Wissensmanagementsysteme
Frank Puppe
Wintersemester 2004/2005,
Mi & Do 10:00-11:30 Turing Hörsaal
Übungen Do im Zeitraum von 13:30-17:00, SE III 1. Einleitung
1.1 Übersicht (Smith & Farquhar)
1.2 Anwendungsszenario:NutzergesteuerteDiagnoseagenten 1.3 Methoden (Dieng & al.)
1.4 Anwendungsbereiche
2. Wissensbasierte Systeme (WBS) 2.1 Basiswissensrepräsentationen
2.1.1 Regeln, Frames, Constraints
2.1.2 vages, nicht-monotones, temporales Schliessen 2.2 Problemklassen und –lösungsmethoden
2.2.1 Diagnostik (sicher – heuristisch – kausal – fallbasiert) 2.2.2 Konstruktion (Konfigurierung, Planen, Scheduling) 2.2.3 Simulation (numerisch, qualitativ, Multiagenten) 2.3 Anwendungsbeispiele:
2.3.1 Medizinische Anwendungen 2.3.2 Technische Anwendungen 3. Wissensakquisition
3.1 Überblick, Phasenmodelle, Vorgehensmodell nach KADS 3.2 Befragung von Experten durch Wissensingenieure
3.3 Visuelles Programmieren & Selbstakquisition d. Experten 3.4 Beispiele
4. Content-Management-Systeme (CMS) und Semantic Web 4.1 Architektur von CMS
4.2 Semantic Web Sprachen 4.2.1 XML
4.2.2 RDF 4.2.3 OWL
4.2.4 Ontology Engineering 5. Lernen
5.1 Übersicht über Data Mining
5.2 Lernen aus Beispielen (ID3, Apriori, Subgruppen, ...) 5.3 Cluster-Analyse
Literatur:
Wissensmanagement:
Smith, R. and Farquhar, A.: The Road Ahead for Knowledge Management: An AI Perspective, AI-Magazine 21, Nr. 4, 17-40, 2000.
Dieng, R. Corby, O., Giboin, A., Ribiere, M.: Methods and Tools for Corporate Knowledge Mangement, in Proc. of KAW-98, Banff, KM3, 1998.
http://ksi.cpsc.ucalgary.ca/KAW/KAW98/KAW98Proc.html Rabarijona, A., Dieng, R. Corpy, O.: Building a XML-based
Coporate Memory, IJCAI-99-Workshop on Knowledge management and Organisational Memories, 1999.
Abecker, A, Decker, S.: Organizational Memory: Knowledge Acquisition, Integration and Retrieval Issues, in Proc. XPS- 99, Springer LNAI 1570, 113-124, 1999.
Antoniou, G. and van Harmelen, F.: A Semantic Web Primer, MIT-Press, 2004.
Wissensbasierte Systeme:
Puppe, F.: Einführung in Expertensysteme, Springer, 1991.
Puppe, F.: Problemlösungsmethoden in Expertensystemen, Springer, 1990.
Puppe, F. (ed.): XPS-99 Knowledge-Based Systems: Survey and future directions, Springer, LNAI 1570, 1999.
Schreiber, G. et al.: Knowledge Engineering and Management:
The CommonKADS Methodology, MIT-Press, 2000.
Beierle, C., Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme, Vieweg, 2000.
Görz, G. Rollinger, C., Schneeberger, J. (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg, 3.(4.) Auflage, 2000.
Data Mining und Lernen:
Han, J., and Kamber, M.: Data Mining, Concepts and Techniques, 2000.
Wrobel, S., Morik, K. und Joachims, T.: Maschinelles Lernen &
Data Mining, in: Handbuch d. Künstlichen Intelligenz, Kap. 14.
Wissensmanagement: Kernideen
Ziel:
Improve organizational performance by enabling individuals to capture, share, and apply their collective knowledge to make optimal decisions ... in real time.
By real time, we mean the time available to make a decision – to take action that will materially affect the outcome.
Komponenten:
The basic organizational unit of knowledge management is the community of practice (CoP).
Cop: group of people, who share a common area of expertise and/or who search for solutions to common problems.
Experience in many organizations has shown, that no more than one third of the knowledge management budget should be devoted to technology.
Beispiele für Kernideen des WM
1. Effizienz und Produktivität
2. Schnelle Verbreitung und Umsetzung innovativer Ideen
3. Die richtige Information für die richtigen Leute zur rechten Zeit 4. Auf derselben Seite wie der Kunde
... jeweils mit echten Fällen von Schlumberger aus dem Bereich von Ölbohrungen.
