नॉलेज बेस्ड इंजीनियरिंग

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This article is about यह लेख सीएडी (CAD) क्षेत्र में ज्ञान आधारित तकनीक के उपयोग के बारे में है।. For सभी क्षेत्रों में विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास के लिए, see ज्ञान अभियांत्रिकी देखें।.

ज्ञान आधारित अभियांत्रिकी (केबीई) विनिर्माण डिजाइन और उत्पादन के क्षेत्र में ज्ञान-आधारित प्रणाली तकनीक का अनुप्रयोग है। डिजाइन प्रक्रिया स्वाभाविक रूप से एक ज्ञान-गहन गतिविधि है, इसलिए कंप्यूटर-एडेड डिजाइन (सीएडी) का समर्थन करने के लिए ज्ञान-आधारित तकनीक के उपयोग पर केबीई (KBE) के लिए बहुत अधिक बल दिया गया है। हालांकि ज्ञान आधारित तकनीकों (जैसे ज्ञान प्रबंधन) को संपूर्ण उत्पाद जीवनचक्र पर लागू किया जा सकता है।

सीएडी (CAD) क्षेत्र सदैव ज्ञान-आधारित प्रणालियों, जैसे वस्तु-अभिविन्यास और नियमों में उपयोग की जाने वाली सॉफ़्टवेयर-अभियांत्रिकी तकनीकों का प्रारंभिक अपनाने वाला रहा है। ज्ञान आधारित अभियांत्रिकी इन तकनीकों को सीएडी (CAD) और अन्य पारंपरिक अभियांत्रिकी सॉफ्टवेयर उपकरण के साथ एकीकृत करती है।

केबीई (KBE) के लाभों में ज्ञान प्रबंधन के कारण डिजाइन टीम के सहयोग में सुधार, डिजाइन की कलाकृतियों का बेहतर पुन: उपयोग और उत्पाद जीवनचक्र के प्रमुख भागों का स्वचालन सम्मिलित है।[1]

अवलोकन

केबीई (KBE) अनिवार्य रूप से ज्ञान मॉडल के आधार पर अभियांत्रिकी है। ज्ञान मॉडल पारंपरिक प्रोग्रामिंग और डेटाबेस तकनीकों के अलावा या इसके अलावा डिजाइन प्रक्रिया (साथ ही साथ स्वयं प्रक्रिया) की कलाकृतियों का प्रतिनिधित्व करने के लिए ज्ञान प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है।

औद्योगिक अभियांत्रिकी कार्यों और कलाकृतियों को मॉडल करने के लिए ज्ञान प्रतिनिधित्व का उपयोग करने के लाभ हैं-

  • बेहतर एकीकरण। पारंपरिक (CAD) और औद्योगिक प्रणालियों में प्रत्येक अनुप्रयोग का प्रायः अपना थोड़ा अलग मॉडल होता है। मानकीकृत ज्ञान मॉडल होने से विभिन्न प्रणालियों और अनुप्रयोगों में एकीकरण आसान हो जाता है।
  • अधिक पुन: उपयोग। ज्ञान मॉडल डिज़ाइन कलाकृतियों को संग्रहीत करने और टैग करने की सुविधा प्रदान करता है ताकि उन्हें आसानी से फिर से पाया जा सके और पुन: उपयोग किया जा सके। साथ ही, आईएस-ए (IS-A) संबंध (वस्तु-अभिविन्यास प्रतिमान में वर्ग और उपवर्ग) जैसे औपचारिकता का उपयोग करने के आधार पर ज्ञान मॉडल स्वयं अधिक पुन: प्रयोज्य होते हैं। उपवर्गीकरण के साथ एक उपस्थित वर्ग के साथ प्रारम्भ करके और एक नया उपवर्ग जोड़कर नए प्रकार की कलाकृतियों और प्रक्रियाओं को बनाना बहुत आसान हो सकता है जो अपने जनक के सभी स्वतः निर्धारित गुणों और व्यवहारों को प्राप्त करता है और फिर आवश्यकतानुसार अनुकूलित किया जा सकता है।
  • बेहतर रखरखाव। वर्ग पदानुक्रम न केवल पुन: उपयोग की सुविधा प्रदान करते हैं बल्कि प्रणाली के रखरखाव की सुविधा भी देते हैं। कई प्रणालियों द्वारा साझा किए जाने वाले वर्ग की परिभाषा होने से, परिवर्तन नियंत्रण और स्थिरता के मुद्दों को बहुत सरल बना दिया जाता है।
  • अधिक स्वचालन। विशेषज्ञ प्रणाली के नियम अधिकांश पारंपरिक प्रणालियों के साथ मानव विशेषज्ञों के लिए छोड़े गए निर्णय लेने को अधिकृत कर सकते हैं और स्वचालित कर सकते हैं।

