Diseño de procesos que, al ejecutarse sobre una arquitectura física, producen resultados que maximizan una cierta medida de rendimiento




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II.1. Definición y Antecedentes.

Los sistemas de información proveen apoyo para las operaciones o servicios que organizaciones realizan para la sociedad. Los sistemas son orientados verticalmente a sectores específicos e industrias, ej. Manufactura, servicios financieros, publicidad, educación, salud y entretenimiento. Más que dirección administrativa y funciones administrativas, ellos apoyan actividades y procesos que son la razón para una existencia organizacional (en muchos casos, algún tipo de actividad manufacturera o el desarrollo de servicios.

Los sistemas de este tipo varían enormemente, pero ellos tienden a caer dentro de tres tipos principales: manufactura, transacciones y Sistemas Expertos.

La meta conceptual de la industria moderna es la manufactura integrada por computador (CIM). Involucra diseño y desarrollo de ingeniería, manufactura, marketing y ventas, y todo el campo de soporte y servicios.

El diseño asistido por computador (CAD) fue aplicado primero en la industria electrónica. Hoy ellos dan forma a las técnicas de modelación tridimensional para dibujo y manipulación de objetos sólidos en una pantalla y para derivar éstos a programas de diseño de piezas y conjuntos, modelación estructural y térmica, fabricación en máquinas CNC (control numérico).

Una vez que un producto es diseñado, su proceso de producción puede ser delineado usando sistemas de planificación de procesos asistidos por computador (CAPP) que ayuden a seleccionar secuencias de operaciones y condiciones de maquinado. Los modelos del sistema de manufactura pueden ser simulado por computadores antes de que sean construidos. Las funciones básicas de la manufacturación: maquinado, formado, unión, ensamble e inspección, son apoyados por el sistema de manufactura asistida por computador (CAM) y sistemas de manejo de material automatizado. El sistema de control de inventario busca mantener un óptimo stock de partes y materiales para controlar el movimiento del inventario, predecir los requerimientos e iniciar procedimientos de órdenes de compra.

La sofisticación tecnológica de los sistemas de información de manufactura es impresionante y esto incluye incrementadamente aplicaciones robóticas, visión de computador y sistemas expertos. Lo central en el concepto de CIM es una base de datos integrada que apoya a las empresas manufactureras y es conectada a otras bases de datos administrativas.

En organizaciones de servicio no-manufacturero el tipo de sistemas de información que prevalece es el que apoya los procesos de transacción.

Transacciones son sets de entradas discretas, suministradas por usuarios en impredecibles intervalos, los cuales llaman a la base de datos buscando, analizando y modificando. El procesador evalúa el requerimiento y ejecuta éste inmediatamente. Partes de la función de procesamiento pueden ser llevadas a un terminal inteligente que distribuye el requerimiento en la carga computacional. El tiempo de respuesta (el lapso de tiempo entre el final de un requerimiento y el comienzo de la respuesta) es una característica importante de este tipo de sistema de teleproceso en tiempo real.

Los sistemas de transacción por teleproceso constituyen la base de las industrias de servicio tales como bancarios, seguros, seguridad, transporte y bibliotecas. Ellos están reemplazando el piso del mayor intercambio comercial de stock del mundo, conectando la más amplia vía de telecomunicaciones en línea en un mercado financiero global. De nuevo, lo central en un sistema de transacción es su base de datos integrada.

El foco del sistema es el recipiente de servicios más que el operador del sistema. Debido a esto, un agente viajero local es capaz de planear un itinerario completo de un viajero: incluyendo las reservaciones en aerolíneas, hoteles, arriendo de autos, programas culturales y deportivos, e incluso restaurantes, en cualquier continente y ajustar éstos al programa y presupuesto del viajero.

II.2. Componentes: software de interfaz, base de datos, programa computacional.

Una relativamente nueva categoría de sistemas de información orientada al servicio es el sistema experto, llamado así porque su base de datos guarda una descripción de habilidades en la toma de decisiones de experiencias humanas en un estrecho dominio de procedimientos, tales como interpretación médica de imagen, impuestos, diseño de piping, configuración de hardware en un sistema de computadores, equipamiento para reparar malfuncionamientos o, en la preparación de cerveza.

La motivación para construir sistemas expertos es el deseo de replicar el escaso, in estructurado y quizás el pobremente documentado conocimiento empírico de especialistas que de este modo puede ser rápidamente usado por otros.

Un programa computacional que usa inteligencia artificial resuelve problemas en un dominio especializado que ordinariamente requiere experiencia humana.

El primer sistema experto fue desarrollado en 1965 por Edward Feigenbaum y Joshua Lederberg de la Universidad de Standford en California, USA. Dendral fue diseñado para analizar componentes químicos.

Los sistemas expertos ahora tienen aplicaciones comerciales en campos tan diversos como diagnóstico médico, ingeniería petrolera e inversión financiera.

Para realizar tareas de aparente inteligencia, un sistema experto recurre a tres componentes: un software de interfaz, una base de conocimiento y un motor de inferencia.

