupini oblikujemo nestrukturiran seznam kriterijev, ki jih bomo upoštevali pri odločanju. 2. Strukturiranje kriterijev: Kriterije hierarhično uredimo, upoštevajoč medsebojne odvisnosti in vsebinske povezave. Nepomembne kriterije in tiste, ki so izraženi z ostalimi kriteriji, zavržemo in po potrebi oblikujemo nove. Rezultat je drevo kriterijev. 3. Merske lestvice: Vsem kriterijem v drevesu določimo merske lestvice, to je zalogo vrednosti, ki jih lahko zavzamejo pri vrednotenju ter morebitne druge lastnosti (na primer urejenost). Definicija funkcij koristnosti V tej fazi definiramo funkcije, ki opredeljujejo vpliv nižjenivojskih kriterijev na tiste, ki ležijo višje v drevesu, vse do korena drevesa, ki predstavlja končno oceno variant. Oblika funkcij in način njihovega zajemanja močno zavisi od uporabljene metode. Najpogosteje se uporabljajo preproste funkcije, kot so utežena vsota in razna povprečja, srečamo pa tudi zahtevnejše funkcije, ki imajo večjo izrazno moč, vendar so nekoliko zahtevnejše za praktično uporabo: Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 17.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. funkcije zvezne logike, funkcije na osnovi Bayesovega pravila ali mehkih množic, odločitvena pravila. Prav tako so pestre računalniško podprte metode za podporo odločevalcev v tej fazi, ki segajo od neposrednega analitičnega izražanja funkcij do možnosti izbiranja oziroma parametrizacije vnaprej pripravljenih funkcij, definiranja funkcije po točkah, zajemanja v grafični obliki in raznih dialogov, ki jih vodi računalniški program. Opis variant Vsako varianto opišemo z vrednostmi osnovnih kriterijev, to je tistih, ki ležijo na listih drevesa. Do tega opisa nas vodi bolj ali manj zahtevno proučevanje variant in zbiranje podatkov o njih. Pri tem se pogosto srečamo s pomanjkljivimi ali nezanesljivimi podatki. Nekatere metode v tem primeru odpovedo, druge pa omogočajo, da takšne podatke opišemo v obliki intervalov ali verjetnostnih porazdelitev. Vrednotenje in analiza variant Vrednotenje variant je postopek določanja končne ocene variant na osnovi njihovega opisa po osnovnih kriterijih. Vrednotenje poteka "od spodaj navzgor" v skladu s strukturo kriterijev in funkcijami koristnosti. Varianta, ki dobi najvišjo oceno, je praviloma najboljša. Besedo "praviloma" je potrebno na tem mestu posebej poudariti. Na končno oceno vpliva mnogo dejavnikov in pri vsakem od njih lahko pride do napake. Poleg tega sama končna ocena navadno ne zadostuje za celovito sliko o posamezni varianti. Zato moramo variante analizirati in poskusiti odgovoriti na naslednja vprašanja: Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 18.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . Diplomsko delo univerzitetnega študija. Kako je bila izračunana končna ocena - na osnovi katerih vrednosti kriterijev in katerih funkcij? So vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezni?. . Zakaj je končna ocena takšna, kot je? Je v skladu s pričakovanji ali odstopa in zakaj? Kateri kriteriji so najbolj prispevali k takšni oceni?. . Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posamezne variante?. . Kakšna je občutljivost odločitve: kako spremembe vrednosti kriterijev vplivajo na končno oceno? Ali je mogoče in kako variante izboljšati? Katere spremembe povzročijo bistveno poslabšanje ocen variant?. . V čem se variante bistveno razlikujejo med seboj?. Šele z odgovori na ta vprašanja pridemo do celovite slike o variantah in s tem do kvalitetnejše, bolje utemeljene in preverjene odločitve. Računalniška podporna orodja so pri tem praktično nepogrešljiva, saj imajo že vgrajene pripomočke, ki tovrstne analize bistveno olajšajo (Bohanec, Rajkovič, 2007). Realizacija variante Ta faza direktno ne sodi v proces odločanja, vendar bistveno vpliva na kakovost odločitve. V tej fazi spremljamo realizacijo izbrane variante tudi na osnovi kriterijev in odločitvenega znanja. Spremembe, ki nas spremljajo imajo lahko vpliv na našo odločitev, zato se lahko pojavi tudi potreba po ponovitvah določenih faz. Faze se lahko tudi prepletajo in ciklično ponavljajo, zato lahko skrbno spremljanje celotnega procesa bistveno pripomore h kakovosti odločitve.