Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Paderborn
Heinz-Nixdorf-Inst., Univ.-GH Paderborn
1999
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | HNI-Verlagsschriftenreihe
47 : Wirtschaftsinformatik |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XII, 224 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3931466469 |
Internformat
MARC
| LEADER | 00000nam a2200000zcb4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV022163739 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20040302000000.0 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 990831s1999 d||| m||| 00||| ger d | ||
| 020 | |a 3931466469 |9 3-931466-46-9 | ||
| 035 | |a (OCoLC)76008738 | ||
| 035 | |a (DE-599)BVBBV022163739 | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 049 | |a DE-706 |a DE-188 | ||
| 100 | 1 | |a Schekelmann, André |d 1969- |e Verfasser |0 (DE-588)121256588 |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |c André Schekelmann |
| 250 | |a 1. Aufl. | ||
| 264 | 1 | |a Paderborn |b Heinz-Nixdorf-Inst., Univ.-GH Paderborn |c 1999 | |
| 300 | |a XII, 224 S. |b graph. Darst. | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 490 | 1 | |a HNI-Verlagsschriftenreihe |v 47 : Wirtschaftsinformatik | |
| 502 | |a Zugl.: Paderborn, Univ., Diss., 1998 | ||
| 650 | 0 | 7 | |a Materialflusssteuerung |0 (DE-588)4193802-1 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Expertensystem |0 (DE-588)4113491-6 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Lernendes System |0 (DE-588)4120666-6 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 655 | 7 | |0 (DE-588)4113937-9 |a Hochschulschrift |2 gnd-content | |
| 689 | 0 | 0 | |a Expertensystem |0 (DE-588)4113491-6 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 689 | 1 | 0 | |a Materialflusssteuerung |0 (DE-588)4193802-1 |D s |
| 689 | 1 | 1 | |a Expertensystem |0 (DE-588)4113491-6 |D s |
| 689 | 1 | 2 | |a Lernendes System |0 (DE-588)4120666-6 |D s |
| 689 | 1 | |5 DE-188 | |
| 830 | 0 | |a HNI-Verlagsschriftenreihe |v 47 : Wirtschaftsinformatik |w (DE-604)BV010410690 | |
| 856 | 4 | 2 | |m HBZ Datenaustausch |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=015378417&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
| 999 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-015378417 | ||
Datensatz im Suchindex
| _version_ | 1804136138653302784 |
|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Materialflußsteuerung und Wissensmanagement 1
2 Materialflußsteuerung auf der Basis früherer Entscheidungen mehrerer Ex¬
perten 3
2.1 Die Domäne Materialflußsteuerung 3
2.1.1 Fertigungssysteme 3
2.1.2 Materialfluß und Materialflußsteuerung 4
2.2 Wissensakquisition von mehreren Experten mit Hilfe Lernender Verfahren . 9
2.2.1 Terminologieprobleme 9
2.2.1.1 Ursachen für Terminologieprobleme 9
2.2.1.2 Möglichkeiten zur Auflösung von Terminologieproblemen . 11
2.2.1.3 Simulationsgestützte Auflösung von Terminologieproblemen 13
2.2.2 Akquisition von Entscheidungswissen 15
2.2.2.1 Lernen und Maschinelles Lernen zur Materialflußsteuerung 15
2.2.2.2 Subsymbolisches und Symbolisches Lernen 17
2.2.2.3 Simulationsgestützte Wissensakquisition 21
2.2.3 Integration des erworbenen Wissens 22
2.2.3.1 Möglichkeiten zur Verwendung des Wissens mehrerer Ex¬
perten 23
2.2.3.2 Wissensintegration durch Herausarbeitung des Entschei¬
dungsverhaltens und Konfliktauflösung 24
2.2.3.2.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens . . 26
2.2.3.2.2 Konfliktauflösung 28
2.2.4 Zusammenfassung: Architektur eines lernenden Multiexpertensy-
stems zur Materialflußsteuerung 3ü
2.3 Anforderungen 33
2.3.1 Anforderungen an die Modellierung von Fertigungssystemen .... 33
2.3.2 Anforderungen an die Auflösung von Terminologieproblemen .... 33
ii Inhaltsverzeichnis
2.3.3 Anforderungen an ein Lernverfahren 34
2.3.3.1 Sprachumfang 34
2.3.3.2 Korrektheit und Robustheit 35
2.3.3.3 Aktualität 36
2.3.3.4 Verständlichkeit 36
2.3.4 Anforderungen an die Integration des erworbenen Wissens 37
2.3.4.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 38
2.3.4.2 Konfliktauflösung 39
3 Stand der Technik 41
3.1 Ansätze zur Modellierung von Fertigungssystemen 41
3.1.1 Allgemeine Ansätze zur Modellierung von Fertigungssystemen ... 41
3.1.2 Ansätze im Bereich Lernender Verfahren 43
3.1.2.1 Ansätze im Bereich Lernender Verfahren zur Fertigungs¬
steuerung 43
3.1.2.2 Allgemeine Ansätze zur Auswahl von Attributen für Lern¬
verfahren 43
3.1.3 Das Modell des Fertigungsgeschehens 44
3.1.3.1 Formaler Modellierungsansatz 44
3.1.3.2 Referenzmodelle 45
3.2 Ansätze zur Auflösung von Terminologieproblemen 46
3.2.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 47
3.2.1.1 Entität-Attribut-Gitter 47
