Построение онтологического справочника отраслевого уровня с учетом рекомендаций стандарта ISO 15926

В настоящее время во всем мире стала актуальной задача управления жизненным циклом сложных инженерных объектов. Ее решение очень важно, но и наиболее трудно достижимо для таких сложнейших инженерных объектов, как атомные, тепловые станции, гидростанции, оффшорные платформы, крупные нефтеперерабатывающие заводы. К ее решению только начинают подходить. Инструментом на сегодняшний день для этого должен стать международный стандарт ISO 15 926 [1].

ISO 15 926 — это стандарт для обмена информацией об объектах непрерывных производств. Изначально был разработан для химической и нефтеперерабатывающей промышленности, но в последнее время активно используется в энергетике, судостроении и военной промышленности. В настоящее время первая часть стандарта принята в качестве российского стандарта ГОСТ Р ИСО 15 926−1-2008 [2].

Использование стандарта способствует:

• — обмену информацией между различными компаниями без необходимости предъявления требований к организации хранилищ этой информации;
• — организации непосредственного взаимодействия ИС предприятий без необходимости непосредственного участия человека в процессе этого взаимодействия;
• — повышению точности передаваемой информации, исключению ошибок человека-оператора при передаче данных, организации автоматического контроля при обмене данными.

Справочники, создаваемые в рамках стандарта ИСО 15 926, содержат данные жизненного цикла различных инженерных объектов. Они пополняются, редактируются и используются в любой момент жизненного цикла этих объектов: от проектирования до вывода из эксплуатации. Данные жизненного цикла в инженерии справочных данных ISO 15 926 считают единым целым, и включают «модель данных» (201 тип данных Части 2 стандарта), общие для многих проектов справочные данные, а также проектные данные. Единицы справочных данных определяются с использованием друг друга, и представляют собой некую пирамиду справочных данных, которая при добавлении проектных данных становится «пирамидой данных жизненного цикла». Верх этой пирамиды составляют некие общие для данной предметной области сущности, а низ содержит утверждения о конкретных свойствах индивидов в отдельных проектах.

Справочные данные могут разрабатываться самыми разными организациями. Их совокупности называются библиотеками справочных данных (БСД, или RDL, Reference Data Library). Библиотеки справочных данных ссылаются друг на друга, одни из них используют определенные в других более общие классы, шаблоны или даже индивиды для определения собственных менее общих классов, шаблонов и индивидов.

Выделяют различные уровни библиотек справочных данных: международные, национальные, отраслевые, предприятия, отдельного проекта (как правило, объединяющего несколько предприятий, возможно даже относящихся к разным отраслям).

Библиотеки справочных данных в совокупности образуют «федерацию» библиотек, причем, каждая из этих библиотек остается под независимым администрированием соответствующей организации.

В соответствии с ИСО 15 926, для организации обмена проектными данными из разных хранилищ разрабатываются адаптеры, которые берут данные из хранилища в его родном формате и выдают «наружу» в виде, соответствующем ISO 15 926. Таким образом, все общающиеся между собой хранилища данных выглядят друг для друга одинаково.

Нами проработаны вопросы создания, редактирования, хранения онтологий, в соответствии с требованиями пула стандартов Semantic WEB [3], организации высокоэффективного доступа к ним, создания WEB-интерфейсов к онтологиям, интеграции онтологических справочников в сервисно-ориентированную архитектуру [4]. Все эти разработки составляют единую технологическую платформу для создания справочников в соответствии с ИСО 15 926.

При онтологическом моделировании данных необходимо соблюдать требования к создаваемой модели, предложенные основным разработчиком стандарта — Мэтью Вестом [5,6]. Такая модель должна:

• — отражать все требования к данным;
• — быть ясной и однозначной;
• — сохранять постоянство при изменениях требований к данным;
• — иметь возможность повторного использования другими системами;
• — быть совместимой с другими моделями той же предметной области (если те основаны на аналогичных принципах);
• — быть способной интегрировать данные, получаемые из других моделей данных;
• — быть удобной с точки зрения разработки.

Кроме этого нужно соблюдать следующие принципы моделирования данных:

• 1. Атрибуты сущностей должны быть связаны отношениями с сущностями других типов.
• 2. Сущности должны иметь локальные идентификаторы, которые должны назначаться искусственно и быть уникальными. Отношения не должны использоваться в качестве элементов идентификации.
• 3. Виды деятельности, ассоциации и события должны быть представлены типизированными сущностями (а не отношениями или атрибутами).
• 4. Отношения должны использоваться исключительно для описания тех ролей, которые играют типизированные сущности в видах деятельности или ассоциациях.
• 5. Типы сущностей и присваиваемые им имена должны представлять и указывать на природу самих объектов, а не на роли, которые они играют в определенных контекстах.
• 6. Типы сущностей должны быть частью иерархии типов/супертипов всех типов, которая задает общий контекст модели.

