工作流管理系统 WFMS(WorkFlow Management System)是计算机集成制造系统及企业资源规划研究领域的一个重要分支,它已经被实践证明能够大大提高管理过程的效率,所以已经被广泛应用于办公自动化、计算机辅助设计、群件应用及业务流程重组等领域。但是,目前对于工作流管理系统的研究主要停留在具体的应用上,尚不存在一种完备的、通用的体系结构。虽然国际工作流管理联盟也为此制定了标准,但它所关注的仅仅是抽象的顶层结构,并没有涉及到底层模块的详细设计。同时,现有的工作流管理系统大都缺乏灵活性和可扩展性,在流程模型的表示机制及系统的控制上缺乏柔性,无法自动适应流程在实际执行过程中的变化,这在一定程度上阻碍了系统的发展。因此构建灵活的、能够自适应的、智能化的工作流管理系统模型已成为工作流研究工作的重点。 由于传统的工作流管理系统在模型的表述及过程控制等方面并不具备实现“智能化”的机制,为了实现灵活的、智能化的系统,必须将人工智能领域中的技术与工作流管理系统相结合,按照人工智能中智能化系统的模型表示及控制方法对系统的模型进行重新定义,使其在“底层”机制上就具备实现智能化的能力,为进一步“智能化”的实现及研究打下基础。人工智能技术与系统开发技术的结合,也是现代系统与传统系统区别的重要标志。 基于此,本研究将人工智能中具有完备理论基础的专家系统的相关理论、技术与工作流技术相结合,论述了二者在模型表示上的一致性,按照专家系统中智能化系统的表示及控制方法对系统的模型进行了重新定义,提出了基于知识的工作流管理系统总体模型,系统由过程定义工具、规则库管理模块、工作流引擎、推理机、工作流解释机及数据库模块所组成。进一步探讨了模型中各功能模块的组成和作用,系统的执行及控制方法,如冲突消解策略等,并利用实际的案例开发证明了系统的可行性。实践证明,采用这种新的模型表示方法能够有效增加系统的柔性,解决流程过程僵硬、对环境变化缺乏适应性的问题,为进一步的继续研究打下良好的基础。