3.2.1.2 Algebra zur Manipulation von Ontologien 50
3.2.2 Ansätze im Bereich Agentenbasierter Systeme 50
3.2.3 Ansätze im Bereich der Schemaintegration bei Föderierten Daten¬
banken 52
3.2.4 Ansätze im Bereich Psychologischer Meßmethoden 54
3.3 Ansätze zur Induktiven Logischen Programmierung 55
3.3.1 Unterscheidungsmerkmale von Verfahren zur Induktiven Logischen
Programmierung 55
3.3.2 Theorieinduktion 56
3.3.2.1 Prinzipien der Theorieinduktion 57
3.3.2.1.1 Beispiel-, Hintergrund- und Hypothesensprache . 57
3.3.2.1.2 Grundsätzliche Vorgehensweise zur Induktion . . 58
Inhaltsverzeichnis iii
3.3.2.2 Erweiterungen 59
3.3.2.2.1 Ansätze zur Leistungssteigerung 60
3.3.2.2.2 Ansätze zur Berücksichtigung spezieller Gege¬
benheiten 61
3.3.3 Theorierevision 63
3.3.4 Theorierestrukturierung 64
3.3.5 Bewertung der Ansätze zur Induktiven Logischen Programmierung 65
3.3.5.1 Theoretische Ergebnisse 65
3.3.5.2 Praktische Anwendungen 66
3.3.5.3 Beurteilung für die Domäne Materialflußsteuerung .... 67
3.4 Ansätze zur Integration von Regelmengen 68
3.4.1 Ansätze zur Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 69
3.4.1.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 69
3.4.1.2 Ansätze zum Vergleich von Regelmengen 72
3.4.1.2.1 Ansätze aus dem Bereich Regelbasierter Systeme 72
3.4.1.2.2 Ansätze aus dem Bereich der Deduktiven Daten¬
banken 73
3.4.2 Ansätze zur Konfliktauflösung 74
3.4.2.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 74
3.4.2.2 Analytische Ansätze 76
3.4.2.2.1 Meta-Regeln 76
3.4.2.2.2 Wahrscheinlichkeitstheoretische Ansätze 77
3.4.2.2.3 Konfidenzfaktoren 79
3.4.2.2.4 Ansätze aus dem Bereich des Multiagentenlernens 80
3.4.2.2.5 Fuzzy-Mengen 81
4 Zielsetzung 85
4.1 Klassifikation von Attributen zur Beschreibung von Fertigungssystemen . . 85
4.2 Auflösung von Terminologieproblemen 85
4.3 Akquisition des Entscheidungswissens 85
4.4 Integration des erworbenen Wissens 86
5 Konzeption eines lernenden Multiexpertensystems zur Materialflußsteuerung 87
5.1 Klassifikation von Attributen zur Beschreibung von Fertigungssystemen . . 87
5.1.1 Attribute zur Beschreibung von FE-Knoten 89
iv Inhaltsverzeichnis
5.1.2 Attribute zur Beschreibung von FV-Knoten 90
5.1.3 Attribute zur Beschreibung von Zeitereignislisten 91
5.1.4 Beispiele 93
5.1.4.1 Verzahnungswerkstatt in einer Zahnradfertigung 93
5.1.4.2 Farbsortierspeicher in einer Lackiererei 94
5.2 Auflösung von Terminologieproblemen 96
5.2.1 Reduzierbarkeit und FOIL-Reduzierbarkeit 96
5.2.2 Übersetzung zwischen Experten 100
5.2.2.1 Grundlagen 100
5.2.2.2 Kommunikationsproblem 100
5.2.2.3 Übersetzung von S nach M 102
5.2.2.4 Übersetzung von M nach T 103
5.2.3 Grenzen der Übersetzbarkeit 107
5.3 Akquisition des Entscheidungswissens 109
5.3.1 Materialflußsteuerung als ILP-Problem 109
5.3.1.1 Vorgehensweise zur Problemformulierung 109
5.3.1.2 Der Einfluß verschiedener Beispielsprachen 111
5.3.1.3 Beispiele 112
5.3.1.3.1 Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt 112
5.3.1.3.2 Einlagerung in einen Farbsortierspeicher 118
5.3.2 Empirisches Lernen, Inkrementelles Lernen und die Berücksichti¬
gung von Concept-Drift 121
5.4 Integration des erworbenen Wissens 123
5.4.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 123
5.4.1.1 Systematischer Vergleich von Regelmengen für Mengen
konkreter Zustände 124
5.4.1.2 Ermittlung von Konflikträumen 125
5.4.1.2.1 Grundlagen 125
5.4.1.2.2 Das Konsistenzproblem 128
5.4.1.2.3 Komplexität 130
5.4.1.2.4 Algorithmen 145
5.4.1.3 Ermittlung von Überdeckungsräumen 149
5.4.2 Konfliktauflösung 150
5.4.2.1 Abstimmungsbasierte Ansätze 151
Inhaltsverzeichnis y
5.4.2.2 Verrechnungsbasierte Ansätze 152
5.4.2.2.1 Ermittlung von Faktoren 152
5.4.2.2.2 Ansatz auf der Basis der Dempster-Shafer-Theoriel53
5.4.2.2.3 Ansatz auf der Basis von Konfidenzfaktoren . . . 155
5.4.2.2.4 Beispiel 157
6 Zusammenfassung und Ausblick 161
Anhang 165
A Grundbegriffe der Logik 165
A.l Aussagenlogik 165
A.l.l Syntax 165
A.l.2 Semantik 167
A.2 Prädikatenlogik 169
A.2.1 Syntax 169
A.2.2 Semantik 172
A.2.3 Erweiterungen 174
B FOIL 177
B.l Eingabe 177
B.l.l Typspezifikation 177
B.l.2 Konstanten 178
B.l.3 Relationen 178
B.1.4 Tests 179
B.2 Ausgabe 179
B.3 Optionen 180
C Beispiele 183
C.l Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt einer Zahnradfertigung 183
C.2 Einlagerung von Karossen in einen Farbsortierspeicher einer Lackiererei . . 184
D Beispiele zur Akquisition von Entscheidungswissen mit Hilfe von FOIL . . . 187
D.l Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt 187
D.l.l Problembeschreibung 187
yi Inhaltsverzeichnis
D.I.2 Ergebnisse 191
D.I.2.1 Beispiel für eine induzierte Theorie 191
D.I.2.2 Fehlerraten 193
D. 1.2.2.1 Fehlerraten bezüglich der Trainingsbeispiele ... 193
