Es wurden entstehende Kosten bei zufällig eintreffenden Tasks auf dem partitionierten und unpartitionierten Kreis, jeweils besetzt mit zwei Agenten, untersucht. Die entstehenden Durchschnittskosten für verschiedene zeitliche Abstände der Tasks, sowie die maximal möglichen Kosten waren von Interesse.

In this paper we present the architecture of an intelligent test error detection agent that is able to independently supervise the test process. By means of rationally applied bin and cause specific retests it should detect and correct the majority of test errors with minimal additional test effort. To achieve this, the agent utilizes test error models learned from historical example data to rate single wafer runs. The resulting run specific test error hypotheses are sequentially combined with information gained from regular and ordered retests in order to infer and update a global test error hypothesis. Based on this global hypothesis the agent decides if a test error exists, what its most probable cause is and which bins are affected. Consequently, it is able to initiate proper retests to check the inferred hypothesis and if necessary correct the affected test runs. The paper includes a description of the general architecture and discussions about possible test error models, the inference approach to generate the test error hypotheses from the given information and a possible set of rules to act upon the inferred hypothesis.

Bausteine auf dem Weg zur in-vivo Roboterevolution. Ein in unbekannter Umgebung agierender autonomer Roboter muss Probleme der Positionsbestimmung, Navigation, Rückkehr zur Basisstation etc. sicher lösen, um seine eigentliche Aufgabe durchführen zu können. In der Vergangenheit wurden verschiedene Ansätze entwickelt, um z.B. die Positionsbestimmung [HPG97][SG98] und Navigation [MLP+98][MM80] zu verbessern oder um effiziente Controller zu entwickeln. Dabei zeigte sich, dass viele Verfahren, die mit Computersimulation entwickelt wurden, nur nach starken Anpassungen für eine bestimmte Hardware ausreichend gut funktionierten. Die bei den meist vereinfachten Computermodellen weggelassenen Eigenschaften der Hardware und die Differenzen von simulierter und realer Welt verursachen oft unvorhergesehene Nebeneffekte. Deshalb ist es notwendig, die neuen Algorithmen und Verfahren auch an 'richtiger' Hardware zu erproben. Im folgenden wird eine Entwicklungsumgebung vorgestellt, mit der neue Algorithmen an konkreter Hardware getestet werden können.

Die vorliegende Dissertation behandelt die Fragestellung, inwiefern proaktive Elemente eines pädagogischen Agenten die Lernwirksamkeit von elektronischen Lernprogrammen und Lernplattformen verbessern können. Dabei basiert die Arbeit auf mehreren Vorarbeiten, wobei die wissenschaftlichen Untersuchungen sowohl von Krämer (2008) als auch von Domagk (2010) hierbei besonders hervorzuheben sind. Darüber hinaus wurde die vorliegende Arbeit durch aktuelle Entwicklungen im Bereich der mobilen Kommunikationstechnologien und sich etablierender Assistenzsysteme, wie beispielsweise blickabhängigen Browsern auf einem Mobiltelefon, beeinflusst. Diese haben zunehmend einen entscheidenden Stellenwert im Alltag und zeichnen sich durch eine Unterstützungsfunktion aus, welche die anzunehmenden Entscheidungen und Handlungen von Menschen vorausnehmen sollen. In diesem Kontext sind dabei Heimautomatisierungsfunktionen, Navigationsgeräte und –applikationen sowie insbesondere computer- oder webbasierte Trainingsprogramme zu nennen. Diese Entwicklungen beziehen in immer prägnanterer Art und Weise die Umwelt, in der sie verwendet werden, in ihre algorithmischen Handlungsalternativen ein und schaffen somit einen Mehrwert für die alltägliche Mensch-Computer-Interaktion.