केबीई (KBE) का व्यापक क्षेत्र हो सकता है जिसमें उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन और बहु-विषयक डिज़ाइन अनुकूलन से संबंधित गतिविधियों की पूरी श्रृंखला सम्मिलित है। केबीई (KBE) के क्षेत्र में डिजाइन, विश्लेषण (कंप्यूटर एडेड अभियांत्रिकी - सीएई (CAE)), निर्माण और समर्थन सम्मिलित है। इस समावेशी भूमिका में, केबीई (KBE) को कई कंप्यूटर-एडेड तकनीकों (सीएएक्स) से संबंधित बड़ी बहु-विषयक भूमिका को समाविष्ट करना है।[2]

केबीई (KBE) को दो प्राथमिक तरीकों से कार्यान्वित किया जा सकता है-

  1. ज्ञान-आधारित तकनीक का उपयोग करके जमीनी स्तर से ज्ञान मॉडल तैयार करें
  2. उपस्थित सीएडी (CAD), अनुकरण और अन्य अभियांत्रिकी अनुप्रयोगों के शीर्ष पर ज्ञान-आधारित तकनीक की परत बनाएं

पहले अभिगम का एक प्रारंभिक उदाहरण 1980 के दशक में इंटेलीकॉर्प द्वारा विकसित सिमकिट उपकरण था। सिमकिट को इंटेलीकॉर्प के ज्ञान अभियांत्रिकी परिवेश (केईई) के शीर्ष पर विकसित किया गया था। केईई (KEE) एक बहुत ही शक्तिशाली ज्ञान आधारित प्रणाली विकास परिवेश था। केईई (KEE) ने लिस्प पर प्रारम्भ की और फ्रेम, वस्तुओं और नियमों के साथ-साथ शक्तिशाली अतिरिक्त उपकरण जैसे कि काल्पनिक तर्क और सत्य रखरखाव को जोड़ा। सिमकिट ने केईई (KEE) परिवेश में प्रसंभाव्य अनुकरण क्षमताओं को जोड़ा। इन क्षमताओं में घटना मॉडल, यादृच्छिक वितरण जेनरेटर, अनुकरण दृश्यकरण, और बहुत कुछ सम्मिलित हैं। सिमकिट उपकरण केबीई (KBE) का प्रारंभिक उदाहरण था। यह वर्ग मॉडल और नियमों के संदर्भ में अनुकरण को परिभाषित कर सकता है और फिर अनुकरण को पारंपरिक अनुकरण के रूप में चला सकता है। साथ ही, अनुकरण नियमों, कुप्रभावों और वस्तु विधियों को लागू करना जारी रख सकता है, पारंपरिक अनुकरण उपकरण की तुलना में अधिक समृद्ध अनुकरण के साथ-साथ विश्लेषण की क्षमता प्रदान करता है।

सिमकिट ने जिन मुद्दों का सामना किया उनमें से एक इस पद्धति के साथ विकसित अधिकांश प्रारंभिक केबीई (KBE) प्रणालियों के लिए एक सामान्य मुद्दा था- लिस्प ज्ञान-आधारित परिवेश बहुत शक्तिशाली ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क क्षमता प्रदान करता है हालाँकि, उन्होंने मेमोरी और प्रोसेसिंग के लिए भारी आवश्यकताओं की कीमत पर ऐसा किया, जिसने उस समय के कंप्यूटरों की सीमाओं को बढ़ा दिया। सिमकिट हजारों वस्तुओं के साथ अनुकरण चला सकता है और उन वस्तुओं पर बहुत ही परिष्कृत विश्लेषण कर सकता है। हालांकि, औद्योगिक अनुकरण के लिए प्रायः दसियों या सैकड़ों हजारों वस्तुओं की आवश्यकता होती है, और सिमकिट को ऐसे स्तरों तक पहुंचने में कठिनाई होती है।[3]