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 19.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2.6 Umetna inteligenca in ekspertni sistemi. Umetna inteligenca. Umetna inteligenca (UI) je znanstvena disciplina, ki se ukvarja z metodami, tehnikami, orodji, arhitekturami za reševanje logično zapletenih problemov, ki bi jih bilo težko ali celo nemogoče rešiti s klasičnimi metodami (Rajkovič, 2002, str. 74). Umetna inteligenca vključuje proučevanje učenja, zaznavanja, sklepanja, pomnjenja, motivacije , čustev, samozavedanja , komunikacije, itd. Zaradi tega se prepleta s številnimi drugimi znanstvenimi disciplinami, še posebej s psihologijo, filozofijo in lingvistiko. Prav tako se prepleta z računalniškimi vedami in programskim inženirstvom, saj vključuje gradnjo različnih vrst sistemov za procesiranje informacij. Ti lahko bodisi modelirajo človeško procesiranje informacij bodisi so namenjeni reševanju praktičnih problemov. Področje umetne inteligence je zelo razvejano in vključuje naslednje teme oziroma tehnologije (Krapež, Rajkovič, 2003, str. 14): . hevristično reševanje problemov,. . predstavitev znanja in mehanizmi sklepanja,. . ekspertni sistemi,. . procesiranje naravnega jezika,. . strojno učenje in sinteza znanja,. . inteligentni roboti,. . računalniški vid,. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 20.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . avtomatsko programiranje,. . kvalitativno modeliranje,. . kognitivno modeliranje,. . nevronske mreže.. Diplomsko delo univerzitetnega študija. V nadaljevanju bom podrobneje opredelil ekspertne sisteme, ki predstavljajo jedro moje diplomske naloge.. Ekspertni sistemi. Ekspertne sisteme lahko opredelimo kot inteligentne računalniške programe, ki uporabljajo znanje in procedure sklepanja za reševanje problemov, ki so dovolj zahtevni, da je za njihovo reševanje potrebno znanje posebej usposobljenih strokovnjakov – ekspertov. Ekspertni sistemi lahko na določenem področju emulirajo sposobnost odločanja in reševanja problemov človeških izvedencev (Nikolopulos, 1997, str. 2-3). Ena najpomembnejših lastnosti ekspertnih sistemov je zmožnost pojasnjevanja rešitev, s čimer postane sistem transparenten oziroma uporabniku razumljiv. To jih razlikuje od konvencionalnih aplikacij, ki v glavnem delujejo kot črne škatle. Sistem mora pojasniti svojo rešitev v taki obliki, da jo uporabnik lahko preveri in da takrat, ko se z rešitvijo ne strinja, ugotovi vzrok svoje napake ali napake sistema. Ekspertni sistemi so oblikovani tako, da omogočajo enostavno modifikacijo in nadgrajevanje baze znanja. Pri tem je mogoče pravila v bazi znanja dodajati, Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 21.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. spreminjati ali odvzemati brez povzročanja stranskih učinkov na drugih delih programske kode. To omogoča predvsem ločevanje znanja in programske kode, ki izvaja sklepanje ter modularnost pravil in drugih predstavitev znanja. Pomembna značilnost, ki pri drugih vrstah računalniških programov ni tako poudarjena je njihova transparentnost. Transparentnost je sposobnost sistema, da pojasni in utemelji zaključke ter priporočila, ki jih nudi. Ekspertni sistem predstavlja na tak način za uporabnika prozorno škatlo v nasprotju s črno škatlo, ki uporabniku ne omogoča vpogleda v notranjost svojega delovanja. (Bratko, 1997, str. 313). Praviloma so ekspertni sistemi sestavljeni iz treh modulov: . Baze znanja, ki vključuje znanje o specifičnem problemskem področju, pravila, ki opisujejo dogodke in relacije med dogodki. Znanje, ki je v bazah se pridobiva s pomočjo intervjujev s strokovnjaki iz področja na katerem bo deloval ekspertni sistem ali s pomočjo metod rudarjenja v podatkih.. . Mehanizmov sklepanje, ki omogočajo aktivno uporabo znanja za reševanje problemov.. . Komunikacijskega. vmesnika,. ki. omogoča. komunikacijo. človeka. s. sistemom.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 22.