Table Of ContentBetriebs- und Wirtschaftsinformatik 
Herausgegeben von 
H. R. Hansen H. Krallmann P. Mertens A.-W. Scheer 
D. Seibt P. Stahlknecht H. Strunz R. Thome
Rainer Busch (Hrsg.) 
Operations  Research  und 
Wissensbasierte  Systeme 
Modelle, Konzepte, Perspektiven für 
betriebliche Anwendungen 
Ergebnisse der Arbeitsgruppe "Wirtschafts 
informatik" der Deutschen Gesellschaft für 
Operations Research (DGOR) 
Springer-Verlag 
Berlin Heidelberg New York London Paris 
Tokyo Hong Kong Barcelona Budapest
Prof. Dr. Rainer Busch 
DGOR-Arbeitsgruppe "Wirtschaftsinformatik" 
Steinacker 22, D-5300 Bonn 3 
ISBN -13: 978-3-540-54203-2  e-ISBN -13: 978-3-642-76726-5 
DOI:  10.1007/978-3-642-76726-5 
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© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1991 
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2142-3140 -54321 0 - Gedruckt auf säurefreiem Papier
Vorwort 
Ziel der Deutschen Gesellschaft für Operations Research (DGOR) e.V. ist es, 
Operations Research (Unternehmensforschung) in Wirtschaft, Wissenschaft 
und in Verwaltung zu fördern und zu verbreiten. Dabei orientiert sie sich 
nicht nur an  der im klassischen  Sinne  verstandenen Thematik,  sondern 
befaßt sich  auch mit den Themen,  die im weiteren Sinne mit der Unter 
nehmensforschung verknüpft sind. Ausdruck dieser Orientierung sind zahl 
reiche Arbeitsgruppen mit entsprechender Themenstellung, so z.B.  die Ar 
beitsgruppen "Personal Computing"  und "Wirtschaftsinformatik". Mit den 
Arbeitsgruppen soll ein Forum angeboten werden, den Transfer von Wissen 
und Erfahrungen zwischen Theorie und Praxis zu fördern. 
Wirtschaftsinformatik als interdisziplinäres Fachgebiet zwischen Wirtschafts 
wissenschaften und Informatik (entsprechend der fortschreitenden Entwick 
lung der integrierten Fertigung (CIM) bestehen auch zunehmend interdiszi 
plinäre Überschneidungen mit den Ingenieurwissenschaften) befaßt sich mit 
dem Entwurf, der Entwicklung und dem Einsatz von Anwendungs- und 
Kommunikationssystemen in Wirtschaft und Verwaltung.  Dabei sind die 
Prinzipien, Methoden, Modelle und Werkzeuge zu betrachten, die hierbei 
eingesetzt werden. Die Arbeitsgruppe "Wirtschaftsinformatik" nimmt hierzu 
aktuelle Themenstellungen auf, wobei sie - bedingt durch den heterogenen 
Teilnehmerkreis  aus Banken, Handel, Industrie, Verwaltung und Wissen 
schaft - branchenspezifische  Problemstellungen  nur sekundär betrachtet. 
Theorie und Praxis sind in  der thematischen Orientierung gleichgewichtig 
vertreten. 
Mit dem Rahmenthema "Operations Research und Wissensbasierte Systeme" 
sollte den Fragen nachgegangen werden, die sich aus den konkurrierenden 
Ansätzen der Modelle des Operations Research und Wissensbasierter Systeme 
ergeben, zumal festzustellen gilt, daß Wissensbasierte Systeme bzw. Experten 
systeme zunehmend für Anwendungsfelder entwickelt werden, zu denen 
bereits ausgereifte Operations-Research-Modelle mit effizienten Algorithmen 
existieren. 
