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Die Lösung „Turbo iXtractor  „ Intelligente und lernende Altdatenintegration für die Serviceinformationen älterer Pkw- und Nfz-Baureihen Jens Freiberg, CSC Ploenzke AG
Agenda ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Der Ursprung der Lösung DMS DAISY NEWS FDOK Neue  Baureihen EPC -net WIS/ASRA -net EPC Alte  Baureihen DAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],WIS ASRA
Die Zielsetzung der Lösung ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],DAS DMS DAISY FDOK Lösung Intelligente Altdatenintegration/Turbo iXtractor Neue Lösung   Alte & neue Baureihen ASRA WIS EPC
Die Idee hinter der Lösung  ,[object Object],[object Object],[object Object]
Das Lösungsmodell Strukturiert   unstrukturiert Update Update Informationsquellen Intelligente Knowledge Base Abgeleitetes Informationsnetz Abfragelogik Ergebnislogik Modellierbare Informationslogik Turbo-iXtractor Calibration Process Ergebnis Anfrage
Die Lösung   besteht aus 3 zentralen Bausteinen Der Ontologie-Manager Knowledge Base Research Engine organisiert das Regel- und Zuordnungsnetzwerk, damit festliegt, dass ein Steuergerät zum Motor gehört und bei jeder Diagnose der Fehlerspeicher ausgelesen wird. Er organisiert die begriffliche Ordnung, damit festliegt, dass die Einspritzanlage 'Steuergerät' heißt, und zwar immer. erstellt und klassifiziert die Knowledge Base und sorgt dafür, dass dass die Suchergebnisse stets auf das Regel- und Zuordnungsnetzwerk abgestimmt alle relevanten Informationen zu einer Einspitzanlage gefunden werden indiziert und verknüpft alle relevanten Informations-objekte aus verschiedenen Datenquellen innerhalb eines assoziativen Informationsnetzes
Der Ontologie Manager OntoBroker ® Application Server Logic Compiler F-Logic, Prolog, RDF, OXML Inference Kernel Internal Database Knowledge Base OntoEdit ® Applications Front End Connectors Back End Connectors
Die Komponenten der Research Engine Research Engine Knowledge Base Applications Knowledge Browser Front End Connectors Knowledge Agent Knowledge Classify Knowledge Cluster Search Engine ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Die Knowledge Base Erzeugt generische Assoziationsnetze zur Inhaltserkennung, Knowledge Retrieval und Klassifizierung
Agenda ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Aufbau der Ontologie: Stufe 1 Produktstruktur Thesaurus Ontologiebasiertes Modell Stromversorgung Vernetzung / Verkabelung Beleuchtung Signalanlage Bordwerkzeuge / Zubehör Sicherungssysteme Reinigungssysteme Knowledge Base Komplettfahrzeug Antrieb Kraftübertragung Fahrwerk / Fahrgestell Aufbau Kommunikation / Information
Aufbau der Ontologie: Stufe 2 Produktstruktur  + Thesaurus Erweiterung der Struktur durch  Teilstrukturen aus den Altsystemen Ontologiebasiertes Gesamtmodell Knowledge Base
Aufbau der Ontologie: Stufe 3 Ontologiebasiertes Gesamtmodell EPC WIS ASRA Lösung Erweiterung der Struktur durch vollständige Strukturen aus den Altsystemen Knowledge Base
Konfiguration der Anfrage und Übergabe an die Research Engine Produktgliederung/Thesaurus Fahrzeug-/Abfragedefinition Service- literatur Teile- Daten Arbeits- ganginfor- mationen Research Engine Knowledge Base
Auswertung der Rechercheergebnisse Semantische Wolke Semantische Relevanz Topschlagwörter Inhaltsabriss
