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24. Juni 2003W3C Semantic Tour 2003: München
Jürgen Angele
Semantic Web Technologies @ Work bei der technischen Entwicklung im Automobilbau
Motivation
Lösungsansatz
Case Study: Audi AG
Ausblick
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Ziel 1: Entwicklungszeiten verkürzen
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Ziel 2: built-to-order
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Der Lösungsansatz
• Verkürzung der „Time-to-Market“
• Built-to-order
• Zusammenarbeit
• Kooperationen managen
• Austausch von Daten & Wissen
• Wissensmanagement- Maßnahmen
• Semantischen Technologien für die Integration
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Taxonomie
Objekt
Person Thema Dokument
AkademikerStudent Semantik
OntologieDoktorand
Taxonomie := Segmentierung, Klassifikation und Einordnung von Elementen in ein Kategoriensystem anhand ihrer definierten Beziehungen zueinander
PhD Student F-Logic
Menu
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Thesaurus
Objekt
Person Thema Dokument
AkademikerStudent Semantik
PhD StudentDoktorand
• Terminologie zu best. Domäne, keine Instanzen• Graph mit Primitiven, feste Relationen (ähnlich, Synonym) • kommen ursprünglich aus der Bibliographie
ähnlichSynonym
OntologieF-Logic
Menu
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Topic Map
Objekt
Person Thema Dokument
AkademikerStudent Semantik
PhD StudentDoktorand
kennt behandelt_in
schreibt
NameAlter
• Topics (Knoten), Relationen und Occurences (zug. Dokumenten)• ISO-Standard• meist für Navigation- und Visualisierung eingesetzt
OntologieF-Logic
ähnlichSynonym
Menu
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Ontologie (in unserem Sinn)
Objekt
Person Thema Dokument
AkademikerStudent Semantik
PhD StudentDoktorand
kennt behandelt_in
schreibt
NameAlter
OntologieF-Logic
ähnlichSynonym
Menu
• Repräsentationssprache: F-Logic,• entstehende Standards sind: RDF, DAML+OIL, OWL
York Sure
York31
behandelt_in zu_Thema
kenntP schreibt D zu_Thema T P T
DT T D
Regeln / Abfragesprache
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Ontologie (in unserem Sinn)
Objekt
Person Thema Dokument
AkademikerStudent Semantik
kennt behandelt_in
schreibt
Menu
• Mapping auf Datenbanken
A
B C Drel2 rel1
rel3
• Vernetzung von Ontologien
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Semantische Technologien für die Integration
Integration
C1C3
C2
DB2DB1DB1
Applikationen
Geschäftsprozesse
Konnektoren
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Erfahrungs-Wissen
Erfahrungs-Wissen
Das Problem
• Systeme können nur begrenzt Informationen liefern
• Abhängigkeiten, Produkt-, und Erfahrungswissen nicht abbildbar
• Notwendige Anpassungen der Datenstrukturen sind mühsam
Die abteilungs- und system-übergreifende Abstimmung ist zeitaufwändig und fehleranfällig
Die Prozesse werden gehemmt
Dienst Dienst
Anwendung System Applikation
DB ERPDB
Geschäftsprozesse
Menu
Unterstützung und Automatisierung der Geschäftsprozesse sehr aufwendig
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Erfahrungs-Wissen
Erfahrungs-Wissen
Die Lösung: Semantische Business Integration
Dienst Dienst
Anwendung System Applikation
DB PDMCAx
Entwicklungsprozesse
ZIEL:
• Inhaltliche Integration der Daten
• Anreicherung mit Erfahrungswissen
• Abbildung von Geschäftsprozessen
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Nutzen der semantischen Business Integration
Für die IT-Infrastruktur• Steigerung der Flexibilität und Effizienz
Für das Unternehmen• Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit • Verkürzung der Time-to-Market
Für die Geschäftseinheiten• Unterstützung und Beschleunigung der
Geschäftsprozesse
Technisch / funktional• Inhaltliche Integration /gemeinsames Datenmodell • Abbildung von Geschäfts- und Anwendungslogik• Trennung der Struktur von Daten & Anwendungen• „Modellieren statt programmieren“
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Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Ausgangslage
AVx (Auftragsvorbereitung):
• Auf- und Umbauprozess von stücklistenbasierten Objekten
– wie z.B. Fahrzeuge, Motoren, Getriebe und Brettaufbauten
• Stärke: variantenreiche Kleinserienfertigung, in der Entwicklung und im Versuchsumfeld.
