Wykorzystanie innowacyjnych baz danych do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych w sytuacjach kryzysowych

Podobne dokumenty
Wykorzystanie rozmytych baz danych i baz wiedzy do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych

1. Wprowadzenie. Janusz Szelka 1, Zbigniew Wrona 2. w tych przypadkach, dla których wiedza o sytuacji problemowej jest kompletna.

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

WYKORZYSTANIE INTELIGENTNYCH BAZ DANYCH W BUDOWNICTWIE MOSTOWYM

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

OPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI

Typy systemów informacyjnych

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

MODELOWANIE SYSTEMU OCENY WARUNKÓW PRACY OPERATORÓW STEROWNI

Głównym zadaniem tej fazy procesu zarządzania jest oszacowanie wielkości prawdopodobieństwa i skutków zaistnienia zidentyfikowanych uprzednio ryzyk.

K1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU

Informatyczne fundamenty

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA KIERUNEK STUDIÓW INFORMATYCZNE TECHNIKI ZARZĄDZANIA

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka.

KARTA PRZEDMIOTU 1,5 1,5

Zarządzanie ryzykiem w projektach informatycznych. Marcin Krysiński marcin@krysinski.eu

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Audyt funkcjonalnego systemu monitorowania energii w Homanit Polska w Karlinie

Zaawansowane Systemy Baz Danych

Bazy danych. Dr Henryk Telega. BD 10/11 Wykład 1 1

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

ROZWÓJ SYSTEMÓW SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W PERSPEKTYWIE "PRZEMYSŁ 4.0"

BAZY DANYCH. Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych. Marcin Czajkowski. Przygotowanie wykładu: Małgorzata Krętowska

Główne kierunki badań w Katedrze Inżynierii Zarządzania:

Kierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych

Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. Modeling and analysis of computer systems Forma studiów: Stacjonarne

Spis treści. Wstęp... 9

Opis zakładanych efektów kształcenia dla kierunków studiów

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem

Pytania z przedmiotów kierunkowych

forma studiów: studia stacjonarne Liczba godzin/tydzień: 1, 0, 2, 0, 0

Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl

SPIS TREŚCI WSTĘP... 10

Systemy ekspertowe Część siódma Realizacja dziedzinowego systemu ekspertowego Roman Simiński

Systemy ekspertowe : program PCShell

LITERATURA. C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki )

METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH

WSPOMAGAJĄCY ZARZĄDZANIE DROGAMI

SZTUCZNA INTELIGENCJA

STRESZCZENIE ROZPRAWY DOKTORSKIEJ. mgr Marcin Druszcz ZABEZPIECZENIE MEDYCZNE DZIAŁAŃ PODODDZIAŁÓW POLICJI NA TERYTORIUM KRAJU W LATACH

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Systemy eksperowe. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład I

INSPECTION METHODS FOR QUALITY CONTROL OF FIBRE METAL LAMINATES IN AEROSPACE COMPONENTS

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

1. Metoda komputerowego wspomagania wyznaczania po danego wyposa enia sprz towo-materiałowego Podstawowej Jednostki Organizacyjnej Systemu Bezpiecze

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu:

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Spis treści 5. Spis treści. Część pierwsza Podstawy projektowania systemów organizacyjnych przedsiębiorstwa

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów

EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW ZARZĄDZANIE STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA - PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Efekty uczenia się na kierunku. Logistyka (studia pierwszego stopnia o profilu praktycznym)

Moduł 1. Charakterystyka informatycznych systemów komputerowych

The Binder Consulting

Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów obróbkowych MS Access za pomocą interfejsu API

STUDIA NIESTACJONARNE I STOPNIA Przedmioty kierunkowe

Bazy danych 2. Wykład 1

WSPARCIE TELEINFORMATYCZNE ZARZĄDZANIA KRYZYSOWEGO

Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$

Mechanika i Budowa Maszyn II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych, technicznych i inżynierskich

Baza danych. Modele danych

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik

Tematy seminariów wg Roger S. Pressman, Praktyczne podejście do oprogramowania, WNT, Zofia Kruczkiewicz

Efekty uczenia się na kierunku. Logistyka (studia drugiego stopnia o profilu praktycznym)

Bazy danych w sterowaniu

Procedury wyzwalane. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1

Kierunkowe efekty kształcenia dla kierunku studiów Zarządzanie i Inżynieria Produkcji studia drugiego stopnia profil ogólnoakademicki

Proces technologiczny. 1. Zastosowanie cech technologicznych w systemach CAPP

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY PROJEKT DYPLOMOWY INŻYNIERSKI

Język UML w modelowaniu systemów informatycznych

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

Istnieje możliwość prezentacji systemu informatycznego MonZa w siedzibie Państwa firmy.