In this paper we present the architecture of an intelligent test error detection agent that is able to independently supervise the test process. By means of rationally applied bin and cause specific retests it should detect and correct the majority of test errors with minimal additional test effort. To achieve this, the agent utilizes test error models learned from historical example data to rate single wafer runs. The resulting run specific test error hypotheses are sequentially combined with information gained from regular and ordered retests in order to infer and update a global test error hypothesis. Based on this global hypothesis the agent decides if a test error exists, what its most probable cause is and which bins are affected. Consequently, it is able to initiate proper retests to check the inferred hypothesis and if necessary correct the affected test runs. The paper includes a description of the general architecture and discussions about possible test error models, the inference approach to generate the test error hypotheses from the given information and a possible set of rules to act upon the inferred hypothesis.

Dem Management stehen heute zur Problemlösung häufig mehrere unterschiedliche Management Support Systeme (MSS) zur Verfügung. Je MSS-Werkzeug wird ein breites Spektrum an Funktionen angeboten. Da die Problemlösung zumeist den kombinierten Einsatz unterschiedlicher MSS-Werkzeuge und -Funktionen erfordert, stellt der Umgang mit diesen Systemen immer höhere Anforderungen an das Management. Die von den MSS-Werkzeugen bereitgestellten Online-Hilfen bieten nur für die Anwendung einzelner Funktionen eine Unterstützung. Direkte, auf die konkrete Problemsituation/den (konkreten) Problemlösungsprozess bezogene Hilfen fehlen jedoch bisher.Ziel dieser Arbeit war es ein Konzept einer MSS-Assistenz zu entwickeln, bei der die Anwender für den gesamten Problemlösungsprozess eine Unterstützung erhalten. Als Lösungsansatz für die Implementierung der einzelnen Assistenzfunktionen wurde das Agentenparadigma eingesetzt, mit dem Nebenziel, die Anwendbarkeit der agentenbasierten Konzepte zu untersuchen.Im ersten Teil der Arbeit wird auf die Definitionen und Funktionsumfänge von MSS eingegangen, sowie die Universität Osnabrück als Untersuchungsobjekt für den MSS-Einsatz eingeführt. Anhand eines universitären Beispiel-Szenarios werden der potenzielle Assistenzbedarf von MSS bestimmt und die Charakteristika für eine MSS-Assistenz ermittelt.Im zweiten Teil der Arbeit wird auf die Gestaltungspotenziale des agentenbasierten Paradigmas eingegangen. Es wird ein Gesamtkonzept der agentenbasierten MSS-Assistenz entwickelt, bestehend aus den Agenten Assistant Agent, Vermittlungsagent, den Funktionsagenten und der MSS-Metadatenbasis. Deren Aufbau und Funktionsumfang werden dokumentiert und deren Zusammenspiel anhand eines Anwendungsszenarios erläutert.Im dritten Teil der Arbeit werden die einzelnen Architekturkomponenten des agentenbasierten Prototyps beschrieben. Zusätzlich werden die Einsatzmöglichkeiten des implementierten MSS-Assistenzsystems anhand dreier Anwendungsfälle aufgezeigt und bewertet.