Schärfung des Rechercheergebnisses Durch eine  stärker fokussierte Betrachtungsweise  und eine  iterative Kalibrierung  des Suchprozesses wird eine signifikante  Schärfung des Suchvorganges  und damit eine Verbesserung des Rechercheergebnisses erreicht. Kalibrierung Search Cycle  1 „ Fokussierung“ 1. Anfragelogik „ Relevantes DELTA“ 1. Ergebnislogik Gap-Analyse 1. Anfragelogik + DELTA 2. Ergebnislogik „ Relevantes DELTA“ Gap-Analyse Search Cycle 2 „ Fokussierung“ 2. Anfragelogik 3. Ergebnislogik 2. Anfragelogik + DELTA 4. Ergebnislogik
Überblick Lösung  Kontexteinschränkung Produktgliederung Auswahlliste Start der Anfrage Freie Suche
Prozess: Anfrage
Prozess: Anfrage - Nockenwelle
Prozess: Anfrage – Finden in der Produktstruktur
Prozess: Anfrage – Start Ergebnis: Teilekatalog
Prozess: Anfrage – Beziehen auf ein Baujahr  Ergebnis: Teilekatalog – Erweiterung um Baujahr
Prozess: Anfrage – Übergabe an assoziative Suche Ergebnis: Teilekatalog – neues Ergebnis
Prozess: Anfrage Ergebnis: Serviceliteratur
Prozess: Anfrage Ergebnis: Arbeitsschlüssel
Experience. Results.
Das KM-basiertes Objektmodel für ein „Wort“ Aus Worten wird Inhalt Assoziationen zu anderen Zeichenketten Zeichenkette Sinnzusammenhang Innerhalb eines Wissensgebietes Kontext innerhalb eines Dokumentes Bedeutungen
Das Basiskonzept ist ein assoziatives Netzwerk Es ist Herbst. Die Bäume im Park verlieren ihre Blätter. Petra sitz auf einer  Bank im Centralpark und sonnt sich. Bank ist eine Sitzgelegenheit und steht im Umfeld von Bäumen Baum Park Centralpark Bank sitzt Petra Sitz- gelegenheit
Ontologie Menu Objekt Person Fahrzeug Ingenieur Wirtschaftler Düsenantrieb konstruiert eingebaut_in erbaut ähnlich Motor Teil_von Bauteil Antriebs- strang eingebaut_in besteht_aus erbaut P konstruiert B eingebaut_in F P F F B B F Regeln

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Die Loesung - Turbo iXtractor -

  • 1. Die Lösung „Turbo iXtractor „ Intelligente und lernende Altdatenintegration für die Serviceinformationen älterer Pkw- und Nfz-Baureihen Jens Freiberg, CSC Ploenzke AG
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6. Das Lösungsmodell Strukturiert unstrukturiert Update Update Informationsquellen Intelligente Knowledge Base Abgeleitetes Informationsnetz Abfragelogik Ergebnislogik Modellierbare Informationslogik Turbo-iXtractor Calibration Process Ergebnis Anfrage
  • 7. Die Lösung besteht aus 3 zentralen Bausteinen Der Ontologie-Manager Knowledge Base Research Engine organisiert das Regel- und Zuordnungsnetzwerk, damit festliegt, dass ein Steuergerät zum Motor gehört und bei jeder Diagnose der Fehlerspeicher ausgelesen wird. Er organisiert die begriffliche Ordnung, damit festliegt, dass die Einspritzanlage 'Steuergerät' heißt, und zwar immer. erstellt und klassifiziert die Knowledge Base und sorgt dafür, dass dass die Suchergebnisse stets auf das Regel- und Zuordnungsnetzwerk abgestimmt alle relevanten Informationen zu einer Einspitzanlage gefunden werden indiziert und verknüpft alle relevanten Informations-objekte aus verschiedenen Datenquellen innerhalb eines assoziativen Informationsnetzes
  • 8. Der Ontologie Manager OntoBroker ® Application Server Logic Compiler F-Logic, Prolog, RDF, OXML Inference Kernel Internal Database Knowledge Base OntoEdit ® Applications Front End Connectors Back End Connectors
  • 9.
