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Faculty / Organisational entity
In diesem Papier beschreiben wir eine Methode zur Spezifikation und Operationalisierung von konzeptuellen Modellen kooperativer wissensbasierter Arbeitsabläufe. Diese erweitert bekannte Ansätze um den Begriff des Agenten und um alternative Aufgabenzerlegungen. Das Papier beschreibt schwerpunktmäßig Techniken, die unserem verteilten Interpreter zugrunde liegen. Dabei gehen wir insbesondere auf Methoden ein, die Abhängigkeiten zwischen Aufgaben behandeln und ein zielgerichtetes Backtracking effizient unterstützen.
In diesem Papier stellen wir einen Interpreter vor, der die Validierung von konzeptuellen Modellen bereits in fruehen Entwicklungsphasen unterstuetzt. Wir vergleichen Hypermedia- und Expertensystemansaetze zur Wissensverarbeitung und erlaeutern, wie ein integrierter Ansatz die Erstellung von Expertensystemen vereinfacht. Das von uns entwickelte Knowledge Engineering Werkzeug ermoeglicht einen "sanften" Uebergang von initialen Protokollen ueber eine semi-formale Spezifikation in Form eines getypten Hypertextes hin zu einem operationalen Expertensystem. Ein Interpreter nutzt die in diesem Prozess erzeugte Zwischenrepraesentation direkt zur interaktiven Loesung von Problemen, wobei einzelne Aufgaben ueber ein lokales Rechnernetz auf die Bearbeiter verteilt werden. Das heisst, die Spezifikation des Expertensystems wird direkt fuer die Loesung realer Probleme eingesetzt. Existieren zu einzelnen Teilaufgaben Operationalisierungen (d.h. Programme), dann werden diese vom Computer bearbeitet.
In this paper we describe a framework for defining and operationalizing conceptual models of distributed knowledge-based systems which extends published approaches by the notion of ,agents" and multiple task decompositions. The main part deals with techniques underlying our distributed interpreter. We show how a client-server-architecture can be implemented which allows prototyping distributed knowledge-based systems. Further we describe our mechanism which manages task interactions and supports dependency-directed backtracking efficiently.
In this paper we will present a design model (in the sense of KADS) for the domain of technical diagnosis. Based on this we will describe the fully implemented expert system shell MOLTKE 3.0, which integrates common knowledge acquisition methods with techniques developed in the fields of Model-Based Diagnosis and Machine Learning, especially Case-Based Reasoning.
This paper describes how knowledge-based techniques can be used to overcome problems of workflow management in engineering applications. Using explicit process and product models as a basis for a workflow interpreter allows to alternate planning and execution steps, resulting in an increased flexibility of project coordination and enactment. To gain the full advantages of this flexibility, change processes have to be supported by the system. These require an improved traceability of decisions and have to be based on dependency management and change notification mechanisms. Our methods and techniques are illustrated by two applications: Urban land-use planning and software process modeling.
In diesem Papier vergleichen wir Hypermedia- und Expertensystemansaetze zur Wissensverarbeitung. Wir zeigen, wie ein integrierter Ansatz die Erstellung von Expertensystemen erleichtert. Das von uns entwickelte und implementierte System ermoeglicht einen "sanften" Entwicklungsprozess ausgehend von initialen Protokollen zu einer semi-formale Strukturierung in Form eines getypten Hypertextes. Dem Hypertext ist eine aufgabenorientierte Struktur aufgepraegt, so dass eine anschliessende Operationalisierung in Form eines Expertensystems vereinfacht wird. Die in diesem Prozess erzeugte Zwischenrepraesentation (der Hypertext) wird von einem Interpreter direkt zur interaktiven Loesung von Problemen benutzt, wobei die einzelnen Aufgaben auf die verschiedenen Sachbearbeiter verteilt werden. Abschliessend erlaeutern wir, dass Hypertext und Expertensysteme nur die Raender eines Kontinuums einer allgemeinen Wissensverarbeitung sind.
In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem Entwurfsprozesse geplant, koordiniert und durchgeführt werden können. In der Projektplanung wird zunächst ein explizites Modell des Entwurfsprozesses erstellt. Dieses wird von einem Workflowmanagementsystem als Basis für die Projektdurchführung benutzt. Projektplanung und -durchführung können miteinander verzahnt werden, d. h. während der Durchführung kann weiter-, um- und feingeplant werden. Während der Projektabwicklung werden kausale Abhängigkeiten zwischen (Teil-) Ergebnissen (wie z. B. Anforderungen, Vorentwürfen und Zeichnungen) fein-granular erfaßt, repräsentiert und verwaltet. Diese Abhängigkeiten werden im wesentlichen automatisch aus dem Prozeßmodell abgeleitet. Durch die Repräsentation der kausalen Abhängigkeiten wird die Verfolgbarkeit des Entwicklungsprozesses erhöht und dessen Ergebnisse dokumentiert. Basierend auf den repräsentierten Abhängigkeiten kann auf Änderungen gezielt reagiert werden, wodurch die Entwicklungskosten sinken. Die entwickelten Techniken werden am Beispiel der Bebauungsplanung erläutert.
Fallbasiertes Schliessen ist ein derzeit viel diskutierter Problemlösesansatz. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung auf diesem Gebiet, insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von Expertensystemen (einen ersten Schritt in diese Richtung stellte bereits der Beitrag von Bartsch-Spörl, [BS87] dar). Dazu stellen wir die dem fallbasierten Schliessen zugrundeliegenden Mechanismen vor. Ergänzt wird dies durch den Vergleich mit alternativen Verfahren wie z.B. regelbasiertes, analoges und induktives Schliessen sowie eine ausführliche Literaturübersicht.
Representations of activities dealing with the development or maintenance of software are called software process models. Process models allow for communication, reasoning, guidance, improvement, and automation. Two approaches for building, instantiating, and managing processes, namely CoMo-Kit and MVP-E, are combined to build a more powerful one. CoMo-Kit is based on AI/KE technology; it was developed for supporting complex design processes and is not specialized to software development processes. MVP-E is a process-sensitive software engineering environment for modeling and analyzing software development processes, and guides software developers. Additionally, it provides services to establish and run measurement programmes in software organizations. Because both approaches were developed completely independently major integration efforts are to be made to combine their both advantages. This paper concentrates on the resulting language concepts and their operationalization necessary for building automated process support.