In dieser Dissertation wird die Entwicklung eines selbstorganisierenden Produktionssystems untersucht, um die Herausforderungen in der Produktionsplanung und -steuerung, insbesondere bei Unsicherheiten, besser zu bewältigen. Die Arbeit analysiert zunächst die Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung, gefolgt von einer detaillierten Untersuchung des interdisziplinären Themas der Selbstorganisation. Basierend darauf wird ein Vorgehen zur Identifikation geeigneter Methoden der Selbstorganisation für eine bestimmte Problemstellung entwickelt und auf Produktionsplanung und -steuerung angewendet. Durch die Bewertung bestehender Referenzarchitekturen und deren Integration in ein Framework für selbstorganisierende Produktion, werden selbstorganisierende Verfahren mit etablierten Verfahren der Produktionsplanung und -steuerung verglichen. Die Arbeit zeigt die Überlegenheit der selbstorganisierenden Systeme bei der Planung unter Unsicherheit und liefert nachweislich Verbesserungen hinsichtlich der sekundären und tertiären Ziele der Produktion. Die Dissertation gliedert sich in acht Kapitel, die jeweils verschiedene Aspekte der Selbstorganisation, Produktionsplanung und -steuerung, sowie die Entwicklung und Evaluation eines selbstorganisierenden Produktionssystems behandeln. Die Ergebnisse dieser Arbeit haben das Potenzial, die Produktionsplanung und -steuerung unter Unsicherheit effektiver zu gestalten und somit eine bedeutende Verbesserung für die Industrie zu bieten.:1. Einleitung 1.1. Motivation zur Nutzung von Selbstorganisation in der Produktionsplanung und -steuerung 1.2. Forschungsfragen: Wie kann Selbstorganisation bei der Bewältigung der Aufgaben der PPS helfen? 1.3. Aufbau und Vorgehensweise dieser Arbeit 2. Produktionsplanung und -steuerung 2.1. Einführung in die Produktionsplanung und -steuerung 2.1.1. Planung 2.1.2. Produktion 2.1.3. Produktionsplanung und -steuerung 2.2. Ziele der Produktionsplanung und -steuerung 2.2.1. Primäre Ziele 2.2.2. Sekundäre Ziele 2.2.3. Tertiäre Ziele 2.3. Zentral organisierte Produktionsplanung und -steuerung 2.3.1. Aufbau der zentral organisierten Produktionsplanung und -steuerung 2.3.2. Ablauf der zentral organisierten Produktionsplanung 2.3.3. Ablauf der zentral organisierten Produktionssteuerung 2.4. Unsicherheit in der Produktionsplanung und -steuerung 2.5. Arten von Entscheidungsproblemen in der Produktionsplanung und -steuerung 3. Selbstorganisation 3.1. Selbstorganisation in komplexen Systemen 3.2. Sich selbst organisierenden Systemen zugeschriebene Eigenschaften 3.2.1. Offenheit des Systems 3.2.2. Emergenz des Systems 3.2.3. Nichtlinearität des Systems 3.2.4. Attraktoren im Zustandsraum des Systems 3.2.5. Indeterminismus des Systems 3.2.6. Pfadabhängigkeit des Systems 3.2.7. Autonomie der Elemente im System 3.2.8. Autopoiesis neuer Elemente im System 3.2.9. Anpassungsfähigkeit des Systems 3.3. Von statischen zu sich selbst organisierenden Systemen 4. Vorgehensweise zur Entwicklung eines sich selbst organisierenden Systems zur Produktionsplanung und -steuerung 4.1. Vorgehen zur Entwicklung sich selbst organisierender Systeme 4.2. Elemente eines sich selbst organisierenden Systems 4.3. Umwelteinflüsse und Interaktionsmuster sich selbst organisierender Systeme 4.3.1. Taxonomie der Interaktion zur Koordination 4.3.2. Interaktionsmuster zur Koordination sich selbst organisierender Systeme 4.3.3. Zuordnung von Interaktionsmustern zu Entscheidungsproblemen 4.4. Organisationsstrukturen von Systemen 4.5. Ungewollte Phänomene bei der Verwendung von Selbstorganisation 4.6. Anwendungsgebiete der Selbstorganisation in der Produktionsplanung und -steuerung 5. Referenzarchitekturen für sich selbst organisierende Systeme und für die Produktionsplanung und -steuerung 5.1. Anforderungen an eine sich selbst organisierende Produktionsplanung und -steuerung 5.2. Referenzarchitekturen für sich selbst organisierende Systeme 5.2.1. Autonomic Computing 5.2.2. Organic Computing 5.2.3. Multi-Agenten Systeme 5.2.4. Aktor-Modell 5.2.5. Warteschlangennetzwerke 5.3. Referenzarchitekturen für die Produktionsplanung und -steuerung 5.3.1. Product Ressource Order Straff Architecture 5.3.2. ISA-95 5.3.3. Reference Architecture Model for Industry 4.0 5.4. Herausforderungen der Überführung einer sich selbst organisierenden Produktion in die Realität 6. Architektur für eine sich selbst organisierte Produktion 6.1. MATE - Manufacturing on Actor Technology 6.2. Elemente der sich selbst organisierenden Produktionsplanung und -steuerung 6.3. Umwelteinflüsse auf die sich selbst organisierende Produktionsplanung und -steuerung 6.4. Organisation der Elemente 6.4.1. Koordination der sich selbst organisierenden Produktionsplanung und -steuerung 6.4.2. Verhalten bei der sich selbst organisierten Planung 6.4.3. Verhalten bei der sich selbst organisierten Produktionssteuerung 7. Evaluierung der sich selbst organisierenden Produktionsplanung und -steuerung 7.1. Ablauf der Evaluation der Produktionsplanung und -steuerung 7.2. Datenerhebung für verschiedene Produktionen 7.2.1. Möglichkeiten der Datenerhebung 7.2.2. Grundlegendes Vorgehen zur Testdatengenerierung 7.2.3. Strukturbeschreibende Kennzahlen der Produktion 7.3. Generierung der Daten für die Evaluierung der Produktionsplanung und -steuerung 7.3.1. Validierung der generierten Testdaten 7.3.2. Generierung der zu evaluierenden Produktion 7.4. Beschreibung der Ansätze zur zentralen und dezentralen Produktionsplanung und -steuerung zum Zweck des Vergleichs 7.4.1. Zentral organisiertes Planungssystem 7.4.2. Dezentral organisiertes Planungssystem mittels erschöpfender Zuteilung 7.5. Vergleich der Ansätze hinsichtlich der Ziele der Produktionsplanung und -steuerung 7.5.1. Effizienz 7.5.2. Termintreue der Kundenaufträge 7.5.3. Durchlaufzeit der Materialien 7.5.4. Auslastung der Produktionsressourcen 7.5.5. Lagerbelegung über die Zeit 7.5.6. Stabilität 7.5.7. Robustheit 7.5.8. Flexibilität 7.5.9. Anpassungsfähigkeit 7.5.10. Skalierbarkeit 7.6. Vergleich der Ansätze hinsichtlich verschiedener Eigenschaften der Produktion 8. Einordnung und Bewertung der Ergebnisse, Zusammenfassung und Ausblick 8.1. Einordnung der Eigenschaften der sich selbst organisierenden Produktionsplanung und -steuerung 8.2. Bewertung der Ergebnisse der Evaluation der sich selbst organisierenden Produktionsplanung und -steuerung 8.3. Zusammenfassung 8.4. Ausblick

