1. Projektowanie współbieżne  istota, porównanie z konwencjonalnym:
Concurrent Engineering: powstało w 1986r. w Stanach Zjednoczonych w celu określenia
metody organizacji prac przygotowawczych do uruchomienia produkcji nowego wyrobu, w
której etapy projektowania, wykonania i badania prototypu, poprawek i korekcji, a następnie
konstruowania i wykonania oprzyrządowania produkcyjnego nie są realizowane kolejno jako
zamknięte etapy działania, lecz na tyle na ile jest to możliwe jednocześnie, równolegle z
bieżącym przekazywaniem informacji o uzyskanych wynikach.
Nie ma granic między działami w przedsiębiorstwie. Członkowie grupy rekrutują się spośród
pracowników różnych działów. Posługują się komunikacją komputerową. Projektem kieruje
manager projektu. Zastosowanie zaawansowanej techniki komputerowej pozwala na
stworzenie spójnego środowiska komputerowego, ułatwiającego realizację projektu. Fizyczny
prototyp wyrobu zostaje zastąpiony przez modele.
1.1 Główne cele projektowania współbieżnego:
Głównym celem CE jest: - zredukowanie czasu  od pomysłu do rynku
- podniesienie jakości produktu
- podniesienie jakości procesu wytwórczego
Lepiej więcej środków przeznaczyć na rozwój i badania we wczesnej fazie powstawania
wyrobu.
.
2. Typizacja  definicja:
Jest to metoda normalizacji, polegająca na dokonywaniu wyboru z istniejącej lub zamierzonej
różnorodności przeważnie mniejszej liczby rozwiązań optymalnych, przeznaczonych do
upowszechniania. Istotą typizacji jest najczęściej wybór mniejszej liczby rozwiązań.
Model graficzny typizacji:
3. Unifikacja  definicja:
Jest to metoda normalizacji polegająca na zastąpieniu istniejącej różnorodności nową
różnorodnością, składającą się z jednej odmiany lub z liczby odmian mniejszej od pierwotnej
ich liczby.
Model graficzny unifikacji:
4. Porównanie typizacji i unifikacji (różnice między nimi):
Typizacja  wybór
Unifikacja - zastąpienie
5. Klasyfikacja  definicja:
Jest to podział (lub grupowanie) przedmiotów, pojęć i czynności według określonych cech
charakterystycznych, które przyjmuje się jako zasadę podziału lub kryterium klasyfikacyjne.
Rozróżnia się: - klasyfikację logiczną  myślowe przygotowanie (plan) klasyfikacji
- klasyfikację rzeczową  segregowanie (sortowanie) przedmiotów, fizyczne
oddzielenie jednych od drugich lub łączenie ich w grupy na podstawie pewnego
podobieństwa między składnikami tych grup
Klasyfikowanie jest to czynność tworzenia klasyfikacji dla określonego zbioru elementów.
6. Warunki poprawności klasyfikacji:
Warunki decydujące o poprawności klasyfikacji to: - warunki formalne
- warunki merytoryczne
Warunki formalne  koncentrują się na zapewnieniu logicznej poprawności klasyfikacji i
sprowadzają się do wymagań:
" klasyfikacja powinna być wyczerpująca  podział klasy macierzystej na klasy
pochodne, w którym zakres klas pochodnych wyczerpuje całkowicie zakres klasy
macierzystej
" klasyfikacja powinna być rozłączna  podział klasy macierzystej na klasy pochodne, w
którym żaden element klasy macierzystej nie wystąpi więcej niż w jednej z klas
pochodnych
Warunki merytoryczne  polegają na tym, by przystępując do tworzenia klasyfikacji jasno
sformułować cel jakiemu ma ona służyć i ciągle weryfikować jej przewidywaną praktyczną
przydatność.