Beispiel1: Effizienz und Produktivität
Erfolgskriterium: Die Organisation weiß, was sie weiß und nutzt es. Sie weiß auch, was sie wissen muss und lernt es.
Gespräch zwischen Forschungs- und Entwicklungsmanager:
Andre: „Wir haben gerade in Paris die Entwicklung einer neuen Technik für die Visualisierung von Flüssigkeitsbewegungen in horizontalen Bohrungen abgeschlossen. Die Einsichten des neuen Ingenieurs von dir aus Houston waren unentbehrlich.“
Martha: „Freud mich zu hören. Er sah im Intranet, dass dein Team Unterstützung für die Berechung von Flüssigkeitsbewegun- gen brauchte, und seine Dissertation hatte damit zu tun.“
oder: ... „Er erzählte mir, dass dein Team im Intranet recherchierte und dort über sein Spezialwissen erfuhr.“
Wenn diese Art des Gesprächs alltäglich ist, zeigt es, dass die Firma Leute, die Wissen benötigen und solche, die es haben, zusammenbringen kann, so dass das Wissen zur Lösung
wichtiger Probleme genutzt wird. Es zeigt auch, dass die Firma das Wissen neuer Mitarbeiter schnell einsetzen kann.
Beispiel2: Schnelle Verbreitung und Umsetzung innovativer Ideen
Erfolgskriterium: Die Firma stellt das Wissen der gesamten Organisation in jedem Projekt und für jeden Kunden zur
Verfügung.
Gespräch mit einem Kunden:
Bohr-Ingenieuer: „Gestern arbeitete eines unserer Teams mit Ihrer Firma im Bohrloch N21 vor Nigerias Küste. Sie schlugen einen neuen Ansatz vor, um Bohrstabilitätsprobleme zu lösen.
Unsere Wissenschaftler in Cambridge haben einige Tests durchgeführt und empfehlen, dass wir das auch im Bohrloch G56 bei Ihnen im Golf von Mexiko einsetzen.“
Dieses Beispiel zeigt, dass die Firma sich bewusst ist, was Kollegen auch an anderen Standorten an neuen Erkenntnissen gewonnen haben. Weiterhin werden auch die Forschungs- und Entwicklungsressourcen genutzt, um Wissen dem Kunden rechtzeitig verfügbar zu machen.
Vergleich mit Fehlschlagsversion: Der Kunde hat etwas von den Problemen in Nigeria gehört, aber nicht der Ingenieur.
Beispiel3: Die richtige Information für die richtigen Leute zur rechten Zeit
Erfolgskriterium: Die Organisation liefert die richtige Information für die richtigen Leute zur rechten Zeit – mit den geeigneten Werkzeugen, um sie zu nutzen.
Gespräch mit einem potentiellen Investor:
Öl-Firma-Ingenieur: „Wir planen eine Seitenbohrung zum Bohrloch B23 im fünfziger Feld und hoffen, Sie beteiligen sich.
Für 10 Millionen $ können Sie ein Prozent kaufen. Eine 96- Stunden-Probebohrung ist gerade abgeschlossen. Sie zeigt eine zusätzliche Reserve von 750 000 Barrels Öl und eine
anfängliche sandfreie Produktion von 4300 Barrels pro Tag. Wir brauchen eine schnelle Entscheidung.“
Investor (seine Wissenszentrale im Web konsultierend): „Ich sehe, dass eine Seitenbohrung die Rentabilität meiner
Investition verdoppelt, mit einem Break-even-point von 30 Tagen für eine 1-Prozent-Beteiligung. Ich bin dabei.“
Es reicht nicht, die richtige Information für die richtigen Leute zur rechten Zeit zu haben. Sie müssen auch die Werkzeuge besitzen, die Informationen zu nutzen. Hier hat der Investor Simulations- und Entscheidungsunterstützungs-Software, um die geologischen, produktionsorientierten und ökonomischen Daten schnell zu verknüpfen.
Beispiel4: Auf derselben Seite wie der Kunde
Erfolgskriterium: Die Sichtweise der Angestellten ist mit der der Kunden verknüpft.
