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    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

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    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

    Prozessverbesserungen im Ersatzteilmanagement unter dem Einfluss von Informationsdefiziten

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    Die schnelle Verfügbarkeit von Ersatzteilen hat einen maßgeblichen – wenn auch indirekten – Anteil an der Wertschöpfung produzierender Unternehmen. Kommt es zu einem ungeplanten Stillstand der Produktionsanlagen, kann dies schnell zu Kosten in einer kaum zu überschauenden Höhe führen, sollte die Ursache des Ausfalls, z. B. eine defekte oder verschlissene Komponente, nicht zeitnah behoben werden können. Lange Primärproduktlebenszyklen bei gleichzeitig abnehmenden Zeiträumen zwischen Innovationen in Bezug auf Maschinen bewirken zudem einen Anstieg des Umfangs von Ersatzteilsortimenten. In der Folge wird insb. das Bestandsmanagement der Akteure auf dem Ersatzteilmarkt vor große Herausforderungen gestellt. Dessen Handling sollte etwa durch gezielte Klassifizierungen und Bedarfsprognosen erleichtert werden. Diese Ausgangslage bildet bereits seit Jahrzehnten den Nährboden für die Herausbildung vielfältiger wissenschaftlicher Entscheidungsunterstützungsmodelle innerhalb des Ersatzteilmanagements. Die teils hohe Komplexität der Verfahren und der Umstand, dass sie häufig mit einem umfassenden Input an Daten und Informationen einhergehen, förderten die Entstehung einer in der Literatur immer wieder erwähnten Forschungslücke zwischen Wissenschaft und Praxis. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Beitrag zur Schließung ebendieser Forschungslücke zu leisten. Im Schwerpunkt erfolgt eine Auseinandersetzung mit Informationsdefiziten, welche die Umsetzung von Prozessverbesserungen hemmen. Hierzu wird sich zum einen auf eine umfassende Recherche existenter theoretischer Beiträge gestützt. Praktisch motivierte Forschungsbeiträge repräsentieren in diesem Zusammenhang den Schwerpunkt eines extensiven Literature Reviews. Darauf aufbauend werden zum anderen qualitative Fallstudien mit Maschinenbetreibern, Primärproduktherstellern und aufarbeitend tätigen Unternehmen durchgeführt sowie hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen angestrebten Prozessverbesserungen und Informationsdefiziten analysiert. Die Auswertung kulminiert in Schlussfolgerungen zu potenziellen Faktoren, die Einfluss auf das Informationsmanagement bei der Beseitigung der Defizite nehmen können. Das eigens entwickelte Framework zum Ersatzteil-Informationsmanagement stellt die Vereinigung der theoretischen sowie praktischen Erkenntnisse dar und wird schließlich am Beispiel eines Gebrauchtmaschinenhändlers angewandt

    Entwicklung und formative Evaluation eines Konzepts zum Transfer von Erfahrungswissen bei Servicetechnikern mittels videofallbasiertem Lernen

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    Zum Erwerb von Erfahrungswissen im servicetechnischen Bereich gibt es wenige theoriegeleitet entwickelte und evaluierte Konzepte. Das im Beitrag vorgestellte Modul „Learn with an Expert“ (LEX) aus dem Lern- und Transferkonzept „ServiceLernLab“ soll den Erwerb von Erfahrungswissen und die Entwicklung von Störungsdiagnosekompetenz bei jungen Servicetechnikern fördern. Der Kern des Moduls LEX besteht in einem videofallbasierten Lernen mit einem Serviceexperten an einer komplexen Laserschneidanlage, in die technische Störungen (Fehlerfälle) implementiert wurden. Im Beitrag wird zunächst über die theoriegeleitete Entwicklung und Gestaltung der Lernumgebung auf der Grundlage situierter und problembasierter Instruktionsprinzipien berichtet. Weiterhin werden (formativen) Evaluationsergebnisse zur Überprüfung der Fehlerfallschwierigkeiten durch Servicetechniker (n=3) und der Bewertung der Gebrauchstauglichkeit (Usability) von Modul LEX durch Servicetechniker (n=44) dargestellt.Schlüsselwörter: Videofallbasiertes Lernen, situiertes Lernen, Erfahrungswissen, technische Störungsdiagnose, Servicetechnike

