საქმეთა მართვის ინტელექტუალური სისტემების აგების შესახებ

განვითარების თანამედროვე ეტპზე,  დოკუმენტბრუნვის და საქმეთა წარმოების  პროცესები კარგად არის შესწავლილი და  არსებობს მრავალი  პროგრამული სისტემა , რომლებიც წარმატებით გამოიყენება ამ პროცესების სამართავად. მეორეს მხრივ ჩვენ ვიმყოფებით ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიურ ეპოქაში , რომელიც ახალ შესაძლებლობებს აჩენს, არსებული ინფორმაციულის სისტემების განსავითარებლად.  ნაშრომში გააანალიზებულია თანამედროვე საქმეთა წარმოების  სისტემების სუსტი მხარეები და  შემოთავაზებულია  მათი გადაწყვეტის გზები ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით. თუმცა საქმეთა წარმოების პროცესებს კანონმდებლობა და რეგულაციები განსაზრვრავენ, მაგრამ მათი არაცალსახა ინტერპრეტაციების,  არასრულობის და პროცესში შემოტანილი დოკუმენტების კონტენტის ანალიზის სირთული გამო  შეუძლებელია  ყოველთვია საქმეთა მართვის ხისტი სქემების შექმნა. აუცილებელია დინამიური სქემების შემოტანა ბიზნეს მიზნის მისაღწევად. აქედან გამოდინარე,  ნაშრომში საქმეთა მართვის პროცესი  წარმოდგინდება  შერეული მოდელების სახით. პროცესის ნაწილი აღიწერება ფიქსირებული სამუშაო პროცესის სახით , ხოლო ნაწილი დინმიური აწყობადი პროცესების სახით ფიქსირებული ქვეპროცესების გამოყენებით, რომელთა გადაწყვეტაც უნდა დაიგეგმოს.  არსებულ საქმეთა წარმოების სისტემებში რეალური მონაცემების დამუშავებისას წარმოიქმნება გარკვეული ცოდნა და გამოცდილება, რაც გვაძლევს შესაძლებლობას, განხორციელდეს  ზოგიერთი პროცესის და გადაწყვეტილების მიღების ავტომატიზაცია. ამჟამინდელ სისტემებში ჩვენ ძნელად ვიპოვით ასეთ ფუნქციონირებას. ამ პრობლემის გადასაწყვეტად ნაშრომში განიხილება საქმეთა წარმოების სისტემის  გაფართოება უნიფიცირებული ინტელექტუალური მოდულით-ძრავით, რომელიც მოიცავს ცოდნის ბაზას, წესებთან , ფაქტებთან  მუშაობის, დასკვნების კეთების, მანქანური სწავლების ,  დაგეგმვის  და გადაწყვეტილებების მიღების მექნიზმებს.  ნაშრომში შემუშავებულია განვითარებული საქმეთა წარმოების სისტემის ფორმალური მეტა მოდელი, რომელიც წარმოდგინდება როგორც საქმის კომპონენტების-ობიექტების, საწყისი მდგომარეობათა გარდაქმნა  მიზნობრივ  მდგომარეობაში , საქმის წარმოების ოპერაციების მიმდევრობათა შერჩევით. მდგომარეობა განიხილება, როგორც ობიექტების ატრიბუტების და მათი მნიშვნელობების ერთობლიობა, რომელიც აღიწერება ცოდნის ბაზის ფაქტების სახით, ხოლო ოპერაციები აღიწერება ცოდნის ბაზაში წესების სახით. საქმის წარმოების პროცესში  ახალი სიტუაციის გაჩენის შემთხვევაში საჭიროა პროცესის გადაგეგმვა, რისთვისაც მოდელის ფარგლებში ფორმულირდება ოპტიმალური ქმედებათა მიმდევრობის შერჩევის ამოცანა და შემოთავაზებულია მისი გადაწყვეტა ავტორის მიერ შემუშებული ალგორითმით. კონფიგურაციის ან ვალიდაციის წესების ავტომატურად გამოსაყენებლად  ნაშრომში შემოთავაზებულია მანქანური სწავლების კლასიფიკაციის მოდელების გამოყენება ღრმა ნეირონული ქსელების საფუძველზე. წარმოდგენილი ფორმალიზის ბაზზე შემუშავდა  საქმეთა მართვის ინტელექტუალური სისტემის არქიტექტურა და განხხორციელდა მისი ბირთვის რეალიზაცია.  ძრავი მოიცავს შემდეგ ძირითად არქიტექტორულ კომპონენტებს, როგორიცაა საქმის სასიცოცხლო ციკლის მართვის მოდული (საქმის შექმნა, განახლება და დახურვა) , ჰიბრიდული ინტელექტუალური მოდული , რომელიც პასუხისმგებელია ცოდნის ბაზის მართვზე, მანქანურ სწავლებაზე, დინამიური დაგეგმვის  და გადაწყვეტილებების მიღების პროცესებზე,  ვალიდაციის მოდული უზრუნველყოფს მონაცემთა თანმიმდევრულობას და სიზუსტეს როგორც სტატიკური, ასევე დინამიური და AI-ით გაძლიერებული ვალიდაციის წესების მეშვეობით და კონფიგურაციის მოდული უზრუნვეყოფს სისტემის ოპერაციათა მართვას. აღწერილ არქიტექტურაზე აგებული მოდული  არის დანერგილი განსხვავებულ სფეროებში მომუშავე სამთავრობო და კერძო სექტორის კომპანიებში.