Configuración basada en el conocimiento

La configuración basada en el conocimiento , también conocida como configuración de producto o personalización de producto , es una actividad que consiste en personalizar un producto para satisfacer las necesidades de un cliente específico. El producto en cuestión puede constar de piezas mecánicas, servicios y software. La configuración basada en el conocimiento es un área de aplicación importante para la inteligencia artificial (IA) y se basa en el modelado de las configuraciones de manera que permita la utilización de técnicas de IA para buscar una configuración válida que satisfaga las necesidades de un cliente específico. ^{[ A 1 ] [ A 2 ] [ A 3 ] [ A 4 ] [ A 5 ] [ B 1 ] [ B 2 ] [ B 3 ]}

La configuración basada en el conocimiento (de productos y servicios complejos) tiene una larga historia como área de aplicación de la inteligencia artificial , véase, por ejemplo, ^{[ B 1 ] [ A 1 ] [ A 6 ] [ A 7 ] [ A 8 ] [ A 9 ] [ A 10 ] [ A 11 ]} De manera informal, la configuración puede definirse como un "caso especial de actividad de diseño, donde el artefacto que se está configurando se ensambla a partir de instancias de un conjunto fijo de tipos de componentes bien definidos que pueden componerse conforme a un conjunto de restricciones". ^{[ A 2 ]} Dichas restricciones ^{[ B 4 ]} representan restricciones técnicas, restricciones relacionadas con aspectos económicos y condiciones relacionadas con los procesos de producción. El resultado de un proceso de configuración es una configuración de producto (configuración concreta), es decir, una lista de instancias y, en algunos casos, también conexiones entre estas instancias. Ejemplos de tales configuraciones son las computadoras que se van a entregar o las ofertas de cartera de servicios financieros (por ejemplo, una combinación de préstamo y seguro de riesgo correspondiente).

Los sistemas de configuración ^{[ B 1 ] [ A 1 ] [ A 2 ]} , también conocidos como configuradores o kits de herramientas de personalización masiva , ^{[ A 13 ]} son ​​una de las tecnologías de inteligencia artificial más exitosamente aplicadas . Ejemplos de ello son la industria automotriz, ^{[ A 9 ]} la industria de las telecomunicaciones, ^{[ A 7 ]} la industria informática, ^{[ A 6 ] [ A 14 ]} y los transformadores eléctricos de potencia. ^{[ A 8 ]} Partiendo de enfoques basados ​​en reglas como R1/ XCON , ^{[ A 6 ]} se han desarrollado representaciones del conocimiento basadas en modelos (en contraste con las representaciones basadas en reglas) que separan estrictamente el conocimiento del dominio del producto del conocimiento de resolución de problemas ; ejemplos de ello son el problema de satisfacción de restricciones , el problema de satisfacibilidad booleana y diferentes representaciones de programación de conjuntos de respuestas (ASP). Hay dos conceptualizaciones comúnmente citadas del conocimiento de configuración. ^{[ A 3 ] [ A 4 ]} Los conceptos más importantes en estas son componentes, puertos, recursos y funciones. Esta separación del conocimiento del dominio del producto y el conocimiento de resolución de problemas aumentó la efectividad del desarrollo y mantenimiento de aplicaciones de configuración, ^{[ A 7 ] [ A 9 ] [ A 10 ] [ A 15 ]} ya que los cambios en el conocimiento del dominio del producto no afectan las estrategias de búsqueda y viceversa.

Los configuradores también se consideran a menudo como " kits de herramientas de innovación abierta ", es decir, herramientas que ayudan a los clientes en la fase de identificación del producto. ^{[ A 16 ]} En este contexto, los clientes son innovadores que articulan sus requisitos, lo que conduce a nuevos productos innovadores. ^{[ A 16 ] [ A 17 ] [ A 18 ]} La "confusión masiva" ^{[ A 19 ]} —la sensación de agobio que experimentan los clientes ante un gran número de posibles alternativas de solución (opciones)— es un fenómeno que suele presentarse con la aplicación de tecnologías de configuración. Este fenómeno motivó la creación de entornos de configuración personalizados que tienen en cuenta el conocimiento y las preferencias del cliente. ^{[ A 20 ] [ A 21 ]}

La configuración central, es decir, guiar al usuario y verificar la coherencia de los requisitos del usuario con la base de conocimiento , la presentación de la solución y la traducción de los resultados de la configuración en una lista de materiales (BOM) son tareas principales que debe soportar un configurador. ^{[ A 22 ] [ B 5 ] [ A 5 ] [ A 13 ] [ A 23 ]} Las bases de conocimiento de configuración a menudo se construyen utilizando lenguajes propietarios. ^{[ A 10 ] [ A 20 ] [ A 24 ]} En la mayoría de los casos, las bases de conocimiento son desarrolladas por ingenieros de conocimiento que obtienen conocimiento de producto, marketing y ventas de expertos del dominio. Las bases de conocimiento de configuración se componen de una descripción formal de la estructura del producto y restricciones adicionales que limitan las posibles combinaciones de características y componentes.

Los configuradores conocidos como configuradores de productos basados ​​en características utilizan conjuntos de variables discretas que son binarias o que tienen uno de varios valores, y estas variables definen cada posible variación del producto.

Recientemente, la configuración basada en el conocimiento se ha extendido a la configuración de servicios y software. El modelado de la configuración de software se ha basado en dos enfoques principales: el modelado de características, ^{[ A 25 ] [ B 6 ]} y los conectores de componentes. ^{[ A 26 ]} La ontología de dominio Kumbang combina los enfoques anteriores, basándose en la tradición de la configuración basada en el conocimiento. ^{[ A 27 ]}

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