Ontologien wissenschaftstheoretischer Hintergrund und Skizze betriebswirtschaftlicher Anwendungsbereiche Vortrag am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen Doktorandenseminar von Herrn Univ.- 7. Februar 2001 Prof. Dr. ROBERT WINTER PIM Universität Essen v Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement Univ.-Prof. Dr. STEPHAN ZELEWSKI
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Universität Essen - pim.wiwi.uni-due.de · PIM von BWL und WI Ontologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte 1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien 1.2 Ontologieverständnisse
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Ontologienwissenschaftstheoretischer Hintergrund
und Skizze betriebswirtschaftlicher Anwendungsbereiche
Vortrag am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen
Doktorandenseminar von Herrn Univ.-
7. Februar 2001
Prof. Dr. ROBERT WINTER
PIMUniversität Essen
� Institut für Produktion undIndustrielles Informationsmanagement
Univ.-Prof. Dr. STEPHAN ZELEWSKI
Gliederung
ONTO 01
PIM
� von BWL und WIOntologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte
1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien
1.2 Ontologieverständnisse
1.3 Ontologieabgrenzungen ( )optional
� von OntologienWissenschaftstheoretischer Hintergrund
2.1 Der “non statement view” als meta-theoretische Basis
2.2 Exemplarische Applikation im WI-Bereich
2.3 Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These ( )optional
� für OntologienBetriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche
3.1 Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
3.2 Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario
1 Ontologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte
�
�
Wissensmanagement
�
ONTO 02
PIM1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien
Wesentliche gegenüber dem “statement view”:Abweichungen
Offenlegung der (“Wortung der Welt”)terminologischen Basis
Herauslösen “lediglich” ausdem Theorie-Rumpf (bei hingegen als Axiome)Stickel
definitorischer Beziehungen
Exemplarische Applikation im WI-Bereich (3/8)
�
ONTO 21
PIM
Der Entscheidungsträger in die Implementierung einesInformationssystems nur dann, wenn sein Erwartungsnutzen imInvestitionsfall größer ist als im Fall der Nichtinvestition:
investiert
( IV DB :� invest it ionsvariant e Investitionsentscheidung(EA (IV)) ...inv
max {p1� p2�U [ ] ;� U [ ] }�Ê(HA ,Z )1 1 Ê(HA ,Z )2 2
Zwei bilden den der Theorie:Verhaltensgesetze nomischen Kern
Exemplarische Applikation im WI-Bereich (4/8)
� (Modellmenge) der TheorieGesetzesartige Aussagen
Von nicht explizit als nomische Hypothesen thematisiert,sondern in den Axiomen seiner Theorie “verborgen”
Stickel
ONTO 22
PIM Exemplarische Applikation im WI-Bereich (5/8)
Falls der Entscheidungsträger in die Implementierungeines (Automatischen) Informationssystemsdann verhält er sich hinsichtlich des Erwartungs-nutzens für die bekannten Handlungsalternativen HA:
nichtinvestiert,
rational
Handlungsentscheidung(HA*) ...
HA* = arg max {EU(HA): HA DB }) handlungsalt ernat ive
Investitionsentscheidung(EA )nin ( HA DB :� * handlungsalt ernat ive
Stickel erklärt das Produktivitätsparadoxon der Informationstechnikdurch eine Theorie
mit “klassischem” Fundamententscheidungstheoretischen
University of :Edinburgh Artificial Intelligence Applications Institute (AIAI)
allgemeine Ontologie für gewerbliche Unternehmen
HP-Product-Ontology
Test- Messgeräteund von Hewlett Packard, zurzeit (1997!) speziell für Oszilloskope
Job-Assignment-Task
aufgabenorientierte Ontologie für den Bereich der(scheduling): Zuordnung von Produktionsaufträgen (jobs) zu Ressourcen(insbesondere Maschinen: dann Maschinenbelegungsplanung)
Produktionsfeinplanung
Product-Ontology
allgemeine Ontologie für Produkte
http://www.aiai.ed.ac.uk/~entprise/z.B. genutzt durch die Frankfurter
Netzwerk-Ontologie NETECO
(2/20)
Quelle: The Enterprise Ontology,USCHOLD, M.; KING, M.; MORALEE, S.; ZORGIOS, Y.:University of Edinburgh: Artificial Intelligence Applications Institute, 1997, S. 11
The Enterprise Ontology