केबीई (KBE) के विकास के लिए दूसरा विकल्प सीएटीआईए (CATIA) उत्पाद अनुगामी द्वारा दिखाया गया है। सीएटीआईए (CATIA) ने सीएडी (CAD) और अन्य पारंपरिक औद्योगिक अभियांत्रिकी अनुप्रयोगों के लिए उत्पादों के साथ प्रारम्भ की और उनमें ज्ञान-आधारित क्षमताएं जोड़ीं उदाहरण के लिए, उनका नॉलेजवेयर मॉड्यूल।[4]

इतिहास

केबीई (KBE) 1980 के दशक में विकसित हुआ था। यह व्यवसाय के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निवेश की प्रारंभिक लहर का भाग था जिसने विशेषज्ञ प्रणालियों को बढ़ावा दिया था। विशेषज्ञ प्रणालियों की तरह, यह इस बात पर निर्भर था कि उस समय कॉर्पोरेट सूचना प्रौद्योगिकी जैसे कि पीसी (PCs), वर्कस्टेशन और क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर में अग्रणी बढ़त क्या थी। यही प्रौद्योगिकियां सीएएक्स (CAx) और सीएडी (CAD) सॉफ्टवेयर के विकास को भी सुगम बना रही थीं। सीएडी (CAD) अग्रणी कोर प्रौद्योगिकियों को चलाने और यहां तक ​​कि उन्हें अपनी वर्तमान सीमाओं से आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित करता है।[5] इसका सबसे अच्छा उदाहरण ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग और डेटाबेस तकनीक था, जिसे सीएडी (CAD) द्वारा अनुकूलित किया गया था, जब अधिकांश कॉर्पोरेट सूचना प्रौद्योगिकी की दुकानों पर संबंधपरक डेटाबेस और प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग का प्रभुत्व था।[6]

जैसा कि विशेषज्ञ प्रणालियों के साथ होता है, एआई (AI) विंटर के दौरान केबीई (KBE) को गिरावट का सामना करना पड़ा था।[7] इसके अतिरिक्त जैसा कि विशेषज्ञ प्रणालियों और सामान्य रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के साथ होता है, इंटरनेट के साथ नए सिरे से रुचि पैदा हुई थी। केबीई (KBE) की स्थितियों में, रुचि संभवतः व्यवसाय-से-व्यवसाय प्रकार के इलेक्ट्रॉनिक वाणिज्य और प्रौद्योगिकियों में सबसे अधिक थी, जो विनिर्मित उत्पादों के लिए उद्योग मानक शब्दावलियों और ऑन्कोलॉजी की परिभाषा को सुगम बनाती है।

अर्थगत वेब इंटरनेट की अगली पीढ़ी के लिए टिम बर्नर्स ली का दृष्टिकोण है। यह एक ज्ञान-आधारित इंटरनेट होगा जो ऑन्टोलॉजी, वस्तुओं और फ्रेम प्रौद्योगिकियों पर बनाया गया है जो कि केबीई (KBE) के लिए प्रौद्योगिकियों को भी सक्षम कर रहे थे। अर्थगत वेब के लिए महत्वपूर्ण तकनीकें एक्सएमएल (XML),आरडीएफ (RDF) और ओडब्ल्यूएल (OWL) हैं।[8] अर्थगत वेब में केबीई (KBE) के लिए उत्कृष्ट क्षमता है, और केबीई (KBE) ऑन्टोलॉजी और प्रोजेक्ट वर्तमान शोध के लिए एक मजबूत क्षेत्र हैं।[9]