Rodzaje klasyfikacji:
" klasyfikacja dychotomiczna  polega na dzieleniu każdej klasy macierzystej na
każdym szczeblu podziału zawsze na dwie klasy pochodne, przy zachowaniu reguły,
że jedna z klas pochodnych potwierdza istnienie cechy, druga zaś zaprzecza istnieniu
tej cechy, stanowiącej podstawę podziału. W klasyfikacji dychotomicznej modyfikacja
cechy w klasach pochodnych sprowadza się do stanów skrajnych:  istnieje cecha lub
 cecha ni istnieje
" klasyfikacja analityczna  zakłada, że na każdym szczeblu podziału, bez względu na to
ile występuje na nim klas macierzystych&
7. CAPP  definicja, zakres:
CAP  Compuetr Aided Planning  komputerowo wspomagane planowanie.
Te metody i narzędzia wspomagają projektowanie technologiczne, obejmujące opracowanie
dokumentacji technologicznej z uwzględnieniem modelu geometrycznego przedmiotu, jego
stanów pośrednich, narzędzi, oprzyrządowania, rodzaju maszyn i parametrów obróbki, ale bez
konkretnego określenia terminów i stanowisk wytwórczych. Systemy CAP wspomagają więc
prace związane z programowaniem urządzeń sterowanych numerycznie: obrabiarek, robotów,
współrzędnościowych maszyn pomiarowych, systemów transportowych. Potocznie funkcje i
zakres systemów CAP określa się jako działanie mające na celu: co i jak wytworzyć, ale bez
określenia gdzie i kiedy. Podstawą dla systemu CAP są z jednej strony rysunki techniczne
produktu, półfabrykaty i surówki, z jakich mają być wykonane przedmioty, a z drugiej strony
środki produkcji. Plany pracy są sekwencjami przyporządkowującymi określone środki
produkcji, instrukcje obróbki, programy maszyn i robotów realizujących określone zadania
wytwórcze. Do poszczególnych faz projektowania procesów wytwarzania niezbędne są
informacje pozyskiwane z systemu CAD. Są to zazwyczaj geometryczne modele
przedmiotów i listy kompletacyjne.
CAPP - Computer Aided Process Planning  komputerowo wspomaganie planowania
procesów.
Ta klasa systemów jest szersza niż klasa CAP. W zakresie zastosowań CAPP mieszczą się
bowiem także wszystkie metody i techniki technologicznego przygotowania produkcji
realizowanej w konwencjonalnych technologiach, wspomaganych technikami
komputerowymi i systemami ekspertowymi.
8. Metody wspomaganego komputerowo projektowania procesów technologicznych:
" wariantowa
" generacyjna
Większość opracowanych programów komputerowych stanowi kombinację tych dwóch
metod, wyodrębnić można metodę semigeneracyjną.
Projektowanie wariantowe:
Proces technologiczny dla nowej części jest tworzony poprzez wykorzystanie istniejącego
procesu. Metody te charakteryzuje stała struktura procesu technologicznego, z różnymi
możliwościami parametryzacji działań.
W zależności od rodzaju tego procesu oraz zakresu i sposobu dokonywanych w nim zmian
wyróżnia się wiele wariantów tej metody, a w szczególności:
- projektowanie na podstawie powtórnego zastosowania indywidualnych procesów
technologicznych
- projektowanie na podstawie typowych procesów technologicznych
- projektowanie na podstawie procesów grupowych
Projektowanie generacyjne:
Istotą jest syntezowanie planu procesu technologicznego dla nowej części. Brak tutaj fazy
tworzenia wzorca, a tworzenie nowego procesu technologicznego odbywa się na podstawie
informacji o wytwarzaniu zawartych w bazie danych. Cech poszczególnych powierzchni
tworzących przedmiot są identyfikowane dla każdej powierzchni i są podstawą do
opracowania zbioru działań. Następnie podzbiór działań zostaje uporządkowany w oparciu o
zbiór reguł i zasad projektowania procesu technologicznego obróbki. Uzyskuje się w ten
sposób strukturę procesu technologicznego dla przedmiotu.