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 4: Ekspertni sistem (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006). Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 23.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Baza znanja Baza znanja vsebuje znanja o specifične problemskem področju: dejstva, pravila, ki opisujejo relacijo med dejstvi, lahko pa tudi metode in hevristike za reševanje problemov. Baza znanja predstavlja osrednji del ekspertnega sistema. Znanje mora biti predstavljeno. na. način,. ki. omogoča. prilagodljivo. hierarhično. urejeno,. heterogeno in aktivno strukturo zapisa. Prilagodljivost strukture zapisa znanja je potrebna zaradi naknadnega vključevanja novih spoznanj in omogočanja spremljanja zapisov, hierarhičnost pa zaradi vertikalnih povezav med objekti nadrejenih in podrejenih tipov v bazi znanja. Znanje v bazi znanja je mogoče predstaviti z različnimi predstavitvenimi formalizmi. Najpogostejša oblika so pravila tipa če-potem, lahko pa je predstavljeno tudi z drugimi formalizmi, kot so okvirji, semantične mreže in logični izrazi (Nikolopoulos, 1997, str. 60). Pravila oblike če-potem imajo številne pozitivne lastnosti, med katerimi lahko naštejemo naslednje (Bratko, 1997, str. 312-313):. . S pravili če-potem lahko v večini primerov znanje izražamo na naraven način oziroma na način, ki je blizu človeškemu razmišljanju.. . Vsako pravilo predstavlja majhen, relativno neodvisen del znanja, zato je struktura baze znanja modularna. To omogoča spreminjanje posameznih pravil relativno neodvisno od drugih pravil v bazi znanja.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 24.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . Diplomsko delo univerzitetnega študija. Pri obliki pravil oblike če-potem je baza znanja razširljiva. Z dodajanjem novih pravil jo lahko nadgradimo razmeroma neodvisno od drugih pravil v bazi znanja.. . Predstavitveni formalizem v obliki pravil če-potem ima pomembno vlogo pri zagotavljanju transparentnosti sistema. Pravila če-potem omogočajo, da sistem enostavno odgovarja na uporabnikova vprašanja, kako je prišel do določenega sklepa in zakaj zahteva od uporabnika določen podatek.. Produkcijsko pravilo je sestavljeno iz jedra pravila in vzorca. Vzorec je tisti del pravila, ki ga sistem primerja z dejstvi v podatkovni zbirki, jedro pa del, s katerega izpeljuje nova dejstva. Vsako pravilo predstavlja majhen, relativno neodvisen del znanja, ki je izoliran od ostalih pravil. Dodajanje pravil v bazo znanja in njihovo spreminjanje je relativno enostavno, zapis s produkcijskimi pravili pa podpira transparentnost sistema, saj omogoča odgovarjanje na vprašanja vrste "kako" in "zakaj". Med glavne pomanjkljivosti te metode predstavitve znanja literatura uvršča zapletenost zank in ponavljanj pri velikem številu pravil ter oteženo predvidevanje vrstnega reda izvajanja pravil. Predstavitev znanja lahko udejanjimo z matematično logiko oz. njenim podsistemom predikatnim računom prvega reda. Dejstva in pravila so v skladu s sintaktičnimi pravili podsistema aksiomi. Rešitev je izrek, ki ga izpeljemo iz dejstev in pravil. Prednost predstavitve so hitri algoritmi za dokazovanje izrekov, pomanjkljivost pa je predvsem pomanjkanje mehanizmov za modeliranje mehkega znanja.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 25.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 5: Predikatni račun prvega reda (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006). Semantična mreža je struktura, ki predstavlja znanje z organiziranjem v vozlišča, med seboj povezana s povezavami. Vozlišča označujejo objekte, ki so lahko fizični objekti, množice , situacije ali relacije, povezave med njimi pa označujejo binarne relacije med objekti. Semantične mreže uporabljamo predvsem za naravno opisovanje enostavnih relacij, manj pa za izražanje kompleksnih formul in povezav, zato jih uporabljamo predvsem pri sistemih za sklepanje nad množicami in produkcijskih sistemih, pri katerih mreža modelira zveze med produkcijskimi pravili.. Slika 6: Semantična mreža (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006) Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 26.