6 C2A_W02_03 Ma wiedzę z zakresu logistyki produktów przerobu ropy naftowej i produktów polimerowych.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Opracowanie systemu monitorowania zmian cen na rynku nieruchomości

Grupa kursów: Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Faculty of Production Engineering and Logistics

Zarządzanie ruchem przy pomocy technologii informatycznych

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

WYMAGANIA DLA JEDNOSTEK OCENIAJĄCYCH W ŚWIETLE ROZPORZĄDZENIA NR 402/2013. dr Magdalena Garlikowska

Matryca efektów kształcenia dla programu studiów podyplomowych ZARZĄDZANIE I SYSTEMY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba.

Odniesienie symbol II/III [1] [2] [3] [4] [5] Efekt kształcenia. Wiedza

Efekty kształcenia dla kierunku studiów TOWAROZNAWSTWO

Transkrypt:

SZELKA Janusz 1 WRONA Zbigniew 2 Wykorzystanie innowacyjnych baz danych do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych w sytuacjach kryzysowych WSTĘP Rozwój technologii informatycznych umożliwia komputerowe wspomaganie coraz liczniejszych obszarów działań inżynieryjnych o charakterze informacyjno-decyzyjnym. Nowe metody czy narzędzia informatyczne rzadko jednak powstają z myślą o obszarze działań inżynieryjnych, najczęściej są tworzone na użytek różnych przedsięwzięć biznesowych a następnie adaptowane do zastosowań inżynierskich. Taką zależność można wskazać w przypadku systemów ewidencyjnych (katalogowych), prognostycznych, czy optymalizacyjnych. Sugestywnym przykładem wskazanej wyżej kolejności wykorzystywania nowych technologii informatycznych mogą być metody sztucznej inteligencji, a zwłaszcza systemy eksperckie, czy sztuczne sieci neuronowe. Zastosowane z powodzeniem w biznesowych przedsięwzięciach predykcyjnych oraz wspomaganiu decyzji do wykonania zadań słabo ustrukturyzowanych, szybko znalazły podobne zastosowania w analityczno-decyzyjnych działaniach inżynierskich. Powyższa prawidłowość skłania do pilnego przyglądania się nowym technologiom informatycznym, wykorzystywanym w obszarach biznesowych, pod kątem możliwości ich zastosowania w obszarach inżynierii. Na szczególną uwagę zasługują tu technologie baz danych, ze względu na bardzo szeroki zakres ich potencjalnych zastosowań. Problem doboru właściwych rozwiązań informatycznych staje się szczególnie istotny w sytuacjach nietypowych, obarczonych dodatkowymi uwarunkowaniami i ograniczeniami. Obszarem przedsięwzięć inżynierskich, w którym dobór adekwatnych rozwiązań informatycznych, zarówno w zakresie zasobów informacyjnych, jak i produktów programistycznych, zarządzających tymi zasobami, które mają szczególne znaczenie w wypracowaniu racjonalnych rozwiązań, jest obszar przedsięwzięć o charakterze anlityczno-decyzyjnym. Istotę rozpatrywanego problemu przedstawiono na rysunku 1. 1 Uniwersytet Zielonogórski, Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych we Wrocławiu; 51-150 Wrocław; ul. Czajkowskiego 109; jszelka@wso.wroc.pl 2 Wyższa Szkoła Zarządzania Edukacja we Wrocławiu, 50-425 Wrocław; ul. Krakowska 56-62; z_wrona@wp.pl 1527

