质量管理经历漫长的发展,积累了丰富的质量知识。质量管理不仅强调了企业自身对质量进行全面的管理,同时从企业内部的事务变为供应链上伙伴的共同事务乃至全社会的事务。在以ＩＳＯ9000标准为作为全球企业的公共质量管理标准的基础上,世界各巨头行业或企业分别建立起各自专门的行业 企业标准,如ＱＳ9000、ＡＳ90000、ＴＬ9000等。这些公共标准和行业标准使得质量知识跨地区、跨国、跨行业间传递。质量知识如何在世界范围内的加工、创新、传播、共享、应用成为全世界共同关注的问题[1]。

　　企业中的各种质量活动都是与质量知识相关的。知识基础论认为,企业实际上是一个知识系统, 一切组织活动实质上都是知识的获取、转移、共享和运用并创新的过程[2]。企业的竞争优势来源于企业拥有的独特性知识。创新和运用知识(尤其是隐性知识)的能力已成为企业发展竞争的核心能力[3]。因此,可以说企业的产品或服务质量水平,主要取决于企业创新和运用质量知识的能力。它要求企业的质量知识管理系统能够在最恰当的时间传递最恰当的质量知识给最恰当的人,使他们能够作出最恰当的决策并避免重复性劳动或质量问题[4]。质量知识管理也就是在基于质量保证的总任务的前提下,进行质量知识获取、创新、传递、共享和运用于企业的产品、服务和组织中。互联网是最迅捷的知识获取和传递平台,语义网是现有的万维网的变革和延伸,通过构建本体和逻辑推理规则,使得网络中的信息具有语义,能为计算机所理解和处理,可以迅捷而精确地定位所需的知识或信息[5]。本文借鉴知识管理思想和技术,基于语义Ｗｅｂ技术,拟对质量知识管理系统的体系结构与模型做些探索性研究。

1　系统需求特点

　　质量知识管理系统是为质量知识管理提供了一个友好的平台,更好地实现企业质量知识的交流和共享,并寻求为企业质量问题决策提供支持。质量知识管理系统的需求特点可从以下的不同视角来进行考察:

　　(1)从全球观点来看,全球生产一体化,产品生命周期的各个环节呈现全球化的趋势。企业的经营必须符合国际质量标准体系或国际行业标准体系,不同地域的客户有权知悉企业(包括供应链上的合作伙伴)的质量状况,产品或服务质量问题已经逐步成为国际化、社会化的问题。如何克服地域障碍、语言障碍和文化障碍是解决国际化问题的关键,最大化客户满意度是解决社会化问题的保证。目前最迅捷最具发展前途的知识交流环境是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ。质量知识管理系统,必须建立在质量知识共享概念的基础上,敏捷地响应客户质量知识的需要,提供质量问题交流平台,并适应不同语种的要求。

　　(2)从企业角度来说,质量知识是企业竞争的核心,企业拥有核心的、独特性的质量知识是解决质量问题的关键,是企业成功的基础。拥有核心质量知识的往往是个体(专家或经验者),而且往往是隐性的知识,使得质量知识具有个性化特点。如何使个体质量知识显化,为企业所用,这就要求系统能够满足个性化的需求。充分发挥个体的主动性、积极性、创造性,要求系统界面友好,具有合理的用户管理、权限管理和知识资本化(货币化)管理等。

　　(3)从管理角度而言,质量知识是企业的重要资源,企业需要充分有效地整合、运用和共享,使质量知识系统化。质量知识的管理应能够在最恰当的时间传递最恰当的质量知识给最恰当的人,以解决质量问题。这就要求一个完整的知识管理功能体系,包括质量知识的获取、质量知识的加工、质量知识共享应用、质量知识创新等功能。

　　(4)从发展的角度来看,质量知识不断创新,企业的知识存量不断膨胀。这就要求系统具有合理的质量知识表达和存储结构,同时又能满足最新的语义网络(ＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂ)接口要求,便于高效的检索和推理。

　　由此可知,基于语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统应具有国际化、社会化、人性化、功能化和可扩展性等需求特点。