    Realitätsgerechte Zustandsbewertung gasisolierter Hochspannungsschaltanlagen

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    Die realitätsgerechte Zustandsbewertung bildet die Grundlage von modernen optimierten Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategien von gasisolierten Hochspannungsschaltanlagen (GIS, Um=123kV). Sie wird jedoch insbesondere durch die metallische Kapselung einer GIS erheblich erschwert. Visuelle Inspektionen können den Zustand einer GIS nur rudimentär bewerten, so dass die Anwendung nicht-invasiver Messtechnik zur validen Bewertung aller relevanten Bewertungskategorien erforderlich ist. Hierdurch kann bereits mit verhältnismäßig geringem finanziellen Aufwand ein Großteil der relevanten Fehler während des Betriebs detektiert werden, jedoch nicht jeder einzelne. Obwohl die Zustandsbewertung durch die Anwendung der nicht-invasiven Messtechnik erheblich konkretisiert wird, verbleibt somit eine Unsicherheit bei der Bewertung, die in Abhängigkeit der anwendbaren Messtechnik je Anlagentyp variiert und berücksichtigt werden muss. Im Rahmen der Dissertation wird daher eine spezielle Gesamtsystematik vorgestellt, die neben visuellen Inspektionen moderne, messtechnische Bewertungsmethoden wie akustische und UHF-Teilentladungsmessungen nutzt, deren Aussagekraft in mehreren hundert Labor- und Felduntersuchungen ermittelt wurde. Zur Erzeugung von Bewertungsergebnissen wird die Evidenz-Theorie genutzt, wodurch die Aussagekraft in Form der Unsicherheit direkt im Bewertungsergebnis berücksichtigt wird. Ein Bewertungsergebnis besteht somit aus einem konkreten Zustandsindex, der von einem Unsicherheitsbereich umgeben ist. Im Gegensatz zu konventionellen Bewertungsschemata werden hierdurch vergleichbare Bewertungsergebnisse erzeugt, welche unabhängig vom betrachteten Anlagentyp sind. Die Praxistauglichkeit dieser Gesamtsystematik wird durch die umfangreichen Felduntersuchungen an einem aktuell betriebenen Anlagenkollektiv bestätigt, wobei das vielseitige Anwendungspotential verdeutlicht wird. Generell erzeugt die Gesamtsystematik einen erheblichen Informationsgewinn, da neben dem ermittelten Zustand die Aussagekraft bewertet wird, wodurch vor allem die komplexen messtechnischen Bewertungsergebnisse transparent und einfach nutzbar gemacht werden. Hierdurch wird eine valide Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt, auf Basis derer Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategien analysiert und optimiert werden können

    Analyse von Maschinendaten zur Entscheidungsunterstützung bei der Produktverbesserung durch die Anwendung eines Feedback Assistenz Systems

