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Zurück zu den abgeschlossenen Projekten. Verteilte künstliche IntelligenzDas AuT-Projekt wurde von der Universität Würzburg, Lehrstuhl für Informatik VI (Prof. Dr. Frank Puppe) im Unterauftrag an IUK erteilt und hier 1995-97 von Susanne Ziegler unter Leitung von Prof. Dr. Thomas Malsch (TU Hamburg-Harburg) durchgeführt. Ziel war die Entwicklung und Erprobung eines KI-Systems für die Diagnose von Druckpressen der Koenig & Bauer-Albert AG Würzburg. Wegen der Komplexität des für die Maschinendiagnose erforderlichen Wissens sollten Experten aus verschiedenen technischen Bereichen eigenverantwortlich kleine Wissensbasen aufbauen, die durch zusätzliches integratives Wissen zu einem verteilten Expertensystem verknüpft werden sollten. IUK bearbeitete dabei den Bereich Service-Support. Kooperierende Diagnostik-Expertensysteme zur Komplexitätsreduktion bei der Entwicklung sehr großer Wissensbasen Projektpartner:
Projektförderung: BMBF, Referat Arbeit und Technik (Förderkennzeichen: 01 Hp 844/0) Laufzeit: 01.07.1995 - 31.10.1998 Gesamtleitung: Prof. Dr. Frank Puppe, Universität Würzburg Leitung des soziologischen Teilprojekts: Susanne Ziegler Mitarbeiterin: Sabine Schwingeler Projektbeschreibung Ziel des Projekts war die Erarbeitung einer nutzerorientierten Methodologie für die Systementwicklung wissensbasierter Diagnose- und Informationssysteme im Unternehmen. Sie umfaßte technische, organisatorische und qualifikatorische Bereiche. Die Realisierung erfolgte in der Montage- und Serviceabteilung der Koenig & Bauer - Albert AG.Das Diagnose- und Informationssystem, das auf dem Expertensystem-Shell-Baukasten D3 basiert, unterstützt die Störfallsuche bei Druckmaschinen zur Optimierung des betrieblichen Kundendienstes, z.B. als
Die Entwicklung und Einführung des Systems folgte einem Konzept, das als "direkter Wissenserwerb" (Puppe) oder "Selbstakquisition" (Malsch) bezeichnet wird. Der Aufbau der System-Wissensbasen erfolgt durch eine Gruppe ausgewählter Fachexperten und nicht durch externe Wissensingenieure. Dieses Konzept geht damit einen Schritt über die klassische partizipative Systementwicklung hinaus: Die Anwender werden nicht nur an der Systementwicklung beteiligt, sondern entwickeln und pflegen die Systeme selbst. Dieses Vorgehen bietet sowohl Chancen einer Rationalisierung des Entwicklungs- und Wartungsprozesses als auch die einer anwendergerechten Systemgestaltung.Es ist jedoch an verschiedene Voraussetzungen geknüpft, die im Projekt erarbeitet wurden: Organisatorische Voraussetzungen: Die Phasen der Projektvorbereitung, des Projektmanagements und der Systemeinführung wurden durch Organisationsanalysen und Beratung des Kooperationsbetriebes unterstützt, insbesondere durch
Der auf der Basis der Projekterfahrungen entwickelte "Leitfaden für die betriebliche Einführung von Diagnose- und Informationssystemen" unterstützt alle drei Projektphasen. Qualifikatorische Voraussetzungen: Die Qualifizierung der Fachexperten für die Implementation ihres Erfahrungswissens erfolgte durch Schulungen zur Wissenstrukturierung, zur Bedienung der Wissenseingabeschnittstelle und zur Nutzung relevanter Problemlöser für den Aufbau der Wissensbasen. Die Qualifizierung wird auch durch das Tutorial"Entwicklung von Wissensbasen mit D3" unterstützt. Technische Voraussetzungen: D3 stellt eine grafische Wissenseingabeschnittstelle bereit, die keine Programmiersprachenkenntnisse erfordert. Die Erweiterung um das Modul COOP-D3 ermöglicht die Modularisierung großer Wissensbestände durch verteiteltes Problemlösen und bietet damit die Möglichkeit, daß eine Expertengruppe gleichzeitig am Aufbau der Wissensbasen arbeiten kann. Die Integration in ein Informationssystems gewährleistet die Integration weiterer arbeitsrelevanter Dokumente wie Reparaturanleitungen, Konstruktionszeichnungen, und Stücklisten. Veröffentlichungen:
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