Metody można również klasyfikować w zależności od stopnia automatyzacji, wyróżniając
projektowanie: - ręczne
- częściowo zautomatyzowane
- automatyczne
9. Projektowanie wariantowe  zalety i wady:
Zalety: - możliwość tworzenia planów procesu technologicznego dla różnych wariantów na
podstawie jednego planu technologicznego
- niski koszt sprzętu komputerowego i oprogramowania
- stosunkowo łatwe oprogramowanie i instalacja systemu
- prostota użytkowania
- możliwość szybkiego zrozumienia systemu oraz kontroli nad ostateczną wersją
procesu technologicznego
- duża niezawodność
Wady: - jakość procesu technologicznego zależy w nich w dużym stopniu od wiedzy i
doświadczenia technologa zawartych w będących podstawą projektowania procesach i
ich wzorcach
- planowanie procesu technologicznego jest ograniczone do części podobnych, o
wcześniej zaplanowanych procesach technologicznych
- doświadczony technolog znajduje zawsze podstawy do modyfikowania i ulepszania
standardowego procesu technologicznego, co pociąga za sobą konieczność całej
modyfikacji systemu
- szczegóły dotyczące planu technologicznego nie mogą być generowane
- planowanie wariantowe nie może być wykorzystane w produkcji zautomatyzowanej
bez dodatkowego planowania szczegółowego
10. Projektowanie generacyjne  zalety i wady:
Zalety: - szybkie generowanie procesu technologicznego
- łatwość planowania procesu technologicznego dla nowych przedmiotów na
podstawie istniejących komponentów
- możliwość integracji szczegółowych informacji kontrolnych w produkcji
Zautomatyzowanej
11. Narzędzia i metody stosowane w komputerowo wspomaganym projektowaniu
procesów technologicznych:
" drzewo decyzyjne  struktura procesu decyzyjnego służącego do wyboru określonych
elementów procesu technologicznego odzwierciedla istniejący proces produkcyjny w
zakresie planowania i strategii. Poszczególne kroki decyzyjne odbywają się na
zasadzie logiki: jeśli & to (if & then). A
atwo to drzewo skonstruować.
" tabele decyzyjne  są formą zapisu, zawierają warunki, dane i działania służące do
wyboru elementów i czynności definiujących proces technologiczny. Spełnienie
określonych warunków umożliwia automatyczny wybór elementu procesu
technologicznego ( np. parametrów obróbki, stanowiska obróbkowego, narzędzia
skrawającego lub pomiarowego). Tabele decyzyjne nie mogą obejmować całego
procesu technologicznego, ale tylko fragment, gdyż byłyby zbyt obszerne i złożone
oraz trudne w interpretacji. Tabele decyzyjne nie można łatwo zmieniać.
" zastosowanie sztucznej inteligencji
" reprezentacja wiedzy
12. Sztuczna inteligencja  definicja:
" jest naśladowaniem inteligencji naturalnej, czyli ludzkiej
"  dział informatyki, którego celem jest obserwacja reguł rządzących tzw.
inteligentnymi umiejętnościami człowieka (np. postrzeganie, rozpoznawanie, uczenie
się, aktywność twórcza, operowanie symbolami) i tworzenie ich modeli formalnych,
tak aby można było na tej podstawie opracować programy komputerowe symulujące
owe zachowania .
" W sensie technicznym to stworzenie metod i narzędzi umożliwiających systemom
komputerowym efektywne rozwiązywanie problemów zarezerwowanych dotąd
wyłącznie dla człowieka. Z punktu widzenia informatyki można ją sprowadzić do
symulowania inteligentnych zachowań człowieka w odniesieniu do konkretnej grupy
problemów. Obok szeroko eksponowanych umiejętności myślenia abstrakcyjnego
warto zwrócić uwagę na wysiłki zmierzające do oprogramowania czynności nie
zaliczanych di inteligencji, jak chociażby naśladowanie przez roboty sposobu
poruszania się&
13. System ekspercki  definicja:
" System komputerowy zawierający skondensowaną wiedzę i reguły. Nie zawiera w
sobie pełnej, dynamicznej wiedzy eksperta, a jedynie niewielki jej fragment.