  • 10. Die Knowledge Base Erzeugt generische Assoziationsnetze zur Inhaltserkennung, Knowledge Retrieval und Klassifizierung
  • 11.
  • 12. Aufbau der Ontologie: Stufe 1 Produktstruktur Thesaurus Ontologiebasiertes Modell Stromversorgung Vernetzung / Verkabelung Beleuchtung Signalanlage Bordwerkzeuge / Zubehör Sicherungssysteme Reinigungssysteme Knowledge Base Komplettfahrzeug Antrieb Kraftübertragung Fahrwerk / Fahrgestell Aufbau Kommunikation / Information
  • 13. Aufbau der Ontologie: Stufe 2 Produktstruktur + Thesaurus Erweiterung der Struktur durch Teilstrukturen aus den Altsystemen Ontologiebasiertes Gesamtmodell Knowledge Base
  • 14. Aufbau der Ontologie: Stufe 3 Ontologiebasiertes Gesamtmodell EPC WIS ASRA Lösung Erweiterung der Struktur durch vollständige Strukturen aus den Altsystemen Knowledge Base
  • 15. Konfiguration der Anfrage und Übergabe an die Research Engine Produktgliederung/Thesaurus Fahrzeug-/Abfragedefinition Service- literatur Teile- Daten Arbeits- ganginfor- mationen Research Engine Knowledge Base
  • 16. Auswertung der Rechercheergebnisse Semantische Wolke Semantische Relevanz Topschlagwörter Inhaltsabriss
  • 17. Schärfung des Rechercheergebnisses Durch eine stärker fokussierte Betrachtungsweise und eine iterative Kalibrierung des Suchprozesses wird eine signifikante Schärfung des Suchvorganges und damit eine Verbesserung des Rechercheergebnisses erreicht. Kalibrierung Search Cycle 1 „ Fokussierung“ 1. Anfragelogik „ Relevantes DELTA“ 1. Ergebnislogik Gap-Analyse 1. Anfragelogik + DELTA 2. Ergebnislogik „ Relevantes DELTA“ Gap-Analyse Search Cycle 2 „ Fokussierung“ 2. Anfragelogik 3. Ergebnislogik 2. Anfragelogik + DELTA 4. Ergebnislogik
  • 18. Überblick Lösung Kontexteinschränkung Produktgliederung Auswahlliste Start der Anfrage Freie Suche
  • 20. Prozess: Anfrage - Nockenwelle
  • 21. Prozess: Anfrage – Finden in der Produktstruktur
  • 22. Prozess: Anfrage – Start Ergebnis: Teilekatalog
  • 23. Prozess: Anfrage – Beziehen auf ein Baujahr Ergebnis: Teilekatalog – Erweiterung um Baujahr
  • 24. Prozess: Anfrage – Übergabe an assoziative Suche Ergebnis: Teilekatalog – neues Ergebnis
  • 25. Prozess: Anfrage Ergebnis: Serviceliteratur
  • 26. Prozess: Anfrage Ergebnis: Arbeitsschlüssel
  • 28. Das KM-basiertes Objektmodel für ein „Wort“ Aus Worten wird Inhalt Assoziationen zu anderen Zeichenketten Zeichenkette Sinnzusammenhang Innerhalb eines Wissensgebietes Kontext innerhalb eines Dokumentes Bedeutungen
  • 29. Das Basiskonzept ist ein assoziatives Netzwerk Es ist Herbst. Die Bäume im Park verlieren ihre Blätter. Petra sitz auf einer Bank im Centralpark und sonnt sich. Bank ist eine Sitzgelegenheit und steht im Umfeld von Bäumen Baum Park Centralpark Bank sitzt Petra Sitz- gelegenheit
  • 30. Ontologie Menu Objekt Person Fahrzeug Ingenieur Wirtschaftler Düsenantrieb konstruiert eingebaut_in erbaut ähnlich Motor Teil_von Bauteil Antriebs- strang eingebaut_in besteht_aus erbaut P konstruiert B eingebaut_in F P F F B B F Regeln