Rys. 1. Istota problemu informatycznego wspomagania decyzji w obszarze przedsięwzięć inżynieryjnych 1. WYKORZYSTANIE ZAAWANSOWANYCH TECHNOLOGII BAZ DANYCH DO WSPOMAGANIA PRZEDSIĘWZIĘĆ INŻYNIERYJNYCH Różne kategorie problemów inżynierskich wymuszają stosowanie do ich wspomagania różnorodnych technologii informatycznych, przy czym niezależnie od kategorii działań (ewidencja, analizy, wspomaganie projektowania, wspomaganie decyzji), zawsze do ich realizacji niezbędne są ustrukturyzowane zasoby danych, gromadzone w bazach danych różnego typu. System bazy danych pełni rolę jądra systemu informatycznego odpowiedzialnego nie tylko za bezpieczne przechowywanie danych, ale także zapewnienie spójności danych, zarządzanie współbieżnym dostępem do danych, czy odtwarzanie danych po awarii. Wzrastająca liczba różnorodnych rozwiązań w zakresie systemów baz danych (rysunek 2) implikuje konieczność wnikliwej analizy ich własności, w celu dokonania racjonalnego doboru dostępnych technologii do charakteru wspomaganych przedsięwzięć. RELACYJNE OBIEKTOWE POSTRELACYJNE RELACYJNO-OBIEKTOWE HURTWNIE DANYCH (ANALITYCZNE BAZY DANYCH) AKTYWNE TEMPORALNE Rys. 2. Wybrane typy systemów baz danych 1528

Dwa podstawowe sposoby podejścia do organizacji danych przewidują ich organizowanie w postaci struktur relacyjnych lub obiektowych, szczegółowo opisanych w literaturze przedmiotu [1,2,3], także w odniesieniu do zastosowań inżynierskich [6]. W ostatnich latach, na bazie struktur relacyjnych i (lub) obiektowych zaproponowano szereg nowych rozwiązań, możliwych do wykorzystania w specyficznych obszarach lub sytuacjach, w których skuteczność technologii tradycyjnych była ograniczona. Jednym z ograniczeń tradycyjnych systemów baz danych jest ich statyczność czasowa w zakresie zasobów danych. Mechanizmy czasowego wariantowania danych (stosowane np. w hurtowniach danych), umożliwiają jedynie gromadzenie wartości określonego atrybutu (np. szybkość prądu rzeki) w różnych momentach czasowych [5]. Nie ma natomiast możliwości analizowania z poziomu bazy danych aktualności dokonanej w niej wpisów. Tego typu problemy mogą być rozwiązywane za pomocą temporalnych baz danych. Baza temporalna jest odmianą bazy relacyjnej, w której każdy wpis posiada znacznik czasowy, określający czas, w jakim jego wartość zachowuje status prawdziwości. Do każdej danej może być przywiązanych wiele różnorodnych znaczników czasowych, takich jak okres ważności (okres, po upływie którego zmienia się poziom znaczeniowy danej a tym samym możliwość jej użycia w procesach analityczno-decyzyjnych), czy czas operacji (rysunek 3). V V wartość bieżąca Wartości wariantowane czasowo a) tx t b) tx t Rys. 3. Znaczenie danych w bazie tradycyjnej (a) oraz w bazie temporalnej (b) Rozpatrując nowoczesne technologie baz danych w kontekście możliwości ich wykorzystania w przedsięwzięciach inżynieryjnych warto również zwrócić uwagę na strumieniowe bazy danych. W modelu strumieni danych zakłada się, że niektóre napływające do systemu dane są dostępne jedynie w wybranych momentach czasowych, zatem czas możliwej rejestracji tych danych jest skończony. Elementy strumienia danych napływają do systemu na bieżąco (online), a każdy element pobrany ze strumienia danych po przetworzeniu jest niszczony lub archiwizowany. Obszary przedsięwzięć inżynieryjnych, w których rozwiązania tego typu wydają się niezwykle użyteczne, to przede wszystkim stałe monitorowanie obiektów (np. mostowych) oraz bieżące monitorowanie w sytuacjach kryzysowych (np. zagrożenia powodziowego). Rozpatrywane wyżej przypadki wykorzystania specjalnych technologii baz danych mogą się wiązać z koniecznością rozpoznawania przez mechanizmy bazy danych różnych zdarzeń zewnętrznych lub wewnętrznych i podejmowania w związku z nimi odpowiednich działań. Przyporządkowanie takich mechanizmów bezpośrednio do danych, zawartych w bazie danych wydaje się korzystne z wielu względów, ale wciąż stanowi wyzwanie implementacyjne. 2. ISTOTA AKTYWNYCH BAZ DANYCH System aktywnej bazy danych charakteryzuje się możliwością przejścia do stanu aktywności nawet wówczas, gdy nie są do niego jawnie kierowane żadne żądania. Zmiana stanu bazy danych (z pasywnego na aktywny) może następować na skutek zajścia określonego zdarzenia zewnętrznego, ale także: zakończenia realizacji określonego zbioru transakcji, kierowanych do SZBD; upływu określonego kwantu czasu; kombinacji powyższych przypadków (rysunek 4). 1529