Gespräch mit dem Kunden:
Kunde: „Mein Bohrloch B23 im Fünfziger Feld hat ein
ernsthaftes Skalierungsproblem. Ich schaue mir gerade Ihre ScaleBlaster-Informationen auf Ihrer Internet-Seite an. Aus dem Video und den Fallbeispielen geht hervor, dass das die Lösung sein könnte. Aus der Lieferbereitschaftsseite erkenne ich, dass sie den Dienst schon morgen bereitstellen können.“
Service-Support-Ingenieur: „Ja, ich schaue auf dieselbe
Seite. Das könnte gehen. Vielleicht ist für Sie auch interessant, dass unsere Entwicklungsabteilung an neuen Anwendungen des ScaleBlasters arbeitet. Ich denke, die Ergebnisse sind auch für Ihre anderen Bohrungen relevant. Lass uns das bei
unserem morgigen Treffen besprechen.“
Die Ingenieure sehen dieselben Seiten wie die Kunden, aber mit Zusatzinformationen, die der Kunde nicht sehen kann.
CoP-Unterstützung bei Schlumberger
Beispiele für CoPs (Community of Practise):
• Geophysik-CoP
• Ölfeld-Analyse-CoP
• Bohrloch-Technik-CoP
• ...
CoPs arbeiten direkt mit dem Kunden zusammen.
Ihre auf die Praxis bezogenen Aktivitäten umfassen:
• Fragen
• Probleme
• Ideen
• Debatten
• Lösungen
CoP-Web-Unterstützung bei Schlumberger
• Email (Kommunikation)
• Web (Informationsrecherche; Portal)
• Bulletin Board (elektr. schwarzes Brett; wie news groups)
• Dokumente (Trainingsmaterial, Manuale, Richtlinien usw.)
• Projekt Archiv (laufende und alte Projektberichte)
• offizielle Projektinformationen (Kunden, Ziele, Pläne, Meilensteine, Präsentationsmaterial, Beispieldaten, Zwischenberichte, Erfolge, Fehlschläge)
• Aktueller Projektstand (s. Beispiel1)
• Abfederung von Mitarbeiterfluktuationen
• Expertise Verzeichnis
• Best practises & lessons learnt
• Datenmanagement (z.B. Messdaten von Bohrlöchern)
• FAQ
• News (s. Beispiel2)
• Workflow
• Help desk
• Standard-Software-Werkzeuge für Arbeitsumgebung
• Terminkalender
Organisation der Best Practises
Servertechnik: Portale mit webbasierter Hypertext-Datenbank
Eingabetechnik: Über Administrator (Telefon, Brief, Email) oder direkt über Web-Formular.
Validierungstechniken:
• keine Validierung (jedem CoP-Mitglied wird vertraut)
• Validierung durch persönliche Reputation (Namensangabe)
• Validierung durch Zustimmung aller CoP-Mitglieder
• Validierung durch Beauftragte (z.B. Domänenexperten) Kompromiss zwischen Nutzen und Zeitverzögerung der Validierung nötig.
Lösung bei Schlumberger: „Wissensmeister“ (knowledge champion) mit folgenden Zuständigkeiten:
• Initialisierung des Inhalts aus vorhandenen Quellen (insbesondere Diskussion in Bulletin Board)
• Animation der CoP (Ansprechen der Mitglieder, Erfolge hervorheben, Kennzeichnen der individuellen Beiträge)
• Validierungsprozess organisieren
• Hervorheben der aktuellen Themen der CoP
• Entscheidung über Veralten von Best Practises
• Schwächen in Struktur erkennen & um neue Beiträge werben Drei Stufen von Best Practises:
• gute Ideen (Diskussionsbeitrag)
• lokale Best Practises (lokal mit Erfolg umgesetzt)
• globale Best Practises (konzernweit anerkannt)
Erfahrungen mit Best Practises
• Kultur der Wissenskommunikation schaffen:
- Management muss für Sichtbarkeit im Unternehmen sorgen - Belohnungen bzw. Annerkennung für Wissensbereitstellung
und –nutzung (Aufgabe der Projektleiter)
- Integration in tägliche Arbeit (z.B. Pflichtüberprüfung der Best Practises in jedem Projekt)
- in Sitzungen entsprechende Fragen stellen
• Lebendigkeit der virtuellen Gemeinschaften
- Präsentationen, Schulungen, Vor-Ort-Diskussionen - Aufgreifen aktueller Themen
- Diskussion mit Managern - Hervorheben der Erfolge - ...