Мы считаем, что эти принципы должны соблюдаться как на этапе создания инженерных онтологий (ИО), так и при создании нейтральной модели интеграции ISO 15 926. Такой подход обеспечит возможность автоматизации и существенное снижение трудоемкости процесса интеграции.

При проведении работ по интеграции данных по стандарту ISO 15 926 важно учитывать глубину моделирования знаний. В нашем подходе она определяется теми знаниями, которые возможно эксплицировать из технических условий (ТУ). Это, в конечном счете, определяет контекст создаваемой модели, выход за него не возможен. Если он все-таки потребуется (например, кто-то захочет моделировать поведение системы при выходе ее параметров за предельно допустимые), то необходимо дополнить соответствующую ИО и повторить весь процесс интеграции. Поэтому представляется важным учитывать все требования к интеграции данных на ранних стадиях проектирования.

Представляется также важным разумно ограничить виды отношений модели интеграции (МИ), что будет способствовать ее упрощению и существенному сокращению стоимости интеграции. В идеале нам нужно проинтегрировать именно те данные, которые нужны, а не все те, которые в принципе возможно проинтегрировать с использованием стандарта ISO 15 926.

Процесс интеграции описывается следующими алгоритмом:

• 1. Анализ информационных объектов и идентификация эквивалентных концептов в МИ.
• 2. Расширение (при необходимости) МИ для включения дополнительных концептов ИО.
• 3. Идентификация части МИ, которая представляет все концепты ИО.
• 4. Выполнения мэппинга в каждом направлении части МИ и ИО.
• 5. Спецификация всех структурных трансформаций, изменения терминологии и кодирования, которые необходимы для мэппинга.
• 6. Спецификация всех необходимых трансформаций между моделями представлений (если это требуется).
• 7. Повторение предыдущих шагов для моделей данных всех приложений, которые нужно интегрировать.

Первый шаг алгоритма несколько отличается от аналогичного шага, предложенного разработчиками стандарта [6], а также рядом других авторов, тем, что мы предполагаем на этом этапе иметь дело с ИО или отдельными их концептами, которые максимально формализованы и верифицированы. На наш взгляд, это существенно упрощает последующие шаги, снижает трудоемкость процесса интеграции и обеспечивает высокое качество моделирования данных.

В качестве основы для создания ИО выступают каталожные описания (КО). При их подготовке необходимо руководствоваться существующими нормативными документами в области каталогизации продукции. Предполагается, что одновременно с интеграцией справочных данных выполняется включение КО в федеральную систему каталогизации.

Остальные шаги аналогичны тем, которые предусмотрены у разработчиков стандарта. Мы надеемся исключить шаг 6, необходимость которого продиктована наличием 3-х различных синтаксисов для описания МИ, допустимой стандартом ISO 15 926: EXPRESS, RDF/XML и OWL 2 Manchester. Представляется целесообразным использовать только синтаксис RDF/XML. Если это удастся сделать в масштабах всей отрасли, то необходимость в шаге 6 отпадет.

Структура информационной системы (ИС), в состав которой входит онтологический справочник в стандарте ИСО 15 926, показана на рис. 1.

Система поддерживает управление ролями и доступом к данным, что позволяет реализовать множество сценариев работы. Хранилищем выступает специальный комплекс Jena [7], обеспечивающий хранение онтологий, выполнение запросов к ним.

ИС может интегрироваться со сторонними приложениями и обеспечивать интероперабильность разнородных данных сторонних приложений посредством операции «мэппинг». Эта операция необходима для централизованного взаимодействия сторонних приложений с инженерной документацией. Она осуществляется для каждого приложения.

При реализации онтологического справочника необходимо учитывать, что вся первичная информация хранится в виде документов и в подавляющем большинстве случаев только они подлежат официальному утверждению. Поэтому, несмотря на все преимущества дата-центрического подхода, который стал очень популярен в последнее время, на наш взгляд, нельзя полностью отказаться от документо-центрического подхода, а надо их совместить в рамках единой ИС. Структра такой системы была проработана, что отражено на рисунке 1, где предусмотрена отдельная словарная служба, взаимодействующая со специализированной ИПС ODB Текст.

