Innovationspotentiale in der rechnerintegrierten Produktion durch wissensbasierte Systeme

Die Realisierung einer Rechnergeführten Fabrik unter dem Schlagwort CIM ist eine der größten Herausforderungen für die industrielle Produktionstechnik. Komplexe Informations- und Automatisierungssysteme steuern und überwachen die Fabrik der Zukunft. Doch die konventionelle Informations- und Datenverarbeitung erreicht ihre Grenzen dort, wo Wissen und Erfahrung zur Problemlösung im Vordergrund steht, und wo komplexe, unstrukturierte und nicht algorithmierbare Zusammenhänge angetroffen werden. Hier eröffnen die Methoden der Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung vielfältig neue Möglichkeiten. Unter diesen Randbedingungen will die vorliegende Arbeit Innovationspotentiale in der Rechnerintegrierten Produktion durch den Einsatz wissensbasierter Systeme erschließen. Dazu werden eingangs die grundsätzlichen Methoden und Hilfsmittel der Wissensverarbeitung erläutert. Diese Ausführungen erstrecken sich auf den Wissensbegriff selbst, auf die Methoden zur Wissensrepräsentation, Manipulation und auch Akquisition. Eine grobe Klassifizierung der Softwarehilfsmittel in Programmiersprachen und Werkzeugsysteme schließt sich an. Das nächste Kapitel beschäftigt sich mit dem Einsatz wissensbasierter Systeme in der Produktion allgemein. Erfolgreiche Systeme und interessante Prototypen aus den Anwendungsgebieten Diagnose, Arbeitsplanung, Konstruktion und Simulation werden vorgestellt. Die Wissensverarbeitung erfordert eine neue Qualifikation an Engineeringleistung. Die Aufgaben eines Wissensingenieurs werden im Zusammenhang mit dem Entwicklungsprozeß von wissensbasierten Systemen erläutert. Im anschließenden Kapitel wird ein wissensbasiertes Rahmensystem (WWS) für die Lösung von Planungs- und Konfigurationsaufgaben vorgestellt. Es besteht aus Komponenten für den Dialog, für die Wissensrepräsentation, für die Problemlösung und für den Wissenserwerb. Ein ereignisorientiertes Simulationssystem ist in die Problemlösungskomponente voll integriert. Mit Hilfe dieser logischen und programmtechnischen Integration von Konfigurations- und Simulationswerkzeugen ist es erstmals gelungen, völlig neue Möglichkeiten der Optimierung von Planungstätigkeiten in einem ganzheitlichen und wissensbasierten Ansatz zu erschließen. Innerhalb der industriellen Produktion gilt die Montagetechnik als weitgehend unerschlossenes Rationalisierungspotential. Als exemplarische Anwendung des wissensbasierten Werkzeugsystems (WWS) wurde das Expertensystem MOPLAN zur Planung von Montageanlagen implementiert. Als einziges System seiner Art ist es hardware- und softwareseitig voll in ein CIM-Konzept für die Montage integriert und kommuniziert mit einem dreidimensionalen Modellierer (ROMULUS). Damit steht der Montageplanung erstmals ein rechnergestütztes Werkzeug zur Verfügung, das für einen Großteil der Aufgaben bei der Grobplanung eingesetzt werden kann. Das letzte Kapitel beschäftigt sich mit alternativen Einsatzmöglichkeiten für das wissensbasierte Werkzeugsystem WWS. Hier ist in erster Linie die Planung von produktionstechnischen Anlagen im allgemeinen und die Planung von Flexiblen Fertigungssystemen im speziellen zu nennen. Aber auch zur Planung von Fertigungsabläufen und Fertigungsaufträgen kann das Werkzeug eingesetzt werden. Für die implizite offline-Programmierung von Industrierobotern wird hierzu ein Beispiel gegeben. Die vorliegende Arbeit zeigt das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten wissensbasierter Systeme in einer Rechnerintegrierten Produktion auf. Angefangen bei der Konstruktion, über die Fertigungsplanung und -steuerung, bis hin zur Diagnose können mit Hilfe von wissensbasierten Konzepten vielfältige Innovationspotentiale erschlossen werden. Es wird deutlich, daß die Wissensverarbeitung eine wesentliche Komponente in der Fabrik der Zukunft darstellt. Mit dem Rahmensystem WWS und dem Expertensystem MOPLAN ist es gelungen, breit einsetzbare Werkzeuge als Basis für viele weiterführende Arbeiten im Bereich der Planung und Konfiguration zu schaffen. Damit wird auch ein Beitrag dazu geleistet, die Wissensverarbeitung in Forschung und Lehre zu etablieren.The realization of a computer-controlled factory under the catchphrase CIM is one of the greatest challenges for industrial production technology. Complex information and automation systems control and monitor the factory of the future. But conventional information and data processing reaches its limits where knowledge and experience are the focus of problem-solving and where complex, unstructured and non-algorithmic relationships are encountered. The methods of artificial intelligence and knowledge processing open up a variety of new possibilities here. Under these boundary conditions, the present work aims to develop innovation potential in computer-integrated production through the use of knowledge-based systems. To this end, the basic methods and tools of knowledge processing are explained. These explanations extend to the concept of knowledge itself, to the methods for representing knowledge, manipulation and also acquisition. This is followed by a rough classification of software tools in programming languages and tool systems. The next chapter deals with the use of knowledge-based systems in production in general. Successful systems and interesting prototypes from the fields of diagnosis, work planning, construction and simulation are presented. Knowledge processing requires a new qualification in engineering performance. The tasks of a knowledge engineer are explained in connection with the development process of knowledge-based systems. In the following chapter, a knowledge-based framework system (WWS) for the solution of planning and configuration tasks is presented. It consists of components for dialogue, for representing knowledge, for solving problems and for acquiring knowledge. An event-oriented simulation system is fully integrated in the problem-solving component. With the help of this logical and technical integration of configuration and simulation tools, it was possible for the first time to open up completely new possibilities for optimizing planning activities in a holistic and knowledge-based approach. In industrial production, assembly technology is considered a largely untapped rationalization potential. The MOPLAN expert system for planning assembly systems was implemented as an exemplary application of the knowledge-based tool system (WWS). As the only system of its kind, it is fully integrated in terms of hardware and software into a CIM concept for assembly and communicates with a three-dimensional modeller (ROMULUS). For the first time, assembly planning now has a computer-aided tool that can be used for a large part of the rough planning tasks. The last chapter deals with alternative uses for the knowledge-based tool system WWS. The planning of production engineering systems in general and the planning of flexible manufacturing systems in particular should be mentioned here. The tool can also be used to plan production processes and production orders. An example is given for the implicit offline programming of industrial robots. The present work shows the spectrum of possible uses of knowledge-based systems in computer-integrated production. Starting with the construction, through the production planning and control, up to the diagnosis, knowledge-based concepts can be used to open up a wide range of innovation potential. It becomes clear that knowledge processing is an essential component in the factory of the future. With the WWS frame system and the MOPLAN expert system, it has been possible to create widely applicable tools as the basis for many further work in the area of planning and configuration. This also makes a contribution to establishing knowledge processing in research and teaching

