Universität Essen - pim.wiwi.uni-due.de · PIM von BWL und WI Ontologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte 1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien 1.2 Ontologieverständnisse

Ontologienwissenschaftstheoretischer Hintergrund

und Skizze betriebswirtschaftlicher Anwendungsbereiche

Vortrag am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen

Doktorandenseminar von Herrn Univ.-

7. Februar 2001

Prof. Dr. ROBERT WINTER

PIMUniversität Essen

� Institut für Produktion undIndustrielles Informationsmanagement

Univ.-Prof. Dr. STEPHAN ZELEWSKI

Gliederung

ONTO 01

PIM

� von BWL und WIOntologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte

1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien

1.2 Ontologieverständnisse

1.3 Ontologieabgrenzungen ( )optional

� von OntologienWissenschaftstheoretischer Hintergrund

2.1 Der “non statement view” als meta-theoretische Basis

2.2 Exemplarische Applikation im WI-Bereich

2.3 Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These ( )optional

� für OntologienBetriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche

3.1 Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen

3.2 Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario

1 Ontologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte

�

�

Wissensmanagement

�

ONTO 02

PIM1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien

arbeitsteiliges mehrerer Personen,deren Wissenshintergründe u.U. erheblich voneinander abweichen

Zusammenwirken

Identifizieren von bedingtensprachlich Wissensdivergenzen

Beseitigen Kompensierenoder zumindest der Divergenzen

Beispiele

Funktionalorganisation: unterschiedliche “Wissenskulturen”im Absatz-, Produktions- und Beschaffungsbereich

Kunden- versus Produktionsaufträge

Produktions- versus Beschaffungslose } unterschiedlichesemantische

Merkmalez.B. Rüstkosten versus Mengenrabatte

(1/5)

Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien

�

�

innerbetriebliche Integration technischer und betriebswirtschaftlicherInformationssysteme im Simultaneous Engineering und :CIM-Konzept

�

�

ONTO 03

PIM

CAE-, CAD-, CAM-, CAP-, CAQ-Systeme: ,produktionswirtschaftlich-ingenieurtechnisch geprägt

produktorientiert

BDE-, PPS-, ERP-Systeme: und ,betriebswirtschaftlich geprägt

auftrags- kundenorientiert

überbetriebliche Integration der Informationsverarbeitungssystemevon Unternehmen

aus unterschiedlichen Branchenmit verschiedenen “Softwarewelten”,

unter Umständen sogar

Supply Chain Management / Efficient Consumer Response

Engineering-, Lieferanten- und Produzenten-Netzwerke

Virtuelle Fabriken: Bodensee, Rhein-Ruhr, Nordwestscheiz-Mittelland …

SAP APO als überbetriebliche Integrationsplattform im SCM

(2/5)

�

�

�

ONTO 04

PIM

CSCW-Systeme: computergestützte Gruppenarbeit

synchrone Kooperation: abteilungs- oder unternehmens-übergreifendes Wissens- und Workflow-Management

z.B. in :Identifizieren von Kompetenz-Profilenpotenzieller Kooperationspartner

Virtuellen Unternehmen

diachrone Kooperation: Wiederverwendung von Wissen,das von der gleichen oder anderen Gruppen früher oderan anderen Orten generiert wurde

z.B. in : Organizational Memories,Auffinden von bereits vorliegendem

UnternehmensberatungenBest-practice-Wissen

Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien (3/5)

�

�

�

�

Elektronische Marktplätze im World Wide Web oder als Extranets�

Multi-Agenten-Systeme

ONTO 05

PIM

“klassisches” : vor allem E-ProcurementB2B

z.B. COVISINT-Projekt

“modernes” : Interaktionen zwischen B2B-MarktplätzenE2E

z.B. MEGAHUB zwischen Transora und GlobalNetExchange

�

“market in approach” zur Koordination vonmittels AuktionsverfahrenProduktionsprozessen

Auftrags- Maschinenagentenund (Lager-, Transportagenten ...)

Koordination der Ressourcenzuteilung im Projektmanagement

Aktivitäten- Ressourcenagentenund (Serviceagenten ...)

Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien (4/5)so

ftbots

/dis

bots

ONTO 06

PIM Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien (5/5)

“Relevanz-These”:

Je stärker die Erfüllung betrieblicher aufarbeitsteilige Aufgaben

die und/odervon mit zumindest

partiell

innerbetriebliche überbetriebliche

divergenten WissenhintergründenInteraktion Akteursgruppen

angewiesen ist, desto größer wird tendenziell

die Bedeutung von Ontologien zurvon aufgabenrelevanten ,

IntegrationWissenskomponenten

und zwar zumindest in dem Ausmaß, wiezur

der arbeitsteiligen Aufgabenerfüllung nötig ist.

dievon WissenskomponentenKommunikation

Koordination

ONTO 07

PIM 1.2 Ontologieverständnisse (1/5)

�

Die als “klassische”Ontologie philosophische Lehre

Ursprung: ARISTOTELES

Fragen nach dem “Sein als Seienden”,dem “objektiven Wesen” der Dinge “an sich”

“Wiedergeburt” der Ontologie im 20. Jahrhundert

HARTMANN, HUSSERL, HEIDEGGER, SARTRE, QUINE

Dominanz Fragestellungen seiterkenntnistheoretischer KANT

Abstinenz der BWL gegenüber ontologischen “Spekulationen”

