Design for Customer - Methodik für nachhaltige Kundenlösungen unter Zuhilfenahme eines bedürfnisorientierten Leistungskonfigurators

Zunehmender Wettbewerbsdruck sowie die Internationalisierung der Märkte stellen Unternehmen vor neue Herausforderungen. Eine Möglichkeit sich diesen Herausforderungen zu stellen ist die Vermarktung von Lösungen als Kombination aus Produkten und Dienstleistungen. Die entwickelte Methodik stellt einen Ansatz zur Integration des Kunden in die Prozesse von Lösungsanbietern bereit. Neben der Differenzierung vom Wettbewerb fällt darunter auch die Steigerung von Umsatz und Gewinnmarge

Entwicklung einer Diagnose-Shell zur Unterstützung von Informationssystemsicherheit

Im Rahmen der Arbeit wurde ein Expertisemodell des Managements der Informationssystemsicherheit (IS-Sicherheit) entwickelt und durch eine Diagnose-Shell operationalisiert. Es stand die Wissensrepräsentation und nutzung des IS-Sicherheitswissens zur Unterstützung des IS-Sicherheitsmanagements im Mittelpunkt. Hierfür wurden Methoden des Knowledge Engineering verwendet, um die IS-Sicherheitsstrategien durch diagnostische Problemlösungsmethoden zu beschreiben. Das benötigte IS-Sicherheitswissen wird durch IS-Sicherheitskonzepte repräsentiert. Die Modelle sind auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen entwickelt worden, die zu einem epistemologischen Expertisemodell zusammengefasst worden sind. Es werden die drei Ebenen (Aufgaben-, Inferenz- und Domänen-Ebene) des Expertisemodells beschrieben und abgegrenzt. Die Aufgaben- und Inferenzebene beschreiben die Problemlösungsmethoden. Hierfür spezifiziert die Aufgabenebene das Ziel der Diagnose und deren Teilaufgaben. Es werden auf dieser Ebene generische Kontrollstrukturen bzw. Basis-Inferenzen (z.B. eines diagnostischen Problemlösungsprozesses) beschrieben. Eine Verfeinerung der Aufgabenebene bildet die Inferenzebene, die die Abhängigkeit zwischen Inferenzen und Wissens-Rollen darstellt. In der Domänenebene wird das domänenspezifische Wissen (z.B. das Sicherheitswissen) beschrieben, das zur konkreten Problemlösung (z.B. Schwachstellenanalyse oder Risikoanalyse) benötigt wird. Für die Problemlösung werden die Konzepte der Domänenebene, wie z.B. Schwachstellen oder Gefahren, auf die Wissens-Rollen der Problemlösungsmethoden überführt. Es wurde ein Entwurfsmodell für einen wissensbasierten Fragenkatalog entwickelt, das das Expertisemodell operationalisiert und die Grundlage für die spätere Implementierung darstellt. Hierfür werden die konventionellen, computergestützten Fragenkataloge durch eine wissensbasierte Regel-Komponente erweitert, die eine explizite Repräsentation von Abhängigkeitskonzepten ermöglicht. Darauf basierend wurde ein wissensbasierter Diagnose-Prototyp implementiert, der eine direkte Wissenseingabe und nutzung durch einen IS-Sicherheitsexperten unterstützt. Das wissensbasierte System kann auf Basis der Erhebung eine spezifische Problemlösung durchführen und automatisiert ein IS-Sicherheitskonzept erstellen

Das Methodenpaket IeMAX mit dem Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS - Entwicklung und Anwendung eines Entscheidungsunterstützungssystems für die integrative Raumplanung

