Der wirtschaftliche Erfolg von Unternehmen wird heute von der Fähigkeit beeinflusst, die Geschäftsstrategie schneller umsetzen zu können als die Konkurrenz. Wichtige Ziele sind die Erschließung neuer Märkte, die Reduzierung von Kosten sowie die Steigerung der Effizienz. Eine Voraussetzung besteht darin, vorhandene Geschäftsprozesse flexibel anpassen und zügig neue Prozesse einführen zu können. Das bedingt wandlungsfähige und innovationsfördernde Systemlandschaften. An dieser Stelle setzen die durch Geschäftsprozesse getriebenen serviceorientierten Architekturen für ERP-Systeme an. Mit SOA-ERP-Systemen wird es möglich, selektiv und am Bedarf ausgerichtet neue Prozesse zu gestalten und das Prozess-Design mit der Einbindung von Lieferanten, Kunden und Partnern über Unternehmensgrenzen hinweg zu gestalten. SAP Enterprise-SOA bezeichnet die serviceorientierte ERP-Architektur der SAP AG. Die darauf basierenden Anwendungen entstehen – unter Einsatz der Enterprise-SOA Roadmap-Methodik – durch die gezielte Kombination von Plattform-, Ex-tension- und Composite-Applikationen. Letztere stellen hochflexible, aus Enterprise-Services/Services von Drittanbietern erstellte, Anwendungen dar. Deren Design durch SOA-Experten liegt ein hohes Maß an Erfahrungswissen zu Grunde. Dieses stellt den zentralen Aspekt der Speicherung und Wiederverwendung durch fallbasiertes Schließen dar. Im Gegensatz zum bestehenden Ansatz zur Beschreibung von Best-Practice Implementierungen im „SAP Community Network“ ermöglicht der hier dargestellte Vorschlag die strukturierte, prozessbezogene Speicherung sowie die ähnlichkeitsbasierte Wiederverwendung von Composite-Applikationen innerhalb des Roadmap-Prozesses. Schwerpunktmäßig werden dazu Indizes zum Aufbau von Zugriffsstrukturen in der Fallbasis sowie wie ein allgemeingültiges globales und ein beispielhaftes, kontextspezifisches lokales Indexvokabular erarbeitet. Weiterhin erfolgt die Angabe entsprechender Ähnlichkeitsmaße für die ausgeprägten Indizes sowie das Aufzeigen der Ähnlichkeitsbestimmung zwischen zwei Fällen durch einen Nearest-Neighbor Matching Algorithmus.

Thesis (doctoral)--Universität Kaiserslautern, 2002. / Includes bibliographical references (p. 219-234) and index.

In der Arbeit wird ein Rahmenkonzept für ein ganzheitliches Qualitätsmanagement für Fallbasierte Systeme im Angebotsengineering erarbeitet. Es vereint die Anforderungen des Total Quality Management nach Kunden-, Prozess- und Mitarbeiterorientierung mit bestehenden Ansätzen und Methoden zur Pflege Fallbasierter Systeme. Das Rahmenkonzept beschreibt anhand Fallbasierter Systeme zur Kostenschätzung im Angebotsengineering notwendige Grundlagen und Elemente, welche für eine systematische Qualitätsmessung und -steuerung der Wissensbasis eines solchen Fallbasierten Systems benötigt werden. Die Art und Weise ihrer Darstellung zeigt gleichzeitig eine Vorgehensweise auf, wie beim Aufbau einer Qualitätsmessung und -steuerung für Fallbasierte Systeme vorgegangen werden kann. / In the thesis a framework for an integrated quality management for case-based reasoning systems (CBR systems) in offer engineering has been developed. The framework conjoins the requirements of Total Quality Management for customer orientation, process orientation and employee-orientation with existing approaches and techniques from case base maintenance and case-based reasoner maintenance. Using a case-based cost estimation system in offer engineering as a case study, the framework describes basic principles and elements for a systematic quality measurement and control of the knowledge base of CBR systems. The principles and elements are described in a specific order that can be taken as a procedure for developing quality measurement and control for CBR systems.