• seit 1998 bei Audi im Einsatz
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Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Übersicht
CAECAD
Design Konstruktion Tests
PDM CATPDM
• Unterstützung der internen Auftrags-vorbereitung für Auf- und Umbauten von Versuchsfahrzeugen (AVx)
• abteilungsübergreifende Zusammen-hänge in AVx zu integrieren.
• Das Wissen über diese funktionellen, geometrischen und terminlichen Zusammenhänge ist bisher auf Ingenieure verschiedener Abteilungen verteilt.
Funktion
• Durchlaufzeiten in den Versuchen und damit die gesamte Entwicklungsdauer wird gesenkt
• Erfahrungswissen der Ingenieure zur Prozessunterstützung nutzen.
• unnötige Verzögerungen im Prozess verhindern.
Nutzen
„Herkömmliche Technologien sind nicht flexibel genug, um die Komplexität der Beziehungen abbilden und den sich ständig verändernden Bedingungen anpassen zu können. Die semantischen Technologien der ontoprise ermöglichen uns, auf einer flexiblen und wartbaren Basis, beliebig komplexe Zusammenhänge zu erfassen und verarbeitbar zu machen.“
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Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Domäne
Modell:• Baugruppe
– mit Unterbaugruppen– mit Eigenschaften– mit Abhängigkeiten z.B.
• funktional• geometrisch• zeitlich
– mit Bedingungen/Regeln
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Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Abhängigkeiten
Funktionen:
• Wissenspflege durch Ingenieure
• Ratgebersystem
• Integration ins Auftragssystem (Warn- oder Fehlermeldungen)
Abteilungsübergreifende Abhängigkeiten darstellbar
I
I
I
I
I
340 kW
hatTeile-ID
340 kW
hatLeistung
ausgelegtfürLeistung
hatTeile-ID
besteht aus
besteht aus
besteht aus
besteht aus
OntoCar (Automobil)
V8 TDI (Motor)
FW 4x4 (Fahrwerk)
SE-32-E (Elektronik)
KA-ross 6-FH (Karosserie)
FW 4x4-587
M V8-340
SE 32-566
steuertundregelt
Menu
Prüfe, ob
Leistung(Motor) < ausgelegtfürLeistung(Fahrwerk)
Sonst Fehlermeldung
Regel
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Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Nutzen
Wirtschaftlich:
• Kosten und Zeit in Entwicklungsprozessen verringern
• Time-to-Market beschleunigen
In der Anwendung:
• Komplexe Strukturen und Abhängigkeiten darstellen und verarbeiten
• Heterogene Strukturen integrieren
• Zusammenarbeit verbessern
Thomas Syldatke: „Wir erwarten uns von dem System einen Beitrag zur
Verkürzung der Entwicklungszyklen und eine Verbesserung der Entwicklungsqualität. Der elektronische Ratgeber soll uns Zeit raubende Routinearbeiten abnehmen, damit sich unsere Ingenieure auf die kreative Arbeit konzentrieren
können
Menu
![Page 19: 24. Juni 2003 W3C Semantic Tour 2003: München Jürgen Angele](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062500/56815a68550346895dc7b894/html5/thumbnails/19.jpg)
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Weitere Anwendungsgebiete von semantischen Technologien
In der Anwendung:
• Komplexe Strukturen und Abhängigkeiten darstellen und verarbeiten
• Heterogene Strukturen integrieren
• Zusammenarbeit verbessern
PDM: Produktdaten Management – unterstützende Technologien
![Page 20: 24. Juni 2003 W3C Semantic Tour 2003: München Jürgen Angele](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062500/56815a68550346895dc7b894/html5/thumbnails/20.jpg)
20© 2003 ontoprise GmbH
Ausblick: Einsatzgebiete semantischer Technologien
• Kollaborative Entwicklung• QM & Maintenance• Konfiguration• Elektronische Berater• Help Desk
• ...und Dokumentensuche
• Frage & Antwort-Systeme
• SemanticWeb
HEUTE MORGEN
![Page 21: 24. Juni 2003 W3C Semantic Tour 2003: München Jürgen Angele](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062500/56815a68550346895dc7b894/html5/thumbnails/21.jpg)
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• System hat Chemie-Kenntnisse.• „Advanced Placement Test“:
Zulassungstest für Studenten an US Universitäten.
• Anfrage wird beantwortet UND erklärt. (Erklärungskomponente in Patentanmeldung).
Funktion
• 100 Fragen • 3 Teilnehmer (Antwort und Erklärung):
•CYCORP 1450 Minuten (24 Std.)•Student 240 Minuten•Stanford Research 33 Minuten•Ontoprise 9 Minuten
Wettbewerb
Vulcan Inc., USA
Ausblick: Frage & Antwortsystem Chemie
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