D.I.2.2.2 Fehlerraten bezüglich neuer Beispiele 195
D.2 Einlagerung von Karossen in einen Farbsortierspeicher 197
D.2.1 Problembeschreibung 197
D.2.2 Ergebnisse 200
D.2.2.1 Beispiel für eine induzierte Theorie 200
D.2.2.2 Fehlerraten 201
D.2.2.2.1 Fehlerraten bezüglich der Trainingsbeispiele . . . 201
D.2.2.2.2 Fehlerraten bezüglich neuer Beispiele 201
E Prototypische Implementation von Verfahren zur Konsistenzprüfung .... 203
E.l Parser 203
E.2 Gleichungssystemlöser 203
E.3 Graphfärber 204
Abbildungsverzeichnis
2.1 Situation mit Steuerungsnotwendigkeit 5
2.2 Ausgang Vorlack-Anlage in der Lackiererei einer Automobilfertigung ... 5
2.3 Wahlfreier Puffer mit 5 Plätzen zwischen Montagelinien 6
2.4 Wahlfreier Puffer in der Lackiererei eines Automobilwerks 7
2.5 Steuerungspunkt 8
2.6 Unterschiedliche Sichtweisen von Experten 10
2.7 Auflösung von Terminologieproblemen durch Beschreiben eines Sachver¬
halts in einer gemeinsamen Basisterminologie 12
2.8 Auflösung von Terminologieproblemen durch Benennen eines Sachverhalts
in unterschiedlichen Terminologien 13
2.9 Prinzip der simulationsgestützten Auflösung von Terminologieproblemen . 14
2.10 Prinzip der simulationsgestützten Wissensakquisition 22
2.11 Möglichkeiten zur Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens von Ex¬
perten 26
2.12 Möglichkeiten zur Integration von Regelmengen 30
2.13 Architektur eines lernenden Multiexpertensystems zur Materialflußsteuerung 31
3.1 Elemente des Modellierungsansatzes aus [Sch96] mit Beispielen 45
3.2 Ausgewählte Grundbausteine für eine Fließfertigung (vgl. [Kuh98]) .... 45
3.3 Grundmodell einer Werkstattfertigung (vgl. [Kuh98]) 46
3.4 Grundmodell einer Werkstattfließfertigung (vgl. [Kuh98]) 46
3.5 Prinzipieller Aufbau eines Knowledge-Grids 48
3.6 Referenzmodell einer Föderierten Datenbank (in Anlehnung an [SL90]) . . 53
3.7 Unterschiedliche Bewertungen gleicher Reize durch vier Versuchspersonen
(nach [Six82]) 55
3.8 Zugehörigkeitsfunktionen der Fuzzy-Mengen gut, mittel und schlecht.... 82
3.9 Zug^hörigkeitsfunktionen der Verknüpfung der sprachlichen Beschreibungen 83
5.1 Ebenen der Modellierung von Fertigungssystemen 88
viii Abbildungsverzeichnis
5.2 Metamodell für Produktions- und Steuerungsaufgabe 89
5.3 Modell der Verzahnungswerkstatt mit Attributen 93
5.4 Modell des Farbsortierspeichers mit Attributen 95
5.5 FOIL-Input für Attribut Schlupfzeit 99
5.6 Vorgehen zur Übersetzung zwischen den Terminologien S und T 101
5.7 Algorithmus zur Übersetzung von Terminologie S in Terminologie M. ... 103
5.8 Probleme der Anwendung einer Regel auf eine Menge von Zuständen . . . 105
5.9 Algorithmus zur Übersetzung von Terminologie M. in Terminologie T ... 106
5.10 Definition eines Attributs C bzw. C2 durch zwei Experten (I) 107
5.11 Definition eines Attributs C bzw. C2 durch zwei Experten (II) 108
5.12 Definition eines Attributs C bzw. C2 durch zwei Experten (III) 108
5.13 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Steuerungspunkt 113
5.14 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: FOIL-Input 114
5.15 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Ausschnitt aus einer für 250
Trainingsbeispiele induzierten Theorie 116
5.16 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: „Optimale Notation der Stra¬
tegie in FOIL-Syntax 117
5.17 Einlagerung Farbsortierspeicher: Steuerungspunkt 118
5.18 Screenshot der Implementation eines vereinfachten Farbsortierspeichers . . 119
5.19 Einlagerung Farbsortierspeicher: Ausschnitt einer für 43 Beispiele induzier¬
ten Theorie 120
5.20 Grundalgorithmus für in Polynomialzeit lösbaren Problemklassen des Kon¬
sistenzproblems 146
5.21 Grundalgorithmus für Co-NP-vollständige Problemklassen des Konsi¬
stenzproblems 147
5.22 Verschiedene Regelmengen für die Auftragseinplanung in der Verzahnungs¬
werkstatt 149
5.23 Algorithmus zur Konfliktauflösung mit Hilfe der Dempster-Shafer-Theorie 154
5.24 Algorithmus zur Konfliktauflösung mit Hilfe der Theorie der Konfidenzfak-
toren 157
C.l Vereinfachtes Modell einer Zahnradfertigung 184
C.2 Vereinfachtes Modell einer Lackiererei (vgl. [Fie95]) 185
C.3 Mögliche Realisierung eines Farbsortierspeichers (aus [Vit96]) 185
D.l Verzahnungswerkstatt: Induzierte Theorie (100 Trainingsbeispiele) 191
D.2 Verzahnungswerkstatt: Induzierte Theorie (250 Trainingsbeispiele) .... 192
Abbildungsverzeichnis ix
D.3 Farbsortierspeicher: Induzierte Theorie (43 Trainingsbeispiele) 200
E.l Graphfärbung bei der Verwendung von = und ^ 204
E.2 Graphfärbung bei der eingeschränkten Verwendung von =, und / . . . . 205
Tabellenverzeichnis
2.1 Dimensionen der Analyse von Regelmengen 26
3.1 Attributgruppen und Attributtypen für den Entitytyp TEIL im Modellie¬
rungsansatz aus [Sch94] 42