Erfahrungsmanagement (EM) ist eine Spezialform des Wissensmanagements, die sich mit aufgabenbezogenem Wissen beschäftigt. Diese Arbeit entwickelt ein Rahmenwerk für Assistenzsysteme, die Menschen bei EM-Aufgaben unterstützen. Es untersucht nicht nur technische Fragen (Erfahrungswissen sammeln, strukturieren, speichern und wiederverwenden) sondern auch organisatorische (Erfahrungswissen evaluieren und pflegen) und psychosoziale Aspekte (ein EM-System integrieren, Barrieren vermeiden, den Systemeinsatz bewerten). Fallbasierte Anwendungsbeispiele für industrielle und experimentelle Szenarien zeigen, welche Prozesse wo unterstützt oder gar teilautomatisiert werden können. Sie dienen der experimentellen Evaluierug der Fragen, die ich zu Beginn jedes Anwendungskapitels formuliert habe. / Experience Management (EM) is a special form of Knowledge Management that deals with task-based knowledge. This thesis provides a framework for assistant systems that support human beings in EM tasks. It deals not only with technical issues (how to collect, structure, store, retrieve, and reuse experiential knowledge), but als with organizational issues (how to evaluate and maintain it) and psychosocial questions (how to integrate an EM system, how to avoid barriers, how to evaluate the success of the whole system). Case-based sample applications from both, industrial and experimental scenarios, show to what extend the particular EM processes can be supported or which sub-processes can even be automated. By means of experiments with these implemented samples, we evaluate the topics that are discussed at the beginning of each application chapter.

Quality of service is commonly used to shape network traffic to meet specified criteria. The various scenarios include limiting and reserving bandwidth for a particular application, host or user, prioritizing latency sensitive traffic or equal distribution of unreserved bandwidth. The DynShaper software distributes and controls a traffic quota by more sophisticated means than fixed per user limits and simple disconnection after the user reaches the limit. It distributes the quota on a daily basis, where each day receives the same share. The users are sorted into predefined groups with different bandwidths depending on their recent consumption. This classification is periodically updated to ensure the sorting order is maintained. The bandwidths of these groups is dynamically adjusted depending on the actual consumption to provide an efficient utilization. This thesis presents another distribution model using a case-based reasoning approach, a method for machine learning which is classified as conventional artificial intelligence. Case-based reasoning tries to solve new problems based on the solutions of similar problems from the past. Controlling the network traffic to remain within a fixed quota can be modeled as such a problem if the traffic patterns are recurring. Possible solutions can be derived from statistical data and altered to suit the new problems. When an untested solution is applied, the software supervises the execution and revises the solution accordingly, if the actual results deviate from the precalculated schedule.

Der wirtschaftliche Erfolg von Unternehmen wird heute von der Fähigkeit beeinflusst, die Geschäftsstrategie schneller umsetzen zu können als die Konkurrenz. Wichtige Ziele sind die Erschließung neuer Märkte, die Reduzierung von Kosten sowie die Steigerung der Effizienz. Eine Voraussetzung besteht darin, vorhandene Geschäftsprozesse flexibel anpassen und zügig neue Prozesse einführen zu können. Das bedingt wandlungsfähige und innovationsfördernde Systemlandschaften. An dieser Stelle setzen die durch Geschäftsprozesse getriebenen serviceorientierten Architekturen für ERP-Systeme an. Mit SOA-ERP-Systemen wird es möglich, selektiv und am Bedarf ausgerichtet neue Prozesse zu gestalten und das Prozess-Design mit der Einbindung von Lieferanten, Kunden und Partnern über Unternehmensgrenzen hinweg zu gestalten. SAP Enterprise-SOA bezeichnet die serviceorientierte ERP-Architektur der SAP AG. Die darauf basierenden Anwendungen entstehen – unter Einsatz der Enterprise-SOA Roadmap-Methodik – durch die gezielte Kombination von Plattform-, Ex-tension- und Composite-Applikationen. Letztere stellen hochflexible, aus Enterprise-Services/Services von Drittanbietern erstellte, Anwendungen dar. Deren Design durch SOA-Experten liegt ein hohes Maß an Erfahrungswissen zu Grunde. Dieses stellt den zentralen Aspekt der Speicherung und Wiederverwendung durch fallbasiertes Schließen dar. Im Gegensatz zum bestehenden Ansatz zur Beschreibung von Best-Practice Implementierungen im „SAP Community Network“ ermöglicht der hier dargestellte Vorschlag die strukturierte, prozessbezogene Speicherung sowie die ähnlichkeitsbasierte Wiederverwendung von Composite-Applikationen innerhalb des Roadmap-Prozesses. Schwerpunktmäßig werden dazu Indizes zum Aufbau von Zugriffsstrukturen in der Fallbasis sowie wie ein allgemeingültiges globales und ein beispielhaftes, kontextspezifisches lokales Indexvokabular erarbeitet. Weiterhin erfolgt die Angabe entsprechender Ähnlichkeitsmaße für die ausgeprägten Indizes sowie das Aufzeigen der Ähnlichkeitsbestimmung zwischen zwei Fällen durch einen Nearest-Neighbor Matching Algorithmus.

