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Wissensbasierte betriebliche Diagnostik
Buch
Buch
Fachbuch
1990

Wissensbasierte betriebliche Diagnostik

Realisierung von Expertensystemen

ISBN
EAN
978-3-8244-0040-9
9783824400409
Artikel-Nr.
KW2YZZ5
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16.12.2021
speech-bubble-svg Beschreibung
Die Unternehmungen verschiedener Wirtschaftszweige sind im Ablauf der Zeit so starken Veränderungen unterworfen, daß laufende Beurteilungen ihrer wirtschaftlichen Situation an Bedeutung gewinnen. Mit der fortschreitenden Entwicklung der Informatik erhält auch die Betriebswirtschaftslehre immer bessere Instrumente, um für eine Diagnose von Unternehmen und ihren Teilbereichen Computer Unterstützung zu nutzen. Die in diesem Buch vorgestellten Systeme SIMUPLAN und PROJECTOR dienen der Erweiterung des Diagnose-Instrumentariums für Unternehmensleitungen und unternehmensexterne Institutionen. Bereits die erste Durchführung einer Unternehmensdiagnose zeigt dem Anwender, daß er sehr viele Daten und Zusammenhänge in der Wissens basis speichern und für die Verarbeitung zu Diagnoseaussagen abrufen kann. Entwicklungswege von Einflußparametern lassen sich simulieren, wirtschaftliche Maßgrößen berechnen und in verschiedenen Präsentationsformen zusammenstellen. In dem Objektorientierten System PROJECTOR werden Netzstrukturen in der Wissensbasis gebildet, die auch nichtnumerische Informationen verarbeiten und darstellen lassen. Dieses Buch zeigt deutlich weiterführende Wege für die Intensivierung der Unternehmensdiagnosen mit Hilfe von wissensbasierten Systemen auf und präsentiert zwei vielversprechende Konzepte für die laufende Diagnosearbeit. Sowohl die wissenschaftliche als auch die praxisorientierte Arbeit in Diagnosebereichen erfährt durch diese Konzepte eine Förderung. JÜRGEN BLOECH Vorwort Die vorliegende Arbeit wurde angeregt durch die Erfolge, die in den Bereichen der technischen und medizinischen Diagnostik mit wissensbasierten Systemen erzielt wurden. Viele Ansätze können, wenn auch mit anderen Schwerpunkten, auf die betriebliche Diagnostik übertragen werden. Mein besonderer Dank gilt Prof. J. Bloech für die Betreuung dieser Arbeit.
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Wissensrepräsentation
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung.- 1.1 Motivation und Zielsetzung.- 1.2 Methodik.- 2. Betriebliche Diagnostik.- 2.1 Begriffsabgrenzung.- 2.2 Der diagnostische Prozess.- 2.3 Varianten der betrieblichen Diagnostik.- 2.3.1 Ansätze zur Entscheidungsfindung.- 2.3.2 Modell- und regelbasierte Diagnostik.- 2.3.3 Numerische und nichtnumerische Diagnostik.- 2.4 Analysetechniken.- 2.4.1 Istanalyse.- 2.4.2 Die vergleichende Analyse.- 2.4.3 Best-Case / Worst-Case Analyse.- 2.4.4 Ermittlung von Ursachenbündeln.- 2.4.5 Ermittlung von Reaktionsregeln bei übergeordneten Zielsetzungen.- 2.5 Anwendungsgebiete für Diagnostiksysteme.- 2.5.1 Operative Planung.- 2.5.2 Strategische Planung.- 2.5.3 Unternehmensberatung.- 2.5.4 Universitäre Ausbildung.- 2.5.5 volkswirtschaftliche Prognosen.- 3. Wissensakquisition.- 3.1 Ein Phasenschema zur Wissensakquisition.- 3.2 Quellen zur Erstellung einer Wissensbasis.- 3.3 Strukturierung als Mittel einer effizienten Wissensakquisition.- 3.3.1 Generische Systeme.- 3.3.2 Strukturierung nach betrieblichen Funktionen.- 3.4 Distribution von Wissen auf zentralen und dezentralen Rechenanlagen.- 4. Repräsentation von diagnostischem Wissen.- 4.1 Regelbasierte Wissensrepräsentation.- 4.1.1 Prinzip einer Regelbasis.- 4.1.2 Die klassische Propositionenlogik.- 4.1.3 Die Prädikatenlogik erster Ordnung.- 4.1.4 Die situationsabhängige Logik.- 4.1.5 Berücksichtigung von Datenunsicherheit in regelbasierten Systemen.- 4.1.6 Regel-Hierarchien.- 4.1.7 Die Datenstruktur von Regelbasen.- 4.1.8 Die Bedeutung regelbasierter Systeme für die betriebliche Diagnostik.- 4.2 Modellbasierte Wissensrepräsentation.- 4.2.1 Modelltypen.- 4.2.2 Optimierungsmodelle.- 4.2.3 Simulationsmodelle.- 4.2.4 Die Bedeutung numerischer Modelle für die betriebliche Diagnostik.- 4.3 Objektorientierte Wissensrepräsentation.- 4.3.1 Semantische Netze.- 4.3.2 Frames.- 4.3.3 Konnektionistische Modelle.