zdarzenia użytkownika zdarzenia czasowe zdarzenia w bazie danych AKTYWNA BAZA DANYCH monitorowanie zdarzeń ewaluacja warunków inicjowanie akcji działanie Rys. 4. Istota funkcjonowania aktywnej bazy danych System taki zawiera specjalne konstrukcje programistyczne (złożone z sekwencji instrukcji), nazywane aktywnymi regułami. Ich uruchomienie jest inicjowane niezależnie od normalnego przebiegu sterowania działaniem aplikacji, przez określone zdarzenia zachodzące w bazie danych, np. aktualizację danej, upłynięcie pewnego czasu, itp. Aktywne reguły często przyjmują postać reguł ECA (Event-Condition-Action). Zajście określonego zdarzenia, przy spełnieniu odpowiedniego warunku, wyzwala określone działanie (rysunek 5). Reguły aktywne określa się również mianem trygerów (triggers) lub reguł biznesowych (business rules). Aktywna reguła zdarzenie: np. próba modyfikacji danych DANE AKCJA: np. modyfikacja lub usunięcie innych danych warunek: pobranie warunku spełniony Sprawdzenie warunku niespełniony Brak działań lub inna akcja Rys. 5. Istota funkcjonowania aktywnych reguł Jako przykład przemysłowego wykorzystania technologii aktywnych baz danych można wskazać system Air Traffic Control System (ATC System) - REFLEX. System ten wspomaga pracę kontrolera ruchu powietrznego realizując wprowadzanie i aktualizowanie w czasie rzeczywistym informacji o samolocie, na podstawie sygnałów z radaru i parametrów katalogowych. W podobnym trybie jest realizowana stała kontrola, czy samolot znajduje się na określonej dla niego ścieżce lotu oraz czy samoloty znajdujące się w pobliżu są w bezpiecznej odległości. Korzeni mechanizmów aktywnych reguł należy poszukiwać w metodach sztucznej inteligencji, umożliwiających w ramach tzw. reguł produkcyjnych realizowanie schematu działania typu: wzorzec akcja. Jak przewidują znawcy baz danych (Stonebraker i inni), w tzw. Manifeście baz danych III generacji, reguły (wyzwalacze, więzy integralności) staną się główną cechą przyszłych systemów baz danych [7]. 3. WSPOMAGANIE PRZEDSIĘWZIĘĆ INŻYNIERYJNYCH PRZY UŻYCIU AKTYWNYCH BAZ DANYCH Własności aktywnych systemów baz danych sprawiają, że ich użyteczność można wykazać w wielu obszarach działań inżynieryjnych. Na szczególną uwagę zasługują obszary, w których działania o charakterze analitycznym lub decyzyjnym wymagają korzystania z ustrukturyzowanych zasobów danych (pomiarowych, katalogowych itp.) a do wypracowania decyzji wymagane jest korzystanie z konstrukcji regułowych. Jako typowy przykład takich działań można wskazać problem doboru właściwej konstrukcji mostu w sytuacji kryzysowej (rysunek 6). 1530

Rys. 6. Dobór konstrukcji mostu [4] Ze względu na znaczną liczbę różnorodnych uwarunkowań, związanych z terenem przeprawy, dostępnością materiałów, ograniczeniami czasowymi itd., problem należy zaliczyć do słabo ustrukturyzowanych. Może to oznaczać konieczność wykorzystania do jego rozwiązania systemu regułowego, z bazą wiedzy eksperckiej. Takie rozwiązanie, wymagające realizacji złożonych i czasochłonnych przedsięwzięć związanych z akwizycją i formalizacją wiedzy ekspertów, komplikuje się dodatkowo przy znacznej liczbie parametrów (ilościowych i jakościowych), stanowiących dane wejściowe w procesie analizy. Alternatywą może być system aktywnej bazy danych, w którym problem wyboru racjonalnego rozwiązania zostanie powierzony zestawowi aktywnych reguł, inicjujących odpowiednie działania (np. zawężających dostępne warianty rozwiązań konstrukcyjnych). Wprowadzone wartości danych w zestawieniu z warunkami brzegowymi, sformułowanymi dla tych danych w aktywnych regułach, spowodują zainicjowanie odpowiednich działań wyłącznie w sytuacji spełnienia zdefiniowanych warunków (rysunek 7). wartość danej X aktywna reguła(warunek) Akcja = nowa wartość danej Y wprowadzanie wyszukiwanie w bazie danych (selekcja) Określenie wartości parametru (wynik procesów selekcji) wymagana rozpiętość mostu = 80 m. wyszukaj konstrukcje(rozpiętość katalogowa>=80) dostępna konstrukcja = (most ciężki SS80; most ciężki SKB) rodzaj mostu = drogowo-kolejowy wyszukaj konstrukcje(rodzaj= drogowokolejowy ) dostępna konstrukcja(most ciężki SS80; most ciężki SKB) = most ciężki SKB Rys. 7. Przykład efektu wykorzystania aktywnych reguł [9] 1531