vollständig Auflistung aller Terme
ONTO 34
Ontolingua Server / Stanford
Liste aller verfügbaren Ontologien (Stand: 5.02.2001)
ONTO 35
ONTO 36
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
… und weitere Projekte, die den Ontolingua Server nutzen:
CommerceNet
Kooperation des KSL mit dem ARPA und Ontology.Org
Entwicklung von Ontologien speziell für E-Commerce auf der Basis von XML
elektronische für das WWW,in denen Produkte anhand ihrer
ProduktkatalogeSpezifikation gesucht werden können
Accounting Information Systems
Projekt an der Carnegy Mellon University (J.M. Peters)
Ontologie für ein Entscheidungsunterstützungssystem für Wirtschaftsprüfer
Network-based Information Brokers ( et al. 1995)FARQUHAR
Ontologien für Informationsbroker, die aus dem InternetInformationen über zusammenstellenProduktangebote
vermutlich Vorläufer-Projekt zu CommerceNet
(5/20)
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�
ONTO 37
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
TOVE-Ontologies ( 1998)FOX/GRUNINGER
“ ronto irtual nterprise”-Projekt: University of ,Department of Industrial Engineering, Enterprise Integration Laboratory (EIL)To V E Toronto
allgemeine Ontologie für gewerblichemit vielfachen (siehe nächste Folie):
UnternehmenSpezialisierungen
http://www.eil.utoronto.ca/tove/toveont.html
Projekt- und Geschäftsprozess-Ontologien
Materialfluss-, Transport- und Lager-Ontologien !� SCM, ECR
Scheduling-Ontology
Informationsressourcen-Ontologie
Organisations-Ontologie
am EIL: The Integrated Supply Chain Management ProjectGestaltung von Supply Webs auf der Basis von Multi-Agenten-Systemen und mehreren Ontologien aus dem TOVE-Projekt
� zurzeit (5.02.2001): alle Web-Sites “under construction”!
(6/20)
ONTO 38
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Quelle:http://www.eil.utoronto.ca/
tove/toveont.html
Ontologien-Ensemble
desTOVE-Projekts
(7/20)
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ONTO 39
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Erweiterungen von OntoBroker und On2brokerfür die praktische Nutzung von Ontologien
Query Engine:
graphisch-textuelle Benutzerschnittstelle, über die Anfragenzu potenziellen Wissensinhalten des WWW formuliert undaufgefundene Ergebnisse ausgegeben werden
Inference Engine:
erlaubt Erschließen Wissens aus Web-Dokumentenimpliziten
Informationsagent (neu in On2broker):
Schnittstelle zum WWW, die Zugriffstechniken beherrschtmehrere
� deklarativ: HTML , RDF, XMLA
� prozedural: Wrapper
� zukünftig geplant: text mining tools
(13/20)
ONTO 45
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Beispiel für den Zugriffauf ontologisches Wissen
über die Query Engine
(14/20)
ONTO 46
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Nutzung von Erkenntnissender kognitiven Ergonomie
“Verbergen” der formalsprachlichen Semantik unter einer “graphisch-hyperbolischen”
Oberfläche, um Akzeptanzhürden z.B.
bei betrieblichen Nutzern zu überwinden
(15/20)
ONTO 47
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Beispiel für eine einfache Abfrage
aus dem CIA World Factbook
(16/20)
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ONTO 48
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Erschließung impliziten Wissens aus vorhandenem expliziten Wissen
Automatisierung des “gesunden Menschverstands”:“natürliches” Schließen oder Common-sense-Inferenzen
Symmetrie von Kooperationsverhältnissen zwischen Forschern
Wenn in einer Publikationsliste eine Person als Autor genannt wird,dann lässt sich die über die Homepage der PersonPublikation beziehen
Beitrag zur Operationalisierung der “Wissensspirale” von NONAKA/TAKEUCHI
(17/20)
ONTO 49
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
“paradigmatische” Demonstrationsanwendung:WWW-Informationen über und derenForscher Aktivitäten
z.B. nutzbar im Innovationsmanagement
ProPer: Human Resource Management
Identifizieren von inner- oder außerbetrieblichem Personalmit gesuchten (Qualifikationen, Arbeitserfahrungen,fremdsprachliche Fähigkeiten)
Kompetenzen
durch Analyse von persönlichen Homepages, Projektberichten …