" System ekspertowy to program wykorzystujący wiedzę i procedury rozumowania
dla wspomagania rozwiązywania problemów na tyle trudnych, że do ich
rozwiązania wymagana jest pomoc eksperta.
" System ekspertowy to system komputerowy zawierający w sobie
wyspecjalizowaną wiedzę na temat określonego obszaru ludzkiej działalności,
która jest zorganizowana w sposób umożliwiający systemowy&
" Systemy eksperckie są programami komputerowymi opracowanymi w oparciu o
wiedzę ekspertów z zakresu, którego system ten dotyczy. Wiedz ta zorganizowana
jest w ten sposób, że poprzez dialog z użytkownikiem system może proponować..
14. Zalety systemów eksperckich:
- większa dostępność ekspertyzy
- mniejszy koszt ekspertyzy
- ciągłość pracy
- wyjaśnienie decyzji
- szybkość uzyskania ekspertyzy
- stała, niewrażliwa na emocje i pełna ekspertyza
- uczenie metodą prób i błędów
- inteligentny interfejs człowieka  komputer
- mniejsze ryzyko w warunkach szkodliwych dla człowieka
Cechy systemów eksperckich :
- dotyczą wąskiej dziedziny wiedzy
- modularna budowa pozwalająca na rozbudowę systemu
- możliwość wnioskowania z niepełnej wiedzy
- możliwość wyjaśniania łańcucha wnioskowania z sposób zrozumiały dla użytkownika
- rozdział mechanizmu wnioskowania pd bazy wiedzy
- zastosowanie reguł wnioskowania postaci  if & then & 
15. Budowa systemów eksperckich  moduły:
Użytkownik
Procedury Procedury Procedury
Wnioskowani Sterowania Objaśniania
Baza Baza Danych Baza Danych
Wiedzy Stałych Zmiennych
Procedura
Aktualizacji
Baza wiedzy - jest to część systemu zawierająca wiedzę o dziedzinie i o podejmowaniu
decyzji przez eksperta.
Moduł pozyskiwania wiedzy - umożliwia zdobywanie oraz modyfikowanie wiedzy z danej
dziedziny. Danych do modułu wiedzy dostarczają bezpośrednio eksperci z danej dziedziny.
Mechanizmy wnioskowania - stanowią część systemu kierującą rozwiązaniem problemu. Są
odpowiedzialne za poprawne zastosowanie wiedzy zgromadzonej w bazie wiedzy.
Moduł objaśniająco-wyjaśniający - jest to część systemu zajmująca się komunikacją ze
światem zewnętrznym. Jest odpowiedzialny zarówno za wprowadzanie danych do systemu,
jak i za wyprowadzanie na zewnątrz wniosków systemu.
16. Sieci neuronowe  istota, zalety:
Sztuczne sieci neuronowe są układami przetwarzającymi informacje w sposób
równoległy, wzorowanymi na ludzkim mózgu. Istotą sieci neuronowych jest możliwość ich
uczenia, polegająca w rzeczywistości na długotrwałym dostrajaniu dużej ilości liczb
ważących przetwarzane sygnały, zwanych wagami synaptycznymi. Z punktu widzenia
człowieka sieci stanowią czarne skrzynki, produkujące np. całkiem trafne prognozy
rzeczywistości w sobie tylko wiadomy sposób. Nauczona sieć to układ, który na określone
sygnały wejściowe odpowiada we właściwy sposób i może w związku z tym stanowić model
pewnego zjawiska lub procesu technologicznego, przewidując np. jego przyszły przebieg.