Aktuelle ökonomische Trends, wie die zunehmende Globalisierung und die wachsende Technisierung und Individualisierung vieler Konsumgüter, führen im Hinblick auf die zur Fertigung dieser Güter eingesetzte Automatisierungstechnik zu steigender Komplexität und hohen Flexibilitätsanforderungen. Ein Konzept zur Adressierung dieser Anforderungen ist die Auslegung von automatisierten Anlagen als modulares System flexibel kombinierbarer cyber-physischer Komponenten. Die namensgebende Einheit von mechatronischem Bauteil und lokaler Rechenkapazität ermöglicht Herstellern solcher Komponenten, Softwarebausteine für typische Steuer-, Bedien- oder Diagnoseaufgaben gebrauchsfertig vorzubereiten und so den (Re-)Engineeringaufwand bei der (Um-)Gestaltung des Gesamtsystems deutlich zu reduzieren. Allerdings stellt diese Vision hohe Ansprüche an die zugrundeliegende Softwarearchitektur, die von den derzeit zur Realisierung automatisierter Systeme eingesetzten Technologien nicht vollständig erfüllt werden. Das Paradigma der Agentenorientierung ist ein tragfähiger Ansatz zur Realisierung solcher lose gekoppelten verteilten Systeme und stellt durch leistungsfähige Interaktionsmechanismen sowie die enge Integration von semantischem Wissen zusätzliche Funktionalität in Aussicht: Als Agenten ausgelegte Komponenten könnten auch die logische Vernetzung untereinander während der Inbetriebnahme, nach Umrüstungen oder in Reaktion auf Betriebsstörungen teilweise selbst übernehmen. Dadurch ergeben sich Fähigkeiten wie Selbstkonfiguration und Selbstregeneration, die in der Fachliteratur unter dem Begriff Self-X zusammengefasst werden. Die fehlende Echtzeitfähigkeit, insbesondere in Bezug auf besagte Interaktionsmechanismen, hat jedoch bisher die Einsetzbarkeit von Agentensystemen in der Automatisierung limitiert und die Ausschöpfung der genannten Potentiale behindert. Deshalb wird in dieser Dissertation eine echtzeitfähige Laufzeitumgebung für Softwareagenten entworfen und anschließend die Überarbeitung bestehenden Kommunikationsmechanismen im Hinblick auf ihre Echtzeitfähigkeit vorgenommen. In diesem Kontext wird mit dem Konzept der semantischen Adressierung eine vielfältig einsetzbare Möglichkeit geschaffen, Nachrichten an ausgewählte Gruppen von Agenten mit bestimmten, semantisch beschriebenen Eigenschaften zur verschicken. Die dabei zur Wissensrepräsentation genutzten Taxonomie-Bäume bieten ein für viele Aufgabenstellungen ausreichendes Maß an Ausdrucksstärke und erlauben zudem die Verarbeitung unter harten Echtzeitbedingungen. Abschließend werden die geschaffenen Mechanismen in einem Antwortzeitmodell abgebildet, mit dem das rechtzeitige Reagieren eines Agentensystems auf lokal oder verteilt zu behandelnde Ereignisse überprüft und nachgewiesen werden kann. Damit wird ein Hauptkritikpunkt von Agentensystemen adressiert, was zu einer nachhaltigen Steigerung der Akzeptanz des Agentenparadigmas führen könnte. Während große Teile der erarbeiten Lösung als allgemeingültige Grundlagenforschung verstanden werden können, wird bei der Formulierung von Anforderungen, der Darstellung von Beispielen und der Erläuterung von Entwurfsentscheidungen immer wieder auf automatisierungstechnische Belange Bezug genommen. Außerdem wird am Ende der Arbeit eine kritische Bewertung der Ergebnisse vor dem Hintergrund eines möglichen Einsatzes in zukünftigen Automatisierungssystemen durchgeführt und damit das Gesamtbild abgerundet.

