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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
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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
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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)
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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)
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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)
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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
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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
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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
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�
�
�
�
�
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
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�ONTO 09
PIM Ontologieverständnisse (3/5)
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
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ONTO 10
PIM Ontologieverständnisse (4/5)
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
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die in einem undeinzugrenzenden als
(Sensorik) oder (Kognition) gelten
subjekt- zweckabhängigRealitätsausschnitt
wahrnehmbar vorstellbar
ONTO 11
PIM Ontologieverständnisse (5/5)
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
�
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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
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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
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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)
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�
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
Exemplarische Applikation im WI-Bereich (4/8)
� (Modellmenge) der TheorieGesetzesartige Aussagen
Von nicht explizit als nomische Hypothesen thematisiert,sondern in den Axiomen seiner Theorie “verborgen”
Stickel
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ONTO 22
PIM Exemplarische Applikation im WI-Bereich (5/8)
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
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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
Exemplarische Applikation im WI-Bereich (6/8)
� Anwendungsbedingungen (intendierter Anwendungsbereich)
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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
Exemplarische Applikation im WI-Bereich (7/8)
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ONTO 25
PIM Exemplarische Applikation im WI-Bereich (8/8)
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)
�
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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
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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
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�
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
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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
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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
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
aktivitätsanalytischeBasisvariante TAA
verbrauchsanalytischeBasisvariante TVA
Anwendungsspezialisierung: I IVA+ AA+�
Anwendungsspezialisierung: I IAA+ VA+�
Anwendungserweiterung: I IVAA+ AAV+
Anwendungserweiterung: I IAAV+ VAA+
Gesetzes=spezialisierung
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
terminologischeErweiterung
ONTO 30
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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 ?
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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
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�
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)
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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
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Ontolingua Server / Stanford
Liste aller verfügbaren Ontologien (Stand: 5.02.2001)
ONTO 35
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ONTO 36
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
… 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)
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�
�
ONTO 37
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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)
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ONTO 38
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Quelle:http://www.eil.utoronto.ca/
tove/toveont.html
Ontologien-Ensemble
desTOVE-Projekts
(7/20)
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�
ONTO 39
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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)
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�
ONTO 40
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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)
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ONTO 41
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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)
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On2Broker (2): Nutzung von in Web-Dokumenten-AnnotationenRDF
ONTO 42
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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)
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ONTO 43
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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>
...
<A onto="page[affiliation=body]" HREF="#card">
Artificial Intelligence Research Institute (IIIA)</A> -
...
<A HREF="mailto:[email protected]"
onto="page[email=href]"> [email protected]</A>
(12/20)
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ONTO 44
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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
(13/20)
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ONTO 45
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Beispiel für den Zugriffauf ontologisches Wissen
über die Query Engine
(14/20)
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ONTO 46
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
Beispiel für eine einfache Abfrage
aus dem CIA World Factbook
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ONTO 48
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
“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
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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 …
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ONTO 51
PIM Prototypische Ontologien für betriebliche Domänen
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
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�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
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ONTO 54
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (3/6)
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
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ONTO 55
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (4/6)
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
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ONTO 56
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (5/6)
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”
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ONTO 57
PIM Ausblick: ein komplexeres Anwendungsszenario (6/6)
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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