Aufhebung der Enzyklopädie im Expertensystem?

From a technological point of view, the expert system meets essential encyolopaedic requirements. Moreover, it might be considered as the ''Aufhebung'' of the encyclopaedia in the threefold Hegelian sense of negation, conservation and elevation. However, if we change the focus to the pragmatic field of hermeneutic interaction, we see that it is the very performance of an expert system that endangers the concept of encyclopaedia. The user's initiative in rational prosesses maybe paralyzed by artificial intelligence. In order to avoid this danger and yet hold onto the possibilities opened up by new technologies it is necessary to construct transparent computer systems that are explanatory without pretending to understand."Die Wissenschaft im großen besteht ... aus dem Produkt der Gedächtniswissenschaften, oder der gegebenen Kenntnisse und der Vernunftwissenschaften oder der gemachten (erworbenen) Kenntnisse. Die letztern sind das (bloße)Werk des Menschen. DieWissenschaft im großen ist also überhaupt die Totalfunktion der Daten und Fakten – die n-Potenz des Reihenbinoms der Daten und Fakten. Hier wird die kombinatorische Analysis Bedürfnis." In merkwürdig aktueller Notation formuliert Novalis den wohl letzten Entwurf einer ambitionierten Enzyklopädistik im Geiste d'Alemberts und Diderots. Deren Scheitern an der "binomischen" Forderung der enkyklios paideia, umfassend und essentiell zugleich zu sein, ließ nachfolgende Projekte entweder in Stoff- oder Sinnhuberei resignieren. Offenbar nur eine grandiose Selbstüberschätzung gestattet Novalis noch den Glauben an die Realisierbarkeit einer vollständigen Kombination der "gegebenen" und "gemachten Kenntnisse", einer "Totalfunktion der Daten und Fakten". ..

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

Kognitive Automation zur kooperativen UAV-Flugführung

Sowohl Menschen als auch Maschinen müssen sich in immer komplexer werdenden Arbeitsumgebungen zurechtfinden und dabei insbesondere auch mit anderen Menschen und/oder Maschinen zusammenwirken, um die zu bearbeitenden Aufgabenstellungen erfolgreich meistern zu können. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zunächst maschinelle Fähigkeiten zur Kooperation auf wissensbasierter Verhaltensebene umzusetzen, um damit die Grundlage für Mensch-Maschine Kooperation auf Basis eines umfassenden Verständnisses der Gesamtsituation zu schaffen. Hierbei spielt insbesondere die Repräsentation expliziter Handlungsziele eine zentrale Rolle, die es ermöglicht, auch dann sinnvolles Verhalten zu zeigen, wenn für die aktuelle Situation keine vordefinierten Verhaltensregeln zur Verfügung stehen. Ausgangspunkt für die weiteren Betrachtungen ist eine Arbeitssystem-Konfiguration im Anwendungsgebiet der Führung mehrerer UAVs, in der ein menschlicher Operateur einem Team aus UAVs Teilaufträge zuweisen kann, die diese eigenständig in Kooperation bearbeiten. Dabei wird jedes UAV von einer so genannten künstlichen kognitiven Einheit mit kooperativen Fähigkeiten geführt. Im Hinblick auf eine Integration menschlicher Teammitglieder in das maschinelle Team wird für die Umsetzung rationalen, zielgerichteten Verhaltens im Rechner, d.h. die künstlichen kognitiven Einheiten, der Theorieansatz des Kognitiven Prozesses zugrunde gelegt. Dieser unterstützt insbesondere die Nachbildung der wissensbasierten Verhaltensebene des Menschen auf Basis einer expliziten Repräsentation von Handlungszielen. Den zweiten Teil des Konzepts bilden Methoden zur Kooperation, wobei vor allem die Teilaspekte der Koordination und Kommunikation im Team von Interesse sind. Die Konzeptanteile amp;quot;künstliche Kognitionamp;quot; und amp;quot;Kooperationamp;quot; werden zusammengeführt, indem Kooperation hinsichtlich der Merkmale analysiert wird, die gemäß dem Kognitiven Prozess notwendig sind, um wissensbasiertes Verhalten darzustellen. Wesentlich ist hierbei vor allem die Identifikation von Zielen von Kooperation wie zum Beispiel das Vermeiden redundanter Aufgabenbearbeitung durch mehrere Teammitglieder. Die Implementierung eines Funktionsprototyps, d.h. konkret einer künstlichen kognitiven Einheit mit kooperativen Fähigkeiten, erfolgt auf Grundlage der kognitiven Systemarchitektur COSA und der Programmiersprache CPL. Erstere stellt applikationsunabhängige Anteile des Kognitiven Prozesses in einem Framework zur Verfügung, während die Programmiersprache CPL die Modellierung von Wissen auf Basis mentaler Begriffe wie zum Beispiel Zielen erlaubt. Abschließend wird der implementierte Funktionsprototyp anhand eines Anwendungsbeispiels evaluiert. Hierbei handelt es sich um eine kooperative SEAD-/Attack-Mission, bei der fünf UAVs gemeinsam ein Ziel bekämpfen sollen. In einem ersten Schritt wird dabei nachgewiesen, dass die geforderte Funktionalität mit dem gewählten Ansatz abgebildet werden kann. In einem zweiten Schritt werden die Errungenschaften im Hinblick auf die Realisierung von Kooperation auf wissensbasierter Verhaltensebene dargestellt. Schließlich erfolgt eine Bewertung der für maschinelle Kooperation ausgelegten künstlichen kognitiven Einheiten hinsichtlich deren Eignung für Mensch-Maschine Kooperation

