基于知识的中药制药企业mes

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1、1000-6788(2012)01-0164-09TP11A基于知识的中药制药企业MES黄海松谢庆生李少波袁庆霓贵州大学教育部现代制造技术重点实验室，贵阳550003针对中药制造企业生产运行、管理很大程度上依赖于经验，信息传递不及时、不全面，管理与生产脱节，生产指挥滞后等问题，首先分析了中药制药企业对MES系统的需求，并在此基础上，提出了以优化整个生产过程为核心的基于知识的中药制药企业MES系统，给出了系统的功能模型并详细阐述了各功能模块.然后重点研究了系统构建的关键技术：知识的提取、知识的融合、知识的重用、生产过程优化等.该系统采用开放性的、可扩展的、模

2、块化的、面向对象的体系结构，能实现生产过程的最优计划与调度、药品批次的跟踪、设备的预测性维护等功能，已在贵州某中药厂进行了应用验证，应用效果良好.中药；知识获取；知识重用；实时数据库；模块；MES;生产过程优化Knowledge-basedMESfortraditionalChinesemedicineenterprisesHUANGHai-songXIEQing-shengLIShao-boYUANQing-ni2010-11-18资助项目：国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA043203);毕节地区行政公署——贵州大学科技合作专项基金(毕

3、循专合字(2010)ZK003号）作者简介：黄海松(1977-)，女，博士研究生，研究方向：先进制造模式，制造信息系统；谢庆生（1954-），男.教授，博士生导师，研究方向：先进制造模式，企业信息化；李少波(1973-)，男，教授，博士生导师，研究方向：智能系统，企业信息化.万方数据165万方数据第32卷万方数据167万方数据万方数据168系统工程理论与实践第32卷4．2知识的融合在本文的MES系统中，有很多知识库，对于不同知识库中知识的融合，系统采用本体学习的方法对抽取出来的术语进行语义解释，即为这些术语关联上明确的概念标识符，从而实现不同知识库的知识的

4、语义处理．这种处理方法提高了知识的查全率和查准率．4．3知识的重用知识获取的最终目的是为了知识的重用．目前的知识重用技术有：基于实例的推理技术(casebasedrt!&-soning，CBR)、基于规则的推理技术(rulebasedreasoning，RBR)、定制视图等．由于本系统知识的重用包括利用知识进行辅助决策、判断、预测以及把案例库中的实例作为参考答案解决实际问题，并动态积累新知识等几个方面．所以系统采用基于CBR与RBR的混合推理技术．其重用过程如图4所示．第l步，输入欲求解嘲题的相关信息，对应的ff}l题求解模型把这些信息转换为一系列前提或者

5、假设．第2步，从知识库中检索知识元．知识库中存储的知识，只有部分与所要解决的问题相关．系统根据第一步定义的求解问题的当前状态，调用相应的检索算法匹配相似知识元，如匹配结果大于阀值，则给出参考方案集．第3步，人机集成的方案修改．即检索的求解问题信息由工程师根据自己的知识和经验对其进行判断、选择和修改后作用于决策对象．第4步，领域专家分析问题的求解结果，并评估方案的实际应用效果，判断该方案是否可以作为新案例加入案例库．为以后相似问题的求解服务．如匹配结果小于阀值，则基于知识库进行RBR推理．给出决策对象信息元以供选取，进行抉择．抉择后的解决方法作为新案例加入案

6、例库，通过数据挖掘，产生薪知识。在这个重用过程中，CBR推理的关键是问题案例与求解案例之间的相似匹配it0]．系统采用以相似度为核心的最近邻算法来比较当前案例与旧案例的相似度．RBR推理的关键是获取规则．规则的获取已在知识的获取一节讨论，即对于规范化知识和专家经验可以直接加入到数据库中；对于比较复杂、潜在的关联信息，需要通过数据挖掘技术进行关联规则挖掘．4．4生产过程优化生产过程优化是基于知识的MES的灵魂，生产过程优化的关键是建立优化模型及选择优化策略．在本系统中生产过程优化主要包括工艺优化、计划与调度优化和操作条件优化．下面以中药生产提取工段的操作优化

7、为倒阐述本MES系统中的优化过程．由前文对中药生产的特殊性分析可知：同样品种的药材由于产地、收季等的不同．其质量差异明显，从而会导致中药提取工段的操作不同、产成品(提取液、挥发油)的产量不同、提取过程中能耗不同．如何在不改变企业现有工艺流程和主要设备的前提下，提高提取工段的经济效益，即提高提取液和挥发油的产量，降低提取过程能耗是中药生产企业不懈的追求．圉4基于CBR与RBR的知识重用过程图5中药提取工段示意图169万方数据万方数据170系统工程理论与实践第32卷条件，所以采用多子群结构的改进遗传算法．使本例中各子群的初始解集对应于数据库中不同生产班组的操作

8、经验，这样有利于快速找到问题的最优解．C、优化目标转换：引入期望函