केबीई (KBE) और उत्पाद जीवन चक्र प्रबंधन

उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन (PLM) किसी भी उद्योग की निर्माण प्रक्रिया का प्रबंधन है जो माल का उत्पादन करता है। यह विचार निर्माण से लेकर कार्यान्वयन, वितरण और निष्कासन तक उत्पाद के पूरे जीवनचक्र को विस्तृति कर सकता है। इस स्तर पर केबीई (KBE) सीएएक्स (CAx) की तुलना में अधिक सामान्य प्रकृति के उत्पाद मुद्दों से निपटेगा। उत्पादन प्रक्रिया पर जोर देने का एक स्वाभाविक क्षेत्र है, हालांकि, जीवनचक्र प्रबंधन व्यवसाय योजना, विपणन आदि जैसे कई और मुद्दों को समाविष्ट कर सकता है। केबीई (KBE) का उपयोग करने का एक लाभ ज्ञान-आधारित परिवेश की स्वचालित तर्क और ज्ञान प्रबंधन सेवाएं प्राप्त करना है, जो जीवनचक्र प्रबंधन की कई विविध लेकिन संबंधित आवश्यकताओं के साथ एकीकृत है। केबीई (KBE) विन्यास, व्यापार, नियंत्रण, प्रबंधन, और कई अन्य क्षेत्रों जैसे अनुकूलन के साथ सम्मिलित निर्णय प्रक्रियाओं का समर्थन करता है।

केबीई (KBE) और सीएएक्स (CAx)

सीएएक्स (CAx) विश्लेषण और डिजाइन के लिए कंप्यूटर एडेड उपकरण के क्षेत्र को संदर्भित करता है। सीएएक्स (CAx) कई क्षेत्र विस्तृति करता है। इसके उदाहरण निर्मित भागों, सॉफ्टवेयर, इमारतों की वास्तुकला आदि के कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन हैं। हालांकि सीएएक्स (CAx) के प्रत्येक विशिष्ट क्षेत्र में बहुत अलग प्रकार की समस्याएं और कलाकृतियां होंगी, वे सभी सामान्य मुद्दों को साझा करते हैं जैसे कि परिष्कृत ज्ञान श्रमिकों के सहयोग का प्रबंधन करना, जटिल कलाकृतियों का डिजाइन और पुन: उपयोग करना आदि।

अनिवार्य रूप से केबीई (KBE) सीएएक्स (CAx) क्षेत्र के साथ विस्तार, निर्माण और एकीकृत करता है जिसे प्रायः कंप्यूटर एडेड डिज़ाइन (सीएडी) के रूप में संदर्भित किया जाता है। इस अर्थ में केबीई (KBE) ज्ञान-आधारित सॉफ़्टवेयर अभियांत्रिकी के अनुरूप है, जिसने ज्ञान-आधारित उपकरण और टेक्नोलॉजी के साथ कंप्यूटर एडेड सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी के क्षेत्र का विस्तार किया। केबीएसई (KBSE) सॉफ्टवेयर और सीएएसई (CASE) के लिए क्या था, केबीई (KBE) विनिर्मित उत्पादों और सीएडी (CAD) के लिए है।

बोइंग के अनुभव से एक उदाहरण लिया जा सकता है। 777 प्रोग्राम ने डिजिटल रूप से परिभाषित समतल होने की चुनौती स्वीकार की। इसके लिए डिजाइन और विश्लेषणात्मक अभियांत्रिकी कार्य के लिए बड़े पैमाने पर प्रणाली, डेटाबेस और वर्कस्टेशन में निवेश की आवश्यकता थी। आवश्यक कंप्यूटिंग कार्य के विस्तार को देखते हुए, केबीई (KBE) ने "योजना के अनुसार भुगतान करें" के माध्यम से दरवाजे पर अपने आदेश प्राप्त किये। अनिवार्य रूप से, यह तकनीक लाभ दिखाने और फिर अधिक काम (स्फूर्तिमान अभियांत्रिकी सोचें) प्राप्त करने के लिए थी। 777 की स्थिति में, परियोजना वहां पहुंची जहां डिजाइन/निर्माण स्ट्रीम (भार) के प्रारम्भिक भागों में परिवर्तनों के प्रभावों को एक सप्ताह के अंत में पुनर्गणना की जा सकती है ताकि अनुप्रवाह प्रक्रियाओं द्वारा मूल्यांकन की अनुमति दी जा सके। आवश्यकता के अनुसार, अभियांत्रिकी काम खत्म करने और समाप्त करने के लिए लूप में थे। उसी समय, सीएएक्स (CAx) ने दृढ़ सहनशीलता को पूरा करने की अनुमति दी। 777 के साथ, केबीई (KBE) इतना सफल रहा कि बाद के प्रोग्रामों ने इसे और अधिक क्षेत्रों में अनुप्रयुक्त किया। समय के साथ, केबीई (KBE) सुविधाओं को सीएएक्स (CAx) प्लेटफॉर्म में एकीकृत किया गया और यह ऑपरेशन का एक सामान्य भाग है।[10]

