Variantenentwicklung im ZHO-Modell im Kontext der PGE - Produktgenerationsentwicklung – Methode zur Entscheidungsunterstützung bei der Konzeptentwicklung in der Angebotsphase auf Basis abgeleiteter Varianten = Variant Development using the System Triple Approach in the Context of PGE - Product Generation Engineering – Method for Decision Support during Concept Development in the Offering Phase based on Derived Variants

In dieser Arbeit wird eine Methode vorgestellt, die Konstrukteure in der Angebotsphase beim Ableiten, Bewerten und Auswählen kunden- und anbietergerechten Varianten auf Basis von Referenzprodukten eines bestehenden Baukastens unterstützt. Die Verwendung von Referenzprodukten für neue Kundenanfragen gewinnt für automobile Zulieferunternehmen zunehmend an Bedeutung, um innerhalb der geforderten Fristen Angebote erstellen zu können. Die Angebotserstellung wird ferner erschwert durch steigende Variantenvielfalt und zunehmend komplexere Produkte zur Abdeckung immer vielfältigerer Kundenanforderungen. Hinzu kommt, dass vielfach in der Angebotsphase Zielvorgaben variiert werden. Die Variantenentwicklung in der Angebotsphase ist damit ein stark unsicherheitsbehafteter Prozess der häufig hohe Konstruktionsaufwände bedingt, um fallspezifisch zielführende Varianten ableiten, bewerten und auswählen zu können. Die Problem- und Bedarfssituation resultiert aus den Erfahrungen des Autors, der seit mehr als zehn Jahren als Konstrukteur für Ventiltriebkomponenten im Entwick-lungsbereich eines Tier-1-Automobilzulieferers tätig ist. Durch eine Fragebogen-Studie in drei Konstruktionsabteilungen des fallgebenden Zulieferunternehmens sowie durch eine begleitende Konstruktionsdatenanalyse von abgeschlossenen Anfrage- und Serienprojekten wird die Problem- und Bedarfssituation bestätigt. Hieraus ergibt sich der primäre Bedarf, zu einem frühen Zeitpunkt in der Angebotsphase die Konstruktionsaktivitäten auf die zielführenden Varianten fokussieren zu können. Hiermit sollen die nicht zielführenden Aktivitäten minimiert werden, um die Zeitvorgaben des Kunden einhalten und Entwicklungskosten reduzieren zu können. Die Methode wird praxisnah anhand einer detaillierten Produktanalyse zu gebauten Nockenwellensystemen entwickelt und wissenschaftlich auf Grundlage des erweiterten ZHO-Modells beschrieben. Mit den Analyseergebnissen wird die wissenschaftliche Methode verifiziert und im Rahmen eines Softwareprototyps operationalisiert. Mit Hilfe dieses Prototyps wird das Methodenpotential in einer Interview-Studie mit Konstrukteuren evaluiert. Der hieraus resultierende, zentrale Bedarf, die Firmenexpertise bei der Variantenbewertung zu berücksichtigen, wird durch die Einbeziehung der Variationsanteile der PGE - Produktgenerationsentwicklung für die Entscheidungsunterstützung abgedeckt und durch retrospektive Methodenanwendung auf historische Projektdaten zweier angeschlossener Industrieprojekte evaluiert. Die Methode leistet durch die Berücksichtigung der Firmenexpertise einen zentralen Beitrag zur systematischen Variantenbeurteilung. Mit der Methode kann variantenspezifisch Risiko, Aufwand und Potential ermittelt werden. Darüber hinaus lässt sich mit der Entscheidungsunterstützung erkennen, ob die Firmenexpertise für konkret angefragte Produkte ausreicht oder der aktuelle Baukasten erweitert werden muss

Abschlussbericht für die Jahre 1996 - 2007 mit Berichtsband für die Jahre 2005 - 2007 [mit CD]

