AI and OR in management of operations: history and trends

The last decade has seen a considerable growth in the use of Artificial Intelligence (AI) for operations management with the aim of finding solutions to problems that are increasing in complexity and scale. This paper begins by setting the context for the survey through a historical perspective of OR and AI. An extensive survey of applications of AI techniques for operations management, covering a total of over 1200 papers published from 1995 to 2004 is then presented. The survey utilizes Elsevier's ScienceDirect database as a source. Hence, the survey may not cover all the relevant journals but includes a sufficiently wide range of publications to make it representative of the research in the field. The papers are categorized into four areas of operations management: (a) design, (b) scheduling, (c) process planning and control and (d) quality, maintenance and fault diagnosis. Each of the four areas is categorized in terms of the AI techniques used: genetic algorithms, case-based reasoning, knowledge-based systems, fuzzy logic and hybrid techniques. The trends over the last decade are identified, discussed with respect to expected trends and directions for future work suggested

Multi-faceted Assessment of Trademark Similarity

Trademarks are intellectual property assets with potentially high reputational value. Their infringement may lead to lost revenue, lower profits and damages to brand reputation. A test normally conducted to check whether a trademark is highly likely to infringe other existing, already registered, trademarks is called a likelihood of confusion test. One of the most influential factors in this test is establishing similarity in appearance, meaning or sound. However, even though the trademark registration process suggests a multi-faceted similarity assessment, relevant research in expert systems mainly focuses on computing individual aspects of similarity between trademarks. Therefore, this paper contributes to the knowledge in this field by proposing a method, which, similar to the way people perceive trademarks, blends together the three fundamental aspects of trademark similarity and produces an aggregated score based on the individual visual, semantic and phonetic assessments. In particular, semantic similarity is a new aspect, which has not been considered by other researchers in approaches aimed at providing decision support in trademark similarity assessment. Another specific scientific contribution of this paper is the innovative integration, using a fuzzy engine, of three independent assessments, which collectively provide a more balanced and human-centered view on potential infringement problems. In addition, the paper introduces the concept of degree of similarity since the line between similar and dissimilar trademarks is not always easy to define especially when dealing with blending three very different assessments. The work described in the paper is evaluated using a database comprising 1,400 trademarks compiled from a collection of real legal cases of trademark disputes. The evaluation involved two experiments. The first experiment employed information retrieval measures to test the classification accuracy of the proposed method while the second used human collective opinion to examine correlations between the trademark scoring/rating and the ranking of the proposed method, and human judgment. In the first experiment, the proposed method improved the F-score, precision and accuracy of classification by 12.5%, 35% and 8.3%, respectively, against the best score computed using individual similarity. In the second experiment, the proposed method produced a perfect positive Spearman rank correlation score of 1.00 in the ranking task and a pairwise Pearson correlation score of 0.92 in the rating task. The test of significance conducted on both scores rejected the null hypotheses of the experiment and showed that both scores correlated well with collective human judgment. The combined overall assessment could add value to existing support systems and be beneficial for both trademark examiners and trademark applicants. The method could be further used in addressing recent cyberspace phenomena related to trademark infringement such as customer hijacking and cybersquatting. Keywords—Trademark assessment, trademark infringement, trademark retrieval, degree of similarity, fuzzy aggregation, semantic similarity, phonetic similarity, visual similarity

Semantic retrieval of trademarks based on conceptual similarity

Trademarks are signs of high reputational value. Thus, they require protection. This paper studies conceptual similarities between trademarks, which occurs when two or more trademarks evoke identical or analogous semantic content. This paper advances the state-of-the-art by proposing a computational approach based on semantics that can be used to compare trademarks for conceptual similarity. A trademark retrieval algorithm is developed that employs natural language processing techniques and an external knowledge source in the form of a lexical ontology. The search and indexing technique developed uses similarity distance, which is derived using Tversky's theory of similarity. The proposed retrieval algorithm is validated using two resources: a trademark database of 1400 disputed cases and a database of 378,943 company names. The accuracy of the algorithm is estimated using measures from two different domains: the R-precision score, which is commonly used in information retrieval and human judgment/collective human opinion, which is used in human-machine systems

