24. Juni 2003 W3C Semantic Tour 2003: München Jürgen Angele

1. Semantic Web Technologies @ Workbei der technischen Entwicklung im Automobilbau 24. Juni 2003W3C Semantic Tour 2003: MünchenJürgen Angele • Motivation • Lösungsansatz • Case Study: Audi AG • Ausblick

2. Ziel 1: Entwicklungszeiten verkürzen

3. Ziel 2: built-to-order

4. Der Lösungsansatz • Wissensmanagement- Maßnahmen • Semantischen Technologien für die Integration • Zusammenarbeit • Kooperationen managen • Austausch von Daten & Wissen • Verkürzung der „Time-to-Market“ • Built-to-order

5. Menu Taxonomie Objekt Person Thema Dokument Student Akademiker Semantik Doktorand PhD Student F-Logic Ontologie Taxonomie := Segmentierung, Klassifikation und Einordnung von Elementen in ein Kategoriensystem anhand ihrer definierten Beziehungen zueinander

6. Menu Thesaurus Objekt Person Thema Dokument Student Akademiker Semantik Doktorand PhD Student F-Logic Ontologie Synonym ähnlich • Terminologie zu best. Domäne, keine Instanzen • Graph mit Primitiven, feste Relationen (ähnlich, Synonym) • kommen ursprünglich aus der Bibliographie

7. Menu kennt behandelt_in schreibt Alter Name Topic Map Objekt Person Thema Dokument Student Akademiker Semantik Doktorand PhD Student F-Logic Ontologie Synonym ähnlich • Topics (Knoten), Relationen und Occurences (zug. Dokumenten) • ISO-Standard • meist für Navigation- und Visualisierung eingesetzt

8. Menu kennt behandelt_in schreibt Regeln / Abfragesprache T D T D behandelt_in zu_Thema P D T P T schreibt zu_Thema kennt Alter Name York Sure 31 York Ontologie (in unserem Sinn) Objekt Person Thema Dokument Student Akademiker Semantik Doktorand PhD Student F-Logic Ontologie Synonym ähnlich • Repräsentationssprache: F-Logic, • entstehende Standards sind: RDF, DAML+OIL, OWL

9. Menu kennt behandelt_in schreibt A rel1 rel2 B C D rel3 • Mapping auf Datenbanken • Vernetzung von Ontologien Ontologie (in unserem Sinn) Objekt Person Thema Dokument Student Akademiker Semantik

10. Semantische Technologien für die Integration Geschäftsprozesse Integration Applikationen Konnektoren C1 DB1 DB2 C3 DB1 C2

11. Menu Erfahrungs-Wissen Erfahrungs-Wissen Das Problem Unterstützung und Automatisierung der Geschäftsprozesse sehr aufwendig Geschäftsprozesse System Applikation Anwendung • Systeme können nur begrenzt Informationen liefern • Abhängigkeiten, Produkt-, und Erfahrungswissen nicht abbildbar • Notwendige Anpassungen der Datenstrukturen sind mühsam • Die abteilungs- und system-übergreifende Abstimmung ist zeitaufwändig und fehleranfällig • Die Prozesse werden gehemmt Dienst Dienst DB DB ERP

12. Menu Erfahrungs-Wissen Erfahrungs-Wissen Die Lösung: Semantische Business Integration Entwicklungsprozesse System Applikation Anwendung • ZIEL: • Inhaltliche Integration der Daten • Anreicherung mit Erfahrungswissen • Abbildung von Geschäftsprozessen Dienst Dienst DB CAx PDM

13. Nutzen der semantischen Business Integration • Für das Unternehmen • Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit • Verkürzung der Time-to-Market • Für die Geschäftseinheiten • Unterstützung und Beschleunigung der Geschäftsprozesse • Für die IT-Infrastruktur • Steigerung der Flexibilität und Effizienz • Technisch / funktional • Inhaltliche Integration /gemeinsames Datenmodell • Abbildung von Geschäfts- und Anwendungslogik • Trennung der Struktur von Daten & Anwendungen • „Modellieren statt programmieren“

14. Menu Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Ausgangslage AVx (Auftragsvorbereitung): • Auf- und Umbauprozess von stücklistenbasierten Objekten • wie z.B. Fahrzeuge, Motoren, Getriebe und Brettaufbauten • Stärke: variantenreiche Kleinserienfertigung, in der Entwicklung und im Versuchsumfeld. • seit 1998 bei Audi im Einsatz

