Im sog. "Semantic Web" soll es Informations- und Koordinationssystemen möglich werden, miteinander zu kommunizieren, neue Wissensquellen über das Intra- bzw. Internet zu finden und dadurch komplexe Aufgaben selbständig lösen zu können. Dabei spielen Ontologien und Thesauri eine wichtige Rolle, um Inhalte objektorientiert zu spezifizieren sowie die Objekte und deren Beziehungen zueinander formal zu beschreiben.
Zielsetzung der Publikation ist die umfassende konzeptionelle Beschreibung eines informationslogistischen Agentensystems, das den Anforderungen heutiger (elektronischer) Märkte gerecht wird. Allgemein versteht man unter einem informationslogistischen Agentensystem die Realisierung einer Wissensbasis in Form eines Wissensmanagementinstrumentes mit Koordinationsfunktion, das fortlaufend betriebliches Wissen sammelt, aktualisiert, strukturiert und für verschiedene Aufgaben möglichst situationsbezogen und aktiv zur Verbesserung des kooperativen Arbeitens zur Verfügung stellt. Durch das Einschalten einer Forecast-Komponente zur synchronen Koordination des abteilungs- und unternehmensübergreifenden Wissens- und Workflow-Managements, wird ein Unternehmen in die Lage versetzt, nicht nur seine Leistungserstellung und Wertschöpfung zu optimieren sondern auch seine eigenen Kommunikationsabsichten und seinen eigenen Kommunikationsbedarf im Rahmen der Geschäftsprozessgestaltung, wie die bzw. den seiner Kooperationspartner, zu identifizieren.
Inhaltsverzeichnis
1.0 Information
1.1 Kommunikation
1.2 Geschäftsprozess
1.2.1 Technologietransferprozess
1.2.2 Entscheidungsprozess
1.3 Virtualisierung
1.3.1 System
1.3.2 Kooperation
1.4 Informationslogistik
1.5 Nutzwert des Produktionsfaktors Wissen
2.0 Dokumentenmanagement
2.0.1 Information Retrieval
2.0.2 Relevanz
2.1 Dublin Core
2.2 Ontologie
2.3 Thesaurus
2.3.1 Semiotik
2.3.2 Semiotischer Thesaurusbegriff
2.4 Klassifizierung
3.0 Ontologische Modellierung
3.0.1 Gestaltung von Ontologien
3.0.2 Ontologische Modellierung mittels Thesauri
3.1 Knowledge Interchange Format
3.1.1 KIF-Formalisierung
3.1.2 Bildung von Axiomen mit dem KIF
3.2 Web Ontology Language
3.2.1 OWL-Formalisierung
3.2.2 Bildung von Axiomen mit der OWL
3.3 Simple Knowledge Organisation System
3.3.1 SKOS-Formalisierung
3.3.2 Bildung von Inferenzen mit dem SKOS
4.0 Fachkonzeptmodellierung
4.0.1 Informationsmodell
4.0.2 Meta-Modell
4.1 Informationsmodellmanagementsystem
4.2 Thesaurus-gestützte phonotaktische Forecast-Steuerung
4.2.1 Phonetik und Phonologie
4.2.2 Phonotaktik
4.2.3 Phonotaktische Modellierung
5.0 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer konzeptionellen und formalen Beschreibung eines informationslogistischen Agentensystems, das als natürliches Referenzmodell für moderne, wissensbasierte Märkte dient. Die Arbeit untersucht, wie durch den Einsatz von Ontologien, Thesauri und Agententechnologie Geschäftsprozesse und der Technologietransfer innerhalb von Unternehmen koordiniert, gesteuert und automatisiert werden können.
- Konzeption und Formalisierung von informationslogistischen Agentensystemen.
- Einsatz von Ontologien und semiotischen Thesauri zur Wissensmodellierung.
- Integration von Forecast-Komponenten zur vorausschauenden Prozesssteuerung.
- Etablierung einer gemeinsamen Sprachkultur zwischen menschlichen und artifiziellen Agenten.