1) El software de interfaz, mediante el cual el usuario formula preguntas a éste, el sistema experto solicita más información desde el usuario y éste le explica al usuario el proceso de razonamiento empleado para llegar a una respuesta.

2) La base de datos, llamada la base de conocimiento que consiste de axiomas (hechos) y reglas para hacer inferencias a partir de esos hechos acerca del dominio del sistema.

En el transcurso de las tres décadas pasadas, la tecnología para soportar el desarrollo de aplicaciones intensivas de datos tuvo una evolución de cuatro generaciones, sistemas de archivos, sistemas de bases de datos jerárquicos, sistemas de bases de datos en red y sistemas de bases de datos relacionales. En todos los casos, la transición de una generación a otra, ha sido motivada por la necesidad de minimizar los costos de desarrollo (que escalan rápidamente), así como los de mantenimiento y mejora de programas de aplicación.

Los sistemas convencionales (relacionales y prerrelacionales) han servido para satisfacer las necesidades de aplicaciones del ambiente para el cual fueron diseñadas, es decir, de procesamiento de datos en negocios, tales como control de inventario, nóminas, cuentas por cobrar, etc. Sin embargo, tan pronto como esta tecnología abandonó los laboratorios de investigación y registró su marca en el mercado, serias limitaciones comenzaron a ser expuestas.

Una variedad de aplicaciones comenzó a ser identificada como difícil para implantarse con el uso de sistemas de bases de datos relacionales. Estas nuevas aplicaciones incluyen diseño asistido por computador, ingeniería de software, gestión y administración de procesos (CAD, CAE, CASE y CAM), sistemas basados en conocimiento (sistemas expertos y "shell" para sistemas expertos), sistemas multimedia que manejan imágenes, gráficas, voz y documentos textuales; modelos estadísticos y científicos y análisis de programas, y sistemas de información geográfica, entre otras.

Con este nuevo esquema se presentan algunas dificultades atribuibles al modelo de datos que es una representación lógica de datos, relaciones e interacción entre los datos . Un lenguaje de base de datos es una sintaxis para representar un modelo y operaciones con una semántica definida sobre el modelo de datos.

Las aplicaciones requieren, muchas veces: a) facilidades para modelar y manejar entidades anidadas complejas (tales como diseño de objetos y documentos compuestos); b) un conjunto sofisticado de tipos de datos, por ejemplo, tipos de datos definidos por el usuario, y tipos grandes pero sin estructura (tales como imágenes, audio y documentos textuales); c) representación de conceptos semánticos (tales como relaciones de generalización y agregación); d) el concepto de evolución temporal de datos (por ejemplo, dimensión temporal de datos y mantener versiones de datos); etc.

Por otra parte, también se presentan importantes dificultades que no están relacionadas con el modelo de datos. Algunas de estas aplicaciones requieren de cómputo altamente intensivo, con un gran volumen de datos en memoria residente, e imponen demandas de ejecución que no pueden reunir los sistemas administradores de datos relacionales y de datos prerrelacionales. El ambiente de algunas de las aplicaciones también requiere de transacciones de larga duración (por ejemplo, el objeto es tan grande que su actualización toma mucho tiempo), transacciones interactivas y cooperativas.

Existen dos razones principales por las que la metodología orientada a objetos es un sólido fundamento para la nueva generación de tecnología de base de datos.

Primero, un modelo de datos orientado a objetos puede representar no solamente los datos, las relaciones y la interacción de datos de modelos de datos convencionales, sino también permite encapsular los datos y programas que operan datos con un protocolo definido y proporcionan una estructura uniforme para el trato de tipos de datos arbitrarios definidos por el usuario. Algunas relaciones en el modelo de datos, que son difíciles en sistemas de bases de datos convencionales, son inherentes a un modelo de datos basados en objetos.

Una segunda razón, es que a través de la noción de encapsulamiento y herencia, esta metodología está fundamentalmente diseñada para reducir la dificultad de desarrollo y evolución de sistemas complejos de "software". Esto fue, precisamente, la meta que motivó a la tecnología de administración de datos, a transformar sistemas de archivos hacia sistemas de bases de datos relacionales.

Un modelo de datos orientado a objetos satisface el objetivo de facilitar el diseño y desarrollo de bases de datos complejas, sofisticadas y muy grandes.

Pero, muchos de los productos comerciales comunes poseen distintos grados de calidad en cuanto a desempeño y funcionalidad. Con frecuencia, los proveedores ofrecen solamente motores (máquinas) de Bases de Datos con interfaces propietarias para desarrollo de aplicaciones por los programadores; la inclusión de herramientas de desarrollo está comenzando a surgir.

Segundo, la fuerza de un modelo de datos orientado a objetos es también su debilidad. La riqueza de este modelo hace posible la generación de unos más complejos y sus relaciones con las aplicaciones de procesamiento de datos, introducen aspectos complejos que el usuario debe manejar.