• Technologie ist notwendige aber nicht hinreichende Voraussetzung
• Hinstellen eines Portals reicht nicht
• Initialer Aufwand für Inhalte notwendig
• Jeder ist potentieller Autor (leichtes publizieren)
• Was ist der Nutzen für mich? (Stakeholder-Analyse)
• Wer Wissensmanagement verkauft, sollte es auch intern nutzen
Basis-Technik: Portal
• integriert strukturierte (aus DB) und unstrukturierte (Texte) Informationen zu einem Thema
• Zugangstechniken: Suche und Browsen
Umfrage unter 1000 Leuten, die Informationen suchen:
- 10 % Nur Browsen
- 23 % Hauptsächlich Browsen - 37 % Browsen und Suchen - 20 % hauptsächlich Suchen - 10 % Suchen
• Entwurf, Konstruktion und Wartung der Kategorien wichtig
• Generierung der Präsentationen
• Anmeldung / Benachrichtigung bzgl. bestimmter Inhalte
• Kollaboration (Chat, aufgezeichnete Diskussionen)
• Personalisierung der Präsentation (Benutzerprofile)
• Integration verschiedener Datenquellen (Standards sind Nachrichten, Wetter, Aktienkurse, aber auch von spe-
zialisierten Anbietern, Application Service Providers; ASP)
• Sicherheit (Zugangsrechte, Benutzergruppenverwaltung)
• Zugang zu nützlichen Applikationen / Tools
• Integration verschiedener Nutzergruppen (z.B. Interne Nutzung & Kunden)
• Dokumenten-Verwaltungssystem
• Verwaltung von Nutzerkommentaren
• Organisation der Informationseinspeisung (Journalisten, Bibliothekare, Wissens-Champions, Self-Service der Mitarbeiter und Nutzer)
Infrastruktur
E-Business
• umfaßt E-Commerce & andere Beziehungen zwischen Kunden, Anbietern und Partnern, z.B. Verkauf, Marketing, Technischer Support, Nachrichten, Verlaufskontrolle,
Zusammenbringen von Kunden und Angestellten, usw.
• Wissensmanagement führt zu E-Business, da Gebiete sehr verwandt: Die Technik ist übertragbar und viele firmeninterne Informationen sind auch für Kunden und Partner der Firma wichtig.
• Häufig wird aus Intranet dann ein Extranet für Kunden
• Weiterentwicklung sind „Industrieportale“ statt firmenbezogene Portale
XML
XML erlaubt Austausch und Weiterverarbeitung von Daten verschiedener Firmen, die mit unterschiedlichen internen Datenformaten arbeiten (B2B-Kommunikation).
Drahtlose (wireless) Geräte
Drahtlose Verknüpfung mit dem Internet erlaubt, dass beliebige Geräte eine hohe Eigenintelligenz bzw. Informationsaktualität haben können.
Aufgaben der Wissensrepräsentation
• Schnelle und einfache Wissenseingabe (z.B. visuelles Pro- grammieren) für Wissensträger ohne Programmiererfahrung
• Modellierung des Workflow
• Wissensbasierte Expertenprofile (mehr als nur stichwortbezogene Suche)
• Unvollständiges, sich änderndes Wissen (einschl.
Metawissen über die Bewertung von Wissen: was ist neu?, was ist gut?, was funktioniert unter welchen Bedingungen?
was ist veraltet?
• Integrationsfähigkeit von Werkzeugen und Wissen (z.B.
Kompatibilität von Portalen und Suchmaschinen;
Multiagentensysteme)
• Standardisierung von Wissensrepräsentationen (z.B. mit XML) und Ontologien
Verbesserung der Suche
• Universale Suchmaschine, die Kontext der Suchanfrage
versteht und an andere Suchmaschinen (Datenbanken usw.) weiterleitet
• Fallbasiertes Schließen (Suche von ähnlichen Fällen ist ähnlich wie Suche von Textdokumenten, aber benutzt strukturiertere Daten und kann daher bessere Ergebnisse liefern)
• Verbesserung von Effizienz, Recall, Precision,
• Natürlich-sprachlicher Zugang für Suchmaschinen
• Kopplung der Suchmaschinen-Ergebnisse mit Aktionsangeboten
• Vielsprachigkeit
• Suche über Bild- und Tondokumenten
Just-in-Time Wissensbereitstellung
• Agenten: Informationsquellen beobachten, filtern und zusammenfassen (unter Berücksichtigung von
Benutzervorlieben); Verhandlungen zwischen Agenten;
Programmkopplung.
• Hilfe-Agenten: im Kontext des Problemlösens, z.B. Videos zur Durchführung von bestimmten Anweisungen oder die Büroklammer in MS-Word; integriert in Workflow
• E-Lernen: Selbstlernen mit Trainingsprogrammen,
Gruppenlernen mit/ohne Tutor (asynchron über Email oder synchron mit Software wie z.B. Netmeeting)
Zukünftig: Wissenunternehmen
• organisches Wissensmanagement (überall, im Hintergrund, jeder beteiligt)
• Universeller Wissenszugang (räumlich, zeitlich, modal)
• Data Mining
• Integrierte Entscheidungsunterstützung und Simulation