“linguistic turn” in der Erkenntnistheorie des 20. Jahrhunderts

RUSSEL, WITTGENSTEIN, CARNAP

Ontologien als seit ca. 1990Gestaltungsobjekte

Informatik- und KI-Forschung

�

�

�

�

�

Diverse Definitionsansätze, hervorhebende :unterschiedliche Aspekte

ONTO 08

PIM Ontologieverständnisse (2/5)

NECHES et al. 1991:

An defines the basic and comprising theof a topic area as well as the for combining terms and relationsto define to the vocabulary.”

ontology terms relations vocabularyrules

extensions

GRUBER 1993:

„A of a for a domainof discourse [...] is called an .“

representational sharedontology

specification vocabulary

„An is an of a conceptualization.”[”A conceptualization is an abstract, simplified view of the worldthat we wish to for some ”]

ontology specification

represent

explicit

purpose

„... and of represented ...“sharing reuse knowledgeformally

JARKE et al. 1997

„An consists of a set of and their ,forming a that underlies the interpretationof any system model.“

ontology concepts relationshipsconceptual structure

�ONTO 09


Besonderheiten eines Ontologieverständnisses nach NECHES/GRUBER

epistemologische Relativierung: Repräsentation, Konzeptualisierung

“A is an , of the that wishto for some .”

conceptualization abstract simplified view real world werepresent purpose

Konzepte Vorstrukturierungleisten eine (natürlich-) sprachlichedes jeweils “relevanten” Realitätsausschnitts

Relevanz: Subjekt- Zweckabhängigkeitund von Ontologien

“soziologische” Relativierung:gemeinsame Ontologie für Akteure (“Aktionswelten”)interagierende

mehrere Akteure wirken bei der oderErfüllung einer gemeinsamen Aufgabe zusammen

kooperativen kompetitiven

“shared ontologies” für Multi-Agenten-Systeme

�

�

�

ONTO 10


sprachliche Relativierung: Vokabular , Diskurswelt(und mehr!)

Vorstrukturierung durch “Worten der Welt”( 1971/75)WEISGERBER

begriffliches

in der Regel formalsprachliche Explizierung auf dem“knowledge-level” ( 1982):NEWELL

Termvorat Syntaxund und formale Semantik

Fokussierung auf Realitätsausschnitte (“Diskurswelten”),die für benutzt oder benötigt werdenKommunikationszwecke

symbolische KI-Forschung, “GOFAI”

insbesondere der WissensexplizierungIntegritätsregeln

nur Relevanz der subjekt- und aufgabenspezifischenRealitätsausschnitte (”Aktionswelten”)

partielle

die in einem undeinzugrenzenden als

(Sensorik) oder (Kognition) gelten

subjekt- zweckabhängigRealitätsausschnitt

wahrnehmbar vorstellbar

ONTO 11


Arbeitsdefinition: OntologieEine ist …

eine undexplizite formalsprachliche Spezifikation

für eine von Akteuren verwendetevon Phänomenen,realen

mehreren gemeinsamKonzeptualisierung

der sprachlichensinnvollen Ausdrucksmittel

und für die zwischen den Akteurenbenutzt oder benötigt werden.

Kommunikation

ONTO 12

PIM 1.3 Ontologieabgrenzungen (1/2)

gegenüber (MM):Metamodellen

MM: Spezifikation der Gesamtheit aller Objektmodelle,die sich mittels des und der einer

Modellierungssprache ausdrücken lassenTermvorrats Syntax

formalen

z.B. UML, KIF, ER, EPK, PN

O1: Beschränkung auf Spezifikationenrein formalsprachliche

„Radikalisierung“ gegenüber natürlichsprachlichen MMauch

O2: Erweiterung um Spezifikationsmittelsemantische

Inferenzregeln:inhaltlich impliziten

sowohl formal-logisch („deduktiv“)als auch zum „natürlichen“ Erschließen Wissens�

Integritätsregeln: Ausschluss real unzulässiger, “unsinniger” Konzeptualisierungen

O3: Spezifizierung Konzeptualisierungenauch natürlichsprachlicher

z.B. vorstellbar für das “Chinese room”-Gedankenexperiment von SEARLE

ONTO 13

PIM Ontologieabgrenzungen (2/2)

gegenüber Referenz (RM):modellen

RM: oder Abstraktioneiner Klasse von Objektmodellen, die sich aufeinen beziehen

repräsentative normative

gemeinsamen Realitätsausschnitt

z.B. das ARIS-gestützte SAP-R/3-Referenzmodell

O1 und O2: wie bei Metamodellen (rein formalsprachliche Sp. / semantische Spm.)