Ausgehend von der Tatsache, dass bei unterschiedlichen Nutzungsansprüchen an einen Raum Konfliktsituationen auftreten können, entwickelt die vorliegende Untersuchung zur Unterstützung von Entscheidungsfindungen das Methodenpaket IeMAX (Integrated environmental Modelling and Assessment with a Fuzzy Logic Expert System) mit dem Fuzzy-Simulations-modell FLUCS (Fuzzy Logic based agricultural land use change Simulation System) als Entscheidungsunterstützungssystem mit den Komponenten Systemanalyse, Modellierung und Bewertung. Grundlage für die Erprobung des Systems anhand der für Schleswig-Holstein typischerweise konfligierenden Raumansprüche der Land- und Wasserwirtschaft sowie der Siedlungs- und Verkehrsentwicklung sind die als Systemkomponente ‚Wissensmanagement' zusammengefassten einschlägigen Erkenntnisse der Ökosystemforschung und Umweltökonomie sowie des Umweltrechts. Die Modellentwicklung folgt den Prinzipien der Szenariobildung und stützt sich vor allem auf die Methoden der Fuzzy Logic und der Expertensystemtechnik. Das regelbasierte Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS besteht aus drei Teilmodellen mit 15 linguistischen Variablen, 53 diese beschreibenden Termen und 136 ‚Wenn-Dann-Regeln'. Das Modell berechnet als entscheidungsrelevantes Gesamtergebnis Art und Ausmaß der zur Konfliktlösung notwendigen Flächenumwidmungen und Nutzungsänderungen

Modellierung eines intensivmedizinischen Behandlungsprotokolls zur Validierung anhand realer Patientendaten

In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur Entwicklung intensivmedizinischer Behandlungsprotokolle für den Einsatz am Krankenbett vorgestellt. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen wird dabei die Modellierung medizinischen Wissens bereits sehr früh anhand von protokollierten medizinischen Verlaufsdaten validiert. Der Schlüssel zu einer weitreichenden Unterstützung medizinischer Experten ist dabei die Formalisierung und Repräsentation als wissensbasiertes System. Nach der Umsetzung eines noch nicht lauffähigen Modellentwurfs in einen solchen Formalismus werden die Vorteile des Vorgehens exemplarisch anhand einiger Experimente mit Verlaufsdaten aufgezeigt

Klassifizierung landwirtschaftlicher Jahresbeschlüsse mittels Neuronaler Netze und Fuzzy Systeme