Aus der historischen Perspektive gilt zu fragen, ob die Modelle des Ope 
rations-Research, die in den sechziger und siebziger Jahren eine dominante 
Position eingenommen hatten, nun mit Beginn der achtziger Jahren abgelöst 
werden von Wissensbasierten Systemen, die aus der Entwicklung der Künst 
lichen Intelligenz  (KI)  hervorgegangen sind.  Offensichtlich  werden durch 
Wissensbasierte Systeme neue Qualitäten der Modellbildung eröffnet, die sich 
zunehmend deutlicher abzeichnen, deren Mächtigkeit sich aber derzeit nur
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erahnen läßt. Daraus läßt sich jedoch nicht der Schluß ziehen, daß die Modelle 
des Operations-Research mit ihren methodischen Ansätzen und Lösungs 
qualitäten ihre wissenschaftliche Bedeutung und praktische Relevanz ver 
loren haben; im Gegenteil, Operations-Research erlebt derzeit in Forschung, 
Entwicklung und Anwendung eine Renaissance. Eine Ursache läßt sich auf 
den Innovationsschub zurückführen, der sich in der Informatik (insbesondere 
in der Informations- und Kommunikationstechnologie) vollzogen hat, denn 
durch Datenbanken, Workstations, Rechnerkapazitäten und -geschwindigkei 
ten, Rechnemetze und Transputer stehen leistungsfähige Komponenten zur 
Verfügung, auf die man in den sechziger und siebziger Jahren nicht zurück 
greifen konnte. So  kann z.B.  die Datenakquisition, die früher oftmals Pro 
bleme bereitet hat, umfassend und abgesichert betrieben werden, und durch 
massiv paralleles Rechnen werden Bearbeitungszeiten möglich, die sich z.B. 
von Stunden auf Minuten reduzieren lassen. Umgekehrt sind Modelle des 
Operations Research die Grundlage für zahlreiche Forschungen, Entwick 
lungen und Anwendungen in der Informatik. So werden z.B. durch Modelle 
der ganzzahligen Programmierung optimale Layouts für Chips entwickelt, 
und für verteilte Systeme werden Zuordnungsalgorithmen eingesetzt. 
Mit dem vorliegenden Buch werden teilweise die Referate wiedergegeben, die 
auf den Sitzungen der Arbeitsgruppe 'Wirtschaftsinformatik" zum Rahmen 
thema "Operations Research und Wissensbasierte Systeme" gehalten wurden. 
Sie zeigen Modellbildungen, Perspektiven sowie praxisbezogene Entwick 
lungen und Erfahrungen zu aktuellen Problemstellungen auf unterschied 
lichen Anwendungsfeldern. 
Den Referenten sei nochmals herzlich gedankt, insbesondere für die schrift 
liche Fassung ihres Vortrages.  Ebenso herzlichen Dank gebührt den Gast 
gebern der Sitzungen: dem Wissenschaftlichen Zentrum der IBM, Heidelberg, 
sowie der Sektion Wirtschaftswissenschaften der Karl-Marx-Universität, Leip 
zig, in Kooperation mit der Lufthansa/Interhansa AG. 
Bonn, im Januar 1991  Rainer Busch
Inhalt 
Rainer  Busch 
Operations-Research-Modelle und Expertensysteme 
als Wissensmodule intelligenter Decision-Support-Systeme ..................... 1 
Dieter B.  Preßmar 
Optimierung von Datenfernübertragungsnetzen  ....................................... 27 
Josel  Matulka 
Lastverteilung in einem Klienten-Server-Modell 
als team theoretisches Problem  ...................................................................... 38 
Wollgang  König,  Christian  Stiasni 
Mul ti projektmanagement 
mit dem Netzplantechnik-Expertensystem NETEX  ................................. 54 
Rainer  Hoffman 
Ein Expertensystem zur Aufwandschätzung  ............................................... 69 
Hans-Jargen  Zimmermann 
Hybride Systeme zur Planung und Steuerung in der Fertigung .............. 91 
Sahin  Albayarak,  Hermann  Krallmann 
Verteilte wissensbasierte Systeme in der Fertigung  ............................... 116 
Reimund  Beiz,  Thomas  Ring1stetter 
