Operations Research und Wissensbasierte Systeme

Die zahlreichen Expertensysteme, die bisher entwickelt wurden, zielen sehr häufig auf Anwendungsfelder ab, zu denen bereits ausgereifte Operations-Research-Modelle und effiziente Algorithmen existieren, die bekanntlich ihre Lösungsqualitäten bereits nachgewiesen haben. Es gilt daher zu untersuchen, ob und inwieweit sich Operations-Research-Modelle und Expertensysteme in den Modellansätzen und damit auch in ihren Einsatzmöglichkeiten unterscheiden. Dabei zeigt sich, daß sie trotz unterschiedlicher Modellphilosphien und daraus resultierenden Modellqualitäten als „Problemlöser“ (Solver) eingesetzt werden, d.h. sowohl Operations-Research-Modelle mit ihren fixen Strukturen als auch Expertensysteme mit ihren offenen Strukturen generieren Lösungen zu wohldefinierten Problemsituationen. Betrachtet man jedoch die individuelle Problemsituation eines Entscheidungsträgers, so zeichnet sie sich i.a. durch eine Vielzahl unstrukturierter, semi- und wohlstrukturierter Teilprobleme aus. Es ist daher notwendig, dem Entscheidungsträger zur Unterstützung seines Entscheidungsprozesses Werkzeuge bereitzustellen, die den Modellierungsprozeß im Rahmen seines individuellen Entscheidungskontextes ermöglichen. Es erweist sich deshalb als konsequent und sinnvoll, die Fähigkeit eines Expertensystems (Wissen zur Lösung von Problemen einzusetzen) extensiv zu nutzen und sie für Systeme verfügbar zu machen, die fähig sind, bei der Entwicklung von Modellen mit dem Benutzer „intelligent“ zu interagieren. Dabei muß ein derartiges Modellierungs-Expertensystem über eine Modell- und Methodenbank im Sinne einer Wissensbasis verfügen können. Hierzu bieten sich sowohl Operations-Research-Modelle mit ihren effizienten Algorithmen als auch Anwendungs-Expertensysteme mit ihren Lösungsstrategien als „Wissensmodule“ an. Bei dem inkrementellen Prozeß der Modellierung gilt dann zu prüfen, ob und inwieweit zur individuellen Spezifikation des Benutzermodells die unterschiedlichen Basismodelle und -methoden eingesetzt und bedarfsweise miteinander verknüpft werden können. Bei einer Integration von Operations-Research-Modellen mit ihren effizienten Algorithmen und Anwendungs-Expertensysteme mit ihren Lösungsstrategien können sich die in den unterschiedlichen Modellansätzen jeweils inhärenten Vorteile ergänzen und somit eine Basis bilden zur Entwicklung hochkomplexer, interdisziplinärer Modelle. Diese hohe Flexibilität in der Modell-Spezifikation und die Fähigkeit, auf die Entscheidungssituation des Benutzers eingehen zu können, sind die Grundlage einer echten Interaktivität, die dem Benutzer rückgekoppeltes Lernen ermöglicht. Sie sind das Maß zur Bewertung „intelligenter“ Decision-Support-Systeme.

Der Betrieb eines privaten Datenfernübertragungsnetzes erfordert die Anmietung von Standleitungen der Deutschen TELEKOM. Um einen wirtschaftlichen Netzbetrieb zu ermöglichen, besteht für den Netzanbieter die Aufgabe, eine kostenminimale Netztopologie unter Berücksichtigung der Mietleitungsgebühren zu bestimmen. Auf der Grundlage eines gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodells der Linearen Programmierung wird ein Verfahren zur Lösung dieser Aufgabe angegeben. Außerdem wird das Problem eines fehlertoleranten Netzes diskutiert. Am Beispiel einer Aufgabenstellung aus der Praxis wird die Qualität des vorgeschlagenen Lösungsansatzes dargestellt und bewertet.

Die EDV-Landschaft der meisten Organisationen ist heute geprägt durch ein buntes Nebeneinander von Computern verschiedenster Hersteller und Leistungsklassen, die zumeist durch ein lokales Netzwerk miteinander verbunden sind.

Zukünftige Systeme des Multiprojektmanagements sollten die Projektleitung stärker mit Vorschlägen zur Ausregelung von Störungen im Projektablauf unterstützen, als dies bisher üblich ist.