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    Der technologische Fortschritt führt dazu, dass immer mehr Daten erzeugt und verwaltet werden. Dieser Trend lässt sich auch im Kontext des Produktlebenszyklus beobachten. Hier werden während der Nutzungsphase in der Umgebung und am Produkt selbst mit steigender Tendenz Daten mittels Sensoren automatisch erfasst. Aber auch manuell werden durch Betreiber oder Servicemitarbeiter immer mehr Daten in Informationssysteme eingegeben. Diese Daten werden für einen spezifischen Verwendungszweck, wie die Abrechnung von Dienstleistungen genutzt und anschließend archiviert. Dabei kann aus diesen Daten über ihren eigentlichen Verwendungszweck hinaus Wissen zur Verbesserung von Produkten generiert werden, wofür die Basis in der Produktentwicklung gelegt wird. Eine erfolgreiche Produktentwicklung führt zu qualitativ hochwertigen Gütern und zufriedenen Kunden und damit zu hohen Verkaufszahlen der Güter, was den Unternehmenserfolg auf dem Markt ausmacht. Daher ist die Verbesserung der Produktentwicklung immer wieder Gegenstand der Forschung. Aktuell werden hierzu im Produktlebenszyklus der Produktentwicklung nachgelagerte Phasen, speziell die Nutzungsphase kaum betrachtet. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher einen Wissenstransfer zu realisieren, in dem aus den Produktnutzungsdaten anwendbares Wissen in die Produktentwicklung zurückgeführt wird. Der Fokus liegt dabei auf Industriegütern, bei denen die Feedbackdaten strukturiert in verschiedenen Datenquellen vorliegen und ein enger Kontakt zwischen Kunden und Herstellern gegeben ist. Zur Verwaltung und Analyse der Daten wird ein Feedback Assistenz System (FAS) konzipiert und entwickelt. Hier werden die Daten aus den verschiedenen Quellen hin transferiert und in ein einheitliches Datenbankschema übertragen. Auf diese zentrale Datenbasis lassen sich wissensbasierte Methoden anwenden u.a. aus dem Bereich des Data Mining. Diese assistieren dem Produktentwickler bei der Verbesserung bestehender Produktgenerationen. Die erfassten und umfangreichen Datenmengen werden verdichtet und Muster werden aufgedeckt, die der Bereitstellung von entscheidungsrelevantem und intuitiv verständlichem Wissen für den Produktentwickler dienen. Im Rahmen der Produktverbesserung sind hierzu explizit drei Bereiche identifiziert worden, in denen die Feedbackdaten erfolgsbringend eingesetzt werden können: die Überprüfung der Kundenanforderungen, die Fehlerdiagnose und die Bewertung von Verbesserungsalternativen. Mittels der Feedbackdaten werden Kosten- und Zeitindikatoren aufgestellt und berechnet zur Überprüfung der Kundenanforderungen mit dem Ziel bei nicht erfüllen den Produktverbesserungsprozess auszulösen. Sodann wird während der Analysephase der Produktverbesserung eine Methode zur Diagnose von Schwachstellen und Fehlerursachen entwickelt und angewandt. Ziel ist hier die Aufdeckung von Verbesserungspotentialen und somit die Senkung der Fehleranfälligkeit von Produkten. Zur Verbesserung des Produktes stehen dem Produktentwickler eine Vielzahl von Alternativen zur Verfügung, die bewertet werden müssen, nach den Zielsetzungen aus der Produktentwicklung und/oder mittels der Feedbackdaten. Hierzu ist eine Methode aus der multikriteriellen Entscheidungstheorie konzipiert und umgesetzt worden.Technological progress leads to an increasing number of generated and managed data. This trend can also be observed in the context of the product life cycle. During the use phase data are collected from the product automatically, with increasing tendency, by means of on-site, embedded or mounted sensors. In addition, the operator or service staffs insert substantial data into information systems. The accumulated data are used for specific purposes, such as billing of services, and afterwards are archived in the repositories. Knowledge can be generated from the collected data with the intention to support development and especially improvement of the product. A successful product development leads to high-quality goods and customer satisfaction which ultimately influences on the company’s success in the market with large scale sales of goods. Hence, the product development is consistently a subject of research. Currently in the product life cycle, the subsequent phases, especially the use phase is not considered. The aim of this work is to realize a knowledge transfer where applicable knowledge from the product use data is fed back into product development. The focus is on industrial goods, where the feedback data are structured in multiple data sources, and also manufacturers and customers are in close contacts. For the management and analysis of data, a feedback assistance system (FAS), is designed and developed. Here the data from different sources are transferred into a unified database. On this data layer, knowledge-based methods can be applied i.e. from the field of data-mining. These methods should assist product developers in the improvement of existing product generations. The captured, extensive amounts of data are, therefore, condensed, and patterns are detected. As a result, the FAS provide the product developer with decision-relevant and intuitively under-standable knowledge. In the scope of product improvement, important is to determine the areas in which the feedback data can be used successfully. So for the FAS, a combination of methods for three main applications will be integrated (1) verification of customer requirements, (2) fault diagnosis, and (3) evaluation of improvement potential. Cost and time indicators are deployed for the verification of requirements which consequently reveal the non-achieved objectives of the product improvement process. So the diagnosis should be applied to detect weak points and failure causes as improvement potential such as reduction of the error rate. To eliminate the existing weaknesses and deficiencies, the product developers should evaluate a variety of alternatives according to the objectives of the product development on the basis of the feedback data. For this purpose, a method from the multi-criteria decision theory is implemented

