Wissensbasierte Diagnose- und Informationssysteme: Mit Anwendungen des Expertensystem-Shell-Baukastens D3

296 Pages·1996·16.12 MB·German

by  Prof.Dr. Frank Puppe

Wissensbasierte Diagnose
und Informationssysteme
Springer
Berlin
Heidelberg
New York
Barcelona
Budapest
Hongkong
London
Mailand
Paris
Santa Clara
Singapur
Tokio
Frank Puppe Ute Gappa
Karsten Poeck Stefan Bamberger
Wissensb asierte
Diagnose- und
Informationssysteme
Mit Anwendungen des Expertensystem
Shell-Baukastens D3
Unter Mitwirkung von
Klaus Goos, Franziska Kliigl, Stefan Landvogt,
Bernhard Puppe, Bettina Reinhardt
, Springer
Prof. Dr. Frank Puppe
DipL-Inform. Stefan Bamberger
Universitiil Wtirzburg
Lehrstuhl ftir Kunstliche Intelligenz
und Angewandte Informatik
Am Hubland, 0-97074 Wtirzburg
Dr. Ute Gappa
Robert Bosch GmbH
Forschungsinstitut FV ISLD
Softwaretechnologiezentrum
KleyerstraBe 94. 0-60326 Frankfurt
Dr. Karsten Poeck
Deutsche Bank. OuB-RBS-RAS
Frankfurter StraBe 84, 0-65760 Eschborn
Mit 182 Abbildungen
CR-Klassiflkation (Computing Reviews, 1991): 1.2.1, H.4.2
Die Deutsche Bihliothek -CIP-Einheitsaufnahme
Wissensbasierte Diagnose' und Informationssysteme: mit Anwendungen des Expertensystem·
Shell-Baukastens D3/Frank Puppe ... -Berlin; Heidelberg; New York; Barcelona; Budapest;
Hongkong; London; Mailand; Paris; Santa Clara; Singapur; Tokio: Springer, 1996
NE: Puppe, Frank
ISBN-13,978-3-540-61369-5 e-ISBN-13: 978-3-642-61471-2
001: 10.1007/978-3-642-61471-2
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grundS:l.tzlich vergiitungspflichtig. Zuwiderhandlungen unterliegen den StrafbeSlimmungen des
Urheberrechtsgesetzes.
C Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1996
SaIZ: Reproduktionsreife Vorlage der Auloren UmschlaggC$taltung: Kiinkel+ Lopka, IIvesheim
Gedruckt auf sllurefreiem Papier SPIN 10541105 45(3142 - 5 4 3 2 I 0
Vonvort
Modeme Diagnosesysteme sollen nieht nur zu einer Problemstellung eine LOsung
liefem, sondem auch als intelligente Informations- und Trainingssysteme alles
Wissen bereitstellen, das in der Einsatzumgebung benotigt wird. Dazu gehOren
u.a. formalisiertes heuristisches, kausales und fallbasiertes Problemlosungswissen,
informelles Zusatzwissen, multimediale Illustrationen, Fallsammlungen und stati
stische Auswertungen.
Diagnostik-Expertensysteme lassen sieh heute dank eines guten Verstandnisses
der Problemklasse mit geeigneten Werkzeugen relativ schnell entwiekeln. Ihre
Grenzen liegen weniger in der technischen Umsetzbarkeit als vielmehr in der
Qualitat und Aufbereitung des verfUgbaren Wissens. In diesem Buch wird diese
These nicht nur theoretisch vertreten, sondem die Leserin/der Leserl ist eingela
den, ihre/seine Erkenntnisse gleich praktisch anzuwenden. Dabei baben wir den
von uns in den letzten 15 Jahren entwickelten Shell-Baukasten D3 zugrunde
gelegt, der fiir die Diagnostik das Spektrum der wiehtigsten Problemlosungsme
thoden und Nutzungsmoglichkeiten integriert und auf zahlreiehen Erfahrungen
aus Anwendungsprojekten aus dem medizinischen, technischen und dem Dienst
leistungsbereieh basiert.2
Wahrend Diagnosesysteme tiber formalisiertes, aktives Wissen zur Problem
losung verftigen, stellen Informationssysteme eher informelles, passives Wissen
bereit, das der Benutzer selbst interpretieren muB. Diese Unterscheidung ist je
doch nieht zwingend, wenn das Diagnosewissen gut strukturiert bzw. das Wissen
des Informationssystems formal aufbereitet wird. Tatsachlich geht beides flieBend
ineinander tiber. Ein wichtiger Mechanismus ist ein einheitlicher Index, der sich
auf die fUr be ide Teile identische Basisterminologie der Merkmale (Symptome)
und Losungen (Diagnosen) bezieht. Zu den Begriffen kann der Benutzer dann
sowohl formales Wissen (z.B. Tests, hinweisende Symptome und genaue Bewer
tungen fUr eine Diagnose) als auch informelles Wissen (z.B. aus Btichem)
abfragen und vergleiehen.