- Untersuchung von semantischen Web-Technologien (SKOS, OWL, RDF) für das Wissensmanagement.
Auszug aus dem Buch
3.0.2 Ontologische Modellierung mittels Thesauri
Als unternehmensübergreifende Funktion zur Koordination und Evaluierung der IuK-Prozesse fokussiert das informationslogistische Agentensystem neben strategischen Aspekten die operativen und taktischen Fragen des Einsatzes von Wissen. Es zielt als ordnende Kraft auf die Koordination der Wissenserwerbsstrategien. Die informationellen Mechanismen und Regelkreise fokussieren die Unterstützung der Geschäfts- durch Technologietransferprozesse (Stichwort: Business Process [Re-]Engineering) und bearbeiten in diesem Zusammenhang vertiefende Unterstützungsfunktionen.
Die in Listing 4 abgebildete Ontologie beschreibt eine Basis zur Erfassung der Wissenserwerbsstrategien der Agenten eines Unternehmens, die auf die Anwendung durch informationslogistische Agentensysteme ausgerichtet ist. Ein informationslogistisches Agentensystem kann auf dieser Grundlage das für den jeweiligen Agenten handlungsrelevante Wissen identifizieren und seine Wissensbeschaffungs- und -verarbeitungsstrategie im Rahmen von KI-basierten Data-Mining-Verfahren bewerten, beurteilen und nachvollziehen. Zusätzlich zu den Regeln der Meta-Datenerfassung werden individuell zu definierende Vorbedingungen sowie die aus einem Zugriff bzw. Technologietransferprozess resultierenden Ergebnisse beschrieben. Beispiele für Vorbedingungen sind das Leitbild, die Visionen, die Mission oder die Strategie des Unternehmens bzw. des Agenten, resultierende Ergebnisse umfassen etwa Verfahren zur Beurteilung des Informationsgehaltes bzw. Nutzwerts der aufgrund der Vorbedingungen bereitzustellenden Informationsobjekte.
Die Basis unserer Ontologie bilden die Ontologien FRAME-ONTOLOGY, SIMPLE-TIME und SLOT-CONSTRAINT-SUGAR, wie sie im Rahmen der Ontolingua-Formalisierung vorgesehen sind. Auf den Einsatz der Ontologie ENTERPRISE-ONTOLOGY, wird trotz einer starken strategischen Ausrichtung der Ontologie INFORMATIONSWERT, aufgrund einer immensen Anzahl von nicht-verwertbaren Benennungen (Klassen) der Ontologie ENTERPRISE-ONTOLOGY verzichtet, denn nur wenige, wenn auch tragende Benennungen gehen in die Ontologie INFORMATIONSWERT ein. Auch denkbar ist der Einsatz bzw. die Erweiterung unserer Vorlage um die Ontologien AGENTS und DOCUMENTS, die jedoch aufgrund ihres starken Bezuges zum Bereich des Dokumentenmanagements in einem universitären Umfeld für unsere Absicht nicht geeignet sind. Wir beschränken uns hier auf die für uns wesentlichen Elemente des Datenbankdesigns und assimilieren deshalb lediglich die in unserem Kontext interessanten Klassen (Benennungen).
Zusammenfassung der Kapitel
1.0 Information: Definition und Erläuterung des Informationsbegriffs sowie Einordnung in die betriebswirtschaftliche Wissenslogik.
1.1 Kommunikation: Darstellung der technischen und methodischen Aspekte des Übermittelns von Wissen zwischen menschlichen und artifiziellen Agenten.
1.2 Geschäftsprozess: Definition und Koordination von Geschäftsprozessen als Grundlage für effiziente Leistungserstellung und Wissensmanagement.
1.2.1 Technologietransferprozess: Erläuterung von Prozessen zur bedarfsgerechten Informationsvermittlung zwischen kooperierenden Einheiten.
1.2.2 Entscheidungsprozess: Analyse der Entscheidungsfindung als kognitiver Prozess und deren Abbildung auf informationslogistische Systeme.