O3: Reichweite, da Semantikgeringere semantische keine normative

O5: Ontologien , weil Ontologienähneln eher Referenz- als Metamodellen

wie über die repräsentierten Realitätsausschnitteenthalten (insb. in den Integritäts- und in den inhaltlichen Inferenzregeln)

RM empirisches Wissen

O4: Reichweite, z.B. auchCommonsense-, Repräsentations- und Methoden-Ontologien

für RM unbekannte�

größere pragmatische

während in als „ “ )die empirischen Gehalte ihrer zugrunde liegenden Objektmodelle verloren gehen

MM (SCHÜ TTEsemantischen Abstraktionen

ONTO 14

2 Wissenschaftstheoretischer Hintergrund …PIM

2.1 Der “non statement view” als meta-theoretische Basis (1/4)

Theoriekern: K = <M ,M ,M ,C >T p(T) pp(T) S(T) S(T)

Intendierter Anwendungsbereich: I (M )T + pp(T)� pot

Empirische Gesamthypothese: I [ (M ) C ]T + S(T) S(T)�R pot �

Theorie: T = <K ,I >T T

Theorieke

rnT

heorieanw

endung

Theorieüberp

rüfu

ng

Terminologischer Apparat:potenzielle Modellmenge Mp(T)

wesentliche gesetzes-artige Aussagen

ergänzen

Restriktionenergänzen

theoretischeKonstrukteeliminieren

empirische Gesamthypothese: I ZT K/ T�

empirische Überprüfung

widerlegter AnwendungenKlasse WT

mit W I und W Z =T T T K/ T� � �mit B I und B ZT T T K/ T� �

bestätigter AnwendungenKlasse BT

Modelle ohne theoretische

Modellmenge Mpp(T)

Konstrukte:partielle potenzielle

gesetzeserfüllende Modelle:

mit M MS(T) p(T)�

Modellmenge MS(T)

Interpretations- und

Randbedingungen

intendierter Anwendungen

mit I (M )T + pp(T)� pot

Klasse ITzulässiger Anwendungen

mit Z (M )K/ T + pp(T)� pot

Klasse ZK/ T

theoretische Konstrukte eliminieren:

r**( pot (M ) C )+ S(T) S(T)�

restriktionserfüllende Modellmengen:

mit C pot (M )S(T) + p(T)�

Restriktionsklasse CS(T)

ONTO 15

theoretische Ebene

empirische Ebene

Erweiterungdurch

T-theoretischeKonstrukte

RAMSEY-Eliminierung von

T-theoretischenKonstrukten

pot+ S(T)(M )

pot+ p(T)(M )

D (M )T + pp(T)= pot

CS(T)

ZK/ T IT

D :T

I :T

Z :K/T

Bereich denkmöglicher Theorieformulierungen

Bereich intendierter Theorieanwendungen

Bereich zulässiger Theorieanwendungen

ONTO 16

Theorie

a) Terminologischer Apparat

b) (Modellmenge)Gesetzesartige Aussagen

c) Anwendungsbedingungen

aa) Relevante Objektklassen (Sorten): ...sorts

ab) Objektzusammensetzungen (Funktionssymbole): ...funs

ad) Definitorische Beziehungen: ...equs

ac) Urteile (Prädikatssymbole): ...Präs

cb) Randbedingungen

caa) Definitionsbereiche der Sorten: ...DBs

cab) Abbildungsvorschriften der Funktionen: ...funs

cac) Extensionen der atomaren Prädikate:Präs

(intendierter Anwendungsbereich)

ca) Interpretationsbedingungen

(potenzielle Modellmenge)

ONTO 17

�

ONTO 18

PIM 2.2 Exemplarische Applikation im WI-Bereich (1/8)

Rekonstruktions-Objekt: theoretische Erklärungdes derdurch (in: Die Betriebswirtschaft 1997)Stickel

Produktivitätsparadoxons Informationstechnik

explizite, semi-formale (“statement view”)Theorie

eine der Erklärungsansätzeanspruchsvollsten, tiefreichendsten

expliziter Bezug auf investive unddie hiermit verknüpften

EntscheidungenRationalitätsannahmen

Rekonstruktions-Anspruch:

nur Aufdeckung voneiner “klassischen” Theorieformulierung und

Problemen

Vorschläge zur neue Theorie-Problemlösung: Struktur

keine neuartige Theorie! ZELEWSKI 1999

ONTO 19

PIM Exemplarische Applikation im WI-Bereich (2/8)

Einführung von für alle relevanten Objektklassendes betrachteten Realitätsausschnitts, wie z.B.:

Sorten

handlungsalternativeumweltzustand / wahrscheinlichkeit_aprioriprognoseinformation / wahrscheinlichkeit_aposterioriinformationsbeschaffungskosten / erlös / nettonutzenentscheidungsalternative / investitionsvariante

Einführung von über denohne konkrete Funktionsvorschriften festzulegen, wie z.B.:

Funktionssymbolen Sorten,

NU: überschusserlös informationsbeschaffungskosten nettonutzen�

Ê: handlungsalternative umweltzustand überschusserlös�

EU : handlungsalternative (wahrscheinlichkeit_apriori nettonutzen)

erwartungsnutzennin

N

�

� Terminologischer Apparat � der TheorieOntologie

� jeweilsneu

ONTO 20

PIM

Definitorische Beziehungen (“Integritätsbedingungen”), wie z.B.:

� p = 1nn=1

N

� �n*.n = 1*n=1

N

für alle Apriori-Wahrscheinlichkeiten

für alle Aposteriori-Wahrscheinlichkeiten

für alle bedingten Wahrscheinlichkeiten

p = pn*.n n�n*.n

�

Prädikatssymbole ( ) über den Sorten,um über Sachverhalte auszudrücken:

neuwahrheitsfähige Urteile

Konsultation(prognoseinformation)Handlungsentscheidung(handlungsalternative)Investitionsentscheidung(entscheidungsalternative)

