Entwicklung eines ganzheitlichen Informationssystems zur Optimierung der Reihenfolgebildung im Sondermaschinenbau

Vor dem Hintergrund eines gestiegenen technologischen Wettbewerbs im Sondermaschinenbau gewinnen die industriellen Zielgrößen Kosten, Qualität und Zeit unentwegt an Bedeutung. Zur Optimierung der Zielgröße Zeit greift die vorliegende Arbeit die Entwicklung eines ganzheitlichen Informationssystems auf. Für die Entwicklung des Systems wird eine Entwicklungsmethode systematisch anhand der Schritte Analyse, Konzeption und Entwicklung beschrieben. Ergebnis sind die Teilsysteme zur Datenbereitstellung, Datenerfassung, Datenintegration und Informationsnutzung, welche durch ihrer bidirektionalen Kommunikation untereinander ein ganzheitliches Informationssystem bilden. Durch das Teilsystem zur Datenbereitstellung wird die Auswahl von projektspezifischen Kennzeichnungstechnologien und Informationsträgern zur maschinenlesbaren Materialkennzeichnung ermöglicht. Im Folgenden kann durch das Teilsystem zur Datenerfassung eine bedarfs- und anforderungsgerechte Erfassung dieser maschinenlesbaren Daten in der Produktion erfolgen. Um die erhobenen Daten für die Informationsnutzung aufzubereiten und standardisiert zur Verfügung zu stellen, findet in der Datenintegration die Entwicklung eines Datenmodells statt. Infolge dieser Teilsysteme der vorangegangenen Phasen stehen aktuelle als auch historische Daten zur Verfügung, die in dem Teilsystem der Informationsnutzung verwendet werden, um die Reihenfolgebildung von wartenden Aufträgen an Arbeitssystemen in der Produktion zu optimieren.Against the background of increased technological competition in special machine construction, the industrial target variables of costs, quality and time are constantly gaining in importance. In order to optimise the target value of time, the present work takes up the development of a holistic information system. For the development of the system, a development method is systematically described on the basis of the steps analysis, conception and development. The result is the subsystems for data provision, data acquisition, data integration and information utilisation, which form a holistic information system through their bidirectional communication with each other. The subsystem for data provision enables the selection of project-specific marking technologies and information carriers for machine-readable material marking. In the following, the subsystem for data collection can be used to collect this machine-readable data in production according to requirements and needs. In order to prepare the collected data for the use of information and to make it available in a standardised way, the development of a data model takes place in the data integration. As a result of these subsystems of the previous phases, current as well as historical data are available, which are used in the subsystem of information utilisation to optimise the sequencing of waiting orders at work systems in production

Expertensystem zur Bereitstellung von Produktionssytem-Wissen für den Werkzeug- und Formenbau

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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

Entwicklung einer intelligenten computergestützten Lernumgebung für die elektrotechnische Grundlagenausbildung