Ostotoiminnan semanttinen ontologia

Valmistavan yrityksen päätöstentekijöiden ja työntekijöiden käsitykset ostotoiminnasta voivat poiketa huomattavasti toisistaan. Tämä johtuu jokaisen omakohtaisesta tietämyksestä ja muodostuneesta maailmankuvasta. Kukin yksilö ymmärtää omaa erikoisalaansa, mutta holistinen, koko toiminnan kattava kokonaiskuva jää puuttumaan. Tämän Pro gradu-tutkielman tarkoituksena on luoda valmistavan yrityksen ostotoiminnan ontologia, joka määrittelee strategisesti tärkeät toiminnot johdon päätöksenteon tueksi. Kun strategisen ostotoiminnan konteksti on selvillä, voidaan tehdä yhteisiä päätöksiä asioista, jotka kaikki osapuolet ymmärtävät samalla tavalla – samalla kielellä. Ontologia rakentuu ostotoiminnan käsitteistä, jotka muodostavat yhtenäisen kontekstin. Jotta yksilöt puhuisivat samoista asioista samoilla merkityksillä, käsitteet avataan semantiikan avulla käyttäen luonnollista kieltä yhteisen ymmärryksen saavuttamiseksi. Esimerkiksi väitteellä ”Toimittaja on etusijalla toimittajavalinnassa, tämän jälkeen tulevat muut vaihtoehdot”, arvioidaan toimittajasuhteen kehittymistä strategiseksi yhteistyökumppaniksi. Tutkielma painottuu strategisen ostotoiminnan määrittämiseen ja erityisesti toimittajayhteistyön tärkeys painottuu strategisena elementtinä. Ontologian rakennetta ja ostotoiminnan käsitteiden merkityksiä testataan Evolute -menetelmään perustuvalla Metatrin 1.0 -työkalulla, joka arvioi yksilön ymmärrystä ostotoiminnan. Työkalu syntyi ontologiamallin tuloksena. Ostostrategian onnistuminen riippuu nykypäivänä paljolti toimittajien suorituskyvystä, toimittajapohjan hallinnasta sekä toimittajasuhteiden kehittämisestä, jotka toimivat ontologian perustana. Suhtautumalla ostotoiminnan eri osa-alueisiin erikseen johdettavina objekteina, johto osaa tehdä koko toimintaa kehittäviä päätöksiä, eikä mikään osa-alue jää huomiotta.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

Trade mark similarity assessment support system

Trade marks are valuable intangible intellectual property (IP) assets with potentially high reputational value that can be protected. Similarity between trade marks may potentially lead to infringement. That similarity is normally assessed based on the visual, conceptual and phonetic aspects of the trade marks in question. Hence, this thesis addresses this issue by proposing a trade mark similarity assessment support system that uses the three main aspects of trade mark similarity as a mechanism to avoid future infringement. A conceptual model of the proposed trade mark similarity assessment support system is first proposed and developed based on the similarity assessment criteria outlined in a trade mark manual. The proposed model is the first contribution of this study, and it consists of visual, conceptual, phonetic and inference engine modules. The second contribution of this work is an algorithm that compares trade marks based on their visual similarity. The algorithm performs a similarity assessment using content-based image retrieval (CBIR) technology and an integrated visual descriptor derived using the low-level image feature, i.e. the shape feature. The performance of the algorithm is then assessed using information retrieval based measures. The obtained result demonstrates better retrieval performance in comparison to the state of the art algorithm. The conceptual aspect of trade mark similarity is then examined and analysed using a proposed algorithm that employs semantic technology in the conceptual module. This contribution enables the computation of the conceptual similarity between trade marks, with the utilisation of an external knowledge source in the form of a lexical ontology, together with natural language processing and set similarity theory. The proposed algorithm is evaluated using both information VI retrieval and human collective opinion measures. The retrieval result produced by the proposed algorithm outperforms the traditional string similarity comparison algorithm in both measures. The phonetic module examines the phonetic similarity of trade marks using another proposed algorithm that utilises phoneme analysis. This algorithm employs phonological features, which are extracted based on human speech articulation. In addition, the algorithm also provides a mechanism to compare the phonetic aspect of trade marks with typographic characters. The proposed algorithm is the fourth contribution of this study. It is evaluated using an information retrieval based measure. The result shows better retrieval performance in comparison to the traditional string similarity algorithm. The final contribution of this study is a methodology to aggregate the overall similarity score between trade marks. It is motivated by the understanding that trade mark similarity should be assessed holistically; that is, the visual, conceptual and phonetic aspects should be considered together. The proposed method is developed in the inference engine module; it utilises fuzzy logic for the inference process. A set of fuzzy rules, which consists of several membership functions, is also derived in this study based on the trade mark manual and a collection of trade mark disputed cases is analysed. The method is then evaluated using both information retrieval and human collective opinion. The proposed method improves the retrieval accuracy and the experiment also proves that the aggregated similarity score correlates well with the score produced from human collective opinion. The evaluations performed in the course of this study employ the following datasets: the MPEG-7 shape dataset, the MPEG-7 trade marks dataset, a collection of 1400 trade marks from real trade mark dispute cases, and a collection of 378,943 company names