Das erste Kapitel enthaIt eine allgemeine Einfiihrung in die Diagnostik (Klassi
fikation). Die beiden folgenden Kapitel schildem Diagnose- und Informations-
1 Der Einfachheit halher wird irn folgenden yon "dem Leser" oder "dem Expecten" usw. gespro
chen.
2 Bezugsmodalitaten flir die Software D3 frnden sich in Anhang C.
VI Vorwort
systeme aus der Sieht des Nutzers, wobei zunachst ein konkreter Eindruck der
Interaktionsforrnen vermittelt und im dritten Kapitel allgemein auf Anwendungs
szenarien und Beispielsysteme aus dem medizinischen, technischen und dem
Dienstleistungsbereich eingegangen wird.
Der Nutzer wird fUr seinen Zeitaufwand zur Dateneingabe eines konkreten
Problemfalles mehr als entschadigt. Er kann nicht nur eine diagnostische Bera
tung und Erklarung nach verschiedenen Problemlosungsmethoden bekommen,
sondern auch die Moglichkeit zur automatischen Generierung von Dokumenten,
zur Suche nach ahnlichen Fallen und zur statistischen Auswertung der Falle.
Weiterhin kann man das System auch als intelligentes Nachschlagewerk oder zum
interaktiven Training anhand von multimedial prasentierten Problemfallen
nutzen. Zunehmend attraktiver wird dabei die Konsultation tiber das Internet
oder ein betriebsinternes Intranet.
Die Voraussetzung ist natiirlich, daB vorher ein Experte das Wissen entspre
chend aufbereitet und formalisiert hat. Dies ist Gegenstand des vierten Kapitels.
Die Wissenseingabe wird durch eine problembezogene und durchgangig grafische
Wissenserwerbskomponente erheblich erleiehtert. Zur Wissensformalisierung
gibt es eine Reihe unterschiedlicher Wissensarten, von denen sich keine als
tiberlegen herausgestellt hat, sondern die je nach Anwendungsbereich und person
lichen Priiferenzen unterschiedliche Starken und Schwachen haben. Die wiehtig
sten Grundtypen, die sieh wiederum in verschiedene Varianten aufspalten, sind
sieheres, heuristisches, modellbasiertes und fallbasiertes Wissen. Alle Wissensar
ten bauen auf einem Grundstock von gemeinsamem Wissen auf, zu dem die
Terminologie des Anwendungsbereiehs und Wissen zur kosteneffektiven Datener
fassung gehOren.
Die Voraussetzung fUr die Arbeit des Experten ist ein flexibler Shell-Bauka
sten, des sen Architekturprinzipien und Techniken zur Beherrschung der hohen
Softwarekomplexitiit im fUnften Kapitel behandelt werden. Hintergrundwissen
tiber den aktuellen Forschungsstand und Entwieklungstendenzen in den Bereiehen
diagnostische Problem16sungsmethoden, Knowledge Engineering, Lemen aus
Beispielen und Tutorsysteme sind die Themen des sechsten Kapitels. SchlieBlich
werden im siebten Kapitel Perspektiven fUr die weitere Entwieklung von
Diagnosesystemen angesprochen. In den Anhangen wird ein Beispiel zum Aufbau
eines einfachen Diagnosesystems gezeigt, die Entwieklungsgeschiehte von D3
skizziert und die Hard- und Softwarevoraussetzungen zum Einsatz des Shell
Baukastens D3 erlautert.
Den gr6Bten Nutzen aus dem Buch hat der Leser, wenn er neben der Lektiire
Diagnose- und Informationssysteme selbst entwiekelt. In Ubungen oder in
Praktika empfiehlt es sieh, daB sich die Teilnehmer einen Anwendungsbereieh
aussuchen3, den sie selbst beherrschen, und dazu Wissensbasen in allen Wissens
arten entwickeln. Ftir den praktischen Einsatz kann es dagegen okonomischer
sein, sich auf nur eine Wissensart zu beschranken. Ftir reine Anwender von
3 An den Universitaten Karlsruhe und WUrzburg haben wir auGer in medizinischen und
technischen Anwendungsbereichen auch mit juristischer Beratung sowie mit der Auswahl von
Zeitschrlften, Software, BUchern, Urlaubszielen, Kochrezepten, Pflanzen, Kneipen und Restau
rants in einsemestrigen Veranstaltungen gute Erfahrungen gemacht
vn
Vorwort
Diagnose- und Informationssystemen sind die ersten drei Kapitel sowie der
Ausblick am interessantesten; aus wissenscliaftlicher Sicht dagegen der Abschnitt
4.3 und die letzten drei Kapitel.