Wesentliche gegenüber dem “statement view”:Abweichungen

Offenlegung der (“Wortung der Welt”)terminologischen Basis

Herauslösen “lediglich” ausdem Theorie-Rumpf (bei hingegen als Axiome)Stickel

definitorischer Beziehungen

Exemplarische Applikation im WI-Bereich (3/8)

�

ONTO 21

PIM

Der Entscheidungsträger in die Implementierung einesInformationssystems nur dann, wenn sein Erwartungsnutzen imInvestitionsfall größer ist als im Fall der Nichtinvestition:

investiert

( IV DB :� invest it ionsvariant e Investitionsentscheidung(EA (IV)) ...inv

p1. 1� p2. 2�U [ ] +� U [ ] > ...�Ê(HA ,Z )1 1 Ê(HA ,Z )2 2

max {p1� p2�U [ ] ;� U [ ] }�Ê(HA ,Z )1 1 Ê(HA ,Z )2 2

Zwei bilden den der Theorie:Verhaltensgesetze nomischen Kern


� (Modellmenge) der TheorieGesetzesartige Aussagen

Von nicht explizit als nomische Hypothesen thematisiert,sondern in den Axiomen seiner Theorie “verborgen”

Stickel

ONTO 22


Falls der Entscheidungsträger in die Implementierungeines (Automatischen) Informationssystemsdann verhält er sich hinsichtlich des Erwartungs-nutzens für die bekannten Handlungsalternativen HA:

nichtinvestiert,

rational

Handlungsentscheidung(HA*) ...

HA* = arg max {EU(HA): HA DB }) handlungsalt ernat ive

Investitionsentscheidung(EA )nin ( HA DB :� * handlungsalt ernat ive

Stickel erklärt das Produktivitätsparadoxon der Informationstechnikdurch eine Theorie

mit “klassischem” Fundamententscheidungstheoretischen

ONTO 23

PIM

� Interpretationsbedingungen: anwendungs hängige Spezifizierungder abstrakten Sorten, Funktions- und Prädikatssymbole durch:

ab

Definitionsbereiche für jede Sorte, wie z.B.:

Ganzzahligkeit oder Reellzahligkeit von Variablen

Funktionsvorschriften für die Funktionssymbole, wie z.B.:

Bernoulli-Nutzenfunktion für einen risikoaversen Entscheidungsträger

U [ ] =� Ê(HA ,Z )m n 1-e- Ê�� m . n

Extensionen der Prädikatssymbole: entfällt hier,weil die gültigen Prädikate theorieendogen festgelegt sind

schafft für unterschiedlichste Anwendungen einesTheorie-Kerns

Flexibilitätunveränderten ( : “Abschmelzen” der Theoriehülle)LAKATOS


� Anwendungsbedingungen (intendierter Anwendungsbereich)

ONTO 24

PIM

� Randbedingungen: ein “Stiefkind” des klassischen Theorie-verständnisses, da oftmals oder nur spezifiziertnicht vage

z.B. mangelhafte formalsprachliche Präzisierung derAnwendungsbedingungen von B-FunktionenGutenbergs

jedoch von bereits sorgsam berücksichtigt, wie etwa:Stickel

� Erfassung von nur zwei Handlungsalternativen

� Einschränkung auf ( )risikoaverse Entscheidungsträger �� R +

� an eine “hinreichend gute”

des Informationssystems: untere (obere) Schranken der bedingtenWahrscheinlichkeiten p für korrekte (falsche) Prognoseinformationen

Anforderung Prognosequalität

n*. n

� Erfassung von nur Umweltzuständenzwei

Erweiterung auf mehr als zwei Umweltzustände hatauf die Theorieformulierung:

Vereinfachung der Überschusserlös-Analyse unanwendbar!“katastrophale” Auswirkungen


ONTO 25


Zwischenfazit

Zwar eignet sich die strukturalistische Rekonstruktion von Theorienzur Identifikation und Analyse:hervorragend

des undnomischen Kerns

der für den intendierten Anwendungsbereich.Randbedingungen

Aber der wird nur “ ” erfasst:halbherzigterminologische Apparat

formalsprachliche Explizierungdes gesamten terminologischen Apparats

relativ - zumindest umständliches -geringes Strukturierungspotenzialder prädikatenlogischen oder mengentheoretischen Sprachbasis

keine Semantikformale für “sinnvolle” Termverwendungeninnerhalb des terminologischen Apparats (nur: Interpretationsbedingungen)

�

�

�

unterschiedliche Theorieverständnisse

�

�

�

These der von Theorien,die in eingebettet sind:

Inkommensurabilitätunterschiedliche Forschungszusammenhänge

ONTO 26

PIM 2.3 Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These (1/6)

KUHN (1973 ):ff. Unverträglichkeit alternativer Paradigmen

FEYERABEND (1965 ff.): “ ”anything goes

Inkommensurabilität als “ ” von TheorienUnvergleichbarkeit

unterschiedliche und/oderForschungsziele Forschungsgegenstände

unterschiedliche für “zulässige” ,insbesondere der Wissensfindung und Wissensrechtfertigung( empirische bzw. argumentative Methoden)