Verbindung von Wissensbasierten Systemen und Simulation .. : ......... 134 
Hans-Rudoll  Hower 
Das Einkaufsexpertensystem EES 
oder Der pragmatisch-eklektische Weg  ...................................................... 165 
Klaus  Kalefeld 
GENO-STAR, ein Expertensystem für die Kundenberatung  ................. 196 
Joachim  Minnemann 
Erfahrungen bei der Entwicklung und beim Einsatz 
von Expertensystemen in der West LB  ...................................................... 204
VIII 
Wolfgang  König,  Stephan  Wolf 
Objektorientierte Systeme als Grundlage anpassungsfähiger 
Lösungskonzepte in Großprojekten  ........................................................... 221 
Wolfgang  Braun 
Wissensdarstellung und -verarbeitung mit Constraint-Netzen  -
Künstliche Intelligenz (KI) oder Operations-Research (OR) ?  ............ 241 
Franz  losef  Radermacher 
Modellierung und Künstliche Intelligenz  ................................................. 262
Operations-Research-Modelle und Expertensysteme 
als Wissensmodule 
intelligenter Decision-Support-Systeme 
Prof. Dr. Rainer Busch 
Postfach 1250, Universitätsstr. 150 
4630 Bochum 1 
Abstract 
Die zahlreichen Expertensysteme, die bisher entwickelt wurden, zielen sehr 
häufig auf Anwendungsfelder ab, zu denen bereits ausgereifte Operations 
Research-Modelle und effiziente Algorithmen existieren, die bekanntlich ihre 
Lösungsqualitäten bereits nachgewiesen haben. Es gilt daher zu untersuchen, 
ob und inwieweit sich Operations-Research-Modelle und Expertensysteme in 
den Modellansätzen und damit auch in ihren Einsatzmöglichkeiten unter 
scheiden. Dabei zeigt sich, daß sie trotz unterschiedlicher Modellphilosphien 
und daraus resultierenden Modellqualitäten als "Problemlöser" (Sol ver) ein 
gesetzt werden, d.h.  sowohl Operations-Research-Modelle mit ihren fixen 
Strukturen als auch Expertensysteme mit ihren offenen Strukturen generie 
ren Lösungen zu wohl definierten Problemsituationen. Betrachtet man jedoch 
die individuelle Problemsituation eines EntSCheidungsträgers, so zeichnet sie 
sich i.a.  durch eine Vielzahl unstrukturierter, semi- und wohl strukturierter 
Teilprobleme aus.  Es  ist daher notwendig,  dem Entscheidungsträger zur 
Unterstützung seines Entscheidungsprozesses Werkzeuge bereitzustellen, die 
den Modellierungsprozeß im Rahmen seines individuellen Entscheidungs 
kontextes ermöglichen. Es erweist sich deshalb als konsequent und sinnvoll, 
die  Fähigkeit eines  Expertensystems  (Wissen zur Lösung von Problemen 
einzusetzen) extensiv zu nutzen und sie für Systeme verfügbar zu machen, 
die fähig sind, bei der Entwicklung von Modellen mit dem Benutzer "intelli 
gent"  zu interagieren.  Dabei muß ein derartiges  Modellierungs-Experten 
system über eine Modell- und Methodenbank im Sinne einer Wissensbasis 
verfügen können. Hierzu bieten sich sowohl Operations-Research-Modelle 
mit ihren effizienten Algorithmen als  auch Anwendungs-Expertensysteme 
mit ihren Lösungsstrategien als "Wissens module" an.
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Bei dem inkrementellen Prozeß der Modellierung gilt dann zu prüfen, ob und 
inwieweit zur individuellen Spezifikation des  Benutzermodells die unter 
schiedlichen Basismodelle und -methoden eingesetzt und bedarfsweise mit 
einander verknüpft werden können. Bei  einer Integration von Operations 
Research-Modellen  mit ihren effizienten Algorithmen  und  Anwendungs 
Expertensysteme mit ihren Lösungsstrategien können sich die in den unter 
schiedlichen Modellansätzen jeweils inhärenten Vorteile ergänzen und somit 
eine Basis bilden zur Entwicklung hochkomplexer, interdisziplinärer Modelle. 