Sonderforschungsbereich 461 "Starkbeben : Von geowissenschaftlichen Grundlagen zu Ingenieurmaßnahmen" von Juli 1996 bis Dezember 2007 an der Universität Karlsruhe. Forschungsfeld des SFB 461 waren Starkbeben mit einem regionalen Fokus auf den Vrancea-Ereignissen in Rumänien, wo sie immer wieder starke Schäden verursachten. Diese Risiken und die Gewissheit, dass Rumänien und seine Städte wieder von einem Starkbeben betroffen werden, bildeten die Motivation der Arbeit, erkennend, dass Schadensminderung mit moderner Wissenschaft und Technik sowie mit konsequenter Implementierung des Wissens möglich und aussichtsreich ist

Ein Entscheidungsunterstützungsmodell für den Rückbau massiver Betonstrukturen in kerntechnischen Anlagen

Die herrschende Komplexität beim Rückbau von massiven Betonstrukturen in kerntechnischen Anlagen erfordert auf Planungsseite eine sorgfältige Auswahl der Rückbauverfahren. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Entscheidungsunterstützungsmodell zur effizienten Verfahrensauswahl vorgestellt, mit dem es unter Berücksichtigung unterschiedlichster Randbedingungen und Anforderungen möglich ist, das wirtschaftlichste bzw. geeigneteste Verfahren oder die optimalste Verfahrenskombination zu finden

Wissensintegration von generischem und fallbasiertem Wissen, uniforme Repräsentation, Verwendung relationaler Datenbanksysteme sowie Problemlösen mit Concept Based und Case Based Reasoning sowie Bayesschen Netzen in medizinischen wissensbasierten Systemen