Nutzung von Felddaten in der qualitätsgetriebenen Produktentwicklung und im Service

Zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen ist neben einer leistungsfähigen und kostengünstigen Produktion die optimale Gestaltung von Produktentwicklung und Service von entscheidender Bedeutung. Hierzu ist künftig vermehrt die Nutzung von Daten aus dem Produktgebrauch den Felddaten erforderlich, ein Bereich, der von den Unternehmen aufgrund fehlender methodischer und informationstechnischer Unterstützung bisher stark vernachlässigt wurde. Im vorliegenden Forschungsbericht wird ein Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, auf Basis von Felddaten Teilaufgaben der Produktentwicklung und des Services zu optimieren. Hierzu wurden Konzepte für die Felddatenerfassung sowie die rechnerunterstützte Abbildung und Nutzung felddatenbasierten Wissens entwickelt und prototypisch umgesetzt. Die Grundlage dafür bildet eine Fallbasis, die auf einer Repräsentation kausaler Relationen zwischen einzelnen Sachverhalten wie Fehlern oder positiven Produktzuständen in Verbindung mit einem Abstraktionsmechanismus für die Betrachtung von Produktstrukturelementen basiert. Auf dieser Basis können durch induktives Schließen ähnliche Fälle zu einem konkreten Problem ermittelt werden, deren dokumentierte Lösungen Maßnahmenvorschläge liefern, die jeweils auf den aktuellen Fall anzupassen sind. Neben dieser auf Felddaten basierenden Unterstützung der Analyse kausaler Zusammenhänge, die vorrangig im Servicebereich zum Tragen kommt, wurde zur Optimierung der Produktentwicklung die Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse um methodische Elemente ergänzt, die eine Nutzung von Felddaten im Rahmen der Methodenanwendung ermöglichen. Hierzu wird das tatsächliche Fehlergeschehen von im Einsatz befindlichen Produkten herangezogen, um die Identifikation potenzieller Fehler zu verbessern sowie die Risikoanalyse eines im Rahmen einer Konstruktions-FMEA betrachteten Produktes zu objektivieren, indem die Risikokennzahlen für Auftretens- und Entdeckungswahrscheinlichkeit aus Felddaten ermittelt werden. Der Anwendungsbereich der im Rahmen der Arbeit entwickelten Konzepte und Softwareprototypen liegt schwerpunktmäßig in der Unterstützung von Entwicklung und Instandhaltung komplexer mechanischer Produkte. Das erarbeitete und erweiterte methodische Konzept der felddatenbasierten Fehlerantizipation und Risikobewertung kann im Zusammenhang der Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse im Produktentwicklungsprozess Anwendung finden