5.1 Einordnung von Attributen zur Beschreibung des zeit- und mengenbezo-
genen Zustands eines Fertigungssystems 92
5.2 Abgeleitete Attribute zur Beschreibung des Auftragseinplanungsproblems
in einer Verzahnungswerkstatt 94
5.3 Abgeleitete Attribute zur Beschreibung des Karosseneinlagerungsproblems
in einen Farbsortierspeicher 96
5.4 Beziehung zwischen Reduzierbarkeit und Konsens, Korrespondenz, Kon¬
flikt und Kontrast 97
5.5 Prioritätsstufen für die Auftragseinplanung in einer Zahnradfertigung (nach
[Pic97]) 113
5.6 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Durchschnittliche Fehlerraten
in Prozent hinsichtlich der Trainingsbeispiele 115
5.7 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Durchschnittliche Fehlerraten
in Prozent hinsichtlich 200 neuer Beispiele 115
5.8 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Auswertung der jeweils besten
induzierten Theorien und der „optimalen Theorie hinsichtlich der Krite¬
rien zur Quantifizierung der Verständlichkeit 117
5.9 Einlagerung Farbsortierspeicher: Durchschnittliche Fehlerraten in Prozent
hinsichtlich der Trainingsbeispiele 119
5.10 Einlagerung Farbsortierspeicher: Durchschnittliche Fehlerraten in Prozent
hinsichtlich 50 neuer Beispiele 120
5.11 Einlagerung Farbsortierspeicher: Auswertung der induzierten Theorien hin¬
sichtlich der Kriterien zur Quantifizierung der Qualität 121
5.12 Klassifizierung des Konsistenzproblems für unterschiedliche Formelklassen . 145
5.13 Erzielte Maschinenauslastung von Regelmengen und abgeleitete Faktoren
zur Quantifizierung 158
5.14 Unsicherheitsintervalle der ausgewählten Aktionen 158
5.15 Konfidenzfaktoren der ausgewählten Aktionen 158
xii Tabellenverzeichnis
D.l Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele I 193
D.2 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele II 194
D.3 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele III 194
D.4 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele IV 194
D.5 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele V 195
D.6 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele I 195
D.7 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele II 196
D.8 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele III ....... 196
D.9 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele IV 197
D.10 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele V 197
D.ll Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele I 201
D.12 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele II 201
D.13 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. 50 neuer Beispiele I 202
D.14 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. 50 neuer Beispiele II 202
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Materialflußsteuerung und Wissensmanagement 1
2 Materialflußsteuerung auf der Basis früherer Entscheidungen mehrerer Ex¬
perten 3
2.1 Die Domäne Materialflußsteuerung 3
2.1.1 Fertigungssysteme 3
2.1.2 Materialfluß und Materialflußsteuerung 4
2.2 Wissensakquisition von mehreren Experten mit Hilfe Lernender Verfahren . 9
2.2.1 Terminologieprobleme 9
2.2.1.1 Ursachen für Terminologieprobleme 9
2.2.1.2 Möglichkeiten zur Auflösung von Terminologieproblemen . 11
2.2.1.3 Simulationsgestützte Auflösung von Terminologieproblemen 13
2.2.2 Akquisition von Entscheidungswissen 15
2.2.2.1 Lernen und Maschinelles Lernen zur Materialflußsteuerung 15
2.2.2.2 Subsymbolisches und Symbolisches Lernen 17
2.2.2.3 Simulationsgestützte Wissensakquisition 21
2.2.3 Integration des erworbenen Wissens 22
2.2.3.1 Möglichkeiten zur Verwendung des Wissens mehrerer Ex¬
perten 23
2.2.3.2 Wissensintegration durch Herausarbeitung des Entschei¬
dungsverhaltens und Konfliktauflösung 24
2.2.3.2.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens . . 26
2.2.3.2.2 Konfliktauflösung 28
2.2.4 Zusammenfassung: Architektur eines lernenden Multiexpertensy-
stems zur Materialflußsteuerung 3ü
2.3 Anforderungen 33
2.3.1 Anforderungen an die Modellierung von Fertigungssystemen . 33
2.3.2 Anforderungen an die Auflösung von Terminologieproblemen . 33
ii Inhaltsverzeichnis
2.3.3 Anforderungen an ein Lernverfahren 34
2.3.3.1 Sprachumfang 34
2.3.3.2 Korrektheit und Robustheit 35
2.3.3.3 Aktualität 36
2.3.3.4 Verständlichkeit 36
2.3.4 Anforderungen an die Integration des erworbenen Wissens 37
2.3.4.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 38
2.3.4.2 Konfliktauflösung 39
3 Stand der Technik 41
3.1 Ansätze zur Modellierung von Fertigungssystemen 41
3.1.1 Allgemeine Ansätze zur Modellierung von Fertigungssystemen . 41
3.1.2 Ansätze im Bereich Lernender Verfahren 43
3.1.2.1 Ansätze im Bereich Lernender Verfahren zur Fertigungs¬
steuerung 43
3.1.2.2 Allgemeine Ansätze zur Auswahl von Attributen für Lern¬