Störungen lassen sich bereits mit konventioneller Netzplantechnik-Software auffinden. Sie lassen sich zum Teil nach allgemeingültigen Regeln auflösen. Die bisherigen Erfahrungen bei der Entwicklung des Prototyps NETEX zeigen, daß sich die Projektleitungen weitgehender unterstützt fühlen, wenn auch inhaltliche Vorschläge aufbereitet werden. Diese Möglichkeiten bieten wissensbasierte Techniken. Insbesondere mit Expertensystemen kann das repetitive Verhalten der Projektleitungen bei der Ausregelung von Störungen auf einem Rechner abgebildet werden. Durch die Verbindung von Netzplantechnik mit wissensbasierten Techniken können mehrere Alternativen zur Störungsausregelung untersucht werden.

Eine professionelle Projektabwicklung ist für die Wirtschaftlichkeit eines EDV-Projektes die Grundvoraussetzung. Um diese zu unterstützen und zu gewährleisten kamen in den letzten Jahren eine Vielzahl von Projektmanagement Werkzeugen auf den Markt. Jedoch gerade das für die Wirtschaftlichkeit so wichtige Gebiet der Kalkulation und Kostenrechnung eines Projektes blieb in der Software-Branche in seiner Entwicklung weitgehend stehen.

Das hier vorgestellte Expertensystem soll nun auch auf diesem Gebiet Projektmanagern Unterstützung bieten. Auf Basis der Function-Point Methode wurde ein System entwickelt mit dem der Aufwand für die Entwicklung von dialogorientierten DV-Anwendungen geschätzt werden kann.

Vorausschauende und steuernde Aktivitäten sind nicht nur im Gebiet der Produktion Voraussetzung für einen ökonomischen Erfolg. Sie erfreuen sich jedoch gerade in diesem Bereich seit einigen Jahren besonderen Interesses sowohl in der Praxis als auch in der Forschung. Gründe hierfür sind nicht nur in der wachsenden Komplexität von Fertigungssystemen, in steigender Dynamik des Marktes in Bezug auf notwendig werdende Produktwechsel und in der sich verstärkenden Konkurrenz im Markt agierender Produktionsunternehmen zu suchen. Sie bestehen auch zum einen in der sehr anspruchsvollen Problemstruktur von Fertigungssystemen. Für sie ist es trotz jahrzehntelangen Bemühens nicht gelungen, ausreichende Lösungsmethoden zu finden. Sie stellen sowohl für Forscher als auch für Praktiker - wenn auch aus verschiedenen Motiven - noch heute eine Herausforderung dar. Zum anderen haben sich gerade in den letzten Jahren weitgehend auf dem Gebiet der EDV Lösungsmöglichkeiten eröffnet, die bis in die siebziger Jahre hinein einfach nicht bestanden.

Die Fertigungssteuerung nimmt zunehmend die zentrale Stellung im Unternehmen ein und stellt das eigentliche Herz des Produktionsbetriebes dar. Die Zielsetzungen einer hohen Termintreue, kurzen Durchlaufzeit und bestandsarmen Produktion werden mit konventionellen Methoden nicht effektiv unterstützt. Zur Überwindung dieser Schwächen müssen neue Konzepte entwickelt werden, wobei Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) verstärkt an Bedeutung gewinnen.

Wissensbasierte Systeme können helfen, die Simulation für eine breitere Anwenderschicht nutzbar zu machen. Dazu werden Klassifikationen nach der Architektur und nach der Aufgabenteilung vorgestellt Letztere unterscheidet Programme zur automatischen Generierung von Modellen, Systeme, die den Benutzer bei der Interaktion unterstützen, und Expertensysteme, die Simulation zur Wissensakquisition nutzen. Als Beispiel wird SIMULEX vorgestellt, das durch Koppelung von Expertensystemen, Simulation und einem PPS-System die Umdisposition in der Fertigungsplanung unterstützen soll.

Das EES geht auf einen Prototypen zurück, den die TU Berlin in Zusammenarbeit mit dem SIEMENS-Leiteinkauf auf EMS5800 entwickelt und 1986 unter dem Namen BELI (Bauelemente-Leiteinkaufs-Informationssystem) veröffentlicht hat.

Die WGZ-BANK (Westdeutsche Genossenschafts-Zentralbank eG) ist das regionale Spitzeninstitut für 553 Volksbanken, Raiffeisenbanken und Spar- und Darlehnskassen im Rheinland und in Westfalen. Das Bilanzvolumen dieser Bankengruppe beträgt rund 136 Mrd. DM. Mit dem Expertensystem GENO-STAR (Genossenschaftlicher Staatshilfen-Ratgeber) bietet die WGZ-BANK ihren Mitgliedsinstituten Beratungsunterstützung im Bereich öffentlicher Finanzierungshilfen an.