Rationalitätsstandards Methoden

unterschiedliche Apparateterminologische

QUINE (1975): “doppelte” von TheorienRelativitätontologische

�

�

ONTO 27

PIM Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These (2/6)

ReflexionenWirtschaftswissenschaften

der Inkommensurabilitäts-Thesein den (exemplarisch):

willkommene für theoretischenohne “harten” Vergleich der

Leistungsfähigkeit alternativer Theorien

RechtfertigungPluralismus

z.B. 1995: für die in den Bereichen vonund

SCHERER BWLOrganisationstheorien Strategischem Management

indirekte oder durchVerfechten einheitlicher - vor allem methodischer -

Ablehnung Ignorierung der TheseStandards

z.B. 1993/97: klare Ausrichtung derHEINRICH empirische WI

�

ONTO 28

PIM

ReflexionenWissenschaftstheorie

der Inkommensurabilitäts-Thesein der (exemplarisch):

Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These (3/6)

Methodischer Konstruktivismus:(Erlanger Schule, neuerdings: Methodischer Kulturalismus)

LORENZEN, KAMBARTEL, JANICH

Rekonstruktion “von Anfang an”von (Pseudo-)Theorien ,d.h. vor allem auf der Grundlage gemeinsamer elementarer

und (!)Handlungen Sprechakte

auch seitens der BWL rezipiert: z.B. BRAUN, SCHERER

Strukturalismus:“non sttement view”)

SNEED, STEGMÜ LLER, BALZER, MOULINES

(

formalsprachliche Konstruktion Theorien-Netzen -Holonenvon und

präzise inter-theoretische Relationen (Inklusions- bzw. Übersetzungs-beziehungen) erlauben zwischen Theorienhinsichtlich ihrer oder

partielleFort- Rückschrittlichkeit

harte Vergleiche

Fortschritt

Fortschritt durch reine Evidenzerhöhung

Vergrößerung des empirischen Gehalts

Vergrößerung der empirischen Bewährung

empirischeGesamthypothese

terminologieinvarianteKernspezialisierung

Theorie-präzision

Theorie-varianz

reineTerminologieerweiterung

Fortschritt durch reinePräzisionserhöhung

Vergrößerung der Folgerungspräzision(Bestimmtheit)

Fortschritt durch reineVarianzerhöhung

Vergrößerung der Anwendungsbreite(Allgemeinheit)

reineAnwendungserweiterung

empirischeÜberprüfung

�

�

ONTO 29

Ausschnitt Theorie-Holonaus einem “strukturalistischen”für eine aktivitäts- und eine verbrauchsanalytische Produktionstheorie

aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA

verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA

Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�

Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�

Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+

Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+

Gesetzes=spezialisierung


Theorievariante TAA*

Theorievariante TAAV*

Theorievariante TVA+Theorievariante TAA+

M = Mp(AA*) p(VA*)

Theorievariante TAAV+

Anwendungsspezialisierungenoder -erweiterungen

M = MS(AAV+) S(VAA+)

M = Mp(AAV+) p(VAA+)

M = Mp(AAV*) p(VAA*)

M = MS(AAV*) S(VAA*)

Anwendungsspezialisierungen oder -erweiterungen

Theorievariante TVA*

Theorievariante TVAA*

Theorievariante TVAA+

terminologischeErweiterung













M = Mp(AA*) p(VA*)
























M = Mp(AA*) p(VA*)
























M = Mp(AA*) p(VA*)
























M = Mp(AA*) p(VA*)
























M = Mp(AA*) p(VA*)
























M = Mp(AA*) p(VA*)













ONTO 30

ONTO 31

PIM Konstruktive Kritik an der Inkommensurabilitäts-These (6/6)

Trotz des relativ hoch entwickelten formalsprachlichen Apparatsdes (“non statement view”)strukturalistischen Theorienkonzepts

liegen die größten von erstenwirtschaftswissenschaftlichen Anwendungen :

Schwierigkeitenbei der

entweder gegenseitigen derAnpassung

oder zumindest zwischen denÜberleitung

terminologischenApparate(n)der Theorien

�

Auch das strukturalistische Theorienkonzept würde von einerIntensivierung der profitieren !Forschung über Ontologien

Anpassung von Ontologie durch Einbettungin “übergeordnete” oder

neine Rahmen- Meta-Ontologie ?

Überleitung zwischen divergenten Ontologiemittels systematischer

nÜbersetzungsbeziehungen ?

3 Betriebswirtschaftliche AnwendungsbereichePIM

3.1 Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen (1/20)

�

ONTO 32

Ontolingua-Projekt (FARQUHAR, FIKES, RICE 1997)

Stanford University: Knowledge Systems Laboratory (KSL)

keine Ontologie,Werkzeug

unmittelbaresondern ein zum “weltweit” verteilten Erstellen,Überarbeiten und Suchen von bzw. nach Ontologien

weltweit öffentlicher / kostenloser Zugriff über denunter der URL:Ontolingua-Server

http://www-ksl-svc.stanford.edu:5915

basiert auf “Ontolingua”: intendiert alszur formalsprachlichen Spezifikation von Realitätsausschnitten

Standard-Sprache

“lingua franca” für Ontologien

�

ONTO 33

PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen

Exemplarische Anwendungen der Ontolingua-Sprachefür betriebliche Domänen: (aus 53 Ontologien; Stand: 5.02.2001)