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Okvir je opis objekta, kjer je prostor za vsako informacijo o tem objektu. Sistem okvirjev je organiziran podobno kot semantične mreže. Okvirji predstavljajo vozlišča, ki na višjih ravneh hierarhične organizacije predstavljajo splošne koncepte, na nižjih pa specifične primere konceptov. Razlika v primerjavi s semantičnimi mrežami je dodatna definicija vozlišča z množico atributov, imenovanih reže. Reže se zapolnjujejo z vrednostmi atributov (informacijami).. Slika 7: Okvir (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006). Mehanizem sklepanja Mehanizmi. sklepanja. omogočajo. aktivno. uporabo. znanja. za. reševanje. problemov, na primer za izpeljavo novih dejstev iz dejstev, ki so eksplicitno shranjena v bazi znanja. Mehanizmi sklepanja v bistvu predstavljajo programe, ki so sposobni uporabiti bazo znanja za reševanje problemov te ekspertne domene. Poleg rešitve problema pa omogočajo tudi argumentacijo rešitev – zakaj je rešitev takšna kot je in ne drugačna (Rajkovič, Bohanec, 1988, str. 131).. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 27.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Pri svojem delu uporablja mehanizem sklepanja tudi določene iskalne strategije, kot so preiskovanje baze znanja naprej in nazaj, globinsko ter površinsko preiskovanje, monotono in nemonotono preiskovanje, itd. Te so lahko vključene tako v sklepanje naprej kot tudi v sklepanje nazaj. Ekspertne sisteme lahko delimo na ciljno usmerjene in podatkovno usmerjene. Pri prvih računalnik postavlja vprašanja po potrebi tako dolgo dokler nima dovolj podatkov, da sestavi odgovor. Zanje je značilen mehanizem sklepanja "nazaj" (Backward Chaining). Pri podatkovno usmerjenih sistemih pa mora uporabnik že na začetku odgovoriti na vsa vprašanja. Odgovore nato sistem obdela s sklepanjem v smeri "naprej" (Forward Chaining). Pri tem načinu je potrebno odgovoriti tudi na tista vprašanja, ki so lahko za določen primer nepomembna. Npr. pri odkrivanju napake na tiskalniku je nepomemben podatek o kvaliteti tiska, če vemo, da tiskalnik nima napajanja. Slabost podatkovno usmerjenih sistemov so lahko vnosi nepomembnih podatkov. Prednost podatkovno usmerjenih sistemov pa je takojšen odgovor, ki ga da računalnik, ko dobi zahtevane podatke. To je še zlasti pomembno, če dela uporabnik v računalniškem omrežju s počasnimi povezavami. Podatkovno usmerjeni sistemi so tudi bolj razumljivi, ker so vsi parametri, ki lahko vplivajo na odločitev prikazani že na začetku. Ekspertni sistemi se danes uporabljajo na področjih kot so medicina, matematika, inženirstvo, geologija, računalniške vede, kemija, management, ekonomija, obramba, pravo, izobraževanje, itd. Ukvarjajo se z različnimi vrstami problemov oz. problemskimi kategorijami, ki so opredeljene kot:. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 28.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . Diplomsko delo univerzitetnega študija. interpretacija (pomoč pri dojemanju oziroma spoznavanju pomena ali vsebine česa; oblikovanje sklepov ali opisov na višji ravni na osnovi surovih podatkov),. . napovedovanje (ugotavljanje in določanje vzroka bolezni ali okvar na osnovi simptomov, ki jih je mogoče opazovati),. . oblikovanje (načrtovanje in oblikovanje strukture sistema ob upoštevanju določenih zahtev in omejitev),. . načrtovanje (snovanje in izdelovanje načrta za določen objekt oziroma področje ter določanje ustreznih ukrepov, s katerimi bo mogoče doseči zadani cilj),. . razhroščevanje in popravljanje (prepisovanje in implementacija rešitev za določene pomanjkljivosti),. . inštrukcije (pomoč učečim se pri obvladovanju določene učne snovi),. . nadzor (vodenje in krmiljenje, nadzor in regulacija sistema).. Primernost problema za uporabo ekspertnih sistemov je odvisna od več dejavnikov:. . Če je problem rešljiv s klasičnim programiranjem, potem ekspertni sistem ni. primerna. rešitev.. Ekspertni. sistem. ni. alternativa. klasičnemu. programiranju. . Problem mora biti dobro strukturiran. Pri reševanju slabo strukturiranih problemov lahko nehote naletimo na skrite rešitve, ki so primernejše za klasično programiranje. Prikriti algoritmi se običajno pojavljajo pri kontrolnih mehanizmih.. . Problemsko področje mora biti omejeno na ozko problemsko področje. Ekspertni sistem ne vsebuje le ene domene, več domen pa pomeni tudi. