Промышленные онтологии: ключ к цифровизации производства

Потребность в сквозной цифровизации бизнес-процессов осознают многие компании. Эта масштабная задача требует серьезных усилий как от самих предприятий, так и от ИТ-разработчиков, которые создают технологическую базу для цифровой трансформации. Эксперты Консорциума «Кодекс» анализируют, какую роль в осуществлении цифрового перехода играет новый формат представления документов, а также делятся своими практическими наработками в этой области.

Цифровизация начинается с документа

Современные экономические реалии диктуют предприятиям жесткие условия: в конкурентной борьбе сегодня выигрывает тот, кто быстрее переориентируется на цифровой формат работы. Практика показывает, что в «цифру» требуется переводить не отдельные производственные операции, а все бизнес-процессы, поскольку серьезный рост производительности возможен лишь в бесшовной информационной среде, а не при «лоскутной» цифровизации.

В то же время даже на самых продвинутых предприятиях до сих пор сохраняются участки работы, которые по-прежнему целиком зависят только от человека и замедляют работу компании. К этой категории, в частности, относится большинство операций, связанных с изучением, анализом и применением положений нормативных документов, — такие «бутылочные горлышки», мешающие оптимизации производства, можно найти практически во всех сферах экономической деятельности.

Без малого 35 лет Консорциум «Кодекс» занимается развитием цифровых решений для работы с документами. На платформе «Техэксперт» специалисты Консорциума создают комплексные контентнопрограммные решения, которые уже активно используют многие отечественные компании. Среди них есть и совсем небольшие организации, и такие промышленные гиганты, как ПАО «Транснефть», ПАО «Газпром», ПАО «Туполев», ПАО «КАМАЗ» — всего более 13,5 тыс. российских предприятий. Изучив их опыт и запросы, разработчики платформы «Техэксперт» пришли к выводу: классические форматы документов (бумажный носитель и даже PDF) устарели и не отвечают реалиям цифровой экономики.

Для того чтобы перевести в цифровой формат и полноценно автоматизировать работу, которая зависит от нормативных документов, информация в них должна быть дополнительно структурирована и приведена к формату, одинаково понятному и человеку, и машине. Поисками такого формата АО «Кодекс», головная организация одноименного Консорциума, занимается в рамках проектного технического комитета «Умные (SMART) стандарты» (ПТК 711) — вместе с ФГБУ «Институт стандартизации» и еще тремя десятками разных организаций. Серия стандартов, которую разрабатывают члены комитета, должна предоставить полноценное описание для документов по стандартизации четвертого уровня цифровой зрелости по классификации ISO/IEC — SMART-стандартов (рис. 1).

Рис. 1. Цели и задачи ПТК 711 «Умные (SMART) стандарты»

Специалисты Консорциума «Кодекс» не только активно участвуют в разработке нового цифрового формата представления документации, но также уже много лет интенсивно структурируют содержимое нормативных документов в своих системах, чтобы закрыть нарастающие потребности рынка. Вслед за развитием запросов предприятий на эффективные цифровые сервисы развивается и наполнение систем на платформе «Техэксперт».

В первую очередь это касается базы нормативных документов, содержащихся в профессиональных справочных системах (ПСС) «Кодекс» и «Техэксперт». Каждый документ здесь представляет собой не простой текстовый файл, а контейнер с разными видами данных. Часть из них — дополнительные вложения в различных форматах: типовые формы документов, расчетные формулы, иллюстрации и т.д. На других базируются прикладные сервисы: интеллектуальный и атрибутный поиск, контроль статуса документа, сравнение редакций, система перекрестных гиперссылок и т.д.

Для того чтобы предприятия могли применять подобные сервисы и к своим фондам внутренних документов, последовательно повышая их уровень цифровой зрелости, на платформе «Техэксперт» была разработана Система управления нормативной и технической документацией (СУ НТД) «Техэксперт». СУ НТД позволяет оптимизировать все этапы разработки и актуализации документа, а также за счет дополнительных программных инструментов повысить качество внутренней документации.