The Enterprise Ontology et al. 1997)(USCHOLD

University of :Edinburgh Artificial Intelligence Applications Institute (AIAI)

allgemeine Ontologie für gewerbliche Unternehmen

HP-Product-Ontology

Test- Messgeräteund von Hewlett Packard, zurzeit (1997!) speziell für Oszilloskope

Job-Assignment-Task

aufgabenorientierte Ontologie für den Bereich der(scheduling): Zuordnung von Produktionsaufträgen (jobs) zu Ressourcen(insbesondere Maschinen: dann Maschinenbelegungsplanung)

Produktionsfeinplanung

Product-Ontology

allgemeine Ontologie für Produkte

http://www.aiai.ed.ac.uk/~entprise/z.B. genutzt durch die Frankfurter

Netzwerk-Ontologie NETECO

(2/20)

Quelle: The Enterprise Ontology,USCHOLD, M.; KING, M.; MORALEE, S.; ZORGIOS, Y.:University of Edinburgh: Artificial Intelligence Applications Institute, 1997, S. 11

The Enterprise Ontology

vollständig Auflistung aller Terme

ONTO 34

Ontolingua Server / Stanford

Liste aller verfügbaren Ontologien (Stand: 5.02.2001)

ONTO 35

ONTO 36


… und weitere Projekte, die den Ontolingua Server nutzen:

CommerceNet

Kooperation des KSL mit dem ARPA und Ontology.Org

Entwicklung von Ontologien speziell für E-Commerce auf der Basis von XML

elektronische für das WWW,in denen Produkte anhand ihrer

ProduktkatalogeSpezifikation gesucht werden können

Accounting Information Systems

Projekt an der Carnegy Mellon University (J.M. Peters)

Ontologie für ein Entscheidungsunterstützungssystem für Wirtschaftsprüfer

Network-based Information Brokers ( et al. 1995)FARQUHAR

Ontologien für Informationsbroker, die aus dem InternetInformationen über zusammenstellenProduktangebote

vermutlich Vorläufer-Projekt zu CommerceNet

(5/20)

�

�

ONTO 37


TOVE-Ontologies ( 1998)FOX/GRUNINGER

“ ronto irtual nterprise”-Projekt: University of ,Department of Industrial Engineering, Enterprise Integration Laboratory (EIL)To V E Toronto

allgemeine Ontologie für gewerblichemit vielfachen (siehe nächste Folie):

UnternehmenSpezialisierungen

http://www.eil.utoronto.ca/tove/toveont.html

Projekt- und Geschäftsprozess-Ontologien

Materialfluss-, Transport- und Lager-Ontologien !� SCM, ECR

Scheduling-Ontology

Informationsressourcen-Ontologie

Organisations-Ontologie

am EIL: The Integrated Supply Chain Management ProjectGestaltung von Supply Webs auf der Basis von Multi-Agenten-Systemen und mehreren Ontologien aus dem TOVE-Projekt

� zurzeit (5.02.2001): alle Web-Sites “under construction”!

(6/20)

ONTO 38


Quelle:http://www.eil.utoronto.ca/

tove/toveont.html

Ontologien-Ensemble

desTOVE-Projekts

(7/20)

�

ONTO 39


OntoBroker / On2broker ( )FENSEL/DECKER/ERDMANN/STUDER 1998

Universität , Institut für Angewandte Informatikund Formale Beschreibungssprachen (AIFB)

Karlsruhe

anspruchsvollstesdeutschsprachigen Raum

Ontologie-Projektim

http://ontobroker.aifb.uni-karlsruhe.de/

Basisidee: WWWNutzung des als Wissensquelle

Schätzung: ca. 10 bis 10 potenzielle Einzelquellen8 9

(8/20)

�

ONTO 40


Problem: kein direkter Zugang zum von Web-Dokumenten“Inhalt”

HTML als “strukturelle Barriere”:

“klassische” Suchmaschinen operieren aufrein Ebenesyntaktischer / statistischer

beschreibt nur und vonWeb-Dokumenten, aber deren , d.h.die Bedeutungen der einzelnen Dokumentbestandteile

Struktur Layoutnicht Semantik

lässt zu, um enthaltenesWissen automatisch zu

implizitexplizieren

keine Inferenzen

Abhängigkeit von Zufallsentscheidungenüber Wissensexplizierungen

(9/20)

ONTO 41


Lösung:Annotationen

Anreicherung von Web-Dokumenten um einemittels formalsprachlicherformale Semantik

OntoBroker: als formalsprachliche

Erweiterung (HTML ) zu HTMLA

“anchor tags”

erlauben “manuelle” Annotationen zu HTML-Dokumenten,um die beliebiger Dokumentbestandteileformalsprachlich zu beschreiben:

“Bedeutungen”deklarative Semantik

erheblicher Aufwand zur Erstellung der anchor tags,in der Regel von Ontobroker-Anwendern zu erbringen

“Ontocrawler”“

, in On2broker weiterentwickelt zumWebcrawler”: Sammeln von Web-Dokumenten und

Extrahieren der anchor tags zwecks Weiterverarbeitung

(10/20)

On2Broker (2): Nutzung von in Web-Dokumenten-AnnotationenRDF

ONTO 42


RDF ( esource escription ramework) als künftiger Standardfür die Annotation mit :

