Technologie: Künstliche Intelligenz

Die Bereitstellung von Informationen ist eine technische Grundvoraussetzung, um Wissen erfolgreich managen zu können. Bei großen und heterogenen Informationsbeständen, wie sie im Umfeld von Produktentwicklung und Fertigung vorliegen, werden die Grenzen herkömmlicher Retrievaltechnologien jedoch deutlich. Es ist daher sinnvoll, nicht nur den textuellen Inhalt einer Informationsquelle, sondern vielmehr auch die Struktur der miteinander vernetzten Informationsobjekte für die Suche einzusetzen. Ontologiebasierte Suche und Navigation ermöglichen es, auf einfache Art komplexe, zielgerichtete Anfragen zu stellen und gleichzeitig die Assoziationsfähigkeit des Anwenders zu nutzen.

Das von NuTech für industrielle Kunden eingesetzte Konzept der Adaptive Business Intelligence nutzt modernste Methoden der Informatik für die Wissensextraktion aus großen Datenmengen sowie die Optimierung der entsprechenden Produktions- bzw. Geschäftsprozesse. Mithilfe patentierter Verfahren ist es möglich, signifikante Prozessverbesserungen zu realisieren und dabei auch dynamische Prozessvariationen zu handhaben. Evolutionäre Algorithmen und insbesondere die so genannten Evolutionsstrategien spielen als außerordentlich leistungsfähige globale Optimierungsverfahren eine bedeutende Rolle in diesem Konzept. In diesem Beitrag werden die Grundlagen der Adaptive Business Intelligence sowie der Evolutionären Algorithmen dargestellt und anhand einiger Beispiele gezeigt, wie diese in der industriellen Praxis zum Einsatz kommen und zu bedeutenden Prozessverbesserungen führen.

Evolutionäre Algorithmen bilden eine Klasse direkter Suchmethoden, die immer dann verwendet werden können, wenn klassische Methoden der Optimierung aufgrund der komplexen Struktur des Lösungsraums nicht mehr greifen. Im Folgenden wird am Beispiel der Flächenrekonstruktion der praktische Einsatz dieser Technik vorgestellt. Die Flächenrekonstruktion befasst sich mit der Abbildung der Geometrie physischer Objekte in eine im Rechner effizient verarbeitbare CAD-Darstellung. Eine möglichst realitätsnahe CAD-Beschreibung wird hier mithilfe evolutionär optimierter Triangulationen, Non-Uniform Rational B-Splines (NURBS) und Constructive Solid Geometries (CSG) realisiert. Für die Optimierungen kommen die Evolutionsstrategie und das Genetische Programmieren zum Einsatz. Die Rekonstruktionen werden jeweils durch Fräsen in die technische Realität abgebildet.

Im Rahmen steigender Anforderungen an moderne Verkehrs- und Transportsysteme wird der Bedarf an intelligenten Planungs- und Steuerungskomponenten immer größer. Eine Möglichkeit, um einen unflexiblen, zentralen Steuerungsansatz zu umgehen, besteht darin, ein zu betrachtendes Verkehrssystem in unabhängige, dezentrale Einheiten aufzuteilen, die miteinander interagieren und somit den Transportfluss steuern. Hierzu bietet sich ein agentenbasierter Ansatz an, der bereits in der informationsverarbeitenden Industrie erfolgreich Einzug gehalten hat. Grundlage dieses agentenbasierten Ansatzes ist eine auf Petri-Netzen basierende Beschreibungssprache, mit der ein gewünschtes Verkehrsszenario hinreichend spezifiziert werden kann. Darauf aufbauend kann die Architektur eines Agentensystems, das u.a. zur Steuerung in der Transportlogistik dient, entworfen werden.

Prozesse in Supply Chains leiden oft unter mangelnder Transparenz. Hohe Kapitalkosten, überhöhte Lagerbestände sowie lange Durchlaufzeiten sind die unmittelbaren Folgen. Es wird im Folgenden ein agentenbasiertes Tracking- und Tracing-Konzept skizziert, das die Überwachung von Aufträgen und deren Beziehungen über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht. Das System verspricht kurzfristig Verbesserungen der operativen Prozessabwicklung. Langfristig können Lernprozesse auf überbetrieblicher Ebene unterstützt bzw. gesteuert werden, die sich als Reaktion auf Störungen in der Supply Chain ergeben.

Die fehlende Akzeptanz für die Anwendung der Agententechnologie im industriellen Einsatz wird im Besonderen in den komplexen und wenig transparenten Modellierungs- und Designschritten gesehen. Mit der hier vorgestellten „Enterprise Agents”-Architektur soll diesen Problemen begegnet werden. Neben domänen- bzw. betriebsspezifischen Verhaltenssteuerungen, Vokabular und Business Rules werden nur standardisierte Elemente verwendet, sodass eine hohe Transparenz erreicht wird.

Internettechnologien und damit Agententechnologien werden zunehmend in Industrieunternehmen genutzt und ständig verbessert. Ein Einsatz in der Fertigung zur Online-Erfassung und -verarbeitung der anfallenden Daten wird damit realisierbar. Zudem wird eine durchgängige Gestaltung der Geschäftsprozesse ermöglicht. Insbesondere die Entwicklungen neuer plattformübergreifender bzw. plattformunabhängiger Technologien bzw. Middleware (CORBA, ActiveX/DCOM) und im Bereich XML/XSL sowie JAVA führen in Verbindung mit leistungsfähigen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) in verstärktem Maße zu einer hochgradigen Vernetzung einzelner Unternehmensbereiche, einer Integration der Prozesse innerhalb der Unternehmensbereiche, besserer Interaktionen mit dem Kunden und anderen Unternehmen. Durch den Einsatz derartiger Standards besteht die Möglichkeit, integrierte Informationssysteme - insbesondere auch in der Fertigung - besser auf die Struktur der zu bearbeitenden Geschäftsprozesse zu trimmen ...

Über Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen lässt sich trefflich diskutieren, Becker/Geimer [1] brachten es auf den Punkt: Nicht länger werden Unternehmen in Zukunft konkurrieren, sondern Supply Chains. Wer das beste Unternehmensnetzwerk aufbaut oder wenigstens ein hinreichend effektives, wird zu den Gewinnern, mindestens zu den Überlebenden zählen. Der folgende Beitrag beleuchtet zunächst die Vorgehensweise, um kollaborative Softwareagenten am Beispiel der Automobilindustrie in eine Supply Chain einzubinden. Am konkreten Beispiel werden daraufhin die Vorteile demonstriert.

Der Beitrag beschreibt ein agentenbasiertes Informationssystem, das als Integrationsplattform den dynamischen Zusammenschluss von Unternehmen zu Kooperationsnetzwerken ermöglicht. Anwendungsszenarien der Integrationsplattform sind geplante und ungeplante Wartungs- und Instandsetzungsmaßnahmen an Schiffen.

Mit steigender Komplexität der Produktionsnetzwerke und der damit verbundenen erschwerten Steuerung entwickelt sich der Wunsch nach intelligenten Softwaresystemen, die durch Eigenschaften wie Lern- und Urteilsfähigkeit komplexe Aufgabenstellungen erledigen helfen. Multiagentensysteme stellen eine interessante Variante zur Lösung dieser Problematik dar. Sie setzen sich aus Teilsystemen zusammen, die ein bestimmtes Maß an Autonomie aufweisen und somit in gewissem Umfang in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen bzw. durch Kooperation mit anderen Agenten bei Problemlösungen zusammen zu arbeiten. Die Konzeption eines Multiagentensystems im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts CoagenS stellt dieser Beitrag vor.