2　体系结构

　　语义Ｗｅｂ扩展了当前的ＷＷＷ,使得Ｗｅｂ中的信息具有语义,能为计算机所理解和处理,有助于信息与智能的共享,利于人机交流和协同工作,是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ未来的发展方向。语义Ｗｅｂ的实现涉及3个重要技术[5,6],即ＸＭＬ(ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ)、ＲＤＦ(ＲｅｓｏｕｒｃｅＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＦｒａｍｅｗｏｒｋ)和Ｏｎｔｏｌｏｇｙ。而由Ｗ3Ｃ支持开发的多层技术框架已成为语义Ｗｅｂ的行业标准[5,6,7],是建立质量知识本体模型的理想选择。基于语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统的体系结构将以此为基础进行构建。

2 1　系统的体系结构

　　根据系统的需求,本文提出了如图1所示的基于语义Ｗｅｂ质量知识管理系统的体系结构。它采用Ｂ Ｓ模式的三层结构,包括表示层、业务层和数据层。

　　表示层　表示层位于客户端,它包含系统的显示逻辑。客户端采用普通的浏览器通过ＨＴＴＰ访问质量知识管理系统,质量知识管理系统以ＨＴＭＬ ＸＭＬ格式为用户端提供数据。首先,由Ｗｅｂ浏览器向网络上的某一Ｗｅｂ服务器提出服务请求;在接受请求后,Ｗｅｂ服务器ＨＴＴＰ协议把所需的主页传送给客户端,客户机接受传来的主页文件(主要是ｊｓｐ页面,内嵌ＨＴＭＬ ＸＭＬ),并把它显示在Ｗｅｂ浏览器上。在此过程中,对于用户端的非结构化、半结构化、结构化数据和操作按照一定的规则进行语义处理,转化为对后台结构化数据的操作。系统提供了质量论坛界面、质量文档中心界面和质量知识银行界面三类功能页面,通过各种接口,如ＳＯＡＰ接口、访问接口、应用接口和查询接口,调用Ａｃｔｉｏｎｓ完成用户的请求。从而,用户通过这些页面窗口参与质量知识管理。为解决企业质量问题,在表示层中,基于语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统为产品生命周期的全面质量管理系统(ＰＬＣＴＱＭＳ)提供了接口(ＳＯＡＰ接口),通过两系统之间的质量问题发送与质量问题解答接收,实现基于“质量问题”驱动的质量知识分析解决方案。这也是为企业内部用户比外部用户(包括游客)具有更多的访问该系统的通道而设计的。

　　业务层　是系统的核心处理层。系统的核心处理又包含两个子层,即数据转换和语义处理。数据转换包括了语言转换器(ＬａｎｇｕａｇｅＣｏｎｖｅｒｔｅｒ)、内容适配器(Ａｄａｐｔｅｒ)、ＸＭＬ解析器与生成器(ＸＭＬＰａｒｓｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ)和公式转换器(ＦｏｒｍｕｌａＣｏｎｖｅｒｔｅｒ)。其中语言转换器负责把不同种语言信息或文档转换成统一字符集标准或文件格式(如ＴＸＴ格式和Ｕｎｉｃｏｄｅ)或逆转以供显示,适合不同语言用户的需求。内容适配器以ＳＯＡＰ协议要求负责把用户输入的信息(如请求)进行转换,使内容信息转换成ＸＭＬ结构化文档。ＸＭＬ解析器 生成器负责解析和生成ＸＭＬ文档。ＸＭＬ文档的解析采用标准的ＸＭＬ解析器接口,ＸＭＬ文档的生成按照Ｏｎｔｏｌｏｇｙ在语义上的ＲＤＦ模式进行。公式转换器主要负责逻辑公式的表示处理、用户查询请求转化为查询公式的表示处理。语义处理子层涉及质量知识的表示、知识推理和问题求解,它是以通用本体(ＧｅｎｅｒｉｃＯｎｔｏｌｏｇｙ)作为语义描述基础,包括三元组处理与生成、ＲＤＦ数据操作接口、逻辑原语的处理、匹配与查询、推理与求解、本体提取等。其中,ＲＤＦ数据操作接口是对ＲＤＦ节点、资源、描述等接口定义及相关的方法定义;三元组的处理与生成是基于ＸＭＬ语法的ＲＤＦ数据描述和三元形式描述的等价转换;逻辑原语的处理是指在ＲＤＦＳ基础上扩展的原语的类定义和实现;匹配与查询和推理与求解处理主要是基于ＲＤＦ三元组进行,实质是对领域本体(ＲＤＦＳ、公理和规则)的“匹配”;本体的提取是对质量原始数据信息按照Ｏｎｔｏｌｏｇｙ定义的概念进行知识或概念的抽象过程。对于质量知识的表示,系统采用了可扩展的Ｐｒｏｔ啨ｇ啨语义插件容器,它具有既可进行Ｏｎｔｏｌｏｇｙ抽象、也可进行Ｏｎｔｏｌｏ ｇｙ的实例化构造,完成对质量知识整理、存储和管理,同时还可接纳不同的插件,如语义推理插件、查询插件、ＯＷＬ插件等,实现知识的查询、推理和问题求解。Ｐｒｏｔ啨ｇ啨2.1是斯坦福大学支持开发开源代码的纯Ｊａｖａ的本体编辑器和知识库编辑器[8,9,10],支持语义网络本体(ＷｅｂＯｎｔｏｌｏｇｙＬａｎｇｕａｇｅ,ＯＷＬ)的编辑。ＯＷＬ是Ｗ3Ｃ最新推出的处理Ｗｅｂ信息内容的本体语言,集合了ＲＤＦＳｃｈｅｍａ、ＸＭＬ、ＦｒａｍｅＳｙｓｔｅｍｓ、形式化描述语言(如ＦＡＣＴ、ＣｌＡＳＳＩＣ、ＤＬＰ)等的优点,是继ＯＩＬ、ＲＤＦ、ＤＡＭＬ之后的又一力作,代表了本体论和语言网络技术的发展方向[11]。