केबीई और ज्ञान प्रबंधन

केबीई (KBE) के लिए सबसे महत्वपूर्ण ज्ञान आधारित तकनीकों में से एक ज्ञान प्रबंधन है। ज्ञान प्रबंधन उपकरण विस्तृत स्पेक्ट्रम संग्रह का समर्थन करते हैं, अर्थात संग्रह जो सभी विभिन्न प्रकार के कार्य कलाकृतियों का समर्थन कर सकती है- अनौपचारिक चित्र और नोट्स, बड़े डेटाबेस तालिकाएँ, मल्टीमीडिया और हाइपरटेक्स्ट वस्तुएं आदि। ज्ञान प्रबंधन विविध हितधारकों को उत्पादों के डिजाइन और कार्यान्वयन पर सहयोग करने में सहायता करने के लिए विभिन्न समूह समर्थन उपकरण प्रदान करता है। यह डिजाइन प्रक्रिया (जैसे, नियम) को स्वचालित करने और पुन: उपयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए उपकरण भी प्रदान करता है।[11]

केबीई (KBE) कार्यप्रणाली

केबीई (KBE) अनुप्रयोगों का विकास ज्ञान की पहचान, अधिकृत, संरचना, औपचारिकता और अंत में ज्ञान को लागू करने की आवश्यकताओं से संबंधित है। कई अलग-अलग तथाकथित केबीई (KBE) प्लेटफॉर्म केवल कार्यान्वयन कदम का समर्थन करते हैं, जो कि केबीई (KBE) विकास प्रक्रिया में सदैव मुख्य बाधा नहीं है। केबीई (KBE) एप्लिकेशन के विकास और रखरखाव से जुड़े जोखिम को सीमित करने के लिए, ज्ञान के प्रबंधन और इसे अद्यतित बनाए रखने के लिए उपयुक्त पद्धति पर भरोसा करने की आवश्यकता है। इस तरह के केबीई (KBE) कार्यप्रणाली के उदाहरण के रूप में, ईयू (EU) प्रोजेक्ट एमओकेए (MOKA), "ज्ञान आधारित अनुप्रयोगों के लिए कार्यप्रणाली और उपकरण उन्मुख," समाधानों का प्रस्ताव करता है जो संरचना और औपचारिकता के चरणों के साथ-साथ कार्यान्वयन के लिंक पर ध्यान केंद्रित करता है।[12]

एमओकेए (MOKA) का एक विकल्प सामान्य ज्ञान अभियांत्रिकी विधियों का उपयोग करना है जो सभी उद्योगों में विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए विकसित किए गए हैं या सामान्य सॉफ्टवेयर विकास पद्धतियों जैसे तर्कसंगत एकीकृत प्रक्रिया या स्फूर्तिमान विधियों का उपयोग करने के लिए हैं।

केबीई के लिए भाषाएँ

केबीई (KBE) के लिए प्रयुक्त भाषाओं और औपचारिकताओं के लिए दो महत्वपूर्ण मुद्दे हैं-

  • ज्ञान-आधारित बनाम प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग
  • मानकीकरण बनाम स्वामित्व