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 29.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. večjo kompleksnost sistema. Kompleksnost pomeni težje vzdrževanje ekspertnega sistema. Uporabniški vmesnik Uporabniški vmesnik skrbi za komunikacijo med uporabnikom in sistemom (z bazo znanja in mehanizmom sklepanja) ter uporabniku omogoča, da lahko posega v bazo znanja. Pomembno je, da tako kot vsi uporabniški vmesniki tudi uporabniški vmesnik za ekspertne sisteme vsebuje kakovostno grafiko in omogoča učinkovito komunikacijo z uporabnikom (Krapež, Rajkovič, 2003, str. 28). Uporabniški vmesnik je eden kritičnih elementov celotnega ekspertnega sistema. Slab uporabniški vmesnik lahko vodi v negativno oceno sistema s strani uporabnikov, kar ima lahko za posledico njegovo omejeno ali neučinkovito eksploatacijo. Oblikovanje uporabniškega vmesnika ekspertnega sistema je na splošno zahtevnejše kot pri običajnih računalniških aplikacijah. Razlog je v dejstvu, da so informacije, ki se izmenjujejo med uporabnikom in sistemom, ponavadi kompleksnejše, procesiranje, ki ga sistem izvaja pa bolj sofisticirano.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 30.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 3 Obstoječe stanje. 3.1 O podjetju. Podjetje 3 GEN deluje od leta 1996. Že od začetka se ukvarjamo s sistemsko in operativno podporo velikih IBM "mainframe" sistemov in unix orientiranih sistemov ter baz podatkov. Našim naročnikom zagotavljamo kakovostne storitve, s katerimi smo si pridobili njihovo zaupanje. Tako že od samih začetkov leta 1996 podjetje stalno raste. Ta trenutek je v podjetju 23 redno zaposlenih, večinoma visoko kvalificiranih strokovnjakov s področja sistemske administracije. Naši naročniki so različni organi javne uprave. Podjetje 3 GEN d.o.o. je uspešno slovensko podjetje, ki se ukvarja z integracijo in skrbništvom informacijskih sistemov, upravljanjem z bazami podatkov in aplikacijskimi strežniki ter svetovanjem na svojih področjih delovanja. V podjetju 3 GEN sledimo trendom v informatiki, zato v zadnjem obdobju svojo pozornost usmerja tudi v odprtokodne rešitve. V podjetju 3 GEN se ukvarjamo predvsem z integracijo informacijskih sistemov. Poleg tega skrbimo tudi za administracijo operacijskih sistemov, upravljanje z aplikacijskimi strežniki in upravljanjem z bazami podatkov. Za vse prej omenjene storitve nudimo tudi svetovalne usluge. Ena naših storitev je tudi zagotavljanje optimalnih kapacitet za implementacijo informacijskih sistemov, po potrebi na ključ. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 31.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Področja delovanja podjetja 3gen: Integracija informacijskih sistemov. . Osnovna dejavnost podjetja 3 GEN je integracija informacijskih sistemov. Zagotavljamo metode, tehnike in orodja za povezovanje in uskladitev uporabniških programov in podatkov, z namenom zagotoviti celovite in povezane informacijske sisteme. Smo strokovnjaki za različne operacijske sisteme (z/OS, Solaris, Linux, Windows), različne sisteme za upravljanje z bazami podatkov in različne aplikacijske strežnike (CICS, Oracle IAS, IBM WebSphere).. . Migracije operacijskih sistemov in podsistemov V podjetju 3 GEN imamo veliko izkušenj z migracijo operacijskih sistemov in podsistemov. S to storitvijo našim strankam zagotavljamo prehod iz enega računalniškega okolja na drugo.. . Administracija operacijskih sistemov V podjetju 3 GEN se ukvarjamo tudi z administracijo operacijskih sistemov. S to storitvijo našim strankam zagotavljamo instalacije, nadgradnje, odpravljanje napak, optimizacijo delovanja in nadzor nad delovanjem. Smo specialisti za naslednje operacijske sisteme: . z/OS,Solaris,. . Linux,. . Windows.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 32.