Рис. 1. Взаимодействие основных блоков ИС и интеграция с другими системами

ODB Текст — это объектная информационно-поисковая система (ИПС) «ODB Text», разработанная НПЦ «ИНТЕЛТЕК-ПЛЮС» [8]. Она позволяет осуществлять хранение и различные процедуры поиска (в т.ч. полнотекстового) нормативно-технической документации. Использование ИПС в составе ИС для работы с онтологическими справочниками в стандарте ИСО 15 926 позволяет компенсировать неизбежную потерю части инженерных знаний при их онтологическом моделировании и переводе документации в формализованный вид RDL, а также облегчить процедуру разработки онтологий.

Важной особенностью подготовки онтологических справочников является то обстоятельство, что необходимо отслеживать изменения НСИ, оперативно менять онтологическое описание и доводить информацию о факте изменения описаний до пользователей ИС. Такой механизм был реализован.

Разработанная нами методология создания онтологических справочников в соответствии со стандартом ИСО 15 926 предусматривает проведение следующих этапов работ:

• 1. Подготовка инженерных документов и КО;
• 2. Создание ИО;
• 3. Определение набора данных для интеграции;
• 4. Создание онтологий ISO 15 926;
• 5. Мэппинг (Mapping);
• 6. Интеграция приложений и САПР.

Результатом первого этапа является подготовка КО в соответствии с требованиями ГОСТов и соответствующих постановлений Правительства РФ. Формируемый на этом этапе каталог, кроме решения обязательных требований по каталогизации продукции, является удобным маркетинговым средством для продвижения изделий на рынок.

Результаты работ на 1 этапе являются исходными данными по проведению последующих этапов интеграции данных, при этом, благодаря высокой степени структурированности КО, возможно автоматизированное извлечение информации из них для создания ИО. КО преобразуются в форму онтологии и становятся понятными не только человеку, но и компьютеру. Для работы с ИО можно использовать технологии и инструментальные средства Semantic WEB [3]. При этом можно реализовать во всем объеме преимущества от внедрения системы каталогизации, такие как выбор изделия с лучшими характеристиками, определять целесообразность проведения НИОКР для создания новых изделий, правильно задавать требования к таким изделиям и т. д. При таком подходе основную работу по анализу КО и выбору наилучших предложений можно выполнять при помощи создаваемых «интеллектуальных агентов», при минимальном участии специалистов-экспертов. На данном этапе в качестве редактора онтологий используется Protйgй [9], а в качестве хранилища онтологий — Jena. WEB-браузер онтологий является собственной оригинальной разработкой НПЦ «ИНТЕЛТЕК ПЛЮС».

Результатом выполнения последующих этапов (этапы 4 — 6) является интеграция данных, представленных в различных ИС, САПРах, справочниках, в единую базу знаний. В результате появляется возможность анализировать данные, относящиеся к разным стадиям жизненного цикла сложных изделий, моделировать поведение этих изделий во времени.

Предложенная методология создания онтологических справочников является масштабируемой и набор этапов работ может варьироваться в зависимости от сложности изделий и требований, которые предъявляются к справочным данным, получаемые промежуточные результаты отдельных этапов представляют большое практическое значение.

Проработаны вопросы технологии реализации предложенной методологии.

Ее суть заключается в следующем. КО, представленное в формате документа Word, программными средствами преобразуется в машиночитаемый формат XML, который проверяется экспертом на правильность извлечения. Затем извлеченная информация преобразуется в инженерную онтологию с помощью XSLT преобразования и сохраняется в хранилище Jena. На следующем этапе из инженерной онтологии путем процесса сопоставления и еще одного XSLT преобразования создается онтология по стандарту ISO 15 926, которая также сохраняется в хранилище. Данная цепочка автоматизированных действий позволяет получать как инженерные онтологии, так и онтологии ISO 15 926 в промышленных масштабах, исключая случайные ошибки и очень сильно сокращая время, необходимое для подготовки процессов интеграции.

Описанная выше методология проектирования онтологических справочников реализована в виде комплекса программный средств, работы проводились в интересах Госкорпорации «Росатом».

• 1. ISO 15 926. http://15 926.org/index.php .
• 2. ГОСТ Р ИСО 15 926−1-2008 — Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Интеграция данных жизненного цикла для перерабатывающих предприятий, включая нефтяные и газовые производственные предприятия. Часть 1. Обзор и основополагающие принципы.
• 3. W3C. http://www.w3.org/2001/sw/.
• 4. Андреев А. М. Березкин Д.В. Рымарь В. С. Симаков К.В. Использование технологии Semantic Web в системе поиска несоответствий в текстах документов. — 8-я Всерос. научн. конф. RCDL, 2006, http://rcdl.ru/doc/2006/ paper₃₀_v1.pdf
• 5. West M. Developing High Quality Data Models (EPISTLE Core Model). http://www.matthew-west.org.uk/documents/ princ03. pdf