Da dieses Buch auf den Erfahrungen aus verschiedenen Projekten und einer
umfassenden Softwareentwicklung beruht, gilt unser Dank vielen Personen. Dazu
gehOren in erster Linie aile Studenten und wissenschaftlichen Mitarbeiter, die mit
den Autoren an der konzeptionellen Entwicklung bzw. Implementierung von 03
beteiligt waren, darunter Heinz Dolland, Wolfgang Eger, Frank Gotz, Christian
Hestermann, Uwe Homer, Andreas Kolz, Siegfried Kohlert, Annette Meinl,
Lakis Papapostolou, Giinter Radestock, Frank Rieg, Ulrike Rhein-Desel, BertH
Sobottke, Martin Tins und Mechthild Wolbers. Ebenso wichtig waren die Kom
mentare und die Kritik der Kooperationspartner aus der Medizin und der Indu
strie, die uns auch bei der konzeptionellen Fokussierung sehr geholfen haben,
darunter Prof. Dr. Hans-Peter Buscher, Manfred Daniel, Jiirgen Hupp, Dr. Franz
Muschaweck, Prof. Dr. Klaus Poeck, Gabi Seidel und Dr. Stefan Schewe. Der
Text dieses Buches wurde uberwiegend von Frank Puppe geschrieben; der
Abschnitt 4.6 (Strategien beim Aufbau gro6er Wissensbasen) stammt von
Bernhard Puppe. Fur das Korrekturlesen danken wir vor aHem Tore Berg
steiner, Dr. DOrthe Buscher, Christian Hestermann, Prof. Dr. Josef Meyer-Fu
jara, Barbara Puppe, Ulrike Rhein-Desel und Michael Wolber. Schlie6lich dan
ken wir dem Springer-Verlag, insbesondere Ruth Abraham, Ingeborg Mayer,
Peter Stra6er und Dr. Hans Wossner, fUr die bewahrte Zusammenarbeit.
Wiirzburg, Juli 1996 Die Autoren
Inhaltsverzeichnis
1. Elnfiihrung ........................................................................... . 1
1.1 Charakterisierung der Diagnostik. ............................................... . 3
1.2 Diagnostische Problemlosungsmethoden ...................................... . 6
1.3 Einsatzspektrum der Diagnostik .................................................. . 9
1.4 Diagnostischer Wissenserwerb .................................................... . 12
1.5 Evaluation von Diagnosesystemen ............................................... . 13
1.6 Der Diagnostik-Shell-Baukasten D3 ............................................. . 13
2. Nutzung von Dlagnose- und Informationssystemen .......... .. 14
2.1 Dateneingabe ............................................................................ . 15
2.2 Generierung von Dokumenten ................................................... .. 22
2.3 Fallsuche und Statistik ................................................................ . 25
2.4 Fallbasierte diagnostische Unterstiitzung mit Erklarung ................. . 28
2.5 Heuristische diagnostische Unterstiitzung mit Erklarung ................ . 29
2.6 Uberdeckende diagnostische Unterstiitzung mit Erklarung ............. . 32
2.7 Funktionale diagnostische Unterstiitzung mit Erklarung ............... .. 33
2.8 Tutorielle Nutzung .................................................................... . 35
2.9 Nutzung als Nachschlagewerk ..................................................... . 40
3. Anwendungsszenarlen ......................................................... .. 43
3.1 Medizinische Einsatzszenarien und Anwendungen ......................... . 43
3.1.1 Einsatzszenarien ....................................................................... .. 43
3.1.2 Integrierte Diagnose- und Informationssysteme ............................ . 48
3.1.3 Beispielanwendungen ................................................................. . 50
3.2 Technische Einsatzszenarien und Anwendungen .......................... .. 54
3.2.1 Einsatzszenarien ........................................................................ . 54
3.2.2 Integrierte Diagnose- und Informationssysteme ............................ . 58
3.2.3 Beispielanwendungen ................................................................ .. 61
3.3 Einsatzszenarien und Anwendungen im Dienstleistungsbereich ....... . 63
X Inhaltsverzeicbnis
4. Entwlcklung von Dlagnose- und Inrormationssystemen .... . 66
4.1 Ubersicht. ................................................................................. . 66
4.2 Diagnostisches Basiswissen ........................................................ . 78
4.2.1 Forrnalisierung von begrifflichem Wissen .................................... . 78
4.2.2 Datenerfassung .......................................................................... . 85
4.2.3 Datenabstraktion ....................................................................... . 88
4.2.4 Testauswahl ...................................... '" ..................................... . 91
4.3 Diagnostische Wissensarten und Problemlosungsmetboden ............ . 94
4.3.1 Sichere Klassiflkation: Entscheidungsbaume ................................. . 94