    Integration und Konnexion : Tagungsband zur 26. AKWI-Jahrestagung vom 15. bis 18.09.2013 an der Technischen Hochschule Mittelhessen

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    Das aufgerufene Thema „Herausforderungen an die Wirtschaftsinformatik: Integration und Konnexion“ provozierte Beiträge, die thematisch ein sehr breites Spektrum abdecken. Neben theoretischen Betrachtungen und Definitionen des sicher noch nicht final geprägten Begriffs der Konnexion gab es auch sehr praktische Beiträge wie die Darstellung von konkreten prototypischen Entwicklungsvorhaben. Auch das ist ein Indiz für die lebendige Landschaft der Wirtschaftsinformatik an den deutschsprachigen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften

    Expertensysteme und industrielle Facharbeit: ein Gutachten über denkbare qualifiktorische Auswirkungen von Expertensystemen in der fertigenden Industrie ; erstellt im Auftrag der Enquete-Kommission "Technikfolgenabschätzung und -bewertung" des Deutschen Bundestages

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    Zwar liegen bisher keine einigermaßen gesicherten empirischen Befunde über die Folgen des Einsatzes von Expertensystemen auf die - direkt oder indirekt - betroffenen Fachkräfte in der Industrie vor. Doch besteht ein hohes arbeits- und technologiepolitisches Interesse daran, möglichst früh den 'Korridor' denkbarer Effekte abzustecken, um genügend Zeit für eventuell wünschbare steuernde Interventionen zu gewinnen. Zu diesem Zweck postuliert das Gutachten, das im Auftrag des Enquete-Ausschusses des Deutschen Bundestages erstellt wurde, daß (1) der Einsatz von Expertensystemen Bestandteil und Fortführung betrieblicher Rationalisierungspolitiken und -maßnahmen tayloristischer oder auch nicht-tayloristischer Art ist (genauer: sein wird), und daß (2) Innovationseuphorie, Einführungsdruck sowie das Fehlen einer realistischen Konzeption der Qualifikation industrieller Fachkräfte ein verbreitetes Risiko überschätzter Leistungsfähigkeit von Expertensystemen begründen. Auf der Grundlage dieser beiden Annahmen werden vier 'immaginäre Fallbeispiele' konstruiert, mit deren Hilfe dann - verallgemeinernd - vor allem die Gefahr von nicht-intendierten und unerwarteten Folgewirkungen zu demonstrieren ist, die zumeist sowohl die Fachkräfte wie die Betriebe treffen würden

    Probability based vehicle diagnosis using an individual testing strategy

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    Die Arbeit beschreibt ein System, das durch Anwendung von Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz bestehende Diagnosesysteme erweitern kann. Das System kann mit Hilfe von Informationen über die im Fahrzeug verbauten Systeme selbstständig von vorhandenen Fehlersymptomen auf mögliche Fehlerursachen schließen. Zur Ermittlung der Fehlerkandidaten kommt ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Verfahren auf Basis von Bayes-Netzen zum Einsatz. Um Gewissheit über die Fehlerursache zu bekommen, werden Prüfanweisungen generiert und ausgegeben. Das System ist so ausgelegt, dass die Fehlerursache mit minimalem Prüfaufwand gefunden wird. Es wird gezeigt, wie das Diagnosesystem fahrzeugindividuelle Besonderheiten berücksichtigen kann und dadurch in der Lage ist, exaktere Diagnosen und präzisere Prüfanweisungen ausgeben zu können, als dies heute möglich ist.This thesis describes a system that enhances present diagnostic systems by applying methods from the field of artificial intelligence. With information about the specific installed components this system is able to infer from existing fault symptoms to possible fault causes. For identifying failure candidates a probability based method utilizing Bayesian Networks is applied. Inspection instructions are then generated and displayed to help localizing the fault cause. The system is designed in that way, that the fault cause can be found with minimal testing efforts. It also shows that the diagnostic system is able to determine more exact diagnoses and more precise inspection instructions than present systems, taking vehicle individual characteristics into account

    Forum - Ausgabe 2009/2010

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    Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2009/2010
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