Ein wissensbasiertes System soll den Mediziner im Rahmen der Diagnosestellung unterstützen, indem relevante Informationen bereitgestellt werden. Aus komplexen Symptomkonstellationen soll eine zuverlässige Diagnose und damit verbundene medizinische Maßnahmen abgeleitet werden. Grundlage dafür bildet das im System adäquat repräsentierte Wissen, das effizient verarbeitet wird. Dieses Wissen ist in der medizinischen Domäne sehr heterogen und häufig nicht gut strukturiert. In der Arbeit wird eine Methodik entwickelt, die die begriffliche Erfassung und Strukturierung der Anwendungsdomäne über Begriffe, Begriffshierarchien, multiaxiale Komposition von Begriffen sowie Konzeptdeklarationen ermöglicht. Komplexe Begriffe können so vollständig, eindeutig und praxisrelevant abgebildet werden. Darüber hinaus werden mit der zugrunde liegenden Repräsentation Dialogsysteme, fallbasierte und generische Problemlösungsmethoden sowie ihr Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken in einem System vorgestellt. Dies ist vor allem im medizinischen Diskursbereich von Bedeutung, da zur Problemlösung generisches Wissen (Lehrbuchwissen) und Erfahrungswissen (behandelte Fälle) notwendig ist. Die Wissensbestände können auf relationalen Datenbanken uniform gespeichert werden. Um das vorliegende Wissen effizient verarbeiten zu können, wird eine Methode zur semantischen Indizierung vorgestellt und deren Anwendung im Bereich der Wissensrepräsentation beschrieben. Ausgangspunkt der semantischen Indizierung ist das durch Konzepthierarchien repräsentierte Wissen. Ziel ist es, den Knoten (Konzepten) Schlüssel zuzuordnen, die hierarchisch geordnet und syntaktisch sowie semantisch korrekt sind. Mit dem Indizierungsalgorithmus werden die Schlüssel so berechnet, dass die Konzepte mit den spezifischeren Konzepten unifizierbar sind und nur semantisch korrekte Konzepte zur Wissensbasis hinzugefügt werden dürfen. Die Korrektheit und Vollständigkeit des Indizierungsalgorithmus wird bewiesen. Zur Wissensverarbeitung wird ein integrativer Ansatz der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning vorgestellt. Concept Based Reasoning kann für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generisches Wissen verwendet werden. Mit Hilfe von Case Based Reasoning kann Erfahrungswissen von Patientenfällen verarbeitet werden. Weiterhin werden zwei neue Ähnlichkeitsmaße (Kompromissmengen für Ähnlichkeitsmaße und multiaxiale Ähnlichkeit) für das Retrieval ähnlicher Patientenfälle entwickelt, die den semantischen Kontext adäquat berücksichtigen. Einem ausschließlichen deterministischen konzeptbasiertem Schließen sind im medizinischen Diskursbereich Grenzen gesetzt. Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit werden Bayessche Netze untersucht. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach deren Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification featuresA knowledge-based system is designed to support the medical professionals in the diagnostic process by providing relevant information. A reliable diagnosis and associated medical measures are to be derived from complex symptom constellations. It is based on the knowledge adequately represented in the system, which is processed efficiently. This knowledge is very heterogeneous in the medical domain and often not well structured. In this work, a methodology is developed that enables the conceptual capture and structuring of the application domain via concepts, conecpt hierarchies, multiaxial composition of concepts as well as concept declarations. Complex concepts can thus be mapped completely, clearly and with practical relevance. Furthermore, the underlying representation introduces dialogue systems, \acrlong{abk:CBR} and generic problem solving methods as well as their interaction with relational databases in one system. This is particularly important in the field of medical discourse, since generic knowledge (textbook knowledge) and experiential knowledge (treated cases) are necessary for problem solving. The knowledge can be stored uniformly on relational databases. In order to be able to process the available knowledge efficiently, a method for semantic indexing is presented and its application in the field of knowledge representation is described. The starting point of semantic indexing is the knowledge represented by concept hierarchies. The goal is to assign keys to the nodes (concepts) that are hierarchically ordered and syntactically and semantically correct. With the indexing algorithm, the keys are calculated in such a way that the concepts are unifiable with the more specific concepts and only semantically correct concepts may be added to the knowledge base. The correctness and completeness of the indexing algorithm is proven. An integrative approach of the problem-solving methods of Concept Based and \acrlong{abk:CBR} is presented for knowledge processing. Concept Based Reasoning can be used for diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation via generic knowledge. Case Based Reasoning can be used to process experiential knowledge of patient cases. Furthermore, two new similarity measures (compromise sets for similarity measures and multiaxial similarity) are developed for the retrieval of similar patient cases that adequately consider the semantic context. There are limits to an exclusively deterministic Concept Based Reasoning in the medical domain. For diagnostic inference under uncertainty, vagueness and incompleteness Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification feature

Ein regelbasiertes System zur Generierung von Orders für Lagerfahrzeuge: Fallstudie bei einem deutschen Automobilhersteller

Um auf Nachfrageschwankungen reagieren zu können müssen sowohl Hersteller wie Händler von Zeit zu Zeit Fahrzeuge auf Lager stellen. Da diese noch nicht kundenbelegt sind, liegt die Schwierigkeit darin, diese Fahrzeuge in der Art und Weise zu konfigurieren, dass ein möglichst schneller Verkauf erwartet werden kann. Zu diesem Zweck wurde das Speziefizierungsunterstützungstool LOGO (regalbasiertes System) entwickelt und bei einem deutschen Automobilhersteller eingesetzt, mit dem Vorschläge für markorientierte Lagerfahrzeuge erarbeitet werde

Ein Entscheidungsunterstützungssystem für den Zwischenfruchtanbau: Konzeption, Entwicklung, Validierung