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. . Diplomsko delo univerzitetnega študija. Upravljanje z različnimi sistemi za upravljanje z bazami podatkov Proces upravljanja baze podatkov obvladujemo celovito - od namestitve, administracije, odpravljanja napak, optimizacije delovanja in vzdrževanja, do zagotavljanja neprekinjenega delovanja, izdelave varnostnih kopij in ponovne vzpostavitve.. . Upravljanje z aplikacijskimi strežniki Proces upravljanja z aplikacijskimi strežniki obvladujemo celovito namestitev, odpravljanje napak, optimizacija delovanja, administracija in vzdrževanje. Specializirani smo za delo z različnimi aplikacijskimi strežniki:. . . CICS,. . Oracle IAS,. . IBM WebSphere.. Svetovanje Na vseh področjih našega delovanja nudimo tudi svetovalne storitve. Tako našim naročnikom nudimo pomoč pri načrtovanju, razvoju in upravljanju informacijskih sistemov. Vedno bolj aktualno je tudi svetovanje. iz. področja. načrtovanja. neprekinjenega. poslovanja.. Svetujemo tudi na področju varnostne politike.. . Stalno dežurstvo V našem podjetju se zavedamo kako pomembni so za naročnika informacijski sistemi, ki nam jih zaupajo v upravljanje. Zato smo razvili posebno storitev, s katero strankam zagotavljamo stalen (24/7) nadzor nad podatkovnimi bazami in operacijskimi sistemi.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 33.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 3.2 Pomen kakovosti opravljenih storitev za podjetje. Danes je najpomembnejše merilo kakovosti storitve popolna zadovoljitev stranke, z drugimi besedami, za kakovosten proizvod velja tisto, kar popolnoma zadovolji stranko, v okviru določenih meja proizvodnih stroškov. Zato je prava kakovost tista, ki zadovoljuje predhodno izražene zahteve. Vendar pa je odlična kakovost "prava kakovost", s kar najmanjšimi stroški za stranko in ponudnika storitev. Ker je podjetje 3 GEN predvsem storitveno podjetje, je tudi ključni cilj podjetja opravljati storitve kvalitetno, hitro, zanesljivo in predvsem produktivno. Kot dokaz, da je temu tako smo pred dvema letoma uvedli v podjetju tudi sistem kakovosti po standardu ISO 9000-1. Ker so naši naročniki različni organi javne uprave in ker je naše delo vezano na obdobje treh let od javnega naročila, je še posebej pomembno, da si s kvalitetnimi storitvami ustvarimo "dobro ime", da se lahko v naslednjih tri-letnih obdobjih zopet potegujemo za delo.. 3.3 Identifikacija problema. Delo v podjetju lahko v grobem delimo na planirano delo ter na trenutno delo oz. reševanje trenutnih problemov. O potrebi po strokovni pomoči oz. o problemu obvesti sistemskega inženirja operaterska služba ali dežurni sistemski inženir, ki je ekspert drugega področja. Tu gre predvsem za strogo ozka in specifična področja posameznih ekspertov – strokovnjakov.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 34.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Proces potrebe po strokovni pomoči. Proces potrebe po strokovni pomoči lahko opišemo tudi grafično:. Slika 8: Proces potrebe po strokovni pomoči. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 35.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Iz slike procesa je razvidno, da problem operaterski službi javijo končni uporabniki – stranke ali EVT – enotna vstopna točka. Operater nato vpiše v bazo incidentov točen opis problema in oceni ali bo lahko problem rešil sam oziroma bo za reševanje potreboval znanje specialista področja – eksperta. Če je ugotovil, da potrebuje slednje, eksperta obvesti o problemu. Ekspert ima v bazi incidentov že točen opis problema, zato se lahko loti reševanja. Ko problem reši, v bazo tudi zabeleži kaj je bilo narobe in kako je problem rešil. Če problema ne more rešiti, govorimo o "višji sili" in je potreben poseg razvijalcev operacijskih sistemov, programske opreme in strojne opreme (recimo podjetja IBM, SUN Solaris in drugih).. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 36.