Следующим важным этапом развития цифровых решений платформы «Техэксперт» стал переход от работы с документами к работе с требованиями. Запросы пользователей сместились в сторону инструментов, способных доставлять необходимую специалисту информацию из нормативного документа прямо к его рабочему месту точно и адресно. Вслед за этой потребностью на цифровой платформе стали формироваться профильные реестры требований — сейчас их уже более десятка. Представленные реестры ориентированы на специалистов из разных отраслей промышленности — от строительства до ИТ-сектора, и линейка таких решений продолжает пополняться. Реестры помогают специалисту, с одной стороны, точечно работать только с той частью информации из документа, которая относится непосредственно к его задаче, а с другой — получать полный перечень актуальных требований, относящихся к определенному процессу или объекту.

Разработчики платформы «Техэксперт» не останавливаются на достигнутом и работают над реализацией следующего важного шага: сделать требования понятными не только человеку, но и машине. Формализованное представление нормативных требований на машиночитаемом языке открывает принципиально новые возможности для работы с данными из документов. К примеру, это позволит автоматически выявлять логические связи между требованиями, обнаруживать дублирования и противоречия, проверять проектную и цифровую документацию на соответствие нормам, контролировать качество продукции и создавать прикладные сервисы, автоматизирующие множество рутинных операций, для которых сейчас приходится привлекать квалифицированного эксперта.

От слова — к коду

В отличие от человека, программа не может понять смысл требований без дополнительных инструментов. Для того чтобы однозначно распознать каждое значимое слово в тексте, информационная система должна соотнести его с уникальным числовым идентификатором, который будет закреплять за этим словом определенный набор свойств, атрибутов и связей (рис. 2). Основой для такого распознавания должны стать цифровые классификаторы, в которых будет содержаться база сущностей, необходимых для описания предметной области, а также система иерархических взаимосвязей.

Рис. 2. Пример упрощенного требования с разбивкой на компоненты

На текущий момент готовых решений, адаптируемых для задач машинопонимания, не существует, и ни один общедоступный классификатор, к которому можно было бы обратиться за структурированной базой терминов, не обладает достаточной полнотой. Эксперты Консорциума «Кодекс» осознают, что разрабатывать классификатор придется самостоятельно, и уже долгое время занимаются этой задачей в рамках пилотных исследовательских проектов. Поскольку терминологическая база будет использоваться для формализации нормативных требований, основой для такого рода классификаторов должна стать лексика из нормативных документов. Структурировать же полученные данные планируется с помощью онтологического подхода. В чем его особенности и основные преимущества?

В сфере информационных технологий онтологическим называют метод структурирования предметной области в виде связанных категорий, их свойств и правил установления отношений между категориями. Онтологии имеют широкое применение в различных направлениях, включая создание цифровых двойников и обеспечение интероперабельности между информационными системами. Они позволяют формировать неограниченное количество вертикальных и горизонтальных связей между объектами, дополнять элементы широким набором свойств, а главное — структурировать информацию о предметной области в виде, понятном и человеку, и машине.

Первые практические шаги

Попыток создать онтологию на основе нормативных или технических документов достаточно много как в России, так и за рубежом. На сегодняшний день большинство из них не выходят за рамки экспериментов и останавливаются на этапе масштабирования из-за колоссального объема данных, которые необходимо обработать и поддерживать в актуальном состоянии. Количество специалистов, которых надо привлечь к этой работе, делает результат экономически необоснованным. Единственный выход в такой ситуации — искать пути автоматизации на всех этапах подготовки и актуализации онтологической модели.

Для проведения исследований в области онтологий в рамках Консорциума «Кодекс» сформирован Центр компетенций. Эксперты Центра реализуют пилотные проекты на платформе «Техэксперт». Общая цель исследований — разработать программно-аппаратный комплекс, который позволит на основании данных из нормативных документов автоматически строить и актуализировать онтологии.