In der Jahresabschlussanalyse kommen zunehmend empirisch-statistische Methoden zum Einsatz. Hierbei handelt es sich um Verfahren, die Unternehmen nach Ereignissen bzw. Zuständen klassifizieren. Aufgrund ihrer Eigenschaften haben sich in den letzten Jahren insbesondere Neuronale Netze für diese Aufgabe durchgesetzt. Ihre überlegenen Eigenschaften gegenüber anderen empirisch-statistischen Instrumenten sind: Lernfähigkeit, Generalisierbarkeit und Fehlertoleranz. Deshalb werden in dieser Arbeit Neuronale Netze verwendet, um auf der Grundlage von Buchführungsdaten die zukünftigen finanziellen Zustände landwirtschaftlicher Unternehmen zu klassifizieren. Die Klassen des finanziellen Zustandes sind "finanziell gefährdet" und "finanziell gesund". Bei der Klassifizierung tritt das Problem auf, dass die Unternehmen nicht empirisch eindeutig der jeweiligen Klasse zugeordnet werden können. Deswegen werden die Klassen anhand der Kennzahlen Gesamtkapital-rentabilität, Fremdkapitalanteil und dynamischer Verschuldungsgrad definiert. Die beiden finanziellen Zustände sind des weiteren nicht eindeutig gegeneinander abgrenzbar. Deshalb erfolgt die Zuordnung der Unternehmen zur jeweiligen Klasse über ein Fuzzy System. Bei der Klassifizierung der zukünftigen finanziellen Zustände wird wiederum auf dieses Fuzzy System zurückgegriffen. Das Klassifizierungsmodell wird deshalb in die Abschnitte Neuronale Netze und Fuzzy Systeme unterteilt. Die Neuronalen Netze klassifizieren die Unternehmen nach den drei Kennzahlen, die den finanziellen Zustand definieren. Für jede Variable wird ein eigenes Neuronales Netz entwickelt. Hierbei handelt es sich jeweils um ein dreilagiges Multilayer-Perceptron mit einem Backpropagation-Lernalgorithmus. Über das Fuzzy System werden die klassifizierten Output-Variablen zusammengefasst. Durch diese Aufteilung des Modells werden die Eigenschaften der beiden Instrumente Neuronale Netze und Fuzzy Systeme miteinander kombiniert, da diese sich ergänzen. Neuronale Netze können strukturelle, vollständig unbekannte Systeme beherrschen, soweit deren Eingabe- und Ausgabeverhalten bekannt ist. Deshalb werden sie für den Teil des Modells verwendet, bei dem kein Wissen über die Zusammenhänge der Ausgangsdaten vorliegt. Im Gegensatz hierzu kann das Fuzzy System das vage Wissen über die Zusammenhänge der drei definierenden Kennzahlen über die Fuzzy Regeln mitberücksichtigen. Zur Überprüfung, ob die theoretischen Vorteile des Modells in der Praxis zu besseren Klassifizierungsergebnissen führen, wird ein Vergleich zwischen den Ergebnissen dieses Modells mit einer multivariaten Diskriminanzanalyse vorgenommen. Hierbei kann gezeigt werden, dass dieses Modell bessere Ergebnisse liefert als bisherige Verfahren.Classification of agricultural balance sheets by Neural Networks and Fuzzy Systems Empirical-statistical methods are increasingly used in the balance sheet analysis. These are methods which classify companies according to events and conditions respectively. In the recent years, especially Neural Networks have established themselves for this task on the basis of their qualities. Their superior attributes vis-a-vis other empirical-statistical instruments are: adaptability, generalization and fault tolerance. Therefore, in this study Neural Networks are used in order to classify the future financial states of agricultural companies on the basis of accounting data. The classes of the financial state are "financial distress" and "financial health". No unambiguous empirical assignment of the classes can be determined. For that reason, the classes are defined by the ratios: return on assets, debt-asset ratio and dynamic indebtedness (debt-cash flow ratio). The two financial states are furthermore not clearly definable against each other. Therefore, the assignment of the companies to the respective class is made via a Fuzzy System. This Fuzzy System is again used for the classification of the future financial states. Therefore, the classification-model is subdivided into the sections of Neural Networks and Fuzzy Systems. The Neural Networks classify the companies according to the three ratios which define the financial state. An individual Neural Network is developed for each variable. This is, in each case, a three-layered Multilayer-Perceptron with a Backpropagation-Algorithm. The classified output variables are summarised through the Fuzzy System. By subdividing the model, the attributes of the two instruments are combined, since they complement each other. Neural Networks can recognize structural, completely unknown systems, as far as their input and output behaviour known. For that reason, they are used for that part of the model for which no knowledge of the connections of the data is available. In contrast to the Neural Networks, the Fuzzy System can consider the vague knowledge of the connections of the three defining ratios by the Fuzzy rules. To examine whether the theoretical advantages of the model lead to better results in practice, the results of this model are compared with a multiple discriminant analysis. Thus it can be shown that this model delivers better classification results than previous methods

Automatisierung unscharfer Bewertungsverfahren - Modellierung und prototypische Umsetzung am Beispiel von Virtual Reality Projekten