Diagnosis of automotive electronic systems by structure analyses

In heutigen Fahrzeugsystemen ist ein großer Anteil der Funktionalität auf den Wunsch nach hoher Sicherheit, großem Komfort und der Reduktion der Schadstoffemissionen zurückzuführen. Diese Funktionen werden durch den Einsatz von immer mehr Elektrik und Elektronik realisiert, die im Rahmen der Fahrzeugdiagnose in der Werkstatt aufgrund der unübersehbaren Anzahl von Abhängigkeiten und Varianten nur schwer beherrscht werden können. Um diesen Problemen zu begegnen, werden in der Arbeit unterschiedliche Diagnoseverfahren miteinander verglichen und unter den Aspekten der effizienten Einbindung in den Entwicklungsprozess bei insgesamt guten Diagnoseergebnissen und Beherrschung der Variantenvielfalt bewertet. Dabei wurde ermittelt, dass kein bisher bekanntes Verfahren direkt diese Anforderungen erfüllt, und ein neuer Ansatz gefunden werden musste. Dieses Problem wurde gelöst, indem aus der Kombination der erkannten Stärken bekannter Diagnoseverfahren ein passendes neues Konzept entwickelt wurde. Für die neue Diagnoselösung wurde die bei probabilistischen Netzwerken verwendete Systemstruktur als wesentliches Element verwendet. Der wechselseitige Einfluss zwischen Funktionen und Steuergeräten wird systematisch betrachtet, indem die Fehlerfortpflanzungsmöglichkeiten direkt aus dem Entwicklungsprozess bestimmt werden. Dabei werden neben den üblicherweise für die Diagnose verwendeten elektrischen Abhängigkeiten auch logische Beziehungen in die Diagnoselösung einbezogen, die sich aus der Software und der Kommunikation der Steuergeräte untereinander ergeben. Wichtiger Aspekt der Betrachtungen ist die Frage "Wie hängen die Systemkomponenten voneinander ab?" um an sich völlig unterschiedliche Teilsysteme miteinander zu verbinden und diese Informationen für die Diagnose nutzbar zu machen. Gleichzeitig ist die praxisnahe Definition einer Anbindung an den Softwareentwicklungsprozess für eingebettete Systeme wesentlicher Bestandteil der Arbeit.In todays automotive systems a high percentage of the functionality is a result of the customers wish for security, comfort and reduced emissions. These functions are realized by more and more electric and electronic components. Existing garages' diagnostic systems insufficiently deal with the resulting systems because of the innumerable dependencies and variants. In order to address this problem, this paper compares different diagnostic approaches concerning their efficiency of the integration into the development process, diagnosis quality and variant management. As a result it is stated that no well-known method completely meets these requirements. Therefore a new approach has been developed consisting of a combination of the identified advantages of the known methods. As a basic element the new diagnostic system includes the system structure used by probabilistic networks. The reciprocal influence between functions and electronic control units is orderly addressed by deduction of the paths of error propagation from development models. Additionally to the derived electrical structures commonly used by diagnostic systems also logic dependencies are integrated into the diagnostic system. These logic dependencies are derived from software functions and communication links between electronic control units. In order to combine physically different parts of the system, an important question is "What are the system components interdependencies?" By answering this question, these dependencies can be used by a diagnosis system as part of a combined system structure. At the same time the practical definition of a connection to the development process for embedded systems is an essential part of the work

On Interdisciplinary Development of Safety-Critical Automotive Assistance and Automation Systems

Assistenz- und Automationssysteme im Automobil zeichnen sich verstärkt durch eine große Komplexität und einen hohen Vernetzungsgrad aus. Weiterhin existiert eine Vielzahl von Anforderungen anderer Fachdisziplinen an die Funktionsentwicklung, beispielsweise im Bereich der funktionalen Sicherheit. Somit ergibt sich für Entwickler nicht nur eine gestiegene Komplexität der Systeme, sondern auch der einzuhaltenden Entwicklungsprozesse. Die vorliegende Arbeit liefert eine neue Methode, die Entwickler bei der Bewältigung dieser Komplexität unterstützt. Dabei wird ihnen problemorientiert und zielgerichtet relevantes Wissen anderer Fachdisziplinen aufbereitet und zur Verfügung gestellt. Somit können Entwurfsalternativen früher als bisher im Kontext der Gesamtentwicklung bewertet werden, was sich positiv auf Produktqualität und Entwicklungszeit auswirkt. Die Basis dieser Methode ist die offen und flexibel gestaltete Formalisierung des Entwicklungsprozesses unter Verwendung der Web Ontology Language (OWL). Darauf aufbauend werden interdisziplinäre Entwicklungsaktivitäten verknüpft und die Analysierbarkeit des formalisierten Wissens wird für automatische Schlussfolgerungen genutzt. So werden insbesondere Einflussanalysen möglich, um über die eigene Domäne hinaus Änderungen bezüglich des Gesamtentwicklungsprozesses zu bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine prototypische Werkzeugkette implementiert, die die beschriebene Methode umsetzt und deren technische Realisierbarkeit demonstriert. Als Anwendungsbeispiel dient die angedeutete Weiterentwicklung eines radarbasierten Abstandsregeltempomaten zu einem Notbremssystem. Dabei wird insbesondere der Einfluss der funktionalen Sicherheit auf die Funktionsentwicklung beleuchtet, indem aus einem formalisierten Wissensmodell des Standards ISO 26262 notwendige Anforderungen und Methoden für den Gesamtentwicklungsprozess abgeleitet werden.Automotive assistance and automation systems increasingly present high levels of complexity and connectivity. In addition, more and more specific requirements in disciplines like functional safety have to be considered during functional development. Thus, developers have to cope with increasing levels of product complexity, but also complexity of the development process. This thesis presents a new method which supports developers in handling these dimensions of complexity. Therefore relevant knowledge of other disciplines is presented to them in a solution-oriented way. Thus, design alternatives can be assessed much earlier in the overall development process which has a positive impact on product quality and development cycles. The method’s base is an open and flexible formalization of the development process using the Web Ontology Language (OWL). OWL is used to link different interdisciplinary development activities whereas the analyzability of formalized knowledge enables automated reasoning. This especially introduces an impact analysis to assess major cross-cutting changes to the product in the context of the overall development process. For this thesis a prototype toolchain has been developed which implements the described method and demonstrates its technical feasibility. The extension of a radar-based adaptive cruise control system towards an emergency braking system is sketched as an example for the prototype toolchain. In this example, the impact of functional safety on the functional development is focused, involving a formalized model of requirements and methods from ISO 26262