4.3.2 Sichere KlassifIkation: Entscheidungstabellen ......................... '" ... . 97
4.3.3 Heuristische Klassiftkation ......................................................... . 103
4.3.4 Statistische Klassiftkation ........................................................... . 114
4.3.5 Uberdeckende Klassifikation ....................................................... . 117
4.3.6 Funktionale Klassiftkation ........................................................•.. 122
4.3.7 Fallbasierte KlassifIkation .......................................................... . 129
4.4 Parametrisierung der Benutzungsoberfiache und der Problemloser 135
4.4.1 Dialogoberflache und Problemloserauswahl ................................. . 136
4.4.2 Erklarungs- und Informationsoberfiache ..................................... . 139
4.4.3 Ergebnisausgabe und Generierung von Berichten ......................... . 141
4.4.4 Fallverwaltung ......................................................................... . 145
4.4.5 Fallbasierte Klassiftkation ......................................................... . 145
4.4.6 Uberdeckende Klassifikation ....................................................... . 147
4.4.7 Trainingsoberfiache ................................................................... . 148
4.5 Hilfsmittel beim Aufbau von Wissensbasen ................................... . 151
4.5.1 Ausdrucken von Wissensbasen ................................................... . 151
4.5.2 Evaluation von Wissensbasen ...................................................... . 154
4.5.3 Ubersetzung von Wissensbasen in Fremdsprachen ......................... . 157
4.5.4 Nichtgrafischer Wissenserwerb ................................................... . 158
4.6 Strategien beim Aufbau gro8er Wissensbasen .............................. .. 159
4.6.1 Einteilung der Symptomatik in Frageklassen ................................ . 159
4.6.2 Detaillierungsgrad der Symptomerfassung .................................. .. 160
4.6.3 Erfassung und Auswertung von Zeitverlaufen .............................. . 161
4.6.4 Komplexitat der Regelo ............................................................. . 162
4.6.5 Diagnostischer Mittelbau ........................................................... . 164
4.6.6 Modularer Wissensbasisaufbau ..................... '" ............................ . 165
4.6.7 Testempfehlung ......................................................................... . 167
Inhaltsverzeicbnis XI
5. Archltektur elnes Shell-Baukastens ..................................... . 169
5.1 Obersicht. ................................................................................. . 169
5.2 WissensnutzungskoIDpOnente ...................................................... . 173
5.3 WissenserwerbskoIDponente ....................................................... . 181
6. Hlntergrundwlssen und Stand der Forschung. ..................... . 187
6.1 Diagnostische Problemlosungsmethoden ...................................... . 187
6.1.1 Historischer Oberblick ............................................................... . 187
6.1.2 Sichere und heuristische Klassifikation ........................................ . 190
6.1.3 Oberdeckende Klassifikation ....................................................... . 191
6.1.4 Funktionale und verhaltensbasierte Klassiflkation ......................... . 193
6.1.5 Statistische Klassiftkation ........................................................... . 195
6.1.6 Fallbasierte Klassiftkation .......................................................... . 196
6.2 Knowledge Engineering ............................................................. . 200
6.3 Diagnostische Lemverfahren ...................................................... . 206
6.3.1 Allgemeine Dimensionen von Lemverfahren .............................. .. 207
6.3.2 Grundlagen symbolischer Lemverfahren ..................................... . 208
6.3.3 Evaluation von Lemverfahren ................................................... .. 209
6.4 Tutorsysteme ........................................................................... .. 214
7. Diskussion und Ausblick........................................................ 221
Anhang A. Beispiel zum Aufbau eines Diagnosesystems .... ............... ....... 225
Anhang B. Entwicklungsgeschichte von D3 ................. ........ ...... ............ 267
Anhang C. Bezugsmodalitaten fiir D3 ........ ........................................... 274
Literaturverzeichnis.............................................................................. 275
Index ................................................................................................ 283