Die Konfrontation mit innovativen IT-Technologien und deren Beurteilung gehört heute zu den Kernaufgaben des Informationsmanagements. Es muss permanent entscheiden, ob neue IT-Technolgien im Unternehmen nutzenstiftend eingesetzt werden können. Zur Beurteilung von IT-Projekten liefert die Teildisziplin des IT-Controllings, die Elemente der Wirtschaftsinformatik und des Controllings vereint, diverse Methoden und Ansätze. Diese Ansätze bilden die Basis für die vorliegende Arbeit, in der insbesondere der Aspekt der Nutzenbewertung von IT-Innovationen diskutiert wird. Bei der Bewertung von IT-Innovationen treten spezifische Probleme auf, denen der Autor mit der Fortentwicklung der vorhandenen Instrumente begegnet. Der Einsatz von unscharfen Methoden (Fuzzy Logik) führt zu einer adäquaten Darstellung von vagen Größen in Form von Zugehörigkeitsfunktionen. Durch den Einsatz von Regelbasen wird ein Expertenwissen repräsentiert, das die Analysemethode nach außen hin vereinfacht und somit zu einer effizienteren Nutzenbetrachtung führt. Die Auswahl und Initiierung von innovativen IT-Projekten wird durch ein Vorgehensmodell gestützt, das bei der fundamentalen Fragestellung nach Schwachstellen und Verbesserungspotentialen im Unternehmen ansetzt. Für diese Analyse wird auf die Erfolgsfaktorenanalyse zurückgegriffen, die durch individuelle Faktoren angepasst wird. Aus den analysierten Schwachstellen werden innovative IT-Projekte abgeleitet und definiert. Die Aufstellung der Nutzenkriterien erfolgt aus einem allgemeinen Nutzenkatalog, der mit den analysierten Erfolgsfaktoren korrespondiert. Die konkrete Bewertung der Projekte erfolgt durch die fuzzybasierte Nutzenbewertung und liefert prägnante Empfehlungen zu den einzelnen Projekten. Die Integration des Vorgehensmodells in das IT-Controlling erfordert eine automatisierte Form, die aufgrund der UML Notation generiert werden kann. Die prototypische Umsetzung und Verwendung der unscharfen Nutzenanalyse haben gezeigt, dass die Methodik für den praktischen Einsatz tauglich ist

Konzeption und Realisierung eines Multiagentensystems zur Unterstützung von Entscheidungsträgern bei der Bewältigung von Erdbebenkatastrophen

Weltweit stellen Großschadensereignisse aufgrund von Naturkatastrophen Gesellschaften vor schwer zu bewältigende Probleme. Selbst in Industrienation, die landesweit über ausreichende Ressourcen verfügen, ist das Krisenmanagement in einer betroffenen Region oft eine Herausforderung, wie der Hurrikan Katrina 2005 in den USA oder das Oderhochwasser 1997 in Deutschland zeigten. Bei Erdbebenkatastrophen ist ein zeitnahes Krisenmanagement entscheidend für eine Minimierung der Schäden. Die Orte, die potenziell gefährdet sind, lassen sich meist gut eingrenzen. Es gibt allerdings aktuell keine Möglichkeit, Starkbeben mit einem entsprechenden Schadensumfang frühzeitig vorauszusehen. Die Optimierung der Koordination von Einsatzkräften hat das Potenzial, die Bewältigung solcher Großschadensereignisse deutlich zu verbessern. Aufbauend auf den Ergebnissen vorangegangener Forschung zum Management von Erdbebenkatastrophen am Institut für Technologie und Management im Baubetrieb wurde in der vorliegenden Arbeit ein Entscheidungsunterstützungssystem für die Mitarbeiter einer Einsatzleitstelle geschaffen. In einem theoretischen Teil werden mögliche Hilfestellungen untersucht und bewertet, deren praktischer Nutzen durch die Umsetzung in einem Programm, dem Disaster Management Tool (DMT), evaluiert wird. Ein Modell des Entscheidungsprozesses von Personen aus dem Zivilschutz dient als Anhaltspunkt für mögliche Hilfestellungen sowie deren Präsentation in der Benutzungsoberfläche des Systems. Die Entscheidungshilfen basieren auf der Auswertung einer Faktenbasis durch Algorithmen und Regeln, die in einer Wissensbasis abgelegt sind. Die Regeln beruhen auf Literaturrecherchen, aber insbesondere auf dem Expertenwissen von Zivilschutzmitarbeitern, welches in Befragungen erhoben wurde. Die im System genutzte Fakten- und Wissensbasis zeichnet sich vor allem durch ihre Fähigkeit zur Verarbeitung unscharfer Informationen aus. Die Implementierung der theoretischen Modelle zur Entscheidungsunterstützung im DMT basiert auf dem Konzept eines Multiagentensystems. Das System dient, aufgrund seiner auf Standards basierenden Plattform und der Nutzung offener Datenformate, auch als Machbarkeitsstudie für das Design einer flexiblen und interoperablen Systemarchitektur. Die gewonnenen Erkenntnisse beschränken sich dabei nicht auf das Katastrophenmanagement nach Starkbeben, sondern lassen sich auch auf Schadensereignisse aufgrund anderer Ursachen übertragen