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

von Andreas KollerPaderborn, Univ.-GH, Diss., 199

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

Entwicklung eines Modells zur Anwendung inferenzfähiger Ontologien im Software Engineering

Die Arbeit beschreibt die Entwicklung und Anwendung eines Modells zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen auf dem Gebiet des Software Engineering. Im Fokus stehen die Strukturierung, Visualisierung und automatisierte Weiterverarbeitung von Expertenwissen unter Einbezug modellbasierter Inferenzmechanismen. Dabei dienen verschiedene Deduktionsalgorithmen zur Ableitung automatisierter Schlussfolgerungen, die zur Lösung einer Software Engineering Fragestellung beitragen. Darüber hinaus werden unterschiedliche Möglichkeiten dargestellt, um Wissen induktiv, automatisiert aus bereits modelliertem Wissen ableiten zu können. Das entwickelte Modell soll Akteuren des Software- und Knowledge Engineering gleichermaßen dazu dienen, Expertenwissen in Entscheidungsprozesse einzubeziehen, um somit die Entwicklung von Softwarelösungen zu beschleunigen.The thesis describes the development and application of a model for representation and processing knowledge in the field of software engineering. It focuses on the structuring, visualization and automated processing of expert knowledge, including model-based inference mechanisms. Different deductive algorithms are used to derive automated conclusions that contribute for solving a software engineering problem. In addition, different possibilities are presented in order to be able to inductively and automatically derive knowledge. The developed model is intended to help software and knowledge engineering stakeholders to include expert knowledge in decision-making processes, thus speeding up the development of software solutions

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

Wissensbasierte Planung für die minimal-invasive Chirurgie

In der minimal-invasiven Chirurgie ist die Wahl der Zugänge für den Erfolg einer Operation entscheidend. Beim Einsatz eines Robotersystems besteht Kollisionsgefahr der Roboterarme. Die vorgestellte wissensbasierte Planung ermöglicht effizientere und effektivere Operationen. Der Operationsablauf wird erlernt und in einer probabilistischen Wissensbasis gespeichert. Das Wissen wird zudem für ein prädiktives Kameraführungssystem genutzt. Die Metaheuristik STO wird vorgestellt

Fehlervermeidung und Prozessmonitoring in komplexen und dynamischen Großschadenslagen

In dieser Arbeit wird der Frage nachgegangen, inwieweit eine Computerunterstützung in komplexen, kritischen Arbeitsbereichen zu einer Harmonisierung der Handlungsabläufe und zur Verhinderung von Fehlern (z. B. Gedächtnisfehlern) beitragen kann. Als Beispiel eines komplexen und dynamischen Arbeitsbereiches wird das Agieren von Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) in Großschadenslagen betrachtet. Motiviert durch den großen Erfolg von Checklisten in der Luftfahrt und in der Intensivmedizin, wird in dieser Arbeit eine systematische Übertragung des Checklisten-Prinzips auf den deutschen BOS-Bereich vorgeschlagen. Hierfür wird ein Rahmenwerk eines intelligenten elektronischen Checklisten-Assistenzsystems erarbeitet, das auch für alternative, soziotechnische Arbeitssysteme mit dem BOS-Bereich ähnlichen Merkmalen hilfreich zur Fehlervermeidung eingesetzt werden kann