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 4 Prototip ekspertnega sistema 4.1 Baza znanja in mehanizem sklepanja. Baza znanja vsebuje znanja o specifičnem problemskem področju, se pravi, dejstva oz. pravila, ki opisujejo relacijo med dejstvi in kot taka predstavlja osrednji del ekspertnega sistema. Mehanizmi. sklepanja. omogočajo. aktivno. uporabo. znanja. za. reševanje. problemov, na primer za izpeljavo novih dejstev iz dejstev, ki so eksplicitno shranjena v bazi znanja. Dejstva in trditve so, v prototipu mojega ekspertnega sistema za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi, predstavljena na enostaven in transparenten način. Recimo, da naš ekspertni sistem uči otroka kako mora iti čez cesto. V naravnem jeziku bi se navodila glasila sledeče: . če je luč rdeča potem stoj,. . če je luč zelena lahko greš.. Grafično bi lahko izziv predstavili tudi tako:. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 37.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 9: Grafična predstavitev primera. Z ekspertno lupino CLIPS lahko to storimo na zelo enostaven način: 1. najprej definiramo pravilo za rdečo luč (defrule rdeca-luc (luc-je rdeca ) => (printout t "Stoj!") ), Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 38.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2. nato pravilo za zeleno luč (defrule zelena-luc (luc-je zelena ) => (printout t "Pojdi") ), 3. če povemo, da gori zelena luč, se pravi da luči nastavimo status na zelena (assert luc-je zelena), 4. in ga nato poženemo (run) sistem pravilno pove, da se pri zeleni luči lahko gre z izjavo "Pojdi!". Na enak način je predstavljeno znanje tudi v ekspertnem sistemu za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. Kakor tudi pri otroku in luči, sta tudi tu baza znanja in mehanizem sklepanja v prototipni rešitvi predstavljena kot množica pravil in definicij.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 39.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 4.2 Uporabniški vmesnik. Kakor sem že omenil, uporabniški vmesnik skrbi za komunikacijo med uporabnikom in sistemom (z bazo znanja in mehanizmom sklepanja) ter uporabniku omogoča, da lahko posega v bazo znanja. Uporabniški vmesnik ekspertnega sistema za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi, kakor je bilo omenjeno že v uvodu, je napisan v programskem jeziku Java. Java je dovolj fleksibilna, da omogoča združitev CLIPS-a ter izdelavo sodobnega uporabniškega vmesnika, ne glede na platformo na kateri se izvaja. Na vseh računalnikih v sistemski sobi je instaliran operacijski sistem SuSE Linux in ker je prenos kode CLIPS-a na Linux uspel, ni nobenih zadržkov, da ekspertni sistem na teh računalnikih ne bi deloval. Kot vemo je uporabniški vmesnik eden kritičnih elementov ekspertnega sistema. Zato sem se držal naslednjih načel:. . uporabniški vmesnik je zasnovan inovativno,. . uporabniški vmesnik mora delovati zanesljivo,. . in uporabniški vmesnik mora biti enostaven za uporabo.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 40.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 10: Glavno okno ekspertnega sistema. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 4.3 Funkcije prototipne rešitve. Kot je bilo povedano že v prejšnjih poglavjih je prototip ekspertnega sistema skupek Jave in ekspertne lupine CLIPS. Zaradi lepše interpretacije podatkov, ki do uporabnika prispejo preko mehanizmov sklepanja iz baze znanja, je bilo potrebno v javanski kodi programirati to funkcionalnost. Kode, ki jih CLIPS vrača Javi so naslednje: . Q1 – pomeni vprašanje, možni odgovori so da, ne in ne vem,. . Q2 – pomeni vprašanje, možna odgovora sta da in ne,. . A1 – pomeni odgovor.. Ekspertni sistem je zasnovan, da deluje samostojno, se pravi na delovni postaji in brez strežniškega sistema. Ker pa vemo, da se baza znanja lahko spreminja, je v ekspertni sistem dodana funkcionalnost osveževanja le te. To pomeni, da uporabnik sproži osveževanje preko menija, aplikacija se poveže s strežnikom preko HTTP protokola in sproži prenos baze znanja ter jo zapiše na lokalni disk.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 42.