　　数据层　位于数据库服务端,由数据服务器提供数据处理支持。它的任务是接受Ｗｅｂ服务器对数据库操作的请求,实现对数据库查询、编辑、修改和更新等功能,把运行结果提交给Ｗｅｂ服务器。包括质量知识源数据库、元知识库和质量知识ＯＷＬ数据库以及对应的连接池,可由ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ、Ｏｒａｃａｌ、ＭＳ、Ｓｙｂａｓｅ等众多数据服务器提供支持。

2 2　层次间的接口关系

　　ＳＯＡＰ(ＳｉｍｐｌｅＯｂｊｅｃｔＡｃｃｅｓｓＰｒｏｔｏｃｏｌ,简单对象访问协议)是对象间的访问协议,它是基于ＸＭＬ标准的文本的协议,适用于在分散或分布环境中交换结构化和类型信息的机制。其原理是把对象间的访问请求和响应打包成ＸＭＬ文档,在对象间传递。ＳＯ ＡＰ[12]主要包括3部分:ＳＯＡＰ封装、ＳＯＡＰ编码规则和ＳＯＡＰＲＰＣ协议。其中,ＳＯＡＰ封装定义了一个整体框架用来表示消息中包含什么内容,谁来处理这些内容及内容的可选性或必需性;ＳＯＡＰ编码规则定义了用以交换应用程序定义的数据类型的实例的一系列机制;ＳＯＡＰＲＰＣ协议定义了一个用来表示远程过程调用和应答的协定。

　　由此可知,通过ＳＯＡＰ,三大功能界面(质量论坛界面、质量文档中心界面和质量知识银行界面)与业务层间对象的请求和响应过程,实质上转换成为请求的ＸＭＬ打包(访问)、解包(接收)和响应的ＸＭＬ打包(发送)、解包(显示)过程,其中有ＸＭＬＰａｒｓｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ参与并负责。Ｗｅｂ服务器接受用户的请求,执行相应的扩展应用程序与数据库进行连接,通过ＳＱＬ等方式向数据库服务器提出数据处理申请,而后台数据库将数据处理的结果提交给Ｗｅｂ服务器,再由Ｗｅｂ服务器传送给用户端。这样,就实现了数据的交流和访问操作,达成了系统不同层次间的有机衔接。衔接过程中,涉及系统的事务处理逻辑,交付于ＷｅｂＷｏｒｋ的动作(Ａｃｔｉｏｎｓ)完成,主要包含质量论坛事务、质量文档中心事务、质量知识银行事务和社区公共事务四大类动作。系统的设计上采用代理模式(ＡｇｅｎｔＰａｔｔｅｒｎ)+抽象工厂模式(ＡｂｓｔｒａｃｔＦａｃｔｏｒｙＰａｔｔｅｒｎ)+反复模式(ＩｔｅｒａｔｏｒＰａｔｔｅｒｎ)等多设计模式[13]相结合。

