Akquisition und Repräsentation von technischem Wissen für Planungsaufgaben im Bereich der Fertigungstechnik

Im Bereich der Fertigungstechnik kann eine Fülle von Planungsaufgaben identifiziert werden, die für eine Bearbeitung mit Methoden der KI geeignet erscheinen. Das Projekt ARC-TEC am DFKI wendet die KADS-Methode zur systematischen Entwicklung von Expertensystemen an und erstellt Tools für alle Phasen dieser Entwicklung. Die Brauchbarkeit der entwickelten Methoden und Tools wird am Beispiel der Erstellung von Arbeitsplänen für die Drehbearbeitung demonstriert. Besonderes Augenmerk gilt dabei der expliziten Repräsentation des konkreten Expertenwissens und der Bearbeitung des gegebenen Problems in einer der Vorgehensweise des Experten möglichst naheliegenden Weise.In the area of production engineering many planning tasks can be found which seem well-suited to be tackled using AI-methodologies. The ARC-TEC project of the DFKI uses the model based KADS approach for a systematic development of expert systems and provides tools to support the different phases of this development. The generation of work plans for manufacturing by turning is used as an example to demonstrate the applicability of the different tools and methodologies. Special focus is upon the explicit representation of the concrete experts knowledge and the problem solving strategy which closely follows the way an expert solves the problem

Zur Verbundintelligenz integrierter Mensch-Computer-Teams:ein organisationstheoretischer Ansatz

Der Beitrag führt zunächst in neuere organisationstheoretische Arbeiten zur "Organisatorischen Intelligenz" ein. Diese setzen u.a. voraus, kognitive menschliche und maschinelle Arbeit durch entsprechenden Einsatz informationstechnischer Maßnahmen organisatorisch zu integrieren. Die Berücksichtigung aktueller Anforderungen an die Führungsorganisation (Dezentralisierung und Delegation, Kooperation statt zentraler Vorgaben, Erweiterung der Bereichsautonomie) führt zu dem auf den Kooperationsparadigmen der Informatik basierenden Vorschlag einer föderativen Informationssystemarchitektur. Diese enthält als einen wesentlichen Bestandteil ein wissensbasiertes Koordinationsmanagement, welches die Arbeit integrierter Mensch-Computer-Teams wirkungsvoll unterstützt und das Verhalten kooperativ-intelligenter Informationssysteme an den Zielen der Organisatorischen Intelligenz auszurichten erlaubt

Multiagentensysteme für die kooperative Transportdisposition: das soziotechnische Rationalisierungspotential der Verteilten Künstlichen Intelligenz (VKI)

In der vorliegenden Studie geht es darum, das soziotechnische Rationsalisierungspotential der Multiagenten-Technologie - einem Forschungsgebiet der Verteilten Künstlichen Intelligenz (VKI) - für die kooperative Disposition von Transportabläufen einzuschätzen. Im Vergleich zu konventionellen Softwareprogrammen, die mit mathematischen Optimierungsprogrammen des Operations Research arbeiten, sind Multiagentensysteme stärker an den praktischen Anforderungen der Transportdisposition ausgerichtet und bieten dabei ein soziotechnisch angemesseneres Modell der Transportdomäne. Aus soziologischer Sicht sollen dennoch einige Defizite der Modellierung und Simulation der sozialen Praxis in Transportunternehmen benannt und die soziotechnischen Entwicklungsperspektiven der Multiagenten-Technologie in der Transportdisposition aufgezeigt werden.This paper deals with the socio-technical potential of multi-agent systems to rationalize procedures of cooperative transportation planning and dispatching. Compared to conventional software systems operating with optimization procedures (e.g. operations research) multi-agent technology - as part of the research on Distributed Artificial Intelligence (DAI) - is better suited to meet real-world requirements of planning and dispatching processes in the transportation and logistic domain. From a sociological perspective, some weaknesses of simulation and social modelling approaches will be analysed and – against the background of these problems - the opportunities for multi-agent technology in the transportation domain will be discussed in this paper

Wie maschinelles Lernen den Markt verändert

Künstliche Intelligenz hat einen Hype ausgelöst - nicht zum ersten Mal. In der Presse liest man von Durchbrüchen im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere mittels Deep Neural Networks. Beispiele von automatischer Bilderkennung bis zur Weltmeisterschaft im Brettspiel «Go» lassen Erwartungen steigen. Ängste auch? Dieser Beitrag bietet (a) eine Einordnung und Erklärung zu den technologischen Hintergründen, destilliert (b) allgemeine "Lessons Learned" über deren Einsatzmöglichkeiten aus praktischen Beispielen und gibt (c) einen Ausblick, wie sich Markt und Gesellschaft zukünftig verändern könnten