1.3 Virtualisierung: Zusammenfassung der Prinzipien zur Entgrenzung von Unternehmensorganisationen durch IT-gestützte Vernetzung.
1.3.1 System: Theoretische Fundierung des Systembegriffs im Kontext von Wissensmanagement und künstlicher Intelligenz.
1.3.2 Kooperation: Untersuchung der Zusammenarbeit zwischen Agenten und Unternehmen zur Nutzung von Synergieeffekten.
1.4 Informationslogistik: Strategische Einordnung des Wissens als vierter Produktionsfaktor und die Rolle agentengestützter Systeme.
1.5 Nutzwert des Produktionsfaktors Wissen: Ökonomische Bewertung von Informationen zur Unterstützung betrieblicher Problemlösungsprozesse.
2.0 Dokumentenmanagement: Einsatz von Dokumenten zur Beweissicherung und als Grundlage für Wissensbestände.
2.0.1 Information Retrieval: Methodische Beschreibung der Suche und Bereitstellung handlungsrelevanten Wissens.
2.0.2 Relevanz: Analyse des Relevanzbegriffs als relationales Kriterium für die Informationsverarbeitung.
2.1 Dublin Core: Einführung eines standardisierten Schemas zur Metadatenbeschreibung von Informationsobjekten.
2.2 Ontologie: Theoretische Grundlagen und Gestaltung von Ontologien als formale Beschreibungsrahmen für Domänen.
2.3 Thesaurus: Erläuterung der Bedeutung und Funktion von Thesauri in der modernen Informationserschließung.
2.3.1 Semiotik: Linguistische und zeichentheoretische Grundlagen für die Konstruktion semantischer Systeme.
2.3.2 Semiotischer Thesaurusbegriff: Vertiefte Betrachtung der Semiotik bei der Erstellung von Thesauri.
2.4 Klassifizierung: Anwendung systematischer Einteilungsprinzipien zur Strukturierung von Wissen.
3.0 Ontologische Modellierung: Techniken zur formalen Abbildung von Wissensstrukturen für Agentensysteme.
3.0.1 Gestaltung von Ontologien: Leitlinien für den Entwurf und die Validierung ontologischer Modelle.
3.0.2 Ontologische Modellierung mittels Thesauri: Integration von Thesaurus-Strukturen in formale Ontologien.
3.1 Knowledge Interchange Format: Beschreibung einer formalen Sprache zum Austausch von Wissen zwischen Systemen.
3.1.1 KIF-Formalisierung: Technische Umsetzung und Strukturierung mittels KIF.
3.1.2 Bildung von Axiomen mit dem KIF: Einsatz von logischen Aussagen zur Reglementierung von Inferenzprozessen.
3.2 Web Ontology Language: Einsatz der OWL als Standard für semantische Wissensrepräsentation im Web.
3.2.1 OWL-Formalisierung: Syntax und Anwendung der OWL in praktischen Szenarien.
3.2.2 Bildung von Axiomen mit der OWL: Verwendung logischer Konstrukte zur komplexen Inferenzsteuerung.
3.3 Simple Knowledge Organisation System: Nutzung von SKOS zur Organisation von Wissensschemata.
3.3.1 SKOS-Formalisierung: Strukturierung von Metadaten und Hierarchien mittels SKOS.
3.3.2 Bildung von Inferenzen mit dem SKOS: Mechanismen zur Ableitung von Wissen in SKOS-Strukturen.
4.0 Fachkonzeptmodellierung: Zusammenführung der fachlichen Anforderungen in einem ganzheitlichen Referenzmodell.
4.0.1 Informationsmodell: Strukturierung der Daten und Relationen zur Unterstützung betrieblicher Abläufe.
4.0.2 Meta-Modell: Definition von übergeordneten Schemata zur Vereinheitlichung der Modellierung.
4.1 Informationsmodellmanagementsystem: Architektur und Betrieb eines zentralen Systems zur Modellverwaltung.
4.2 Thesaurus-gestützte phonotaktische Forecast-Steuerung: Innovativer Ansatz zur vorausschauenden Koordination von Prozessen.