ज्ञान-आधारित बनाम प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में ज्ञान के प्रतिनिधित्व के साथ पहचाने जाने वाला एक मौलिक व्यापार अभिव्यंजक शक्ति और कम्प्यूटेबिलिटी के बीच है। जैसा कि लेवेस्क ने इस विषय पर अपने क्लासिक पेपर में प्रदर्शित किया, ज्ञान-प्रतिनिधित्व औपचारिकता जितनी अधिक शक्तिशाली होगी, औपचारिकता उतनी ही समीप पहले क्रम के तर्क की अभिव्यंजक शक्ति के पास आएगी। जैसा कि लेवेस्क ने भी प्रदर्शित किया, एक भाषा प्रथम क्रम लॉजिक के जितना समीप है, उतनी ही अधिक संभावना है कि यह उन अभिव्यक्तियों की अनुमति देगा जो अनिर्णीत हैं या पूर्ण करने के लिए घातीय प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है।[13] केबीई (KBE) प्रणाली के कार्यान्वयन में, यह दुविधा शक्तिशाली ज्ञान-आधारित परिवेश या अधिक परंपरागत प्रक्रियात्मक और वस्तु उन्मुख प्रोग्रामिंग वातावरण का उपयोग करने के विकल्प में परिलक्षित होता है।

मानकीकरण बनाम स्वामित्व

एसटीईएम (STEM) और विक्रेता- या व्यवसाय-विशिष्ट स्वामित्व वाली भाषाओं जैसे मानकों का उपयोग करने के बीच दुविधा है। मानकीकरण ज्ञान के आदान-प्रदान, एकीकरण और पुन: उपयोग की सुविधा प्रदान करता है। मालिकाना प्रारूप (जैसे सीएटीआईए (CATIA)) वर्तमान मानकीकरण से परे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ और शक्तिशाली सुविधाएँ प्रदान कर सकते हैं।[14]

जेनवर्क्स जीडीएल (GDL), वाणिज्यिक उत्पाद जिसका मूल एजीपीएल (AGPL)-लाइसेंस प्राप्त जेन्डल प्रोजेक्ट पर आधारित है,[15] उच्च-स्तरीय निर्देशक भाषा कर्नेल प्रदान करके एप्लीकेशन दीर्घायु के मुद्दे को संबोधित करता है जो लिस्प प्रोग्रामिंग भाषा (एएनएसआई (ANSI) सामान्य लिस्प या (CL) सीएल) की मानक बोली का अधिसमुच्चय है। जेन्डल/जीडीएल (GDL) को ही एएनएसआई सीएल (ANSI CL)-आधारित केबीई (KBE) भाषाओं के लिए वास्तविक मानक[16] के रूप में प्रस्तावित किया गया है।

2006 में, वस्तु प्रबंधन समूह ने केबीई (KBE) सेवा आरएफपी (RFP) दस्तावेज जारी किया और प्रतिक्रिया का अनुरोध किया।[17] आज तक, केबीई (KBE) के लिए कोई ओएमजी (OMG) विनिर्देश उपस्थित नहीं है हालांकि, सीएडी (CAD) सेवाओं के लिए ओएमजी (OMG) मानक है।[18]

केबीई (KBE) क्षेत्र में मशीन-पठनीय ऑन्टोलॉजी के विकास के लिए प्रणाली-स्वतंत्र भाषा का एक उदाहरण गेलिश इंग्लिश है।

शिक्षा जगत में केबीई (KBE)

कार्यान्वयन

निम्नलिखित केबीई विकास पैकेज व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैं:

सीएडी के लिए

वेब-तैनात अनुप्रयोगों के सामान्य प्रयोजन के विकास के लिए

विश्लेषण, डिजाइन और इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं के लिए