Logistic

Die Logistik ist entscheidend für alle agrarischen Produktionsprozesse, was ihre Querschnittsfunktion erklärt. Über die Neufassung von Güterkraftverkehrsgesetz und Bundesfernstraßenmautgesetz wurde die Stellung landwirtschaftlicher Transporte neu definiert, wodurch sich besonders für Lohnunternehmer die technische Ausrichtung ändert. Dies markiert sich auch im Trend zu Agrar-LKW, mit Entwicklungen im Bereich bodenschonender Bereifung und agrarischer Aufbausysteme. Die Digitalisierung in der Landwirtschaft zeigt sich in der Logistik mit der Zunahme von Managementsystemen zu Navigation, Regelung, Datenaustausch, Dokumentation und Simulation. Hierbei finden auch KI-Systeme immer mehr Anwendung. Im Bereich der Agrarrobotik werden erste Transportsysteme für den Feldeinsatz im Sonderkulturanbau angeboten.Logistics is crucial for all agricultural production processes, which explains their cross-sectional function. The position of agricultural transports has been redefined through the new version of the Road Transport Act and the Federal Highway Toll Act, which changes the technical focus, particularly for contractors. This can also be seen in the trend towards agricultural trucks, with developments in the area of soil-protecting tires and agricultural body systems. The trend towards digitalization in agriculture is evident in logistics with the increase in management systems for navigation, control, data exchange, documentation and simulation. AI systems are also being used more and more here. In the field of agricultural robotics, the first transport systems for field use in special crop cultivation are used

Big Data: Konsequenzen für das Human Resource Management Schweizer Unternehmen

Die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft hat zur Folge, dass aufgrund der fast unbegrenzten Kommunikations- und ökonomischen Transaktionsmöglichkeiten mit einer Vielzahl technischer Zugangsmöglichkeiten rund um die Uhr in- und außerhalb von Unternehmen kontinuierlich Daten generiert werden. Die hinter diesen Daten stehenden Informationen können für Unternehmen sehr wertvoll werden, sei es als Grundlage neuer Geschäftsmodelle, bei der Weiterentwicklung ihrer Produkte oder zur Optimierung interner Prozesse. Die riesige Datenmenge und zugehörige neue Analysetechniken können unter dem Oberbegriff „Big Data“ zusammengefasst werden. Der Beitrag untersucht den Einfluss von Big Data auf das Human Resource Management Schweizer Unternehmen. Im Rahmen einer qualitativen Untersuchung wurden thesenbasierte Interviews mit Expertinnen und Experten von Unternehmen und Institutionen geführt, die für die Zukunft einen zunehmenden Einsatz von Big-Data-Analysen auch im Human Resource Management vermuten lassen, auch wenn derzeitige Anwendungen noch eher rudimentär erfolgen

Workflow Management mit kooperativen Softwaresystemen:State of the Art und Problemabriß

Ausgehend von den Forderungen nach Markt- und Kundenorientierung, organisatorischer Reaktionsschnelligkeit, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit wird derzeit in Wissenschaft und Praxis mit Hochdruck an der Entwicklung neuer organisatorischer Konzepte gearbeitet.In diesem Zusammenhang ist auch häufig von Workflow-Management-Systemen die Rede. Diese sind angetreten, um Geschäftsprozesse in einer Organisation aktiv und durch den Einsatz von Rechnertechnologie zu unterstützen. In dieser Arbeit wird zunächst der aktuelle Stand der Kunst zur Modellierung von Geschäftsprozessen einer kritischen Betrachtung unterzogen. Dabei zeigt sich, daß die Strukturierbarkeit von Aufgaben und die Komplexität der Vorgangserzeugung zwei für den Entwurf von Workflow-Management-Systemen wesentliche, diesen jedoch in unterschiedlicher Weise beeinflussende Kriterien sind. Betrachtet man nun allerdings moderne dezentralisierte Organisationen, dann stellt man rasch fest, daß die dort gegebenen Anforderungen insbesondere an die Modellierung und Steuerung von Geschäftsprozessen weit über das hinausgehen, was Workflow-Management-Systeme konventioneller Technologie leisten können. Hier bieten jedoch die in der Verteilten Künstlichen Intelligenz entwickelten Konzepte erfolgversprechende Lösungsansätze. Die Arbeit zeigt auf, wie diese zur Koordination von Geschäftsprozessen genutzt und so zur Flexibilisierung der informationstechnischen Unterstützung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden können.<br