　　同时,由于ＳＯＡＰ提供与具体实现无关的对象访问能力,系统之间呈现松散耦合,可以将不同的技术实现的系统融合起来[12],因此这种架构具有良好的扩展性与可集成性。

3　两个基本模型

　　根据系统的需求与总体结构,语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统的实现需要解决许多技术问题,但由系统的主体需求可知最需要解决的基本问题是:质量知识的加工(包括知识的创新和表示)和质量问题的诊断。下面就针对这两个基本问题建立相应的处理模型。

模型1　质量知识加工模型

　　如图2所示,质量知识加工模型是基于网络环境、以质量论坛(ＢＢＳ)为基础构建的。论坛系统是人、信息和知识的集散地。将论坛的设计思想和方法嵌入系统,有利于质量管理系统充分挖掘企业员工的质量知识(尤其是隐性知识),同时又颇具人性化色彩。质量知识加工的一般过程为:质量问题的提出(公告主题)与交流(发帖),相关质量文档或知识的搜索、过滤与整理,会员(包括普通用户、企业员工、质量专家等)的评价,质量问题的解决,质量知识的语义表示与存储。涉及语义质量问题的Ｗｅｂ质量知识搜索、质量知识评价、质量知识资本交易、主题监控和用户交流。

　　当质量问题发送到质量论坛(即时论坛主题)或公告论坛主题时,在线会员参与质量问题的交流,发布帖子,同时系统启动搜索引擎以质量问题的语义关键词进行搜索,形成有关质量问题的质量知识源。但这些质量知识源只能说是一种粗知识,必须对其进行客观公正的评价,去伪存真,去粗取精。构造合理的评价指标体系和评价流程是质量知识加工的关键。评价指标体系综合了用户、质量专家和帖子或文档各方面。考虑的主要因素有:帖子或文档内容本身、帖子或文档的环境、评价者。其中帖子或文档内容涉及原创性、相关度、可信度和规范性的指标;帖子或文档的环境涉及帖子的点击数、主题的点击数和主题的回帖数的指标;评价者涉及知识结构、专家分、经验值和个人声望的指标。通过合理的评价模糊算法,最终精炼成质量问题的解决方案,形成精知识。同时用户在参与质量问题过程中获取质量知识货币,逐步向质量专家发展。最后,是对精知识进行表示与存储。系统采用Ｐｒｏｔ啨ｇ啨容器+ＯＷＬ插件,把精知识语义化,转化成语义对象加以编辑,标识出质量问题对象ＩＤ,问题属性(如分类)及内容描述,问题提供者ＩＤ及属性(如链接或联系),引起质量问题的原因内容,质量问题解决方案内容,方案解决者ＩＤ及属性,关键词及索引,元控制规则等,形成质量知识ＯＷＬ数据库。

模型2　质量问题诊断知识模型

　　质量知识管理系统的核心任务就是对企业的质量问题的求解提供支持,以供企业经营者进行决策。一旦企业在质量管理中发现了质量问题,必须能够及时地得到诊断并予以解决。图3为质量问题诊断知识模型,它借鉴了ＫＡＤＳ方法的“知识模型”[14,15]。该模型把用于诊断质量故障的质量知识(包括元知识和产品质量领域知识)划分为领域层、推理层和任务层。领域层包含了诊断问题所需的质量领域内的知识及对该领域概念的描述。通常领域层所需的知识存储在质量知识ＯＷＬ数据库中,能够重用于不同质量问题的诊断。推理层指明了采用的问题求解方法,完成各子质量问题的知识推理,其关键在于元知识。元知识[16]可以有效地调解子质量问题的求解次序、描述了知识的控制规则和方法及对质量知识的有效组织。通常元知识存储于元知识库中。任务层则将所需求解的质量问题分解成子任务,以语义描述输入,明确子任务目标及对其进行控制的方法。