Mit der hier vorliegenden Arbeit wird ein mikroökonomisches Multiagentenmodell eines Produktionssektors vorgeschlagen. Das Modell folgt einem post-walrasianischem Ungleichgewichtsansatz und beschreibt optimierende Agenten der Produktionsseite. Diese berücksichtigen in probabilistischen Nebenbedingungen Risiken des Cash Flow, die sich aus unsicheren Absatzmengen ergeben. Produzenten stehen in monopolistischer Konkurrenz und lernen durch Beobachten. Wird vorliegendes Modell in ein Totalmodell integriert, so wird es möglich, die sich aus der Klimadebatte ergebenden, notwendigen Veränderungen im Investitions- und Produktionsverhalten zu diskutieren und darzustellen. / In the following thesis I propose a microeconomic Multi-Agent-Model of a production sector. I apply a Post-Walrasian disequilibrium approach and describe optimizing agents. These agents use chance constraints which depict a Cash Flow at Risk approach. Agents act in a Monopolistic-Competition environment.

Die Arbeit beschreibt ein Modell, dass den Materialfluss in Transport- und Puffersystemen mit Hilfe eines agenten-basierten Ansatzes realistisch abbildet. Auf der Basis von Produktionsprogrammen werden individuelle Güter in beliebigen Netzwerkstrukturen mit Hilfe direkter und indirekter Interaktionen behinderungsvermeidend gesteuert. / The thesis describes a model that realistically illustrates the material flow in transport and buffer systems by means of an agent-based approach. Individual goods are steered hindrance-avoiding in arbitrary network structures based on production programs by means of direct and indirect interactions.