Automatisierte Wissensnetze im Entwicklungsprozess. Dr. Thomas Kamps Darmstadt 2012

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1 Automatisierte Wissensnetze im Entwicklungsprozess Dr. Thomas Kamps Darmstadt 2012

2 Überblick Präsentation 1. ConWeaver: Unternehmensprofil, Mission, Zielgruppe 2. Entscheidungskriterien für automatisierte Wissensnetze 3. Komplexe Wertschöpfungskette im Engineering 4. Problemstellung und Anforderungen an Lösungen 5. Beispiel Transparenz bei Änderungsentscheidungen 6. Alleinstellungsmerkmale 7. Kundennutzen

3 ConWeaver Know-how im Bereich Wissensvernetzung seit Ausgründung aus der Fraunhofer-Gesellschaft Gewinner des Software-Cluster 2010 und des Innovationspreis-IT 2011

4 ConWeaver: Value Proposition und Mission Automatisierte Wissensnetze sparen unseren Kunden erheblichen Zeitaufwand erhöhen die Produktivität Ihrer globalen Work Force dramatisch verteilen kontextorientiert und zielgerichtet das Wissen in Ihrer Organisation Daten verknüpfen, aggregieren, vergleichen, navigieren Make Your Data Think!

5 Treffen diese Kriterien auf Ihr Geschäft zu? Um Ihren Kunden hochwertige Produkte bereitzustellen basiert Ihre Wertschöpfungskette auf einem komplexen Geschäftsprozess? Der Geschäftsprozesse erfasst geschäftskritische Daten in einer Vielzahl nicht verknüpfter, heterogener Datenquellen, Materialstammdaten, PDM, Geometrie-/CAD Systeme, Change Management Systeme, Arbeitsanweisungen, etc.

6 ENGINEERING Ihr Geschäftsprozess beinhaltet Abhängigkeiten zwischen Bauteilen, Produkten, Experten, Entscheidungen, Arbeitsanweisungen, die an vielen Stellen im Prozess eine wichtige Rolle spielen?

7 Engineering Komplexe Wertschöpfungskette Werte schaffen Ressourcen konsumieren Immer kürzere Innovationszyklen ("hybride und elektrische Antriebe") Wachsende Produktkomplexität ("connected car") Multiprojektstrukturen Anforderungen Zentrale Kontrolle Dezentrale Effizienz ("expon. wachs. Koordinationsaufwand") Standard-Ansatz zur Lösung: Zentralisierung der Daten Verfügbare Lösungen im Markt Data-Warehouse Master Data Management

8 State-of-the-Art Lösungsansatz MDM Dezentrale Daten werden zentral harmonisiert und gepflegt Data Warehouse, Data Mart, Operational Data Store, etc. Änderungsprozesse, die das ganze Unternehmen betreffen Änderungen in der Organisationsstruktur, Architekturen, Arbeitsweisen Langfristige, komplexe Projektansätze

9 Probleme bestehender Lösungen Hohe Datenintegrations- und Migrationskosten (up to failure) Zeitaufwändige Implementierung (10 year period isn t unusual) Lösungen sind nach Projektende oft veraltet

10 Anforderungen: Intelligentes Informationsmanagement Schnelle Verfügbarkeit von Kundenlösungen (<= 6 Monate) Niedrige Datenintegrations- und Migrationskosten Permanente Aktualisierung zentral verfügbarer Daten sowie effizienter Datenaustausch Horizontaler Informationsaustausch und dezentrale Effizienz Lokal vernetzter, modularer IT-Ansatz, nicht Hierarchisierung Komplexe Datenintegration wird zum intelligenten Suchproblem Automatische Wissensprozesse verteilen Informationen gezielt

11 Ohne ConWeaver: Barrieren im Änderungsprozess Ingenieur: Warum wurde dieses Teil geändert? Bauteil Problem- beschreibung Änderungsanfrage & Ingenieursentscheidung Managemententscheidung Management: Was war die Auswirkung meiner Entscheidung? Managemententscheidung Änderungsanfrage & Ingenieursentscheidung Problem- beschreibung Bauteil

