Concept of system supporting self-study process of diagnosticians

• Autorzy: Psiuk K.

Warianty tytułu

PL

Koncepcja systemu wspomagającego proces samokształcenia pracowników utrzymania ruchu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

One of the element of the work of employees of maintenance services is a process of improving their knowledge. So it is important to prepare such a system which could help that process. The aim of this paper is a concept of the system that allow support learning process of maintenance service staff. In this paper the author presents two main parts of this system. The first one that is connected with representation of diagnostic knowledge. The second part of the system will help to decide which part of the knowledge is suitable for the employee. The author assumed that the system will be dynamically fit to the knowledge of the employee. The knowledge will be divided into small parts, so each of them could be used in many different themes. Basis of them the system could decide which part of them is adequate to the actual knowledge of the employee.

PL

Jednym z elementów pracy służb utrzymania ruchu jest proces samodoskonalenia swojej wiedzy i umiejętności. Istotnym więc wydaje się opracowanie systemu, który mógłby wspomóc ten proces. Tematem tego referatu jest przedstawienie koncepcji takiego systemu, który wspomógłby proces samokształcenia służb utrzymania ruchu. W pracy autor przedstawia dwa główne elementy takiego systemu. Pierwszy element związany jest reprezentacją wiedzy diagnostycznej. Drugi z elementów systemu ma pomóc wybrać tę część wiedzy, która będzie najbardziej właściwa dla danego pracownika. Zakłada się, że system będzie się dostosowywał do wiedzy pracownika. Wiedza będzie podzielona na części, dzięki czemu będzie można je wykorzystać w wielu różnych tematach. Na tej podstawie system będzie mógł decydować jaką wiedzę należy przekazać pracownikowi w stosunku do posiadanej przez niego wiedzy.

Słowa kluczowe

EN

applications; artificial intelligence; education and training in CM; decision support for CM

PL

aplikacja; sztuczna inteligencja; nauczanie; szkolenie; utrzymanie ruchu; wspomaganie decyzji

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 2(62)
• Strony: 49--56
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Psiuk K.

• Silesian University of Technology, Institute of Fundamentals of Machinery Design Konarskiego 18a, 44-100 Gliwice, Poland,

Bibliografia

• [1] A. C. Márquez, The Maintenance Management Framework. Models and Methods for Complex Systems Maintenance. Springer London, 2010.
• [2] EN 13306:2001, (2001) Maintenance Terminology. European Standard. CEN (European Committee for Standardization), Brussels.
• [3] A. Arnaiz, B. Iung, A. Adgar, T. Naks, T. Tommingas, E. Levrat, Information and Communication Technologies Within Emaintenance, in K. Holmberg, A. Adgar, A. Arnaiz, E. Jantunen, J. Mascolo, S. Mekid (Eds.), E-maintenance, Springer London, 2010, 39-60.
• [4] MIMOSA (2010) MIMOSA Brochure, http://www.mimosa.org/?q=resources/whitepapers/mimosa-brochure, accessed 08/2012.
• [5] B.P. Woolf Building intelligent interactive tutors. Morgan Kauffman, New York, 2009.
• [6] C. Emmanouilidis, V. Spais, E-training in Maintenance, in K. Holmberg, A. Adgar, A. Arnaiz, E. Jantunen, J. Mascolo, S. Mekid (Eds.), E-maintenance, Springer London, 2010, 475-506.
• [7] Bayes' theorem, Information on http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes'_theorem, 08.2012.
• [8] Hidden Markov model, Information on http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model, 08.2012.
• [9] P. Brusilovsky: Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Künstliche Intelligenz, 4, 19-25.
• [10] P. Brusilovsky, C. Peylo: Adaptive and intelligent Web-based educational systems. In P. Brusilovsky and C. Peylo (eds.), International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2-4), Special Issue on Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems, 2003.
• [11] M. Nichols: A theory for eLearning. Educational Technology & Society, 6 (2), 1-10, Information on http://ifets.ieee.org/periodical/6-2/1.html.
• [12] W. Horton, Designing Web Based Training. How to Teach Anyone Anything Anywhere Anytime. Willey, New York, 2000.
• [13] J. Eisner. An interactive spreadsheet for teaching the forward-backward algorithm. In D. Radev, C. Brew, editors, Proceedings of the ACL Workshop on Effective Tools and Methodologies for Teaching NLP and CL, pages 10-18, 2002.
• [14] J. P. Liyanage, J. Lee, C. Emmanouilidis, J. Ni, Integrated E-maintenance and Intelligent Maintenance Systems in M. Ben-Daya, S. O. Duffuaa, A. Raouf, J. Knezevic, D. Ait-Kadi, (Eds.) Handbook of Maintenance Management and Engineering, Springer London, 2009, 499-544.
• [15] A. Cholewa, W. Cholewa, K. Psiuk: Struktura systemu K015. Modelowanie i diagnostyka oddziaływań mechanicznych, aerodynamicznych i magnetycznych w turbozespołach energetycznych, Wydawnictwo IMP PAN, Gdańsk, 2005, ISBN 83-88237-85-3, str. 1298-1306.
• [16] K. Psiuk: Koncepcja systemu do automatyzacji doboru materiałów szkoleniowych w nauczaniu PKM. X Konferencja Uniwersytet Wirtualny "Model, narzędzia, praktyka", 16-18 czerwiec 2010, SGGW, Warszawa.
• [17] K. Psiuk: Przykład bazy wiedzy wspomagającej projektowanie układów diagnozujących i procedur diagnostycznych w zakresie diagnostyki wibroakustycznej. W. Cholewa (red.): Szkieletowy system doradczy DIADYN. Zeszyt 137, Politechnika Śląska, Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn, Gliwice, 2008, s. 115-130.
• [18] K. Psiuk, A concept of e-learning environment. AI-METH 2005 - Artificial Intelligence Methods, November 16-18, 2005, Gliwice, Poland.
• [19] N. Papathanassiou, C. Emmanouilidis, eLearning in Maintenance Management Training and Competence Assessment: Development and Demonstration in D. Kiritsis, C. Emmanouilidis, A. Koronios, J. Mathew (Eds.), Engineering Asset Lifecycle Management, Springer London, 2010, 892-901.