In der Westdeutschen Landesbank gibt es seit vielen Jahren eine Abteilung, die für Operations Research-Anwendungen zuständig ist Naturgemäß werden von dort auch die verschiedensten Entwicklungen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung beobachtet, und nach Möglichkeit wird deren Umsetzung initiiert bzw. unterstützt. Es war daher naheliegend, daß diese Stelle den Auftrag erhielt, den Expertensystemansatz zu eruieren. Erfreulich und von großer Bedeutung war, daß die Initiative hierzu im Jahr 1987 von dem für Datenverarbeitung zuständigen Vorstandsmitglied ausging.

Die Konzeption und Realisierung von Anwendungssystemen geht von der Prämisse aus, daß die in Frage kommenden Problemlösungsmethoden eines Fachgebiets hinreichend bekannt und überprüft sind. Insbesondere wird davon ausgegangen, daß im Rahmen des Fachkonzepts die „beste“ Methode ausgewählt und anschließend in einem DV-Konzept abgebildet wird. Diese Vorgehensweise verkennt, daß es in Praxisprojekten oft alternative Vorgehens weisen zur Problemlösung geben kann und daß die Wahl einer konkreten Problemlösungsmethode zu Beginn eines Entwicklungsvorhabens die Gefahr einer suboptimalen Software-Lösung beinhaltet. Aus diesem Grund wird eine Vorgehensweise vorgeschlagen, welche die Realisierung alternativer Problemlösungsmethoden vorsieht. Die objektorientierte Programmierung wird als technische Basis vorgestellt, auf der aufbauend diese Vorgehensweise wirtschaftlichen Erfolg verspricht. Die Darstellung erfolgt am Beispiel einer Projektmanagement-Software im Bereich der Netzplantechnik.

In der KI wurden seit Beginn der 70er Jahre Arbeiten zum Thema Constraints (wörtlich etwa „Einschränkung“, „Nebenbedingung“) veröffentlicht. Das Interesse an Constraints kam anfangs aus der Bildverarbeitung, war dann längere Zeit vorwiegend theoretischer Natur und ist seit einigen Jahren auch wieder stärker von praktischen Anwendungen geprägt. Überschneidungen bestehen zum OR sowohl hinsichtlich der Fragestellungen, die mit Constraint-Netzen angegangen werden, als auch in Bezug auf die Lösungstechniken, die zum Einsatz kommen. Der Aufsatz versucht aufzuzeigen, wie aus der Praxis der Software-Entwicklung ein Zugang zu diesem Thema gefunden wurde, ohne auf die theoretischen Hintergründe näher einzugehen.

Im Zuge der Entwicklung des Fachgebiets der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich im Kern mit einem verbesserten Verständnis von Begriffen wie Wissen, Intelligenz und Bewußtsein beschäftigt, erweist sich auf der Basis von Positionen der evolutionären Erkenntnistheorie die Modellierung der umgebenden Realität als Schlüsselbegriff. Modellierung ist dabei in einem sehr allgemeinen Sinne zu verstehen und umfaßt auf einer frühen Ebene der Entwicklung von Lebensformen ausschließlich Modellierungen in Form von chemisch-biologischen Strukturen, auf einer späteren Ebene zusätzlich Modellierungen in Form neuronaler Netze und schließlich auf der begrifflichen Ebene eine Modellierung in Form von symbolischen Konstruktionen, wie zum Beispiel Sprache, interpretierte Bilder oder Zeichen. Wenn sich die KI auch In besonderem Maße mit einem Teilgebiet der symbolischen Verarbeitung von Wissen beschäftigt, insbesondere Wissen logischer oder relationaler Art, so zielen die zentralen Themen des Fachgebiets letztendlich doch auf die Integration unterschiedlichster Modellierungsformen zu leistungsfähigen Lösungen, wobei zumindest auf absehbare Zeit die Umsetzung auf Rechnern und damit eine große Nähe zu Informatikmethoden im Vordergrund steht. Der vorliegende Vortrag will aufzeigen, wie verschiedene Modellierungsansätze unterschiedlicher wissenschaftlicher Disziplinen in der KI zusammenwirken und wie insbesondere der Modellierungsbegriff nicht nur die KI befruchtet, sondern die KI auch eine neue Sicht und Betonung des Modellierungsgedankens in die Wissenschaft einbringt.