Np. w systemie POSTGRES, warunki są definiowane na podstawie aktualnego stanu bazy danych lub na podstawie zmian pomiędzy stanami: create rule Technologia_montażu_konstrukcji_przęsłowej as on update to Wymiary_placu_montażowego where Całkowita_długość mostu>240 m. then... Kolejnym obszarem, w którym zastosowanie technologii aktywnych baz danych wydaje się być zasadne są przedsięwzięcia z zakresu monitoringu obiektów inżynieryjnych (np. mostów). Monitoring pozwala na szybką reakcję w razie zaistnienia różnego typu zagrożeń (np. związanych z przeciążeniem głównych elementów konstrukcyjnych, wynikających z eksploatacji obiektów mostowych w warunkach kryzysowych, zniszczenie zmęczeniowe konstrukcji, będące skutkiem warunków jej eksploatacji, katastrofę środka transportu czy ataki terrorystyczne). System monitoringu można uznać za jeden z podsystemów reagowania na sytuacje kryzysowe (rysunek 8). Podsystem Monitoringu SYSTEM REAGOWANIA KRYZYSOWEGO Rozpoznanie Identyfikacja, ocena Analiza, prognoza Podjęcie decyzji Rys. 8. Elementy systemu monitoringu Warunkiem skutecznego przeciwdziałania jest ciągła realizacja procesu analizy napływających strumieni danych pomiarowych. Napływające do systemu w określonych momentach dane zewnętrzne aktualizują wartości odpowiednich atrybutów. Uaktywniane w tym momencie aktywne reguły umożliwiają natychmiastową analizę wartości tych atrybutów w zestawieniu z danymi krytycznymi i w razie potrzeby (przekroczenie przez parametr wartości krytycznej), podjęcie odpowiedniej akcji. Jeśli przyjąć, że jednym z czynników ryzyka jest czynnik zmęczeniowy, to aktywna reguła może wyznaczać poziom ryzyka eksploatacji obiektu mostowego, np. w oparciu o zależność [8]: gdzie: - W i to czynniki ryzyka, np. czynnik zmęczeniowy W z, - K i to konsekwencja wystąpienia danego czynnika. WNIOSKI Dobór odpowiednich metod i narzędzi informatycznych, wspomagających określone kategorie przedsięwzięć inżynierskich jest jednym z warunków racjonalizacji tych przedsięwzięć. Znaczącą rolę w tym zakresie należy przypisać systemom baz danych, co wynika z bardzo szerokiego obszaru ich możliwych zastosowań oraz praktycznej niemożności ich zastąpienia innymi technologiami informatycznymi. Różnorodność przedsięwzięć inżynierskich nakazuje jednak dokonywanie bardzo rozważnego wyboru zarówno w zakresie organizacji samych danych, jak i narzędzi do zarządzania nimi. (1) 1532