verfahren 43
3.1.3 Das Modell des Fertigungsgeschehens 44
3.1.3.1 Formaler Modellierungsansatz 44
3.1.3.2 Referenzmodelle 45
3.2 Ansätze zur Auflösung von Terminologieproblemen 46
3.2.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 47
3.2.1.1 Entität-Attribut-Gitter 47
3.2.1.2 Algebra zur Manipulation von Ontologien 50
3.2.2 Ansätze im Bereich Agentenbasierter Systeme 50
3.2.3 Ansätze im Bereich der Schemaintegration bei Föderierten Daten¬
banken 52
3.2.4 Ansätze im Bereich Psychologischer Meßmethoden 54
3.3 Ansätze zur Induktiven Logischen Programmierung 55
3.3.1 Unterscheidungsmerkmale von Verfahren zur Induktiven Logischen
Programmierung 55
3.3.2 Theorieinduktion 56
3.3.2.1 Prinzipien der Theorieinduktion 57
3.3.2.1.1 Beispiel-, Hintergrund- und Hypothesensprache . 57
3.3.2.1.2 Grundsätzliche Vorgehensweise zur Induktion . . 58
Inhaltsverzeichnis iii
3.3.2.2 Erweiterungen 59
3.3.2.2.1 Ansätze zur Leistungssteigerung 60
3.3.2.2.2 Ansätze zur Berücksichtigung spezieller Gege¬
benheiten 61
3.3.3 Theorierevision 63
3.3.4 Theorierestrukturierung 64
3.3.5 Bewertung der Ansätze zur Induktiven Logischen Programmierung 65
3.3.5.1 Theoretische Ergebnisse 65
3.3.5.2 Praktische Anwendungen 66
3.3.5.3 Beurteilung für die Domäne Materialflußsteuerung . 67
3.4 Ansätze zur Integration von Regelmengen 68
3.4.1 Ansätze zur Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 69
3.4.1.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 69
3.4.1.2 Ansätze zum Vergleich von Regelmengen 72
3.4.1.2.1 Ansätze aus dem Bereich Regelbasierter Systeme 72
3.4.1.2.2 Ansätze aus dem Bereich der Deduktiven Daten¬
banken 73
3.4.2 Ansätze zur Konfliktauflösung 74
3.4.2.1 Ansätze der klassischen Wissensakquisition 74
3.4.2.2 Analytische Ansätze 76
3.4.2.2.1 Meta-Regeln 76
3.4.2.2.2 Wahrscheinlichkeitstheoretische Ansätze 77
3.4.2.2.3 Konfidenzfaktoren 79
3.4.2.2.4 Ansätze aus dem Bereich des Multiagentenlernens 80
3.4.2.2.5 Fuzzy-Mengen 81
4 Zielsetzung 85
4.1 Klassifikation von Attributen zur Beschreibung von Fertigungssystemen . . 85
4.2 Auflösung von Terminologieproblemen 85
4.3 Akquisition des Entscheidungswissens 85
4.4 Integration des erworbenen Wissens 86
5 Konzeption eines lernenden Multiexpertensystems zur Materialflußsteuerung 87
5.1 Klassifikation von Attributen zur Beschreibung von Fertigungssystemen . . 87
5.1.1 Attribute zur Beschreibung von FE-Knoten 89
iv Inhaltsverzeichnis
5.1.2 Attribute zur Beschreibung von FV-Knoten 90
5.1.3 Attribute zur Beschreibung von Zeitereignislisten 91
5.1.4 Beispiele 93
5.1.4.1 Verzahnungswerkstatt in einer Zahnradfertigung 93
5.1.4.2 Farbsortierspeicher in einer Lackiererei 94
5.2 Auflösung von Terminologieproblemen 96
5.2.1 Reduzierbarkeit und FOIL-Reduzierbarkeit 96
5.2.2 Übersetzung zwischen Experten 100
5.2.2.1 Grundlagen 100
5.2.2.2 Kommunikationsproblem 100
5.2.2.3 Übersetzung von S nach M 102
5.2.2.4 Übersetzung von M nach T 103
5.2.3 Grenzen der Übersetzbarkeit 107
5.3 Akquisition des Entscheidungswissens 109
5.3.1 Materialflußsteuerung als ILP-Problem 109
5.3.1.1 Vorgehensweise zur Problemformulierung 109
5.3.1.2 Der Einfluß verschiedener Beispielsprachen 111
5.3.1.3 Beispiele 112
5.3.1.3.1 Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt 112
5.3.1.3.2 Einlagerung in einen Farbsortierspeicher 118
5.3.2 Empirisches Lernen, Inkrementelles Lernen und die Berücksichti¬
gung von Concept-Drift 121
5.4 Integration des erworbenen Wissens 123
5.4.1 Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens 123
5.4.1.1 Systematischer Vergleich von Regelmengen für Mengen
konkreter Zustände 124
5.4.1.2 Ermittlung von Konflikträumen 125
5.4.1.2.1 Grundlagen 125
5.4.1.2.2 Das Konsistenzproblem 128
5.4.1.2.3 Komplexität 130
5.4.1.2.4 Algorithmen 145
5.4.1.3 Ermittlung von Überdeckungsräumen 149
5.4.2 Konfliktauflösung 150
5.4.2.1 Abstimmungsbasierte Ansätze 151
Inhaltsverzeichnis y
5.4.2.2 Verrechnungsbasierte Ansätze 152
5.4.2.2.1 Ermittlung von Faktoren 152
5.4.2.2.2 Ansatz auf der Basis der Dempster-Shafer-Theoriel53
5.4.2.2.3 Ansatz auf der Basis von Konfidenzfaktoren . . . 155
5.4.2.2.4 Beispiel 157
6 Zusammenfassung und Ausblick 161
Anhang 165
A Grundbegriffe der Logik 165
A.l Aussagenlogik 165
A.l.l Syntax 165
A.l.2 Semantik 167
A.2 Prädikatenlogik 169
A.2.1 Syntax 169
A.2.2 Semantik 172
A.2.3 Erweiterungen 174
B FOIL 177
B.l Eingabe 177
B.l.l Typspezifikation 177
B.l.2 Konstanten 178
B.l.3 Relationen 178
B.1.4 Tests 179
B.2 Ausgabe 179
B.3 Optionen 180
C Beispiele 183
C.l Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt einer Zahnradfertigung 183
C.2 Einlagerung von Karossen in einen Farbsortierspeicher einer Lackiererei . . 184
D Beispiele zur Akquisition von Entscheidungswissen mit Hilfe von FOIL . . . 187