Die Arbeit beschreibt Entwicklung und Validierung eines computergestützten Entscheidungsunterstützungssystems (decision support system, DSS), das Nutzern aus Praxis, Beratung und Planung unterstützt, standort-, situations- und zielbezogene Entscheidungen zur Etablierung von Zwischenfruchtbeständen zu treffen. Das DSS wurde als wissensbasiertes System konzipiert, das Wissen und Erfahrungen von Experten (aus Befragungen und Fachliteratur) verarbeitet. Mit der Software Matlab 5.3/ Python 2.0/ GTK+ 1.3 wurde das DSS als PC-fähige Stand-Alone-Software mit graphischer Benutzeroberfläche entwickelt. Unsicheres Expertenwissen wurde durch unscharfe Mengen (Fuzzy-Sets) und Fuzzy-Inferenzsysteme formalisiert. Das DSS unterstützt die Auswahl geeigneter Anbauverfahren (Entscheidungsvariablen wie Zwischenfrucht, Bestellverfahren, Saattermin etc.), die von vielfältigen Anbauzielen (z.B. Nährstoffkonservierung, Bodenschutz) sowie nicht (direkt) beeinflussbaren Zustandsgrößen (z.B. Anbausituation, Standorteigenschaften) bestimmt wird. Je Verfahren werden spezifische Leistungspotenziale und Anforderungen an die Zielgrößen Biomasse, Deckungsgrad sowie aufgenommene Stickstoffmenge berechnet, die über eine Fuzzy-Nutzenbewertung abgeglichen und mit spezifischen Zielerfüllungsgraden bewertet werden. Anhand von Experteninterviews und Literaturdaten wurden die DSS-Ergebnisse überprüft: die einzelnen DSS-Komponenten liefern stabile und plausible Ergebnisse. Für unterschiedliche Fallbeispiele (Standorte, Anbausituationen, Anbauziele, wie sie innerhalb Deutschlands auftreten) kann das DSS situationsspezifische Informationen und Startbedingungen verarbeiten sowie entsprechende Experteneinschätzungen und Unsicherheiten gut abbilden

Designing Cross-Company Business Intelligence Networks

Business Intelligence (BI) ist der allgemein akzeptierte Begriff für Methoden, Konzepte und Werkzeuge zur Sammlung, Aufbereitung, Speicherung, Verteilung und Analyse von Daten für Management- und Geschäftsentscheidungen. Obwohl unternehmensübergreifende Kooperation in den vergangenen Jahrzehnten stets an Einfluss gewonnen hat, existieren nur wenige Forschungsergebnisse im Bereich unternehmensübergreifender BI. Die vorliegende Arbeit stellt eine Arbeitsdefinition des Begriffs Cross-Company BI (CCBI) vor und grenzt diesen von gemeinschaftlicher Entscheidungsfindung ab. Auf Basis eines Referenzmodells, das existierende Arbeiten und Ansätze verwandter Forschungsbereiche berücksichtigt, werden umfangreiche Simulationen und Parametertests unternehmensübergreifender BI-Netzwerke durchgeführt. Es wird gezeigt, dass eine Peer-To-Peer-basierte Gestaltung der Netzwerke leistungsfähig und kompetitiv zu existierenden zentral-fokussierten Ansätzen ist. Zur Quantifizierung der Beobachtungen werden Messgrößen geprüft, die sich aus existierenden Konzepten zur Schemaüberführung multidimensionaler Daten sowie Überlegungen zur Daten- und Informationsqualität ableiten oder entwickeln lassen.Business Intelligence (BI) is a well-established term for methods, concepts and tools to retrieve, store, deliver and analyze data for management and business purposes. Although collaboration across company borders has substantially increased over the past decades, little research has been conducted specifically on Cross-Company BI (CCBI). In this thesis, a working definition and distinction from general collaborative decision making is proposed. Based on a reference model that takes existing research and related approaches of adjacent fields into account a peer-to-peer network design is created. With an extensive simulation and parameter testing it is shown that the design proves valuable and competitive to centralized approaches and that obtaining a critical mass of participants leads to improved usefulness of the network. To quantify the observations, appropriate quality measures rigorously derived from respected concepts on data and information quality and multidimensional data models are introduced and validated

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