Diese hohe Flexibilität in der Modell-Spezifikation und die Fähigkeit, auf die 
Entscheidungssituation des Benutzers eingehen zu können, sind die Grund 
lage einer echten Interaktivität, die dem Benutzer rückgekoppeltes Lernen 
ermöglicht. Sie sind das Maß zur Bewertung "intelligenter" Decision-Support 
Systeme. 
A  Einleitung 
Betrachtet man die zahlreichen Expertensysteme, die in den letzten Jahren 
entwickelt wurden, so ist auffällig, daß sie häufig auf Anwendungsfelder ab 
zielen, zu denen bereits ausgereifte Operations-Research-Verfahren und ent 
sprechende Software-Systeme existieren. So  werden Expertensysteme und 
Optimierungsverfahren z.B. eingesetzt 
in der Produktion 
(für die Layoutplanung, Material- und Lagerwirtschaft, Produktions 
planung und -steuerung, Qualitätsprüfung, usw.) 
im Vertrieb 
(für die Entwicklung von Konfigurationen - im Sinne einer Zusam 
menstellung von Systemelementen als ganzzahliges oder gemischt 
ganzzahliges Problem, für die Vertriebslogistik, usw.) 
für allgemeine Planungsaufgaben 
(zur Termin- und Reiseplanung, Personaleinsatzplanung, usw.) 
Es drängen sich daher die Fragen auf, ob z.B. Expertensysteme im Vergleich 
mit den existierenden Operations-Research-Verfahren lediglich Neuentwick 
lungen bzw. Neugestaltungen zur gleichen Thematik darstellen, oder ob es 
Weiterentwicklungen sind, die neue Teilaspekte konsequent berücksichtigen
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(so z.B. ein interaktives Systemverhalten), oder ob es alternative Systeme sind, 
die auf eine besondere Klasse von Modellansätzen (so z.B. Inferenz-Systeme) 
abzielen, oder beinhalten Expertensysteme grundsätzlich neue methodische 
Ansätze zur Modellbildung und führen somit über den Rahmen der Modelle 
und Verfahren des Operations-Research hinaus. In diesem Zusammenhang 
sind die Weiterentwicklungen der Basistechnologien (so z.B. Werkzeuge zur 
Software-Entwicklung, Datenbanken, Informations- und Kommunikations 
technologie) in die Betrachtung einzubeziehen. 
Da es Ziel und Zweck sowohl der Operations-Research-Verfahren als auch der 
Expertensysteme ist, Entscheidungsunterstützung zu geben, bietet es sich an, 
aus dieser Zielorientierung heraus zu analysieren, welche Gemeinsamkeiten 
bzw. Unterschiede vorhanden sind. Dabei ist zu prüfen, wie und in welcher 
Form die Modelle dieser beiden Ansätze zur Entscheidungsunterstützung bei 
tragen, d.h. es gilt zu untersuchen, welchen Beitrag Operations Research und 
Expertensysteme bei der Gestaltung von Decision-Support-Systemen (DSS) 
leisten. 
B.  Operations-Research-Modelle 
Die charakteristischen Elemente der Modelle des Operations Research und 
deren Einsatz zur Entscheidungsunterstützung seien beispielhaft an einem 
Problem der Linearen Optimierung (LP-Problem) dargestellt. Dieses Problem 
ist charakterisiert durch 
x = (xl, Xl, ... , xn)  Vektor der Entscheidungsvariablen 
Nebenbedingungen 
11  "X  Zielfunktion 
x, 11  eRn, ä  e  RS  Festlegung der Grundmenge für 
12  e  Rt,  .c  e  RU  Parameter und Entscheidungsvariablen. 
A:  (s x n) -Matrix, 
B:  (t X n) -Matrix, 
C:  (u x n) -Matrix
Description:Ziel der Deutschen Gesellschaft für Operations Research (DGOR) e.V. ist es, Operations Research (Unternehmensforschung) in Wirtschaft, Wissenschaft und in Verwaltung zu fördern und zu verbreiten. Dabei orientiert sie sich nicht nur an der im klassischen Sinne verstandenen Thematik, sondern befaßt