D.l Auftragseinplanung in einer Verzahnungswerkstatt 187
D.l.l Problembeschreibung 187
yi Inhaltsverzeichnis
D.I.2 Ergebnisse 191
D.I.2.1 Beispiel für eine induzierte Theorie 191
D.I.2.2 Fehlerraten 193
D. 1.2.2.1 Fehlerraten bezüglich der Trainingsbeispiele . 193
D.I.2.2.2 Fehlerraten bezüglich neuer Beispiele 195
D.2 Einlagerung von Karossen in einen Farbsortierspeicher 197
D.2.1 Problembeschreibung 197
D.2.2 Ergebnisse 200
D.2.2.1 Beispiel für eine induzierte Theorie 200
D.2.2.2 Fehlerraten 201
D.2.2.2.1 Fehlerraten bezüglich der Trainingsbeispiele . . . 201
D.2.2.2.2 Fehlerraten bezüglich neuer Beispiele 201
E Prototypische Implementation von Verfahren zur Konsistenzprüfung . 203
E.l Parser 203
E.2 Gleichungssystemlöser 203
E.3 Graphfärber 204
Abbildungsverzeichnis
2.1 Situation mit Steuerungsnotwendigkeit 5
2.2 Ausgang Vorlack-Anlage in der Lackiererei einer Automobilfertigung . 5
2.3 Wahlfreier Puffer mit 5 Plätzen zwischen Montagelinien 6
2.4 Wahlfreier Puffer in der Lackiererei eines Automobilwerks 7
2.5 Steuerungspunkt 8
2.6 Unterschiedliche Sichtweisen von Experten 10
2.7 Auflösung von Terminologieproblemen durch Beschreiben eines Sachver¬
halts in einer gemeinsamen Basisterminologie 12
2.8 Auflösung von Terminologieproblemen durch Benennen eines Sachverhalts
in unterschiedlichen Terminologien 13
2.9 Prinzip der simulationsgestützten Auflösung von Terminologieproblemen . 14
2.10 Prinzip der simulationsgestützten Wissensakquisition 22
2.11 Möglichkeiten zur Herausarbeitung des Entscheidungsverhaltens von Ex¬
perten 26
2.12 Möglichkeiten zur Integration von Regelmengen 30
2.13 Architektur eines lernenden Multiexpertensystems zur Materialflußsteuerung 31
3.1 Elemente des Modellierungsansatzes aus [Sch96] mit Beispielen 45
3.2 Ausgewählte Grundbausteine für eine Fließfertigung (vgl. [Kuh98]) . 45
3.3 Grundmodell einer Werkstattfertigung (vgl. [Kuh98]) 46
3.4 Grundmodell einer Werkstattfließfertigung (vgl. [Kuh98]) 46
3.5 Prinzipieller Aufbau eines Knowledge-Grids 48
3.6 Referenzmodell einer Föderierten Datenbank (in Anlehnung an [SL90]) . . 53
3.7 Unterschiedliche Bewertungen gleicher Reize durch vier Versuchspersonen
(nach [Six82]) 55
3.8 Zugehörigkeitsfunktionen der Fuzzy-Mengen gut, mittel und schlecht. 82
3.9 Zug^hörigkeitsfunktionen der Verknüpfung der sprachlichen Beschreibungen 83
5.1 Ebenen der Modellierung von Fertigungssystemen 88
viii Abbildungsverzeichnis
5.2 Metamodell für Produktions- und Steuerungsaufgabe 89
5.3 Modell der Verzahnungswerkstatt mit Attributen 93
5.4 Modell des Farbsortierspeichers mit Attributen 95
5.5 FOIL-Input für Attribut Schlupfzeit 99
5.6 Vorgehen zur Übersetzung zwischen den Terminologien S und T 101
5.7 Algorithmus zur Übersetzung von Terminologie S in Terminologie M. . 103
5.8 Probleme der Anwendung einer Regel auf eine Menge von Zuständen . . . 105
5.9 Algorithmus zur Übersetzung von Terminologie M. in Terminologie T . 106
5.10 Definition eines Attributs C\ bzw. C2 durch zwei Experten (I) 107
5.11 Definition eines Attributs C\ bzw. C2 durch zwei Experten (II) 108
5.12 Definition eines Attributs C\ bzw. C2 durch zwei Experten (III) 108
5.13 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Steuerungspunkt 113
5.14 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: FOIL-Input 114
5.15 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Ausschnitt aus einer für 250
Trainingsbeispiele induzierten Theorie 116
5.16 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: „Optimale" Notation der Stra¬
tegie in FOIL-Syntax 117
5.17 Einlagerung Farbsortierspeicher: Steuerungspunkt 118
5.18 Screenshot der Implementation eines vereinfachten Farbsortierspeichers . . 119
5.19 Einlagerung Farbsortierspeicher: Ausschnitt einer für 43 Beispiele induzier¬
ten Theorie 120
5.20 Grundalgorithmus für in Polynomialzeit lösbaren Problemklassen des Kon¬
sistenzproblems 146
5.21 Grundalgorithmus für Co-NP-vollständige Problemklassen des Konsi¬
stenzproblems 147
5.22 Verschiedene Regelmengen für die Auftragseinplanung in der Verzahnungs¬
werkstatt 149
5.23 Algorithmus zur Konfliktauflösung mit Hilfe der Dempster-Shafer-Theorie 154
5.24 Algorithmus zur Konfliktauflösung mit Hilfe der Theorie der Konfidenzfak-
toren 157
C.l Vereinfachtes Modell einer Zahnradfertigung 184
C.2 Vereinfachtes Modell einer Lackiererei (vgl. [Fie95]) 185
C.3 Mögliche Realisierung eines Farbsortierspeichers (aus [Vit96]) 185
D.l Verzahnungswerkstatt: Induzierte Theorie (100 Trainingsbeispiele) 191
D.2 Verzahnungswerkstatt: Induzierte Theorie (250 Trainingsbeispiele) . 192
Abbildungsverzeichnis ix
D.3 Farbsortierspeicher: Induzierte Theorie (43 Trainingsbeispiele) 200
E.l Graphfärbung bei der Verwendung von = und ^ 204