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 5 Zaključki. Prototip ekspertnega sistema je bil testiran na realnih podatkih v organizaciji. Testiranje je potekalo v dveh sklopih. Prvi sklop je zajemal testiranje samega uporabniškega vmesnika prototipne rešitve in dodatnih funkcionalnosti, drugi sklop pa je bil predvsem namenjen vsebinskemu testiranju baze znanja in mehanizmov sklepanja, seveda v povezavi z uporabniškim vmesnikom. Testiranje je izvajalo ločeno tudi več operaterjev, ki so dobili nek namišljen problem, ki naj bi ga s pomočjo prototipne rešitve poskušali rešiti. V vseh testnih primerih se je izkazalo, da je bila uporaba sistema uspešna, kajti problemi so bili rešeni 100%.. Glede na opravljeno testiranje in fleksibilnost prototipne rešitve menim, da je primerna tudi za produkcijsko uporabo. Zaradi svoje odprtokodne naravnanosti ter minimalne potrebe po sistemskih sredstvih, ne obstaja nobena cenovna ovira, da se sistem v prihodnosti tudi implementira in uporablja.. Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi zaradi svoje fleksibilnosti nudi veliko možnih smernic za razvoj. Kot prvo bi izpostavil integracijo z delujočim produkcijskim računalniškim sistemom, kot preventivni ekspertni sistem. Računalniški sistem ekspertnemu sistemu pošilja spremenljivke in stanja sistema, ta pa glede na bazo znanja in mehanizme sklepanja zazna morebitne probleme in jih poskuša že preventivno odpraviti. Tako bi lahko zagotovili še boljšo razpoložljivost oz. zanesljivost danega računalniškega sistema. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 43.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Literatura in viri. Bohanec, M., Rajkovič, V. (1995). Večparameterski odločitveni modeli. Organizacija, Kranj.. Bohanec, M. Rajkovič, V., Večparameterski odločitveni modeli. http://wwwai.ijs.si/MarkoBohanec/org95/, (11.4.2007).. Bratko, I. (1997). Prolog in umetna inteligenca. Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana.. Expert System Demos. http://www.exsys.com/demomain.html, (10.4.2007).. Krapež, A., Rajkovič, V. (2003). Tehnologije znanja pri predmetu informatika: vodnik za izpeljavo sklopa tehnologije znanja. Zavod republike Slovenije za šolstvo, Ljubljana.. Mesojedec, U., Fabjan, B. (2004). Java2: Temelji programiranja. Pasadena, Ljubljana. Možina, S. et al. (1994). Management. Didakta, Radovljica.. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 44.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Nikolopolous, C. (1997). Expert Systems. Introduction to First and Second Generation and Hybrin Knowledge Based Systems. M. Dekker, New York.. Rajkovič, V., Bohanec, M. (1988). Sistemi za pomoč pri odločanju. Organizacija in kadri, Kranj.. Rajkovič,. V.,. Odločitveni. sistemi.. http://www1.fov.uni-. mb.si/programiranje/uros/files/SPO/OS.zip, (11.4.2007).. Rajkovič, V., Kljajič Borštnar, M., (2006). Poslovni ekspertni sistem. Prosojnice.. SuSE Linux 8.1: User guide (2002). SuSE Linux AG. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 45.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Kazalo slik. Slika 1: Ukazna lupina orodja za razvijanje ekspertnih sistemov – CLIPS................. 6 Slika 2: Java pogled – razvojno orodje Eclipse..................................................... 10 Slika 3: Večparameterski odločitveni model (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006)............... 14 Slika 4: Ekspertni sistem (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006)...........................................23 Slika 5: Predikatni račun prvega reda (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006)........................ 26 Slika 6: Semantična mreža (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006)....................................... 26 Slika 7: Okvir (Vir: Rajkovič, Kljajič, 2006)...........................................................27 Slika 8: Proces potrebe po strokovni pomoči........................................................35 Slika 9: Grafična predstavitev primera.................................................................38 Slika 10: Glavno okno ekspertnega sistema......................................................... 41. Primož Kastelic: Ekspertni sistem za pomoč operaterjem pri delu z računalniškimi sistemi. stran 46.