Tercero, no obstante el alto grado de desarrollo y experimentación en lenguajes de programación orientados a objetos y aplicaciones, todavía no hay un consenso en la industria sobre la semántica de su paradigma que vaya más allá de un conjunto de conceptos de alto nivel sobre la programación orientada a objetos, por lo que aún no existen estándares en esta tecnología.

3) El programa computacional, llamado el motor de inferencia, ejecuta el proceso de hacer inferencias, interpreta y evalúa los hechos en la base de conocimiento para proveer una respuesta.

La base de conocimiento es una estructura de reglas conectadas que aplica experiencias humanas, con frecuencia intuitivas, en la solución de problemas.

El proceso de adquisición de tal conocimiento típicamente tiene tres fases:

  • Un análisis funcional del ambiente, usuarios, y las tareas desarrolladas por el experto.

  • Identificación de los conceptos del dominio de experiencias y su clasificación de acuerdo a varias relaciones.

  • Una entrevista, por técnicas humanas o automatizadas del o los expertos en el tema.

Los resultados de estos pasos son traducidos en una llamada producción de reglas (de la forma "si la condición x existe, entonces la acción y sigue) y es guardado en la base de conocimiento.

Cadenas de producción de reglas forman las bases para las capacidades deductivas automatizadas del sistema experto y para su capacidad para explicar sus acciones a los usuarios.

Los sistemas expertos son una variedad comercial de una clase de programas computacionales llamados sistemas basados en conocimiento. El conocimiento en sistemas expertos es altamente in estructurado, esto es, el proceso de solucionar problemas de un dominio no es manifiesto. Y es establecido explícitamente en relaciones o deductivamente inferidos desde la cadena de proposiciones.

Dado que cada condición que puede ser encontrada puede ser descrita por una regla, los sistemas expertos basados en reglas no pueden manejar eventos no anticipados, pero pueden evolucionar con el uso, y permanece limitado a un estrecho dominio de problemas.

Otra variante de sistemas expertos, uno que no posee esta limitación, emplea una base de conocimiento que consiste de descripciones estructuradas de situaciones, de problemas del mundo real y de decisiones actualmente hechas por expertos humanos.

En medicina, por ejemplo, el registro de un paciente contiene descripciones de datos personales, exámenes físicos y de laboratorio, diagnóstico clínico, tratamiento propuesto, y los resultados de tales tratamientos.

Dada una gran base de datos con tales registros en una especialidad médica, el médico puede indagar acerca de eventos análogos a los relacionados con el paciente. Esto en contraste con el sistema que idealmente intenta reemplazar al ser humano, ya que en casos como estos sólo podría usarse este tipo de conocimiento como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones.

El software requerido para este tipo de sistemas se ha ido complicando con el tiempo ya que su desarrollo demanda tiempo, un buen equipo de programadores y un buen producto final.

Se percibe este trabajo como una tarea para el ingeniero y consiste de:

  • Identificación y análisis de los requerimientos del usuario.

  • Desarrollo de las especificaciones del sistema (software y hardware).

  • Diseño del software.

  • Implementación

  • Testeo

  • Mantención

Tareas típicas para sistemas expertos involucran clasificación, diagnóstico, monitoreo, diseño, inventario y planificación para esfuerzos especializados.

II.2.1. Tecnologías Involucradas.

Lenguajes de Programación

En principio, cualquier lenguaje de programación puede ser utilizado. Siendo así de amplio el espectro en el cual se puede escoger un lenguaje para programar un sistema experto. Atendiendo a la forma de estructurar sus instrucciones, se los puede dividir en:

IMPERATIVOS: PASCAL, C/C++.

FUNCIONALES: LISP.

DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.

ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk, Hypercard, CLOS.

 Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se han utilizado para la programación de sistemas expertos.

Estos lenguajes ofrecen características especialmente diseñadas para manejar problemas generalmente encontrados en Inteligencia Artificial. Por este motivo se los conoce como lenguajes de inteligencia Artificial.

 Una de las principales características que comparten los lenguajes LISP y PROLOG, como consecuencia de su respectiva estructura, es que pueden ser utilizados para escribir programas capaces de examinar a otros programas, incluyendo a ellos mismos. Esta capacidad se requiere, por ejemplo, para hacer que el programa explique sus conclusiones.

Esto sólo puede hacerse si el programa tiene la capacidad de examinar su propio modo de operación.

Lisp

Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico. John McCarthy lo desarrolló en 1958, en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), inicialmente como un lenguaje de programación con el cual los investigadores pudieran implementar eficientemente programas de computadora capaces de razonar.

Rápidamente LISP se hizo popular por su capacidad de manipular símbolos y fue escogido para el desarrollo de muchos sistemas de Inteligencia Artificial.

Actualmente, LISP es utilizado en varios dominios que incluyen la escritura de compiladores, sistemas para diseño VLSI, sistemas para diseño mecánico asistido por computadora (AUTOCAD), animaciones gráficas y sistemas basados en conocimiento.
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