15. Menu Design Konstruktion Tests • Nutzen CAE PDM CAT CAD PDM • Durchlaufzeiten in den Versuchen und damit die gesamte Entwicklungsdauer wird gesenkt • Erfahrungswissen der Ingenieure zur Prozessunterstützung nutzen. • unnötige Verzögerungen im Prozess verhindern. Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Übersicht • Funktion • Unterstützung der internen Auftrags-vorbereitung für Auf- und Umbauten von Versuchsfahrzeugen (AVx) • abteilungsübergreifende Zusammen-hänge in AVx zu integrieren. • Das Wissen über diese funktionellen, geometrischen und terminlichen Zusammenhänge ist bisher auf Ingenieure verschiedener Abteilungen verteilt. „Herkömmliche Technologien sind nicht flexibel genug, um die Komplexität der Beziehungen abbilden und den sich ständig verändernden Bedingungen anpassen zu können. Die semantischen Technologien der ontoprise ermöglichen uns, auf einer flexiblen und wartbaren Basis, beliebig komplexe Zusammenhänge zu erfassen und verarbeitbar zu machen.“

16. Menu Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Domäne Modell: • Baugruppe • mit Unterbaugruppen • mit Eigenschaften • mit Abhängigkeiten z.B. • funktional • geometrisch • zeitlich • mit Bedingungen/Regeln

17. Menu Prüfe, ob Leistung(Motor) < ausgelegtfürLeistung(Fahrwerk) Sonst Fehlermeldung Regel I I I I I Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Abhängigkeiten Abteilungsübergreifende Abhängigkeiten darstellbar • Funktionen: • Wissenspflege durch Ingenieure • Ratgebersystem • Integration ins Auftragssystem (Warn- oder Fehlermeldungen) 340 kW M V8-340 hatLeistung hatTeile-ID V8 TDI (Motor) steuertundregelt besteht aus 340 kW SE-32-E (Elektronik) besteht aus OntoCar (Automobil) ausgelegtfürLeistung besteht aus hatTeile-ID FW 4x4 (Fahrwerk) besteht aus SE 32-566 FW 4x4-587 KA-ross 6-FH (Karosserie)

18. Menu Beispiel Audi „ontologiebasierter Ratgeber“: Nutzen • In der Anwendung: • Komplexe Strukturen und Abhängigkeiten darstellen und verarbeiten • Heterogene Strukturen integrieren • Zusammenarbeit verbessern • Wirtschaftlich: • Kosten und Zeit in Entwicklungsprozessen verringern • Time-to-Market beschleunigen Thomas Syldatke: „Wir erwarten uns von dem System einen Beitrag zur Verkürzung der Entwicklungszyklen und eine Verbesserung der Entwicklungsqualität. Der elektronische Ratgeber soll uns Zeit raubende Routinearbeiten abnehmen, damit sich unsere Ingenieure auf die kreative Arbeit konzentrieren können

19. Weitere Anwendungsgebiete von semantischen Technologien • In der Anwendung: • Komplexe Strukturen und Abhängigkeiten darstellen und verarbeiten • Heterogene Strukturen integrieren • Zusammenarbeit verbessern • PDM: Produktdaten Management – unterstützende Technologien

20. Ausblick: Einsatzgebiete semantischer Technologien HEUTE MORGEN • Kollaborative Entwicklung • QM & Maintenance • Konfiguration • Elektronische Berater • Help Desk • ...und Dokumentensuche • Frage & Antwort-Systeme • SemanticWeb

21. Wettbewerb • 100 Fragen • 3 Teilnehmer (Antwort und Erklärung): • CYCORP 1450 Minuten (24 Std.) • Student 240 Minuten • Stanford Research 33 Minuten • Ontoprise 9 Minuten Ausblick: Frage & Antwortsystem Chemie Vulcan Inc., USA • Funktion • System hat Chemie-Kenntnisse. • „Advanced Placement Test“: Zulassungstest für Studenten an US Universitäten. • Anfrage wird beantwortet UND erklärt. (Erklärungskomponente in Patentanmeldung).

22. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit ontoprise GmbH Amalienbadstraße 36 (Raumfabrik 29) 76227 Karlsruhe http://www.ontoprise.de angele@ontoprise.de Tel.: +49(0)721 509809-0 Fax: +49(0)721 509809-11