E.2 Graphfärbung bei der eingeschränkten Verwendung von =, und / . . . . 205
Tabellenverzeichnis
2.1 Dimensionen der Analyse von Regelmengen 26
3.1 Attributgruppen und Attributtypen für den Entitytyp TEIL im Modellie¬
rungsansatz aus [Sch94] 42
5.1 Einordnung von Attributen zur Beschreibung des zeit- und mengenbezo-
genen Zustands eines Fertigungssystems 92
5.2 Abgeleitete Attribute zur Beschreibung des Auftragseinplanungsproblems
in einer Verzahnungswerkstatt 94
5.3 Abgeleitete Attribute zur Beschreibung des Karosseneinlagerungsproblems
in einen Farbsortierspeicher 96
5.4 Beziehung zwischen Reduzierbarkeit und Konsens, Korrespondenz, Kon¬
flikt und Kontrast 97
5.5 Prioritätsstufen für die Auftragseinplanung in einer Zahnradfertigung (nach
[Pic97]) 113
5.6 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Durchschnittliche Fehlerraten
in Prozent hinsichtlich der Trainingsbeispiele 115
5.7 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Durchschnittliche Fehlerraten
in Prozent hinsichtlich 200 neuer Beispiele 115
5.8 Auftragseinplanung Verzahnungswerkstatt: Auswertung der jeweils besten
induzierten Theorien und der „optimalen" Theorie hinsichtlich der Krite¬
rien zur Quantifizierung der Verständlichkeit 117
5.9 Einlagerung Farbsortierspeicher: Durchschnittliche Fehlerraten in Prozent
hinsichtlich der Trainingsbeispiele 119
5.10 Einlagerung Farbsortierspeicher: Durchschnittliche Fehlerraten in Prozent
hinsichtlich 50 neuer Beispiele 120
5.11 Einlagerung Farbsortierspeicher: Auswertung der induzierten Theorien hin¬
sichtlich der Kriterien zur Quantifizierung der Qualität 121
5.12 Klassifizierung des Konsistenzproblems für unterschiedliche Formelklassen . 145
5.13 Erzielte Maschinenauslastung von Regelmengen und abgeleitete Faktoren
zur Quantifizierung 158
5.14 Unsicherheitsintervalle der ausgewählten Aktionen 158
5.15 Konfidenzfaktoren der ausgewählten Aktionen 158
xii Tabellenverzeichnis
D.l Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele I 193
D.2 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele II 194
D.3 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele III 194
D.4 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele IV 194
D.5 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele V 195
D.6 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele I 195
D.7 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele II 196
D.8 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele III . 196
D.9 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele IV 197
D.10 Verzahnungswerkstatt: Fehlerraten bzgl. 200 neuer Beispiele V 197
D.ll Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele I 201
D.12 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. Trainingsbeispiele II 201
D.13 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. 50 neuer Beispiele I 202
D.14 Farbsortierspeicher: Fehlerraten bzgl. 50 neuer Beispiele II 202 |
| any_adam_object | 1 |
| any_adam_object_boolean | 1 |
| author | Schekelmann, André 1969- |
| author_GND | (DE-588)121256588 |
| author_facet | Schekelmann, André 1969- |
| author_role | aut |
| author_sort | Schekelmann, André 1969- |
| author_variant | a s as |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV022163739 |
| ctrlnum | (OCoLC)76008738 (DE-599)BVBBV022163739 |
| edition | 1. Aufl. |
| format | Thesis Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01822nam a2200433zcb4500</leader><controlfield tag="001">BV022163739</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20040302000000.0</controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">990831s1999 d||| m||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">3931466469</subfield><subfield code="9">3-931466-46-9</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)76008738</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV022163739</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-188</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Schekelmann, André</subfield><subfield code="d">1969-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)121256588</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten</subfield><subfield code="c">André Schekelmann</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1. Aufl.</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Paderborn</subfield><subfield code="b">Heinz-Nixdorf-Inst., Univ.-GH Paderborn</subfield><subfield code="c">1999</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">XII, 224 S.</subfield><subfield code="b">graph. Darst.