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

Beiträge zum Gründungsworkshop der Fachgruppe Verteilte Künstliche Intelligenz Saarbrücken 29.-30. April 1993

Gegenwärtig wird in der Verteilten Künstlichen Intelligenz heftig diskutiert, ob ein Agent eher als reflektiven oder als reaktives System aufgefaßt werden sollte. In der reflektiven Sichtweise muß der Agent explizit über "mentale" Zustände (Wissen, Annahmen, Ziele) verfügen um über Ziele und Pläne räsonieren zu können. In der reaktiven Sichtweise dagegen bildet sich das angemessene Verhalten aus einem einfachen Reiz-Antwort Schema heraus. In jüngster Zeit werden sogenannte hybride Agenten-Architekturen diskutiert, in denen sowohl reaktives als auch reflektives Verhalten modelliert wird. Die meisten der vorgestellten Systeme betreffen aber einen einzelne Agenten und sein Verhalten in dynamischen Umgebungen .. ln diesem Beitrag wird eine hybride Architektur vorgestellt, die zusätzlich berücksichtigt, daß im Umfeld eines Agenten weitere Agenten mit weitgehend unvorhersehbarem Verhalten existieren. Diese Architektur ist im Rahmen des COSY Projekts entstanden

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

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WERKSTATTLOGIK - Computer im Spannungsfeld von Handwerks-Expertise und Akteurs-Beziehungen: Über Besonderheiten des Arbeitens und Lernens in der Werkstatt zur Beachtung im didaktischen Design der arbeitsunterstützenden Medien und Prozesse