Ein Konzept auf der Basis von Ontologien und Petri-Netzen

In der Dissertation wird das Themenfeld der Modellierung kooperativer Informationssysteme behandelt. Zu diesem Zweck wird ein Ansatz für die Modellierung kooperativer Informationssysteme entwickelt, der zum einen auf Ontologien und zum anderen auf Petri-Netzen basiert. Beide Konzepte werden vom Verfasser zu so genannten „Ontologie-Netzen“ zusammengeführt. Seit einigen Jahren werden Ontologien in unterschiedlichsten Wissenschaftsdisziplinen untersucht. Das Interesse an Ontologie ist nicht zuletzt auf die jüngsten Entwicklungen im Bereich des Semantic Web zurückzuführen. Auch über webbasierte Applikationen hinaus werden Ontologien in Szenarien untersucht, in denen Akteure mit unterschiedlichen Sprach- und Wissenshintergründen in Kommunikation miteinander treten. Während nämlich traditionelle Modellierungsmethoden lediglich die Ex-Ante Vorgabe eines Begriffsystems unterstützen, können mit Ontologien darüber hinaus auch Ex-Post Harmonisierungen unterschiedlicher Begriffswelten angestrebt werden. Darüber hinaus verfügen Ontologien in der Regel über eine Inferenzkomponente, die die Erschließung von „implizitem“ Wissen erlaubt. Die abstrakte Spezifikation regelartiger Zusammenhänge in einer Ontologie kann somit bei konkreter Anwendung in einer Domäne zur Explikation von Fakten führen, die ansonsten nicht berücksichtigt werden könnten. Aus dem Blickwinkel der Wirtschaftswissenschaften haben Ontologien eine besondere Bedeutung aufgrund ihres Leistungspotenzials für Zwecke der Unternehmensmodellierung. Insbesondere für Organisationsformen, die unter das Spektrum zwischenbetrieblicher Kooperationen fallen, könnten sich Ontologien als effektivitäts- und effizienzsteigernde Methoden der Unternehmensmodellierung erweisen. Es sind nämlich gerade Organisationsformen, an denen Akteure aus unterschiedlichen Hintergründen für Zwecke der gemeinschaftlichen Leistungserstellung zusammenkommen, bei denen sich bestehende Sprachbarrieren negativ auf die Geschäftsprozesse auswirken. Darüber hinaus erlauben Ontologien mit ihrer Inferenzkomponente die formale Spezifikation von „Business Rules“ die bei der gemeinschaftlichen Leistungserstellung zu gelten haben. Ontologien beschränken sich allerdings auf die rein statischen Aspekte, da sie nur für die Repräsentation deklarativen Wissens verwendet werden können. Daher haben Ontologien auch nur eine deklarative Semantik. Sie äußert sich z.B. darin, dass die Reihenfolge der (Teil-)Spezifikationen für ihre Bedeutung irrelevant ist. Dadurch kann immer nur ein bestimmter Zustand der Realität modelliert werden. Von Methoden zur Modellierung zwischenbetrieblicher Kooperationen wird allerdings vermehrt gefordert, sowohl statische als auch dynamische Aspekte erfassen zu können. Unter dem Paradigma der „Geschäftsprozessorientierung“ haben sich daher vermehrt solche Methoden durchgesetzt, die sowohl statische als auch dynamische Aspekte der Realität zu Erfassen in der Lage sind. Mit dem integrativen Modellierungskonzept wird in der vorliegenden Arbeit ein Ansatz vorgestellt, der es erlaubt, Ontologien um dynamische Aspekte zu erweitern. Hierzu werden Ontologien in eine Klasse höherer Petri-Netze eingebunden. Letztgenannte haben sich nämlich in der Vergangenheit bei der Ausweitung formaler Spezifikationen um dynamische Aspekte als äußerst fruchtbar erwiesen. Dabei wird die Kompatibilität der beiden Ansätze über ihre gemeinsame prädikatenlogische Basis gewährleistet. Darüber hinaus erfreuen sich Petri-Netze sowohl in theoretischen Ausarbeitungen als auch in praktischen Umsetzungen einer hohen Beliebtheit. Die noch relativ jungen Forschungsarbeiten zu Ontologien könnten durch einen solchen Ansatz in ihrer Akzeptanzrate erhöht werden