Wissensmanagement IT-Dienstleistungenfür einen Anbieter von
gemeinsames Vokabular für die Gestaltung der -Seitender Mitarbeiter des IT-Dienstleisters
Intranet
Aufbau eines Organizational Memory
(18/20)
ONTO 50
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
weitere experimentelle Applikationen ( 2000):STUMME/STUDER/SURE
Durchlaufzeiten-Analyse für
-Szenario
Produktionsprozesse
Logistik
Wissensportal Projekt-Managerfür
speziell ausgelegt für Multi-Projekt-Management
weitere Projekte, die das nutzenund auf aufbauen
WWW als Wissensquellesemantische Annotationen / Meta-Daten
OntoWeb: Fortsetzung von OntoBroker/On2brokerin einem EU-Projekt (April 2001 - März 2004): IST-Programmmit industrieller Beteiligung im Kontext von E-Commerce
WebOnto, OntoSeek, SHOE …
(19/20)
�
ONTO 51
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
ARPI: The D PA/Rome Laboratory lanning and Scheduling nitiativeAR P I
Entwicklung von “Planning and Scheduling Ontologies”
mit Fokussierung auf undbei Herstellung und Vertrieb von Investitions- und Konsumgütern
Produktions- Logistikkompetenz
� z.B. Computer, Kfz, elektronische Ausrüstungen …
in “turbulenten” ; hohe AnforderungenWettbewerbsumfeldern
� an LeistungsindividualisierungDifferenzierungsstrategien:
� im “Agile Manufacturing”Zeitwettbewerb:
ONTO 52
PIM 3.2 Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (1/6)
Problemcharakteristika:
Unmöglichkeit standardisierte, auf Produkt- und/oderKompetenzbeschreibungen zurückgreifen zu können
häufige Anpassungsplanungen sowohl einesaktuellen Netzes als auch zur Etablierung Netze
innerhalbneuer
�
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�ONTO 53
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (2/6)
z.B. „hoher Servicegrad“ kontextabhängig interpretiert
autonom agierende und planende Produktions-/Logistik-Agenten
keine „prästabilierte Harmonie“ zwischen demdeklarativen und prozeduralen Planungswissen der Agenten,stattdessen undunterschiedliche Terminologien Semantiken
sowohl auf Stufen einer Wertschöpfungsketteals auch auf Stufe einer Wertschöpfungskette
verschiedenenderselben
z.B. historisch gewachsene „Unternehmensprachen“oder unterschiedliche „Softwarewelten“ (wie etwa SAP R/3)
sowie in mehreren desselben UnternehmensFunktionsbereichen
z.B. Beschaffungs- vs. Produktions- vs. Transport- vs. Distributions-“Los“
führt zu und ,die zumindest partiell inkompatibel sind:
…
Inseln
Homonyme, Synonyme, Vagheiten
terminologischen semantischen
ONTO 54
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (3/6)
Lösungsansatz:
Koordination (“Supply Chain/Web Management”)
der Sachgüter- und Informationsflüsse zwischen
teilautonomen Planungsinstanzen eines P&L-Netzwerks
mit der Hilfe eines (MAS)Multi-Agenten-Systems
Konzeptualisierung Planungsaktivitätender teilautonomenund ihrer wechselseitigen Abstimmungen in einer MAS-Umgebung
Prozessmodelle zur Erfassung des domänenspezifischenund koordinationsrelevanten Planungswissens
Konzeptualisierung von zur Unterstützung derdes relevanten PlanungswissensKommunizierbarkeit
Ontologien
�
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ONTO 55
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (4/6)
Konzeptualisierung Individual-Wissensdesüber Produktionsprozessplanungen in einzelnen Netzknoten
z.B. Verbot der Einplanung eines Auftrags, wenn seine Fertigstellung vorSchichtende, vorbeugender Instandhaltung ... nicht abgeschlossen wäre
durch explizite, formalsprachliche, knotenspezifische Ontologien
mit der Hilfe von WWW-basiertenauf HTML/XML-Basis, wie z.B. On2broker
Ontologie-Editoren
vor allem mittels “semantischer” Integritätsregeln
Ausschluss real Verknüpfungen zwischenrealen Phänomen / ihren begrifflichen Repräsentationen
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (5/6)
netzwerkumgreifende Koordinationsontologie
strukturelles prozessualesund Wissen über die Art,in der teilautonome Agenten zur Erfüllung einergemeinsamen Produktionsaufgabe ihreAnpassungsplanungen untereinander koordinieren
Konzeptualisierung des Netzwerk-Wissens
Identifizierung der kommunikationskritischen Partialontologien