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ "ज्ञान आधारित इंजीनियरिंग". technosoft.com. Technosoft. Retrieved 5 July 2014.
  2. ↑ Prasad, Brian. "केबीई को स्वचालन से क्या अलग करता है". coe.org. Archived from the original on 24 March 2012. Retrieved 3 July 2014.
  3. ↑ Drummond, Brian; Marilyn Stelzner (1989). "Simkit: A Model Building Simulation Toolkit". In Mark Richer (ed.). एआई उपकरण और तकनीक. Ablex. pp. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3. Retrieved 6 July 2014.
  4. ↑ "What Is CATIA?". firstratemold.com. firstratemold. Retrieved 6 July 2014.
  5. ↑ Switlik, John (October–November 2005). "Knowledge Based Engineering (KBE): Update". coe.org. COE. Archived from the original on March 24, 2012. Retrieved 6 July 2014.{{cite web}}: CS1 maint: unfit URL (link)
  6. ↑ Spooner, David (1991). "Towards an Object-Oriented Data Model for a Mechanical CAD Database System". ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस सिस्टम पर. pp. 189–205. doi:10.1007/978-3-642-84374-7_13. ISBN 978-3-642-84376-1. {{cite book}}: |journal= ignored (help)
  7. ↑ "एआई विंटर". ainewsletter.com. ainewsletter. Archived from the original on 9 November 2013. Retrieved 6 July 2014. the एआई विंटर of the late 80s. The phrase was coined by analogy with "nuclear winter" - the theory that mass use of nuclear weapons would blot out the sun with smoke and dust, causing plunging global temperatures, a frozen Earth, and the extinction of humanity. The एआई विंटर merely caused the extinction of AI companies, partly because of the hype over expert systems and the disillusionment caused when business discovered their limitations.
  8. ↑ Berners-Lee, Tim; Hendler, James; Lassila, Ora (May 17, 2001). "सिमेंटिक वेब वेब सामग्री का एक नया रूप जो कंप्यूटर के लिए सार्थक है, नई संभावनाओं की क्रांति लाएगा". Scientific American. 284 (5): 34–43. doi:10.1038/scientificamerican0501-34. Archived from the original on April 24, 2013.
  9. ↑ Zhang, W.Y.; Yun, J.W. (April 2008). "सहयोगी इंजीनियरिंग डिजाइन में ऑन्कोलॉजी-आधारित मॉडलिंग के लिए सिमेंटिक वेब प्रौद्योगिकियों की खोज". The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 36 (9–10): 833–843. doi:10.1007/s00170-006-0896-5. S2CID 12420678.
  10. ↑ See Talk Page, Point-in-Time example - references need to be updated
  11. ↑ Sainter, P (September 10–13, 2000). "ज्ञान आधारित इंजीनियरिंग प्रणाली के भीतर उत्पाद ज्ञान प्रबंधन". Proceedings of DETC'00ASME 2000 Design Engineering Technical ConferenceAnd Computers and Information in Engineering Conference. Retrieved 4 July 2014.
  12. ↑ "MOKA: A Framework for Structuring and Representing Engineering Knowledge". Esprit Project. Archived from the original on April 22, 2004. Retrieved 5 July 2014.{{cite web}}: CS1 maint: unfit URL (link)
  13. ↑ Levesque, Hector; Ronald Brachman (1985). "A Fundamental Tradeoff in Knowledge Representation and Reasoning". In Ronald Brachman and Hector J. Levesque (ed.). ज्ञान प्रतिनिधित्व में पढ़ना. Morgan Kaufmann. p. 49. ISBN 978-0-934613-01-9. The good news in reducing KR service to theorem proving is that we now have a very clear, very specific notion of what the KR system should do; the bad new is that it is also clear that the services can not be provided... deciding whether or not a sentence in FOL is a theorem... is unsolvable.
  14. ↑ Wilson, Walter. "इंजीनियरिंग डिजाइन के लिए एक भाषा" (PDF). step.nasa.gov. Lockheed Martin. Retrieved 4 July 2014.
  15. ↑ "जेनवर्क्स". genworks.com. Retrieved 4 July 2014.
  16. ↑ "जीडीएल भाषा विशिष्टता".
  17. ↑ "पीएलएम आरएफपी के लिए केबीई सेवाएं". omg.org. Object Management Group. 2006. Retrieved 4 July 2014.
  18. ↑ "कंप्यूटर एडेड डिजाइन सेवा विशिष्टता". omg.org. Object Management Group. January 2005. Retrieved 4 July 2014.
  19. ↑ "Design Automation - Create 2D drawings and 3D models for sales | Tacton". Tacton (in English). Retrieved 2018-06-20.
  20. ↑ "उत्पाद विवरण". solidworks.com (in English). Retrieved 2018-06-20.
  21. ↑ "Tacton Design Automation | Certified Apps | Autodesk Developer Network" (in English). Retrieved 2018-06-20.


बाहरी संबंध

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