- 4.3.4 Die Bedeutung von Wissensnetzen für die betriebliche Diagnostik.- 5. Instrumentarium zur Verarbeitung diagnostischen Wissens.- 5.1 Einfache Formen der Diagnostik.- 5.2 Assoziative Systeme.- 5.2.1 Regelbasierte Systeme.- 5.2.1.1 Datengesteuerte Vorgehensweise.- 5.2.1.2 Zielgesteuerte Vorgehensweise.- 5.2.1.3 Kombinierte Vorgehensweisen.- 5.2.2 Wissensverarbeitung in Netzen.- 5.2.2.1 Aufnahme von bedingten Relationen in semantische Netze.- 5.2.2.2 Aktive Objekte.- 5.3 Modellbasierte Diagnostiksysteme.- 5.3.1 Analytische Verfahren.- 5.3.2 Simulation.- 5.3.2.1 Begriffsabgrenzung.- 5.3.2.2 Einsatzmöglichkeiten für die Wissensverarbeitung.- 5.4 Software zur Systementwicklung.- 5.5 Erforderliche Hardware.- 5.6 Konzepte zur Parallelverarbeitung.- 6. Bisher verfügbare Werkzeuge zur Erstellung von Diagnostik-Expertensystemen.- 6.1 Betriebliche Diagnostiksysteme.- 6.2 Medizinische Diagnostiksysteme.- 6.3 Diagnostiksysteme in Naturwissenschaft und Technik.- 6.4 Anbindung an Datenbanksysteme.- 6.5 Übertragbarkeit auf die betriebliche Diagnostik und weitere Anforderungen.- 7. SIMUPLAN — Ein integriertes Datenbank- und Modellgeneratorsystem zur Unterstützung der numerischen Diagnostik.- 7.1 Motivation.- 7.2 Phasen der numerischen Diagnostik.- 7.3 Anforderungen an ein System zur Verarbeitung einer komplexen Wissensbasis.- 7.4 Wissensrepräsentation.- 7.4.1 Struktur der Wissensbasis.- 7.4.2 Der Elementarbaustein des Modells.- 7.4.3 Beziehungen unter Elementarbausteinen.- 7.4.4 Strukturierung durch Unternehmensmodule.- 7.4.5 Formulierung der Zielfunktion.- 7.4.6 Ebenen der Wissensakquisition.- 7.5 Wissensverarbeitung.- 7.5.1 Problemspezifische Modellgenerierung.- 7.5.2 Durchführung der Simulation.- 7.6 Die Programmstruktur.- 7.7 Die Datenstruktur.- 7.8 Hard- und Software.- 7.9 Systembestandteile.- 7.9.1 Der Modell-Editor.- 7.9.2 Der Report-Editor.- 7.9.3 Der Analyse-Editor.- 7.9.4 Der Programmgenerator.- 7.10 Beispiele und Zeitmessungen.- 7.11 Abschließende Bewertung von SIMUPLAN.- 8. PROJECTOR — Ein Generator wissensbasierter Klassifikationssysteme zur Unterstützung der assoziativen Diagnostik.- 8.1 Motivation.- 8.2 Einsatzmöglichkeiten eines wissensbasierten Systems zur betrieblichen Diagnostik.- 8.3 Wissensrepräsentation.- 8.4 Wissensverarbeitung.- 8.4.1 Mengenorientierte Wissensverarbeitung.- 8.4.2 Die elementare Projektionsfunktion.- 8.4.3 Wissensverarbeitung durch Mengenalgebra.- 8.4.4 Projektion durch Ausschluß.- 8.4.5 Berücksichtigung von Datenunsicherheit.- 8.4.5.1 Grundlagen der ‚Certainty Theory‘.- 8.4.5.2 Berücksichtigung von Unsicherheit bei Ausschlußprojektionen.- 8.4.5.3 Ein Beispiel zur Berechnung der Zugehörigkeit.- 8.4.5.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.- 8.4.6 Festlegung der diagnostischen Strategie.- 8.5 Die Programmstruktur.- 8.5.1 Die Systemkomponenten.- 8.5.2 Ein Schichtenmodell zur netzorientierten Wissensverarbeitung.- 8.6 Die Datenstruktur.- 8.7 Hard- und Software.- 8.8 Systembestandteile.- 8.8.1 Der Quelltextkonverter.- 8.8.2 Tuning durch Clusteranalyse.- 8.8.3 Der Applikationsgenerator.- 8.8.4 Das Laufzeitsystem.- 8.8.4.1 Die Benutzeroberfläche.- 8.8.4.2 Das Problem der Texterkennung.- 8.9 Beispiele für die betriebliche Praxis.- 8.10 Modularisierung der Wissensbasis.- 8.11 Leistungsdaten.- 8.12 Einsatzmöglichkeiten von PROJECTOR in anderen Fachgebieten.- 8.13 Abschließende Bewertung von PROJECTOR.- 9. Integrierte computerunterstützte Diagnostik.- 9.1 Kritische Betrachtung der vorgestellten Systeme.- 9.2 Konzepte zur Integration verschiedener Verarbeitungsprinzipien.- 9.2.1 Systemkopplungen.- 9.2.2 Hybride Systeme.- 9.2.3 Supernetze als Basis für offene Systeme.- 9.2.4 Anforderungen an Hard- und Software.- 10. Abschließende Bemerkungen und Ausblick.- Literatur.- Anhang A: SIMUPLAN — Beispiele.- Anhang B: PROJECTOR — Beispiele.
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Herausgeber/-in
Publikation
Deutschland
01.01.1990
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Sprache
Deutsch
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Softcover
192 Seiten
22 cm
(Höhe)
15 cm
(Breite)
288 g
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