R D Fautomatisch verarbeitbaren Meta-Daten

Verteilung Annotationsaufwandsdes deklarativenin der weltweiten Community von Web-Site-Erstellern

On2Broker (3): Nutzung von (E tensible arkup anguage)x M LXML

Meta-Daten fallen als “Nebeneffekt” bei der Definition der Dokumentstruktur an

On2Broker (1): Ergänzung von“prozedurale” “Wrappern”

Instrumente zur programmierten Extraktion von semantischemWissen über und Dokumentewohlstrukturierte zeitlich stabile

prototypisch realisiert für das CIA World Factbook

� u.a. auch Informationen über die Semantik von Dokumentbestandteilen

� u.a. auch Meta-Daten über die Semantik von Dokumentbestandteilen

“Automatisierung” Annotationsaufwandsdes

(11/20)

ONTO 43


Beispiel für die auf HTML-Basis (OntoBroker)Annotationstechnik

...

<a onto="page:Researcher"> </a>

...

<a onto="page[firstName=body]">Richard</a>

<a onto="page[lastName=body]">Benjamins </a>

...

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Artificial Intelligence Research Institute (IIIA)</A> -

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(12/20)

ONTO 44


Erweiterungen von OntoBroker und On2brokerfür die praktische Nutzung von Ontologien

Query Engine:

graphisch-textuelle Benutzerschnittstelle, über die Anfragenzu potenziellen Wissensinhalten des WWW formuliert undaufgefundene Ergebnisse ausgegeben werden

Inference Engine:

erlaubt Erschließen Wissens aus Web-Dokumentenimpliziten

Informationsagent (neu in On2broker):

Schnittstelle zum WWW, die Zugriffstechniken beherrschtmehrere

� deklarativ: HTML , RDF, XMLA

� prozedural: Wrapper

� zukünftig geplant: text mining tools

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ONTO 45


Beispiel für den Zugriffauf ontologisches Wissen

über die Query Engine

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ONTO 46


Nutzung von Erkenntnissender kognitiven Ergonomie

“Verbergen” der formalsprachlichen Semantik unter einer “graphisch-hyperbolischen”

Oberfläche, um Akzeptanzhürden z.B.

bei betrieblichen Nutzern zu überwinden

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ONTO 47


Beispiel für eine einfache Abfrage

aus dem CIA World Factbook

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�

�

ONTO 48


Beispiele für “semantische”, d.h.in der :

nicht-deduktive InferenzregelnInference Engine

FORALL Person1, Person2Person1 : Researcher [cooperatesWith ->> Person2]-> Person2 : Researcher [cooperatesWith ->> Person1]

FORALL Publication_X,Publication_X [author ->> Person_Y] : Publication-> Person_Y [has-publication ->> Publication_X] :

Person_Y

Researcher

Erschließung impliziten Wissens aus vorhandenem expliziten Wissen

Automatisierung des “gesunden Menschverstands”:“natürliches” Schließen oder Common-sense-Inferenzen

Symmetrie von Kooperationsverhältnissen zwischen Forschern

Wenn in einer Publikationsliste eine Person als Autor genannt wird,dann lässt sich die über die Homepage der PersonPublikation beziehen

Beitrag zur Operationalisierung der “Wissensspirale” von NONAKA/TAKEUCHI

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ONTO 49


“paradigmatische” Demonstrationsanwendung:WWW-Informationen über und derenForscher Aktivitäten

z.B. nutzbar im Innovationsmanagement

ProPer: Human Resource Management

Identifizieren von inner- oder außerbetrieblichem Personalmit gesuchten (Qualifikationen, Arbeitserfahrungen,fremdsprachliche Fähigkeiten)

Kompetenzen

durch Analyse von persönlichen Homepages, Projektberichten …

Wissensmanagement IT-Dienstleistungenfür einen Anbieter von

gemeinsames Vokabular für die Gestaltung der -Seitender Mitarbeiter des IT-Dienstleisters

Intranet

Aufbau eines Organizational Memory

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ONTO 50


weitere experimentelle Applikationen ( 2000):STUMME/STUDER/SURE

Durchlaufzeiten-Analyse für

-Szenario

Produktionsprozesse

Logistik

Wissensportal Projekt-Managerfür

speziell ausgelegt für Multi-Projekt-Management

weitere Projekte, die das nutzenund auf aufbauen

WWW als Wissensquellesemantische Annotationen / Meta-Daten

OntoWeb: Fortsetzung von OntoBroker/On2brokerin einem EU-Projekt (April 2001 - März 2004): IST-Programmmit industrieller Beteiligung im Kontext von E-Commerce

WebOnto, OntoSeek, SHOE …

(19/20)

�

ONTO 51


ARPI: The D PA/Rome Laboratory lanning and Scheduling nitiativeAR P I

Entwicklung von “Planning and Scheduling Ontologies”

http://haifa.isx.com/pub/ARPI/ARPI-pub/krsl/krsl-docs.html

darunter z.B.:

Ontologie für (A. )allgemeine Planungsaktivitäten TATE

sowie zahlreiche , über deren konkreten Statusmitunter Zweifel bestehen (“lost in haperspace”?)

weitere Aktivitäten

� nicht aktualisiert, vieles nicht zugreifbar !