Diese Arbeit erklärt anhand von Vertragswerkstätten der Volkswagen AG, wie Kfz-Handwerker im komple-xen Feld Werkstatt Probleme lösen. Sie deckt auf, wie und warum Kfz-Handwerker auf besondere Weise Denken und Handeln. Dies meint, wie sie arbeiten, lernen und vor Allem, wie und warum sie Medien an-eignen – oder verweigern: Täglich diagnostizieren und reparieren Kfz-Handwerker Fahrzeuge. Dabei ist oft zu beobachten, dass extra dafür hergestellte Hilfsmedien von ihnen umgangen oder gar offen abgelehnt werden. Dies führt teils zu schweren Fehlern, teils aber auch zu herausragenden Leistungen. Bislang ist kaum geklärt, aus welchen Gründen dies erfolgt. Von den Handwerkern genannte Gründe er-scheinen in der Außenperspektive oft sonderbar. Doch sie sind subjektiv vernünftig. Die Untersuchung zeigt, mit welchen Begründungen die Handwerker sich gegen Medienaneignung entscheiden. Und sie er-klärt, inwiefern dies daran liegt, dass Computer im Spannungsverhältnis zwischen den Expertise-Denk¬wei-sen der Handwerker und den sozialen Beziehungen der Akteure stehen. Die Akteure sind Mitarbeiter im Autohaus, aber auch beim Hersteller und beim Importeur des jew. Landes. Dies gelingt durch die theoretische Basis subjektwissenschaftlicher Lerntheorie, unter Bezugnahme auf wissenschaftliche Nachbardisziplinen und mit der Methodologie, Strategie und Methodik qualitativer So-zialforschung. Die Phänomene werden exemplarisch aus mehrwöchigen Feldstudien in Werkstätten der Volkswagen AG in Deutschland qua O-Ton-Audiomittschnitt, Interview und Beobachtung rekonstruiert und mit begleitenden Quellen ergänzt. So entstehen z.B. Modelle - zur Typologie intuitiver und analytischer Arbeitsstrategien der Handwerker - zu Reflexionsauslösern - zu Medienkontakthürden und - zur Medien(vertrauens)bewertung im Prozess der Medienkompetenzentwicklung. Durch diese erstmals in solcher Form geleistete Phänomen-Aufschlüsselung werden - neue Ansatzpunkte des didaktischen Designs - und für die technische Redaktion - Herausforderungen an Medien und Prozesse - und für die Qualitätssteigerung zwingend zu leistende Aufgaben aufgezeigt. Es werden fast banal scheinende, subtile alltägliche Phänomene analysiert und deren massiver Einfluss auf Fehler und Erfolge des Handelns verdeutlicht. Da ersteres oberflächlich altbekannt und oft unhinterfragt ist, wird die große Bedeutung für einen erfolgreichen Reparaturprozess zumeist übersehen. Darum bietet sich hier noch ungenutztes Verbesserungs-Potential. Die Befunde fokussieren auf deutsche ‚Werkstattlogik‘, sind aber mit kritischem Rückbezug auf kulturelle Besonderheiten auf die Volkswagen AG Vertragswerkstätten in über 150 Ländern anwendbar.:Inhalt Auf einen Blick – Zusammenfassung und Schlagworte Aufbau der Kapitel 1 Einleitung 1 1.1 Problemstellung und Einleitung in das Phänomenfeld – die Herausforderung Werkstatt 1 1.2 Settingbeschreibung – das Szenario Werkstatt 4 1.3 Verwertungsziele – die Handreichungen für Redaktion, Computer und Forschungsgemeinschaft 5 1.4 Fragestellung – die Aneignung der Handwerker 6 1.5 Forschungsstrategie – der Analyseverlauf 7 1.5.1 Grounded Theory 7 1.5.2 Aufbau der Analyse 13 2 Exploration 15 2.1 Sensibilisierendes Konzept ad hoc – die ersten Überlegungen 15 2.2 Pädagogische Basis – die Ausgangs-Modelle als Integral der Analyse 16 2.2.1 Mediendidaktische Klassifikation – die Gegenstandsbeschreibung 16 2.2.2 Subjektwissenschaftliche Lerntheorie – das Integral der Theoriefolien 20 2.2.3 Mentale Modelle – die Erweiterung des Integrals um ein Bindeglied zu Experten-Begründungen 28 2.2.4 IT-Design, Medienkompetenz und Medienaneignung – die Erweiterung des Integrals um Bindeglieder zum Computer 32 2.3 Forschungs-Stand – der Status quo und neue Perspektiven als Anregung für die Analyse 39 2.3.1 Studien direkt zum Phänomen Medien und Werkstatt 40 2.3.2 Offene Fragen in der Praxisdisziplin Technische Redaktion 58 2.3.3 Offene Fragen zum Gestaltungswissen pädagogischer Psychologie 67 2.3.4 Technik im Forschungsfeld IT-Design 74 2.3.5 Didaktische Aspekte des Lernens und Wissens außerhalb von Lehr-Lern-Institutionen 91 2.3.6 Arbeitsobjekt, Subjekt und Feld in der komplexen Problemlöseforschung 105 2.3.7 Subjektsicht in Expertiseforschung, Routinen und Standards 115 2.3.8 Intuition und Analyse durch Forschung zum natürlich-intuitiven Entscheiden 136 2.3.9 Fehler-Forschung und Human Factors 156 2.3.10 Hochverlässlichkeit und Hochleistung in Gruppen 168 2.3.11 Soziodynamik 176 2.3.12 Forschung zur Vergemeinschaftung bei Lernen und e-Learning 180 2.4 Sensibilisierendes Konzept a priori – die Zusammenführung zu Suchsonden 195 2.5 Forschungs-Design – der Bau der Werkzeuge 198 2.5.1 Methodologie, Gütekriterien und Folgerungen 198 2.5.2 Methodik und Instrumentarium 202 3 Ergebnis 216 3.1 Aufbau der Ergebnisdarstellung 216 3.2 Werkstattlogik – das Konzept a posteriori als Befunde zu den Phänomenen und abgeleitete Prinzipien 218 3.2.1 Bekannte didaktische Faktoren 218 3.2.2 Kontext 220 3.2.3 Arbeitsstrategien der Handwerker 237 3.2.4 Begründungslogik intuitiv-heuristischer Arbeitsstrategie 247 3.2.5 Entscheidungsfaktoren für Arbeitsstrategien 272 3.2.6 Medienkollaboration und Medienaneignung 292 3.3 Antworten – die Auflösung der Fragestellung und didaktische Schlussfolgerungen 321 3.3.1 Kompression – die Rekapitulation der Frage und die verdichtete Antwort 321 3.3.2 Extrakt – die Zusammenschau der Befunde als Checkliste 323 3.3.3 Rahmen – die Zentralsätze als Meta-Modell 331 3.3.4 Effekt – die durch die Phänomene erzeugten Medienkontakthürden 332 3.4 Ausblick – die Diskussion der Ergebnisse und die Desiderata an die Forschungsgemeinschaft 333 Appendix Eins 336 A1 Literatur 336 A2 Abbildungen 365 A3 Abkürzungen 366 Appendix Zwei 369 A4 Empirische Quellen 369 A4.1 Codings pro Phänomen 369 A4.2 Analysierte Dokumente 402 A4.3 Transkripte 402 A4.4 MAXQDA-Files 402 A5 Ausgelagerte Details des Instrumentariums 403 A5.1 Interview-Leitfaden 403 A5.2 Transkriptionssystem 408 A5.3 Nicht eineindeutige Abkürzungen der rekonstruktiven Zusammenfassung 409 A6 Ausgelagerte Details der Theoriefolien 41