4.2.1 Phonetik und Phonologie: Anwendung linguistischer Prinzipien auf die Analyse und Steuerung von Informationsströmen.
4.2.2 Phonotaktik: Übertragung phonotaktischer Regeln auf die Strukturierung und Kombination von Prozessen.
4.2.3 Phonotaktische Modellierung: Umsetzung der theoretischen Ansätze in ein konkretes Steuerungsmodell.
5.0 Zusammenfassung: Resümee der entwickelten Konzepte und Ausblick auf die Anwendung in Multi-Agentensystemen.
Schlüsselwörter
Informationslogistik, Agentensysteme, Ontologie, Semiotischer Thesaurus, Wissensmanagement, Information Retrieval, Semantic Web, OWL, SKOS, KIF, Geschäftsprozessmanagement, Technologietransfer, Phonotaktik, Informationsmodell, Metadaten.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und formalen Beschreibung eines informationslogistischen Agentensystems, das als Referenzmodell für die automatisierte Koordination und Steuerung von Geschäftsprozessen und Technologietransfer in Unternehmen dient.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Felder sind Wissensmanagement, Ontologische Modellierung, der Einsatz semantischer Technologien (wie OWL, SKOS und RDF) sowie Methoden aus der Linguistik (Phonotaktik) zur Steuerung von Informationsflüssen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist die Schaffung eines in sich geschlossenen und konsistenten Rahmens (Referenzmodell), der Managern, Architekten und Entwicklern hilft, die steigende Komplexität moderner Informationssysteme durch eine automatisierte und intelligente Koordination zu beherrschen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit kombiniert theoretische Ansätze aus der Wirtschaftsinformatik, der Systemtheorie und der Zeichentheorie (Semiotik). Sie nutzt formale Modellierungsmethoden und wendet Prinzipien aus der Phonologie (phonotaktische Kombinatorik) auf die Strukturierung von Geschäftsprozessen an.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Konzeption von Dokumentenmanagement, ontologischer Modellierung mittels Thesauri sowie der technischen Umsetzung durch KIF, OWL und SKOS. Zudem wird die neuartige Methode der phonotaktischen Forecast-Steuerung zur Prozessoptimierung detailliert ausgearbeitet.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die zentralen Begriffe sind Informationslogistik, Agentensysteme, Ontologie, Semiotischer Thesaurus, Wissensmanagement, Information Retrieval, Semantic Web sowie spezifische technische Standards wie OWL, SKOS und KIF.
Wie unterscheidet sich dieser Ansatz von klassischen Modellen?
Im Gegensatz zu rein statischen Modellen integriert dieser Ansatz dynamische, semantische Verfahren, die es Agentensystemen ermöglichen, auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren, Weltbilder zwischen Agenten abzugleichen und durch eine "phonotaktische" Analogie komplexe Abläufe feingranular zu steuern.
Welche Rolle spielen "Netzwerk-Thesauri" im Modell?
Netzwerk-Thesauri dienen der Etablierung einer gemeinsamen Sprachkultur. Sie erlauben es menschlichen und artifiziellen Agenten, Begriffe in einen kohärenten Zusammenhang zu bringen, was über die Möglichkeiten einzelner Ontologien hinausgeht und die Interoperabilität in vernetzten Strukturen sichert.
Welchen Nutzen stiftet die phonotaktische Modellierung in diesem Kontext?
Die phonotaktische Modellierung ermöglicht eine hochkomplexe, zeitnahe Planung und Koordination von Geschäftsprozessen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, indem sie Strukturen aus der Phonologie als "Partitur" für die zeitliche und funktionale Abfolge betrieblicher Aktivitäten nutzt.
- Quote paper
- Gernot Schwed (Author), 2007, Konzeption und integrierte Formalisierung eines Referenzmodells für informationslogistische Agentensysteme, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/85668