В мае 2025 г. на конференции «Продукция в цифровом мире» в Минске исследовательская команда впервые представила один из ключевых этапов этого масштабного проекта. Специалисты рассказали о ходе подготовки прототипа универсального инструмента, который позволит на основе массива нормативных документов создавать классификатор объектов стандартизации. Разработчики стремились к тому, чтобы итоговое программное решение справлялось с этой задачей без помощи со стороны экспертов и опиралось исключительно на лингвистические принципы.

Результатом, который команда проекта ожидала от прототипа, должен был стать семантический классификатор — определенная разновидность онтологии, которую можно описать как нормативный словарь наименований продукции, процессов и их характеристик. Для каждого наименования в классификаторе указывается уникальный цифровой идентификатор и семантическое значение, определенное из контекста. Прототип должен был не просто выявить значимые сущности из текстов, но и корректно объединить их в классы, формируя иерархическую структуру.

При создании пилотной версии нового программного инструмента разработчики опирались на пул из 400 документов по трубопроводной арматуре. Эксперты заранее вручную выделили из набора документов наиболее важные объекты — прототип должен был без участия специалистов воспроизвести этот результат.

Реализовать поставленные цели стало возможным благодаря использованию технологии искусственного интеллекта (ИИ). Обучение ИИ шло итерационно на основе подготовленных экспертами методик. На текущий момент создана уже четвертая версия обученной модели, и прототип продолжает совершенствоваться. В частности, модель дорабатывают, чтобы привести значения классификатора к правильной грамматической форме. Тем не менее уже сейчас можно с уверенностью утверждать, что прототип может эффективно работать на любом массиве нормативных документов.

Если же сравнивать результаты прототипа с классификатором, который сформировали эксперты, то обученная модель уже находит две трети объектов, выделенных экспертами. Более того, она обнаруживает сущности, которые экспертами не были определены в классификатор, т.к. выделяет из документов не только объекты, но и процессы, характеристики, измеряемые параметры. Несмотря на то что для целей построения классификатора такое количество объектов и связей является избыточным, эти данные представляют ценность для построения развернутых онтологий.

Полученный прототип в полной мере стал универсальным инструментом, применимым к другим контекстам и базам документов. При этом автоматическая обработка способна показать стабильные результаты и на более обширных наборах данных. На текущий момент данные, выделенные прототипом, можно подгружать в интерфейс программных решений «Техэксперт». Планируется подготовить дополнительный инструментарий для пользователей, в т.ч. интегрируемый в стороннее программное обеспечение, чтобы специалисты могли полноценно работать с полученными сведениями.

Дальнейшие планы

Результаты, достигнутые исследовательской командой, наглядно продемонстрировали, что онтологический подход позволяет перейти от теории к практике преобразования нормативных требований в машинопонимаемый формат. Онтологии также можно привлекать для решения вспомогательных задач: создавать разнообразные классификаторы (продукции, процессов, характеристик), реализовывать сервисы по подбору требований и навигации по ним, выступать основой для межотраслевой кросс-классификации.

Тем не менее для полноценного обеспечения машинопонимания нормативных документов предстоит сделать еще много. Необходимо разрабатывать новые стандарты на SMART-формат и стандартизировать SMART-сервисы (для людей и для машин), наполнять документы в уже существующих системах данными, которые понятны машинам, — и делать это на базе семантического и онтологического анализа документов, с привлечением ИИ, но обязательно при экспертной поддержке.

Предстоит создать еще много сервисов, которые смогут эти данные использовать, а главное — интегрировать их с прикладным программным обеспечением: офисными приложениями, системами автоматизированного проектирования и автоматизации производства, управления жизненным циклом продукта и нормативно-справочной информацией. Делать это нужно, безусловно, отталкиваясь от потребностей специалистов на местах, при широкой поддержке профессионального сообщества и в тесном сотрудничестве, к которому мы и призываем заинтересованные организации.

Узнать больше об исследованиях Консорциума «Кодекс» и возможностях цифровой платформы «Техэксперт» можно по электронной почте spp@kodeks.ru, телефону 8-800-505-78-25 или на сайте сntd.ru.

01.11.2025

---

448

Поделиться: