Wissensbasierte Betriebliche Diagnostik: Realisierung Von Expertensystemen

ISBN-13: 9783824400409 / Niemiecki / Miękka / 1990 / 173 str.

Thomas Kretschmar

Opis

Die Unternehmungen verschiedener Wirtschaftszweige sind im Ablauf der Zeit so starken Veranderungen unterworfen, dass laufende Beurteilungen ihrer wirtschaftlichen Situation an Bedeutung gewinnen. Mit der fortschreitenden Entwicklung der Informatik erhalt auch die Betriebswirtschaftslehre immer bessere Instrumente, um fur eine Diagnose von Unternehmen und ihren Teilbereichen Computer Unterstutzung zu nutzen. Die in diesem Buch vorgestellten Systeme SIMUPLAN und PROJECTOR dienen der Erweiterung des Diagnose-Instrumentariums fur Unternehmensleitungen und unternehmensexterne Institutionen. Bereits die erste Durchfuhrung einer Unternehmensdiagnose zeigt dem Anwender, dass er sehr viele Daten und Zusammenhange in der Wissens basis speichern und fur die Verarbeitung zu Diagnoseaussagen abrufen kann. Entwicklungswege von Einflussparametern lassen sich simulieren, wirtschaftliche Massgrossen berechnen und in verschiedenen Prasentationsformen zusammenstellen. In dem Objektorientierten System PROJECTOR werden Netzstrukturen in der Wissensbasis gebildet, die auch nichtnumerische Informationen verarbeiten und darstellen lassen. Dieses Buch zeigt deutlich weiterfuhrende Wege fur die Intensivierung der Unternehmensdiagnosen mit Hilfe von wissensbasierten Systemen auf und prasentiert zwei vielversprechende Konzepte fur die laufende Diagnosearbeit. Sowohl die wissenschaftliche als auch die praxisorientierte Arbeit in Diagnosebereichen erfahrt durch diese Konzepte eine Forderung. JURGEN BLOECH Vorwort Die vorliegende Arbeit wurde angeregt durch die Erfolge, die in den Bereichen der technischen und medizinischen Diagnostik mit wissensbasierten Systemen erzielt wurden. Viele Ansatze konnen, wenn auch mit anderen Schwerpunkten, auf die betriebliche Diagnostik ubertragen werden. Mein besonderer Dank gilt Prof. J. Bloech fur die Betreuung dieser Arbeit."

Spis treści

1. Einführung.- 1.1 Motivation und Zielsetzung.- 1.2 Methodik.- 2. Betriebliche Diagnostik.- 2.1 Begriffsabgrenzung.- 2.2 Der diagnostische Prozess.- 2.3 Varianten der betrieblichen Diagnostik.- 2.3.1 Ansätze zur Entscheidungsfindung.- 2.3.2 Modell- und regelbasierte Diagnostik.- 2.3.3 Numerische und nichtnumerische Diagnostik.- 2.4 Analysetechniken.- 2.4.1 Istanalyse.- 2.4.2 Die vergleichende Analyse.- 2.4.3 Best-Case / Worst-Case Analyse.- 2.4.4 Ermittlung von Ursachenbündeln.- 2.4.5 Ermittlung von Reaktionsregeln bei übergeordneten Zielsetzungen.- 2.5 Anwendungsgebiete für Diagnostiksysteme.- 2.5.1 Operative Planung.- 2.5.2 Strategische Planung.- 2.5.3 Unternehmensberatung.- 2.5.4 Universitäre Ausbildung.- 2.5.5 volkswirtschaftliche Prognosen.- 3. Wissensakquisition.- 3.1 Ein Phasenschema zur Wissensakquisition.- 3.2 Quellen zur Erstellung einer Wissensbasis.- 3.3 Strukturierung als Mittel einer effizienten Wissensakquisition.- 3.3.1 Generische Systeme.- 3.3.2 Strukturierung nach betrieblichen Funktionen.- 3.4 Distribution von Wissen auf zentralen und dezentralen Rechenanlagen.- 4. Repräsentation von diagnostischem Wissen.- 4.1 Regelbasierte Wissensrepräsentation.- 4.1.1 Prinzip einer Regelbasis.- 4.1.2 Die klassische Propositionenlogik.- 4.1.3 Die Prädikatenlogik erster Ordnung.- 4.1.4 Die situationsabhängige Logik.- 4.1.5 Berücksichtigung von Datenunsicherheit in regelbasierten Systemen.- 4.1.6 Regel-Hierarchien.- 4.1.7 Die Datenstruktur von Regelbasen.- 4.1.8 Die Bedeutung regelbasierter Systeme für die betriebliche Diagnostik.- 4.2 Modellbasierte Wissensrepräsentation.- 4.2.1 Modelltypen.- 4.2.2 Optimierungsmodelle.- 4.2.3 Simulationsmodelle.- 4.2.4 Die Bedeutung numerischer Modelle für die betriebliche Diagnostik.- 4.3 Objektorientierte Wissensrepräsentation.- 4.3.1 Semantische Netze.- 4.3.2 Frames.- 4.3.3 Konnektionistische Modelle.- 4.3.4 Die Bedeutung von Wissensnetzen für die betriebliche Diagnostik.- 5. Instrumentarium zur Verarbeitung diagnostischen Wissens.- 5.1 Einfache Formen der Diagnostik.- 5.2 Assoziative Systeme.- 5.2.1 Regelbasierte Systeme.- 5.2.1.1 Datengesteuerte Vorgehensweise.- 5.2.1.2 Zielgesteuerte Vorgehensweise.- 5.2.1.3 Kombinierte Vorgehensweisen.- 5.2.2 Wissensverarbeitung in Netzen.- 5.2.2.1 Aufnahme von bedingten Relationen in semantische Netze.- 5.2.2.2 Aktive Objekte.- 5.3 Modellbasierte Diagnostiksysteme.- 5.3.1 Analytische Verfahren.- 5.3.2 Simulation.- 5.3.2.1 Begriffsabgrenzung.- 5.3.2.2 Einsatzmöglichkeiten für die Wissensverarbeitung.- 5.4 Software zur Systementwicklung.- 5.5 Erforderliche Hardware.- 5.6 Konzepte zur Parallelverarbeitung.- 6. Bisher verfügbare Werkzeuge zur Erstellung von Diagnostik-Expertensystemen.- 6.1 Betriebliche Diagnostiksysteme.- 6.2 Medizinische Diagnostiksysteme.- 6.3 Diagnostiksysteme in Naturwissenschaft und Technik.- 6.4 Anbindung an Datenbanksysteme.- 6.5 Übertragbarkeit auf die betriebliche Diagnostik und weitere Anforderungen.- 7. SIMUPLAN — Ein integriertes Datenbank- und Modellgeneratorsystem zur Unterstützung der numerischen Diagnostik.- 7.1 Motivation.- 7.2 Phasen der numerischen Diagnostik.- 7.3 Anforderungen an ein System zur Verarbeitung einer komplexen Wissensbasis.- 7.4 Wissensrepräsentation.- 7.4.1 Struktur der Wissensbasis.- 7.4.2 Der Elementarbaustein des Modells.- 7.4.3 Beziehungen unter Elementarbausteinen.- 7.4.4 Strukturierung durch Unternehmensmodule.- 7.4.5 Formulierung der Zielfunktion.- 7.4.6 Ebenen der Wissensakquisition.- 7.5 Wissensverarbeitung.- 7.5.1 Problemspezifische Modellgenerierung.- 7.5.2 Durchführung der Simulation.- 7.6 Die Programmstruktur.- 7.7 Die Datenstruktur.- 7.8 Hard- und Software.- 7.9 Systembestandteile.- 7.9.1 Der Modell-Editor.- 7.9.2 Der Report-Editor.- 7.9.3 Der Analyse-Editor.- 7.9.4 Der Programmgenerator.- 7.10 Beispiele und Zeitmessungen.- 7.11 Abschließende Bewertung von SIMUPLAN.- 8. PROJECTOR — Ein Generator wissensbasierter Klassifikationssysteme zur Unterstützung der assoziativen Diagnostik.- 8.1 Motivation.- 8.2 Einsatzmöglichkeiten eines wissensbasierten Systems zur betrieblichen Diagnostik.- 8.3 Wissensrepräsentation.- 8.4 Wissensverarbeitung.- 8.4.1 Mengenorientierte Wissensverarbeitung.- 8.4.2 Die elementare Projektionsfunktion.- 8.4.3 Wissensverarbeitung durch Mengenalgebra.- 8.4.4 Projektion durch Ausschluß.- 8.4.5 Berücksichtigung von Datenunsicherheit.- 8.4.5.1 Grundlagen der ‚Certainty Theory‘.- 8.4.5.2 Berücksichtigung von Unsicherheit bei Ausschlußprojektionen.- 8.4.5.3 Ein Beispiel zur Berechnung der Zugehörigkeit.- 8.4.5.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.- 8.4.6 Festlegung der diagnostischen Strategie.- 8.5 Die Programmstruktur.- 8.5.1 Die Systemkomponenten.- 8.5.2 Ein Schichtenmodell zur netzorientierten Wissensverarbeitung.- 8.6 Die Datenstruktur.- 8.7 Hard- und Software.- 8.8 Systembestandteile.- 8.8.1 Der Quelltextkonverter.- 8.8.2 Tuning durch Clusteranalyse.- 8.8.3 Der Applikationsgenerator.- 8.8.4 Das Laufzeitsystem.- 8.8.4.1 Die Benutzeroberfläche.- 8.8.4.2 Das Problem der Texterkennung.- 8.9 Beispiele für die betriebliche Praxis.- 8.10 Modularisierung der Wissensbasis.- 8.11 Leistungsdaten.- 8.12 Einsatzmöglichkeiten von PROJECTOR in anderen Fachgebieten.- 8.13 Abschließende Bewertung von PROJECTOR.- 9. Integrierte computerunterstützte Diagnostik.- 9.1 Kritische Betrachtung der vorgestellten Systeme.- 9.2 Konzepte zur Integration verschiedener Verarbeitungsprinzipien.- 9.2.1 Systemkopplungen.- 9.2.2 Hybride Systeme.- 9.2.3 Supernetze als Basis für offene Systeme.- 9.2.4 Anforderungen an Hard- und Software.- 10. Abschließende Bemerkungen und Ausblick.- Literatur.- Anhang A: SIMUPLAN — Beispiele.- Anhang B: PROJECTOR — Beispiele.

O autorze

Thomas Kretzschmar ist Kinder- und Jungscharreferent im Deutschen EC-Verband und bundesweit zu Schulungen, Evangelisationen und Kinderwochen sowie Freizeiten unterwegs. Er ist Schriftleiter der Mitarbeiterzeitschrift JUMAT und Autor zahlreicher Praxisbücher für die Arbeit mit Kindern.