Dobór odpowiednich rozwiązań informatycznych wydaje się szczególnie ważny w obszarze przedsięwzięć o charakterze analityczno-decyzyjnym. Specyfika tego typu działań (mały poziom ustrukturyzowania problemów, konieczność wykorzystywania różnorodnych danych źródłowych) sprawia, że ani wykorzystanie tradycyjnych systemów baz danych (relacyjnych lub obiektowych) ani systemy regułowe z bazą wiedzy nie gwarantują wspomagania tego typu przedsięwzięć na zadowalającym poziomie. Dopiero ich łączne wykorzystanie, np. dzięki systemom hybrydowym (skomplikowanym i kosztownym) może zapewnić pożądane rezultaty. Do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych o charakterze analityczno-decyzyjnym można jednak zaproponować innowacyjne technologie baz danych, oferujące zarówno typowe, rozbudowane możliwości ewidencyjne, jak i niespotykane dotychczas w bazach danych własności regułowe. Wydaje się, że tego typu technologie, określane mianem aktywnych baz danych można z powodzeniem wykorzystać w tych obszarach przedsięwzięć inżynieryjnych, które dotychczas, ze względu na swą specyfikę były wspomagane przez różne, niejednorodne rozwiązania informatyczne. Streszczenie Przedsięwzięcia inżynieryjne często dotyczą sytuacji nietypowych, obarczonych dodatkowymi uwarunkowaniami i ograniczeniami. Racjonalny dobór informatycznych rozwiązań wspomagających te przedsięwzięcia wymaga wnikliwej oceny możliwych do wykorzystania technologii. Obszarem przedsięwzięć inżynierskich, w którym dobór technologii informatycznych, zarówno w zakresie zasobów informacyjnych, jak i produktów programistycznych, zarządzających tymi zasobami, wydaje się mięć szczególnie znaczenie w wypracowaniu racjonalnych rozwiązań, jest obszar przedsięwzięć o charakterze anlityczno-decyzyjnym. Niezwykle użyteczne do ich wspomagania okazują się systemy regułowe (eksperckie), które muszą być jednak wspierane technologiami tradycyjnych baz danych, ze względu na znaczne ilości potrzebnych danych ewidencyjnych. Do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych o charakterze analityczno-decyzyjnym można zaproponować innowacyjne technologie baz danych, oferujące zarówno typowe, rozbudowane możliwości ewidencyjne, jak i niespotykane dotychczas w bazach danych własności regułowe. Tego typu technologie, określane mianem aktywnych baz danych można z powodzeniem wykorzystać w takich obszarach przedsięwzięć inżynieryjnych, jak dobór konstrukcji mostów czy monitoring obiektów inżynieryjnych. Przedsięwzięcia takie, były dotychczas wspomagane przez różne, niejednorodne rozwiązania informatyczne, co zwykle znacząco komplikuje proces wspomagania i może ujemnie wpływać na skuteczność końcowego efektu. Use of innovative databases to support engineering projects in crisis situations Abstract Engineering projects frequently concern atypical situations, limited by additional conditions and constraints. A rational selection of IT solutions aiding such projects requires a thorough assessment of technologies that might potentially be employed. One area of engineering projects where a selection of appropriate information technologies, namely information resources and programming products managing those resources, seems to be of particular significance in working out rational solutions is the area of analytical and decision-making tasks. The systems that appear to be most effective in supporting engineering projects are rule-based (expert) systems, which must, however, be aided with traditional database technologies, due to substantial volumes of recording data required. In order to assist engineering projects of analytical and decision-making nature, one may propose, though, innovative database technologies, offering both typical and elaborate recording capabilities as well as rule-based properties, which are a novelty in databases. It seems that such technologies, referred to as active databases, may well be employed in such areas of engineering projects as a selection of bridge structures or engineering facilities monitoring, examples. Such projects, owing to their nature, so far have been aided by various, heterogeneous IT solutions, which normally complicates the aiding process and may have a negative impact on the effectiveness of the final effect. BIBLIOGRAFIA 1. Beynon-Davies P., Systemy baz danych. WNT, Warszawa, 2003. 1533

2. Elmasri R., Navathe S., Wprowadzenie do systemów baz danych, Helion, Warszawa 2005. 3. Garcia-Molina H., Ullman J., Widom J., Systemy baz danych. WNT, Warszawa 2006. 4. Kuczmarski F., Zelkowski J., Gontarczyk M., Współczesne mosty towarzyszące i szturmowe. Wymagania i rozwiązania, V Międzynarodowa Konferencja Uzbrojenia, Waplewo 2004. 5. Szelka J., Wrona Z., Wykorzystanie analitycznych baz danych w procesach budowy (odbudowy) obiektów komunikacyjnych, Pięćdziesiąta Czwarta Konferencja Naukowa Krynica 2008, T.4. 6. Szelka J., Wrona Z., Informatyczne wspomaganie działań organizacyjnych i wykonawczych przy budowie obiektów inżynieryjnych. Pięćdziesiąta Pierwsza Konferencja Naukowa Krynica 2005, T.4. 7. Stonebraker i inni, Manifest systemów baz danych trzeciej generacji (org. Manifesto System Database Third-Generation), 1990. 8. Skorupka D, Duchaczek A., Zarządzanie ryzykiem utrzymania infrastruktury transportu drogowego w świetle eksploatacji wojskowych obiektów mostowych, Zeszyty naukowe WSOWL Nr 4 (154) 2009, Wrocław 2009. 9. http://www.eiffel.de 1534