</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">HNI-Verlagsschriftenreihe</subfield><subfield code="v">47 : Wirtschaftsinformatik</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Zugl.: Paderborn, Univ., Diss., 1998</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Materialflusssteuerung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193802-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Expertensystem</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113491-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Lernendes System</subfield><subfield code="0">(DE-588)4120666-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Expertensystem</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113491-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Materialflusssteuerung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193802-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="1"><subfield code="a">Expertensystem</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113491-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="2"><subfield code="a">Lernendes System</subfield><subfield code="0">(DE-588)4120666-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2=" "><subfield code="5">DE-188</subfield></datafield><datafield tag="830" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">HNI-Verlagsschriftenreihe</subfield><subfield code="v">47 : Wirtschaftsinformatik</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV010410690</subfield><subfield code="9"></subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">HBZ Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=015378417&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-015378417</subfield></datafield></record></collection> |
| genre | (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content |
| genre_facet | Hochschulschrift |
| id | DE-604.BV022163739 |
| illustrated | Illustrated |
| index_date | 2024-07-02T16:19:17Z |
| indexdate | 2024-07-09T20:51:38Z |
| institution | BVB |
| isbn | 3931466469 |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-015378417 |
| oclc_num | 76008738 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-706 DE-188 |
| owner_facet | DE-706 DE-188 |
| physical | XII, 224 S. graph. Darst. |
| publishDate | 1999 |
| publishDateSearch | 1999 |
| publishDateSort | 1999 |
| publisher | Heinz-Nixdorf-Inst., Univ.-GH Paderborn |
| record_format | marc |
| series | HNI-Verlagsschriftenreihe |
| series2 | HNI-Verlagsschriftenreihe |
| spelling | Schekelmann, André 1969- Verfasser (DE-588)121256588 aut Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten André Schekelmann 1. Aufl. Paderborn Heinz-Nixdorf-Inst., Univ.-GH Paderborn 1999 XII, 224 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier HNI-Verlagsschriftenreihe 47 : Wirtschaftsinformatik Zugl.: Paderborn, Univ., Diss., 1998 Materialflusssteuerung (DE-588)4193802-1 gnd rswk-swf Expertensystem (DE-588)4113491-6 gnd rswk-swf Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Expertensystem (DE-588)4113491-6 s DE-604 Materialflusssteuerung (DE-588)4193802-1 s Lernendes System (DE-588)4120666-6 s DE-188 HNI-Verlagsschriftenreihe 47 : Wirtschaftsinformatik (DE-604)BV010410690 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=015378417&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Schekelmann, André 1969- Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten HNI-Verlagsschriftenreihe Materialflusssteuerung (DE-588)4193802-1 gnd Expertensystem (DE-588)4113491-6 gnd Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4193802-1 (DE-588)4113491-6 (DE-588)4120666-6 (DE-588)4113937-9 |
| title | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |
| title_auth | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |
| title_exact_search | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |
| title_exact_search_txtP | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |
| title_full | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten André Schekelmann |
| title_fullStr | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten André Schekelmann |
| title_full_unstemmed | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten André Schekelmann |
| title_short | Materialflußsteuerung auf der Basis des Wissens mehrerer Experten |
| title_sort | materialflußsteuerung auf der basis des wissens mehrerer experten |
| topic | Materialflusssteuerung (DE-588)4193802-1 gnd Expertensystem (DE-588)4113491-6 gnd Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd |
| topic_facet | Materialflusssteuerung Expertensystem Lernendes System Hochschulschrift |
| url | http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=015378417&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| volume_link | (DE-604)BV010410690 |
| work_keys_str_mv | AT schekelmannandre materialflußsteuerungaufderbasisdeswissensmehrererexperten |