In Multi-Agenten-Systemen (MAS) kooperieren und konkurrieren Agenten um ihre jeweiligen Ziele zu erreichen. Für optimierte Agenten-Interaktionen sind Kenntnisse über die aktuellen und zukünftigen Handlungen anderer Agenten (Interaktionsparter, IP) hilfreich. Bei der Ermittlung und Nutzung solcher Kenntnisse kommt dem automatischen Erkennen und Verstehen sowie der Vorhersage von Verhalten der IP auf Basis von Beobachtungen besondere Bedeutung zu. Die Dissertation beschäftigt sich mit der automatischen Bestimmung und Vorhersage von Verhalten der IP durch einen Modellierenden Agenten (MA). Der MA generiert fallbasierte, adaptive Verhaltens-Modelle seiner IP und verwendet diese zur Vorhersage ihrer Verhalten. Als Anwendungsszenario wird mit dem virtuellen Fußballspiel des RoboCup ein komplexes und populäres MAS betrachtet. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht in der Ausarbeitung, Realisierung und Evaluierung eines Ansatzes zur automatischen Verhaltens-Modellierung für ein komplexes Multi-Agenten-System. / In multi-agent-systems agents cooperate and compete to reach their personal goals. For optimized agent interactions it is helpful for an agent to have knowledge about the current and future behavior of other agents. Ideally the recognition and prediction of behavior should be done automatically. This work addresses a way of automatically classifying and an attempt at predicting the behavior of a team of agents, based on external observation only. A set of conditions is used to distinguish behaviors and to partition the resulting behavior space. From observed behavior, team specific behavior models are then generated using Case Based Reasoning. These models, which are derived from a number of virtual soccer games (RoboCup), are used to predict the behavior of a team during a new game. The main contribution of this work is the design, realization and evaluation of an automatic behavior modeling approach for complex multi-agent systems.

In der vorliegenden Arbeit wird das Konzept eines zusammengesetzten Decision Support Systems (DSS), bestehend aus einer wissensgetriebenen und einer datengetriebenen Komponente vorgeschlagen, welches Entscheidungsträger der Kapazitätsplanung auf verschiedenen Ebenen eines hochschulinternen Planungssystems mit prognostizierten, den Kernprozess Lehre betreffenden Nachfragegrößen unterstützt. Den Kern des zusammengesetzten DSS stellt eine wissensgetriebene Komponente dar, die basierend auf dem Paradigma des Case-based Reasoning (CBR) die Prognose individueller Studienverläufe aller Studierender einer Hochschule ermöglicht. Dazu erfolgt die Wiederverwendung von Erfahrungen hinsichtlich der Modul- und Klausurbelegung von Alumni und im Studium fortgeschrittener Studierender, die in Form von Fällen repräsentiert werden. Die domänenspezifischen Anpassungen und Erweiterungen des Paradigmas des CBR umfassen erstens die Repräsentation von Erfahrungen mit heterogenem Zeitbezug durch Fälle. Diesbezüglich wird einerseits eine dynamische, vom zu lösenden Problem abhängige Zuordnung von Fallattributen zu den Komponenten Beschreibung und Lösung eines Falls konzipiert. Andererseits wird eine Möglichkeit zur Abbildung von zeitabhängigen Attributen sowohl in der Beschreibung als auch in der Lösung eines Falls geschaffen. Zweitens erfolgt eine Erweiterung des CBR-cycle, des Problemlösungsprozesses, der im erarbeiteten Konzept zur Erstellung von Prognosen verwendet wird. Die Erweiterungen umfassen insbesondere die automatisierte Erkennung von zu lösenden (Prognose-)Fällen, die Überprüfung und Anpassung erstellter Prognosen mithilfe eines regelbasierten Systems, das sich auf Domänenwissen aus einer Ontologie stützt, sowie die zeitasynchrone Einbeziehung einer Vielzahl von Studierenden als Domänenexperten zur Anpassung individuell prognostizierter Studienverläufe. Eine datengetriebene Komponente bildet den zweiten Teil des zusammengesetzten DSS. Diese dient der Bereitstellung der Ergebnisse der wissensgetriebenen Komponente in einer von Entscheidungsträgern der hochschulinternen Kapazitätsplanung verwertbaren Form. Die durch die wissensgetriebene Komponente erstellten Prognosen werden hierzu in einen multidimensional modellierten Data Mart geladen und mithilfe von analytischen und Standardberichten auf verschiedenen Aggregationsniveaus zur Auswertung bereitgestellt. Zur Evaluation des Konzepts erfolgt dessen prototypische Implementierung am Beispiel der Universität Osnabrück. Der Fokus der Bewertung liegt auf dem Kriterium der Prognosegenauigkeit, welches durch verschiedene, auf dem Prognosefehler basierende Gütemaße operationalisiert wird. Letztere werden anhand von Prognosesimulationen mittels des Prototyps ermittelt und auf Basis eines Interpretationsschemas sowie durch Gegenüberstellung mit den Ergebnissen eines Referenzverfahrens interpretiert und bewertet.