Składa się ona z pewnej liczby elementów (neuronów) przetwarzających informację. Neurony
są ze sobą powiązane za pomocą połączeń o parametrach (wagach) modyfikowanych w
trakcie procesu uczenia.. Większość budowanych sieci ma budowaną warstwową.
Zalety: - uczenie się jest dziedziczne. Mogą dopasować się do zmieniającego otoczenia przez
przeszkolenie
- pozwala rozwiązywać problemy bez znajomości analitycznej zależności między
danymi wejściowymi, a oczekiwanymi wyjściami
- różnorodność zastosowania: rozpoznawanie pisma, mowy, analizy finansowe rynku
- używa przykładów do szkolenia się
- czas tworzenia krótszy, szybki proces uczenia
- szeroki zakres możliwych dziedzin
- nie wymagają programowania
17. Algorytmy genetyczne  istota:
Idea algorytmów genetycznych inspirowana jest procesami obserwowanymi w przyrodzie,
którymi są selekcja osobników i ewolucja gatunków oraz związane z tym dziedziczenie cech.
W rezultacie działania mechanizmów naturalnych powstają nowe gatunki najlepiej
dostosowane do środowiska, w którym żyją. Każdy osobnik w populacji jest reprezentowany
przez dziedziczone geny (jednostki dziedziczenia), określające jego poszczególne cechy.
Algorytmy genetyczne są to algorytmy poszukiwania, które w rozwiązywaniu zadań stosują
zasady ewolucji i dziedziczności, posługują się populacją potencjalnych rozwiązań, zawierają
pewien proces selekcji, oparty na dopasowaniu osobników, i pewne operatory genetyczne.
Każde rozwiązanie ocenia się na podstawie pewnej miary jego dopasowania - funkcja
przystosowania (celu). Nową populację, w kolejnej iteracji, tworzy się przez selekcje
osobników najlepiej dopasowanych.
Algorytmy genetyczne odwzorowują naturalne procesy ewolucyjne zachodzące w czasie,
których celem jest maksymalne dopasowanie osobników do istniejących warunków życia.
Algorytm genetyczny stanowi wzorowaną na naturalnej ewolucji metodę rozwiązywania
problemów, głównie zagadnień optymalizacyjnych. Algorytmy genetyczne są procedurami
przeszukiwania opartymi na mechanizmach doboru naturalnego i dziedziczenia. Korzystają z
ewolucyjnej zasady przeżycia osobników najlepiej przystosowanych.
18. Logika rozmyta  istota:
Klasyczna logika tzw. logika ostra bazuje na dwóch wartościach reprezentowanych
najczęściej przez: 0 i 1 lub  prawda i fałsz . Granica między nimi jest jednoznacznie
określona i niezmienna. Logika rozmyta stanowi rozszerzenie klasycznego rozumowania na
rozumowanie bliższe ludzkiemu. Wprowadza ona wartości pośrednie pomiędzy standardowe
0 i 1;  rozmywa granice pomiędzy nimi dając możliwość zaistnienia wartościom z pomiędzy
tego przedziału (np.: prawie fałsz, w połowie prawda).
Logika rozmyta jest stosowana wszędzie tam, gdzie użycie klasycznej logiki stwarza problem
ze względu na trudność w zapisie matematycznym procesu lub gdy wyliczenie lub pobranie
zmiennych potrzebnych do rozwiązania problemu jest niemożliwe. Ma szerokie zastosowanie
w różnego rodzaju sterownikach. Sterowniki te mogą pracować w urządzeniach tak
pospolitych jak lodówki czy pralki, jak również mogą być wykorzystywane do bardziej
złożonych zagadnień jak przetwarzanie obrazu, rozwiązywanie problemu korków ulicznych
czy unikanie kolizji. Sterowniki wykorzystujące logikę rozmytą są również używane na
przykład w połączeniu z sieciami neuronowymi.