　　为了有机地“黏合”产品质量问题诊断知识模型中的领域层和推理层,针对特定问题的推理和求解,在任务层引入任务Ｏｎｔｏｌｏｇｙ和方法Ｏｎｔｏｌｏｇｙ,其实质是从推理和问题求解的角度对领域知识刻画的视图,它们通过“假设”(Ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ)将质量领域知识和质量问题解决方法之间的交互明确地表示出来。例如,轴承外径ΔＤＳ偏大是在无心外圆磨床磨削轴承套圈外圆出现的质量问题,通过“搜索”,知道其产生的原因有十几种之多,相应的解决方案也达十几种之多,即有关轴承外径偏差ΔＤＳ偏大的质量知识和问题解决方法存在交互(这种交互也存在于不同的质量问题中)。为了明确化解决方案,可以“假设”采用启发式匹配方法:

ｉｆｑｐｒｏｂｌｅｍ=ＱＢＤＳ1(“静音轴承外径偏差ΔＤＳ偏大”)ｔｈｅｎ

　ｉｆｑｃａｕｓｅ=Ｃ5(“磨削轮太软,消耗太快”)　　ｔｈｅｎ

　　ｑｓｏｌｕｔｉｏｎ=ＣＣ3(“更换硬一级的的磨削轮”)　

　ｉｆｑｃａｕｓｅ=Ｃ6(“磨削轮没平衡,摆动量太大”)　　ｔｈｅｎ

　　ｑｓｏｌｕｔｉｏｎ=ＡＡ3(“重新平衡磨削轮”)

　ｉｆｑｃａｕｓｅ=Ｃ9(“磨削时,纵向进给速度快”)　　ｔｈｅｎ

　　ｑｓｏｌｕｔｉｏｎ=ＣＣ6(“调小导轮倾角,降低工作的纵向进给速度”)　　　

……

Ｅｎｄｉｆ

　　其中,ＱＢＤＳ1是对质量问题症状的抽象,括号内的内容表示具体产品的症状;Ｃ5,Ｃ6,Ｃ9等是对质量问题的原因抽象,括号内的内容表示具体的症状或原因;ＣＣ3,ＡＡ3,ＣＣ6等是质量解决方案的抽象,括号内的内容表示解决质量问题的方法。它们都采用了知识编码。

　　在引入任务本体和方法本体后任务层的描述如图3所示。通过ＳＯＡＰ,由ＸＭＬ标记后,形成ＸＭＬ标记文档,这样通过任务本体和方法本体的“黏合剂”,产品质量问题诊断更易于控制、封装和复用。

　　质量问题诊断的运行由质量知识银行界面来进行,其运行示例如图4所示。图ａ是质量知识银行的界面及质量知识表示的组织结构,基于Ｐｒｏｔ啨ｇ啨+ＯＷＬ;图ｂ是产品质量问题知识推理诊断,为静音轴承外径ΔＤＳ偏大是在无心外圆磨床磨削轴承套圈外圆时出现的质量问题的诊断应用结果。

4　结论

　　质量知识管理力图通过质量知识获取、创新、传递、共享和运用于企业的产品、服务和组织中,为解决质量问题提供支持。它要求系统一方面能够充分挖掘企业员工的质量知识(显性的和隐性的),并以语义描述和加工形成质量知识库;另一方面能够在最恰当的时间传递最恰当的质量知识给最恰当的人,使他们能够作出最恰当的决策并避免重复性劳动或质量问题,表现出迅捷而精确的质量知识或信息的定位。本文在Ｗ3Ｃ支持开发的多层技术框架基础上,规划出了基于语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统总体结构,引用了ＸＭＬ、ＲＤＦ、Ｏｎｔｏｌｏｇｙ技术和斯坦福大学开发的最新成果Ｐｒｏｔ啨ｇ啨,以ＳＯＡＰ对对象的请求和响应打包成ＸＭＬ文档和事务处理动作,实现了系统架构层次之间的有机衔接。由关键模型质量知识加工模型,阐明了基于质量问题的知识加工、评价、表示与存储,实现了网络质量信息资源、企业员工和质量专家的质量知识(尤其隐性知识)挖掘;由关键模型质量问题诊断知识模型和案例分析,阐明了产品质量问题诊断的层次化结构与实现技术,迅捷而精确地定位质量知识从而诊断质量问题。因此,基于语义Ｗｅｂ的质量知识管理系统可以有力支持企业质量管理,充分满足企业对质量知识管理的需求。

参考文献

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