12 Entwicklungsprozess: Stand der Technik

13 Entwicklungsprozess mit dynamischer Vernetzung

14 Wer gehört zu meinem Arbeitskontext?

15 Welche Entscheidungen haben die Änderungen verursacht?

16 ConWeaver: Nutzen Zielorientierte, direkte Verteilung von Wissen durch automatisierte Prozesse Etablierte Datenhaltungs- und Erfassungsprozesse bleiben bestehen Ausgleich von zentralisiertem Datenzugriff und dezentraler Datenerfassung

17 Alleinstellungsmerkmale Einziger Anbieter von automatisch erzeugten, mehrsprachigen und skalierbaren Wissensnetzen Enabling Technologie! Im Gegensatz zu herkömmlichen dokument-zentrierten Suchsystemen generiert ConWeaver bessere und im Kontext stehende Suchresultate Im Vergleich zu unseren Wettbewerbern greifen wir bei der Datenanalyse und vernetzung nicht nur auf ein oder eigen entwickelte Verfahren zurück Community Ansatz ConWeaver schöpft neben eigenen patentierten Verfahren aus einer Bibliothek von über 300 flexibel kombinierbaren linguistischen und statistischen Verfahren Der Ansatz garantiert eine absolut passgenaue Lösung für unsere Kunden in kürzester Zeit

18 Intelligente Features Inhaltliche Verbindung vormals fragmentierter Informationen Business-Rules über das Wissensnetz definieren Thematische Begriffsbeziehungen (ConWeaver enthält bereits Begriffsrelationen plus Übersetzungen in andere Sprachen) Mehrsprachige Suche Aggregation der Ergebnisse (Navigation über Businessobjekte) Integration externer Quellen (z.b. EuroVoc, Wikipedia etc.)

19 ConWeaver basiert auf semantischen Netzen Eine Suche nach kommerzielle Triebwerke findet automatisch die Person Wolfgang Meyer (in dem sie den Relationen folgt: Synonym-Modell-Dokumentation-Autor)

20 Lösung: Make Your Data Work! ConWeaver verknüpft Unternehmensdaten automatisch zu einem Wissensnetz Sprachübergreifende Suche Intelligentes Schließen Informationsaggregationen Visuelle Vergleiche Intuitive Nutzung

21 Ausgewählte Referenzen

22 Danke für Ihre Aufmerksamkeit Dr. Thomas Kamps +49 (0)6151 / ConWeaver GmbH Fraunhoferstraße Darmstadt

23 Anwendungsbeispiel

24 ConWeaver Die intelligente Suchmaschine Trag-/Führungsgelenk Ein Ingenieur erhält eine Änderungsanfrage und möchte herausfinden warum ein Bauteil geändert werden soll Er gibt den deutschen Begriff Trag- /Führungsgelenk in das Suchinterface ein Das System sucht simultan nach dem englischen Begriff ball joint

25 ConWeaver Intelligenter Informationszugriff Der Ingenieur findet Informationen aus zahlreichen Datenquellen strukturiert nach Inhalt

26 Intuitives GUI Das Google-ähnliche Suchsystem kann der Ingenieur intuitiv bedienen

27 Strukturiertes Suchergebnis Er findet all relevanten Informationen auf einen Blick

28 Die richtige Kontaktperson mit einem einzigen Mausklick Der ConWeaver Expert Finder identifiziert die richtige Kontaktperson sofort Nicht nur auf allgemeine Expertisen bezogen, sondern sehr spezifisch

29 Intelligente Navigation Der Kontext-sensitive Smart Explorer hilft dem Ingenieur bei der Fokussierung seiner Suche

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38 Technologie

39 Ebenen der Informationsverarbeitung

40 Systemarchitektur

41 ConWeaver basiert auf semantischen Netzen Eine Suche nach kommerzielle Triebwerke findet automatisch die Person Wolfgang Meyer (in dem sie den Relationen folgt: Synonym-Modell-Dokumentation-Autor)

42 Modulbibliothek Datenanalyse

43 Design eines Wissensmodells

44 Aufbau eines gesamten Wissensnetzes

45 Semantische Suche

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