The theses presented in the following paper describe the concept and implementation of interactive and intelligent components for computer-based learning environment at the electrical engineering department GET. The achieved results carry forward the work of GET research group on computer-based learning environments. The main goals are the conceptual design and implementation of interactive components within the GETsoft learning environment, application of engineering tools (MathCAD) for computer-based education, and concept and prototype implementation of knowledge-based problem solving environment. Learning in the virtual learning environment involves the cognitive confrontation with the subject matter to be learned (learning object). Thus, the interactivity of the learning objects becomes the crucial criteria of the quality of learning within the computer-based learning environment. The web-based GETsoft offers many multimedia components that can be used by teachers to organize their own learning units. Students get access to typical subject topics and questions. The interactive components and tasks with self- control opportunities make possible the active treatment of the subject matter. Intelligent Problem Solving Environments (IPSEs), a special type of intelligent tutoring systems, are being developed by the research group of Prof. C. Möbus (OFFIS, Oldenburg). The ideas of IPSE have been adapted for the new (for the approach) domain of the basics of electrical engineering and for new kinds of tasks (symbolic analysis, circuit analysis, solution draft control). The concept of the knowledge-based problem solving environment mileET from the EE-education point of view and implementation of a part of its knowledge base are presented in these theses. MileET represents an innovative kind of learning support within the GET area. It is intended to be used by students for active, independent learning while solving tasks with and in the program. Students have the possibility to formulate different solution proposals and ask the program to check them. The implemented knowledge-based component, a special kind of expert system, contains necessary knowledge for tasks and methods of the network analysis and possesses the ability of symbolic task solving. Due to a flexible and dynamic solution production with consideration of the user's inputs, an adaptive feedback on the solution draft as well as an adaptive completion of an incomplete user's solution can take place. To the teachers, the program offers the possibility to provide different (new) tasks and to leave the routine correction work to the program. The key results, as well as some ideas concerning the future work on the intelligent learning environment GETsoft complete this paper.Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden Ansätze vorgestellt, die zur Entwicklung einer computergestützten Lernumgebung für ein explorierendes Lernen am Fachgebiet Grundlagen der Elektrotechnik (GET) beitragen und sich als Weiterentwicklung der Forschungen des Fachgebietes in Richtungen multimedialer und intelligenter Lernumgebungen einordnen lassen. Konzeption und Implementierung interaktiver Lernmodule für die GET-Domäne, Einsatz von Ingenieurwerkzeugen in der GET-Lehre, sowie Konzeption und prototypische Implementierung einer wissensbasierten Problemlöseumgebung für GET sind die Aufgabenstellungen dieser Arbeit. Da in virtuellen (computerbasierten) Lernumgebungen für individualisiertes Lernen das Lernen in erster Linie die kognitive Auseinandersetzung des Lernenden mit dem zu lernendem Inhalt (dem Lernobjekt) bedeutet, wird Interaktivität der Lernobjekte zu einem der entscheidenden Qualitätskriterien des Lernens und der Lernumgebungen. Die webbasierte Lernumgebung GETsoft bietet den Lehrenden viele multimediale Komponenten für das Zusammenstellen ihrer Vorlesungen und Übungen. Interaktive Experimente und Aufgaben mit Möglichkeiten zur Selbstkontrolle ermöglichen den Studierenden eine aktive Verarbeitung des Lehrstoffes. Der in der Forschungsgruppe von Prof. C. Möbus (OFFIS, Oldenburg) entwickelte IPSE-Ansatz wurde auf der neuen für den Ansatz Domäne der Grundlagen der Elektrotechnik und für die neuen Aufgabenarten (Formelnanalyse, Lösungsentwurfskontrolle, Schaltungsanalyse) umgesetzt. Die Konzeption der Problemlöseumgebung mileET aus der GET-Sicht und einige Teile der implementierten wissensbasierten Komponente werden in der Arbeit betrachtet. MileET ist eine innovative Art der Lernerunterstützung auf dem GET Gebiet. Das Programm ermöglicht den Lernenden aktives, selbständiges Lernen durch Aufgabenlösen mit und in dem Programm. Studierende haben die Möglichkeit verschiedene Lösungsentwürfe zu verschiedenen Aufgaben zu den Themenfeldern Methoden der Netzwerkberechnung zusammen zu stellen und vom Programm testen zu lassen. Die implementierte wissensbasierte Komponente, eine spezielle Art des Expertensystems, besitzt die Fähigkeit die Aufgaben symbolisch zu lösen, so dass eine flexible und dynamische Lösungserzeugung unter Berücksichtigung der Benutzereingaben stattfindet und eine adaptive Rückmeldung über den Lösungsentwurf sowie eine adaptive Vervollständigung einer unvollständigen Benutzerlösung erfolgen. Den Lehrenden bietet das Programm die Möglichkeit verschiedene (neue) Aufgaben einfach zu erstellen und die Korrekturarbeit dem Programm zu überlassen. Die Überlegungen zur Weiterentwicklung der intelligenten Lernumgebung GETsoft sind schließen die Arbeit ab

Historia ex machina: der EDV-Einsatz in der Geschichtswissenschaft und eine Erinnerung an seine Voraussetzungen

Der Beitrag stellt das Spannungsverhältnis zwischen der "Rigorosität der Maschinen" und den Unschärfen des historisch-philologischen Erkenntnisprozesses in den Mittelpunkt. Die geisteswissenschaftlichen Traditionen des Subjektivismus und Methodenpluralismus stehen quer zu den Kodifikations- und Stringenzerfordernissen einer "automatisierten Argumentation" in Expertensystemen oder der formalen Modellierung komplexer Strukturen und Prozesse. Allerdings scheinen neuere Entwicklungen im Bereich der Mathematik und deren Adaptionen in der Informatik, wie etwa die Theorie der unscharfen Mengen, die Theorie der fraktalen Objekte sowie Katastrophen- und Chaostheorien eine Annäherung zwischen geisteswissenschaftlichen Orientierungen und dem naturwissenschaftlichen Paradigma bewirken zu können. (pmb