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Title
Knowledge-based (re)configuration of complex products and services / Anna Ryabokon
AuthorRyabokon, Anna
CensorFriedrich, Gerhard ; Polleres, Axel
Published2015
DescriptionXVI, 149 S. : graph. Darst.
Institutional NoteKlagenfurt, Alpen-Adria-Univ., Diss., 2015
Annotation
Zsfassung in dt. Sprache
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)Produktkonfiguration / Rekonfiguration / wissensbasierte Darstellungssprache / Beweisführung / Dekomposition
Keywords (EN)Product configuration / reconfiguration / knowledge representation language / reasoning / decomposition
URNurn:nbn:at:at-ubk:1-26431 Persistent Identifier (URN)
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Knowledge-based (re)configuration of complex products and services [3.42 mb]
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Abstract (German)

Product configuration is a successful AI application which operates by selecting and assigning components from a catalog in accordance with the customer and configuration requirements.

Configuration problems occur frequently during configuration of telephone switching systems, electronic railway interlocking systems, automation systems, etc. Often such problems are subject to complex optimization preferring solutions which include a minimal number of components, thus, minimizing the overall production costs.

A reconfiguration problem arises when a product or service is not designed from scratch, but has parts of the existing configuration adapted. This is an important activity in the after-sale lifecycle for companies selling configurable products or services. Typically such products have a long lifetime and their configuration requirements are changing in parallel with the customers' business.

The development of knowledge-based (re)configuration systems requires the application of a knowledge representation language which on the one hand is expressive enough to capture a (re)configuration model, and on the other, there should exist reasoning methods for it that allow a solution be computed efficiently. This PhD project focuses on the development of a knowledge representation language which allows encoding of different (re)configuration problems occurring in practice of Siemens and in general. The reasoning is done by translating the knowledge base to modern formalisms such as Answer Set Programming and Constraint Programming.

In practice finding a solution for (re)configuration problems using general frameworks might result in an unacceptable performance, because of the large number of components and the presence of symmetrical solutions. Therefore, a decomposition method was developed that allows partitioning of these problems into loosely coupled sub-problems for which solutions can be computed more easily than a solution to the whole problem. While preserving all solutions, the method significantly improves performance and quality of solutions for real world configuration problems.

Abstract (English)

Die Produktkonfiguration ist eine erfolgreiche Anwendung der KÃnstlichen Intelligenz. Aus einem Katalog verfÃgbarer Komponenten werden auf Basis spezifischer Anforderungen Konfigurationen ermittelt.

Beispiele fÃr Konfigurationsprobleme sind Telefonanlagen, elektronische Eisenbahnstellwerke oder Automatisierungssysteme. Oft beanspruchen solche Probleme eine komplexe Optimierung, welche die LÃsungen mit einer minimalen Anzahl von Komponenten bevorzugt, um so die Herstellungskosten zu minimieren.

Das Rekonfigurationsproblem existiert dann, wenn ein konfiguriertes Produkt oder Service umgestaltet werden muss. Das ist eine wichtige AktivitÃ$t im Kundendienstzyklus (After-Sales-Bereich) der Firmen, die konfigurierbare Produkte verkaufen. Typischerweise solche Produkte haben die lange Lebensdauer und die Konfiguration- sowie Benutzeranforderungen Ã$ndern sich gleichgehend.

Die Entwicklung von wissensbasierten Systemen benÃtigt eine ReprÃ$sentationssprache, die einerseits ausdrucksstark genug ist um das Konfigurations- bzw. Rekonfigurationsmodel zu erfassen und die andererseits die Anwendung effizienter Schlussfolgerungsmethoden erlaubt. Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf der Entwicklung von wissensbasierten Darstellungssprachen fÃr die unterschiedlichen (Re-)Konfigurationsprobleme von Siemens und im Allgemeinen. Die BeweisfÃhrung wurde mittels Ãbersetzung der Wissensbasis in aktuelle und effiziente Formalismen wie zum Beispiel Answer Set Programming und Constraint Programming erbracht.

In der Praxis kann die Ermittlung einer LÃsung fÃr (Re-)Konfiguration Probleme aufgrund der groÃen Komponentenanzahl und der PrÃ$senz symmetrischer LÃsungen scheitern. Deswegen wurde eine Dekompositionsmethode entwickelt, welche die Aufteilung dieser Probleme in Sub-Probleme zulÃ$sst. FÃr jedes dieser Sub-Probleme kann dann leichter eine LÃsung ermittelt werden. Unter Wahrung der allen LÃsungen, die Meth verbessert effektiv die AusfÃhrungszeit und QualitÃ$t den LÃsungen fÃr real existierende Konfiguration Probleme.

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