Application of the methodology commonkads in knowledge management

La gestión del conocimiento es el proceso por el cual una organización facilita la trasmisión de información, conocimientos, experiencias y habilidades a sus empleados, de una manera sistemática y eficiente. El presente artículo relaciona la aplicación de la metodología Commonkads en la gestión de la calidad, al interior de la organización Bavaria en la ciudad de Medellín. La aplicación de la metodología mencionada permite evidenciar la importancia del análisis organizacional y estratégico en la introducción y desarrollo de tecnologías de la información, así como demostrar que dicha metodología soporta aplicaciones de ingeniería y de gestión del conocimiento a la hora de construir los sistemas basados en el conocimiento; necesarios para solucionar problemas de control de procesos, monitorización, diagnóstico y mantenimiento de fallos, entre otras, es decir aspectos relacionados con la calidad del proceso.Knowledge management is the process by which an organization facilitates the transmission of information, knowledge, experience and skills to employees, systematically and efficiently. This article relates the application of the methodology CommonKADS in the quality management, within the Bavaria organization in Medellín city. The application of the methodology CommonKADS, makes evident the importance of organizational and strategic analysis in the introduction and development of information technologies; and demonstrate this methodology supports applications engineering and knowledge management in building knowledge based systems; necessary to troubleshoot process control, monitoring, fault diagnosis and maintenance, among other quality aspects

Du modèle de processus d’affaires à la spécification des exigences en contexte de systèmes intelligents : application de la méthode CommonKADS

De plus en plus d’organisations se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années, principalement en raison de l'accès important à de grandes quantités de données ainsi qu’aux profits qu’elle apporte aux entreprises qui l’utilisent. Afin de concevoir un système intelligent, il est primordial de définir les exigences, c’est-à-dire la capacité qu’un système doit fournir ou une condition qu'il doit remplir pour satisfaire à un besoin d’un utilisateur. La spécification des exigences est l’étape permettant de produire un document qui définit de manière complète les exigences. Cette étape s'avère donc très cruciale, car les exigences incomplètes ou erronées sont souvent citées comme cause d’échec des projets informatiques. Les exigences sont généralement dérivées des processus d’affaires. Les approches traditionnelles de définition des exigences, comme les cas d’utilisation, ne se prêtent pas aux caractéristiques des systèmes intelligents du fait que ces derniers impliquent des tâches plus complexes et des exécutions dynamiques qui évoluent en fonction de l’expérience acquise par l’exécuteur de la tâche. Ainsi, il est important de savoir comment définir les exigences dans un contexte de systèmes intelligents. L’approche CommonKADS (Schreiber et al., 2000) semble être un candidat intéressant pour ce faire. Cette approche offre un ensemble complet et structuré de six modèles à différents niveaux : contexte, concepts, artéfacts. Cette recherche consiste à savoir comment spécifier les exigences dans un contexte de système intelligent en partant du processus d’affaires. Le premier objectif de ce mémoire est d’abord d’effectuer une revue systématique de littérature décrivant l’état de l’art de la méthode CommonKADS. Un autre objectif poursuivi par cette recherche est de valider la méthode CommonKADS en l’appliquant à une situation réelle du Fonds d’investissement étudiant de l’Université de Sherbrooke (FIEUS). La méthode de recherche utilisée pour ce mémoire est la recherche en science de la conception basée sur Peffers et al. (2007) qui a permis de créer trois artéfacts : le concept d’intensivité de connaissance, la méthode de spécification des exigences et l’instance d’application au FIEUS. L’application de l’approche CommonKADS au FIEUS a permis de définir trois modèles de processus d'affaires : processus de sélection de titres admissibles, processus de suivi du portefeuille et processus de suivi de titres. Ces modèles correspondent au niveau du contexte de l’approche CommonKADS. En tout, quatre tâches provenant des processus ont été identifiées comme tâches cognitives ou intensives en connaissances : sélectionner les titres à analyser, analyser les paires de titres, analyser les titres et configurer le portefeuille. Le modèle de connaissances de CommonKADS a permis de représenter leur structure d’inférence à partir d’une typologie de tâches intensives en connaissances. Une structure d’inférence représente le raisonnement pour réaliser une tâche. La méthode CommonKADS a permis de définir les exigences dans des situations plus complexes qui ne peuvent pas être définies par des approches traditionnelles comme les cas d’utilisation. Cette recherche a démontré que l’approche CommonKADS permet de définir des situations d’affaires en gestion de portefeuille pour lesquelles les règles ne sont pas rigoureusement définies et pour lesquelles l’intelligence artificielle pourrait être une technologie candidate. Une piste de recherche future consiste à élaborer des mécanismes permettant la sélection de technologies intelligentes une fois les exigences définies

ISIEM: a methodology to deploy a knowledge-based system to support bidding process

When responding to calls for tenders, companies must elaborate on relevant bids relative to the needs and expectations of customers (for example, in terms of price and delay). We built and deployed a knowledge-based system (KBS) to aid companies when developing bids. Based on a pre-defined generic bid model, a methodology to support companies when deploying the KBS is proposed in this paper. To capture, formalize, and reuse knowledge relevant to bids, a combination of several approaches, such as taxonomy, constraint satisfaction problem, and case-based reasoning, is proposed. The methodology is composed of five steps: Initialization, Specialization, Implementation, Exploitation, and Maintenance. A case study from a company building electrical parts of harbor lifting devices illustrates our proposal and allows validating the proposed methodology.Outils logiciels et ProcEssus pour la Réponse à Appel d'Offre

Formalising cartographic generalisation knowledge in an ontology to support on-demand mapping

This thesis proposes that on-demand mapping - where the user can choose the geographic features to map and the scale at which to map them - can be supported by formalising, and making explicit, cartographic generalisation knowledge in an ontology. The aim was to capture the semantics of generalisation, in the form of declarative knowledge, in an ontology so that it could be used by an on-demand mapping system to make decisions about what generalisation algorithms are required to resolve a given map condition, such as feature congestion, caused by a change in scale. The lack of a suitable methodology for designing an application ontology was identified and remedied by the development of a new methodology that was a hybrid of existing domain ontology design methodologies. Using this methodology an ontology that described not only the geographic features but also the concepts of generalisation such as geometric conditions, operators and algorithms was built. A key part of the evaluation phase of the methodology was the implementation of the ontology in a prototype on-demand mapping system. The prototype system was used successfully to map road accidents and the underlying road network at three different scales. A major barrier to on-demand mapping is the need to automatically provide parameter values for generalisation algorithms. A set of measure algorithms were developed to identify the geometric conditions in the features, caused by a change in scale. From this a Degree of Generalisation (DoG) is calculated, which represents the “amount” of generalisation required. The DoG is used as an input to a number of bespoke generalisation algorithms. In particular a road network pruning algorithm was developed that respected the relationship between accidents and road segments. The development of bespoke algorithms is not a sustainable solution and a method for employing the DoG concept with existing generalisation algorithms is required. Consideration was given to how the ontology-driven prototype on-demand mapping system could be extended to use cases other than mapping road accidents and a need for collaboration with domain experts on an ontology for generalisation was identified. Although further testing using different uses cases is required, this work has demonstrated that an ontological approach to on-demand mapping has promise