Überblick über und (?) Projektezur weltweiten Erschaffung neuer Ontologien:

aktuelle frühere

http://www.cs.utexas.edu/users/mfkb/related.html

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betriebswirtschaftsliches Anwendungsszenario:

überbetriebliche : “Supply Webs”Wertschöpfungsnetzwerke

mit Fokussierung auf undbei Herstellung und Vertrieb von Investitions- und Konsumgütern

Produktions- Logistikkompetenz

� z.B. Computer, Kfz, elektronische Ausrüstungen …

in “turbulenten” ; hohe AnforderungenWettbewerbsumfeldern

� an LeistungsindividualisierungDifferenzierungsstrategien:

� im “Agile Manufacturing”Zeitwettbewerb:

ONTO 52

PIM 3.2 Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (1/6)

Problemcharakteristika:

Unmöglichkeit standardisierte, auf Produkt- und/oderKompetenzbeschreibungen zurückgreifen zu können

häufige Anpassungsplanungen sowohl einesaktuellen Netzes als auch zur Etablierung Netze

innerhalbneuer

�

�

�ONTO 53

PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (2/6)

z.B. „hoher Servicegrad“ kontextabhängig interpretiert

autonom agierende und planende Produktions-/Logistik-Agenten

keine „prästabilierte Harmonie“ zwischen demdeklarativen und prozeduralen Planungswissen der Agenten,stattdessen undunterschiedliche Terminologien Semantiken

sowohl auf Stufen einer Wertschöpfungsketteals auch auf Stufe einer Wertschöpfungskette

verschiedenenderselben

z.B. historisch gewachsene „Unternehmensprachen“oder unterschiedliche „Softwarewelten“ (wie etwa SAP R/3)

sowie in mehreren desselben UnternehmensFunktionsbereichen

z.B. Beschaffungs- vs. Produktions- vs. Transport- vs. Distributions-“Los“

führt zu und ,die zumindest partiell inkompatibel sind:

…

Inseln

Homonyme, Synonyme, Vagheiten

terminologischen semantischen

ONTO 54


Lösungsansatz:

Koordination (“Supply Chain/Web Management”)

der Sachgüter- und Informationsflüsse zwischen

teilautonomen Planungsinstanzen eines P&L-Netzwerks

mit der Hilfe eines (MAS)Multi-Agenten-Systems

Konzeptualisierung Planungsaktivitätender teilautonomenund ihrer wechselseitigen Abstimmungen in einer MAS-Umgebung

Prozessmodelle zur Erfassung des domänenspezifischenund koordinationsrelevanten Planungswissens

Konzeptualisierung von zur Unterstützung derdes relevanten PlanungswissensKommunizierbarkeit

Ontologien

�

�

ONTO 55


Konzeptualisierung Individual-Wissensdesüber Produktionsprozessplanungen in einzelnen Netzknoten

z.B. Verbot der Einplanung eines Auftrags, wenn seine Fertigstellung vorSchichtende, vorbeugender Instandhaltung ... nicht abgeschlossen wäre

durch explizite, formalsprachliche, knotenspezifische Ontologien

mit der Hilfe von WWW-basiertenauf HTML/XML-Basis, wie z.B. On2broker

Ontologie-Editoren

vor allem mittels “semantischer” Integritätsregeln

Ausschluss real Verknüpfungen zwischenrealen Phänomen / ihren begrifflichen Repräsentationen

unzulässiger

knotenspezifische (lokale Ontologien)Planungsontologien

Kommunikationsontologie: Sprechakt-Theorien, FIPA-ACL

Konzeptualisierung Kommunikations-Wissensdes

�

ONTO 56


netzwerkumgreifende Koordinationsontologie

strukturelles prozessualesund Wissen über die Art,in der teilautonome Agenten zur Erfüllung einergemeinsamen Produktionsaufgabe ihreAnpassungsplanungen untereinander koordinieren

Konzeptualisierung des Netzwerk-Wissens

Identifizierung der kommunikationskritischen Partialontologien

Forschungsbedarf: Computerunterstützung hinsichtlich derIdentifizierung jener Ontologiekomponenten (“Partialontologien”),

die zur zwischen Agenten ihreerforderlich sind

Kommunikation überAnpassungsplanungen und

zwischen denen herrschtkeine “prästabilierte Harmonie”

�

ONTO 57


�

Vorgehensmodell zur (knowledge reuse)Ontologie-Konstruktion

und als wäre wünschenswert:“Abfallprodukt”

Konsolidierung der zu “einer” integrierten Ontologie,präziser: zu einem Ensemble von “shared ontologies”

Partialontologien

entweder Korrektur aller kommunikationskritischen Inkonsistenzenals „erzwungene“ Konsolidierunginterne

wie z.B. beim Ontobroker/On2broker

oderzwischen inkonsistenten, koordinations-

kritischen Partialontologien

Kommunikations-Schnittstellen mit “bedeutungserhaltender” (?)

als KonsolidierungÜbersetzungsfunktion

externe

wie z.B. beim Ontolingua-Server

Documents

Universität Essen - pim.wiwi.uni-due.de · PIM von BWL und WI Ontologien als “neuartige” Gestaltungsobjekte 1.1 Anlässe für die Beschäftigung mit Ontologien 1.2 Ontologieverständnisse