Expertensystem

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Die Erforschung von Expertensystemen stellt eine erfolgreiche Teildisziplin der künstlichen Intelligenz dar. Die Grundidee, die Expertensystemen zugrunde liegt, ist die Nachbildung des Wissens hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem.
 
Auf diese Art sollen menschliche Experten bei Routieneaufgaben unterstützt und entlastet werden. Ein weiteres Ziel ist es, das Wissen, welches menschliche Experten durch Lernen und jahrelange Erfahrung gesammelt haben, automatisiert verarbeitbar gespeichert wird.
 
Zusammengefasst wird dies in der Definition nach [Puppe1991]: "Expertensysteme sind Programme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll." Dabei geht man von der Vorstellung aus, dass menschliche Experten ihre Problemlösungen aus Einzelkenntnissen zusammensetzten, die sie auswählen und in passender Anordnung anwenden.
 
Ein ExpertensystemDie Erforschung von Expertensystemen stellt eine erfolgreiche Teildisziplin der künstlichen Intelligenz dar. Die Grundidee, die Expertensystemen zugrunde liegt, ist die Nachbildung des Wissens hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem.
 
Auf diese Art sollen menschliche Experten bei Routieneaufgaben unterstützt und entlastet werden. Ein weiteres Ziel ist es, das Wissen, welches menschliche Experten durch Lernen und jahrelange Erfahrung gesammelt haben, automatisiert verarbeitbar gespeichert wird.
 
Zusammengefasst wird dies in der Definition nach [Puppe1991]: "Expertensysteme sind Programme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll." Dabei geht man von der Vorstellung aus, dass menschliche Experten ihre Problemlösungen aus Einzelkenntnissen zusammensetzten, die sie auswählen und in passender Anordnung anwenden.
 
Ein Expertensystem benötigt daher detailierte Einzelkenntnisse über das Aufgabengebiet und Strategien, wie dieses Wissen zur Lösung eines Problems angewendet werden kann. Um ein Expertensystem zu erstellen, muss das Wissen von einem oder mehreren Experten formalisiert und im Computer repräsentiert werden. Dem entsprechend schaffen Expertensysteme ein softwaregestütztes Werkzeug, das ausgehend von Expertenwissen bei Lösung oder Bewertung bestimmter Problemstellungen hilft.
 
Anwendungsbeispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten. Wichtig ist immer die Abwägung von Alternativlösungen im konkreten Fall, weil jedes Expertensystem nur über einen begrenzten Datenumfang verfügt. Ein Expertensystem kann vorgegebene Parameter nicht in Frage stellen und nur die Faktoren berücksichtigen, für die es programmiert ist.
 
Aus diesem Grund sind Expertensysteme als hochpotentes unterstützendes Werkzeug für Experten zwar hilfreich, können aber die individuelle Einschätzung und Entscheidung nie ersetzen. advantagePoint hat mit der Enticklung von AVES™ erstmals die Prognostizierbarkeit von Einflüssen auf Soft Facts in Unternehmen ermöglicht.
benötigt daher detailierte Einzelkenntnisse über das Aufgabengebiet und Strategien, wie dieses Wissen zur Lösung eines Problems angewendet werden kann. Um ein ExpertensystemDie Erforschung von Expertensystemen stellt eine erfolgreiche Teildisziplin der künstlichen Intelligenz dar. Die Grundidee, die Expertensystemen zugrunde liegt, ist die Nachbildung des Wissens hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem.
 
Auf diese Art sollen menschliche Experten bei Routieneaufgaben unterstützt und entlastet werden. Ein weiteres Ziel ist es, das Wissen, welches menschliche Experten durch Lernen und jahrelange Erfahrung gesammelt haben, automatisiert verarbeitbar gespeichert wird.
 
Zusammengefasst wird dies in der Definition nach [Puppe1991]: "Expertensysteme sind Programme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll." Dabei geht man von der Vorstellung aus, dass menschliche Experten ihre Problemlösungen aus Einzelkenntnissen zusammensetzten, die sie auswählen und in passender Anordnung anwenden.
 
Ein Expertensystem benötigt daher detailierte Einzelkenntnisse über das Aufgabengebiet und Strategien, wie dieses Wissen zur Lösung eines Problems angewendet werden kann. Um ein Expertensystem zu erstellen, muss das Wissen von einem oder mehreren Experten formalisiert und im Computer repräsentiert werden. Dem entsprechend schaffen Expertensysteme ein softwaregestütztes Werkzeug, das ausgehend von Expertenwissen bei Lösung oder Bewertung bestimmter Problemstellungen hilft.
 
Anwendungsbeispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten. Wichtig ist immer die Abwägung von Alternativlösungen im konkreten Fall, weil jedes Expertensystem nur über einen begrenzten Datenumfang verfügt. Ein Expertensystem kann vorgegebene Parameter nicht in Frage stellen und nur die Faktoren berücksichtigen, für die es programmiert ist.
 
Aus diesem Grund sind Expertensysteme als hochpotentes unterstützendes Werkzeug für Experten zwar hilfreich, können aber die individuelle Einschätzung und Entscheidung nie ersetzen. advantagePoint hat mit der Enticklung von AVES™ erstmals die Prognostizierbarkeit von Einflüssen auf Soft Facts in Unternehmen ermöglicht.
zu erstellen, muss das Wissen von einem oder mehreren Experten formalisiert und im Computer repräsentiert werden. Dem entsprechend schaffen Expertensysteme ein softwaregestütztes Werkzeug, das ausgehend von Expertenwissen bei Lösung oder Bewertung bestimmter Problemstellungen hilft.
 
Anwendungsbeispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten. Wichtig ist immer die Abwägung von Alternativlösungen im konkreten Fall, weil jedes ExpertensystemDie Erforschung von Expertensystemen stellt eine erfolgreiche Teildisziplin der künstlichen Intelligenz dar. Die Grundidee, die Expertensystemen zugrunde liegt, ist die Nachbildung des Wissens hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem.
 
Auf diese Art sollen menschliche Experten bei Routieneaufgaben unterstützt und entlastet werden. Ein weiteres Ziel ist es, das Wissen, welches menschliche Experten durch Lernen und jahrelange Erfahrung gesammelt haben, automatisiert verarbeitbar gespeichert wird.
 
Zusammengefasst wird dies in der Definition nach [Puppe1991]: "Expertensysteme sind Programme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll." Dabei geht man von der Vorstellung aus, dass menschliche Experten ihre Problemlösungen aus Einzelkenntnissen zusammensetzten, die sie auswählen und in passender Anordnung anwenden.
 
Ein Expertensystem benötigt daher detailierte Einzelkenntnisse über das Aufgabengebiet und Strategien, wie dieses Wissen zur Lösung eines Problems angewendet werden kann. Um ein Expertensystem zu erstellen, muss das Wissen von einem oder mehreren Experten formalisiert und im Computer repräsentiert werden. Dem entsprechend schaffen Expertensysteme ein softwaregestütztes Werkzeug, das ausgehend von Expertenwissen bei Lösung oder Bewertung bestimmter Problemstellungen hilft.
 
Anwendungsbeispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten. Wichtig ist immer die Abwägung von Alternativlösungen im konkreten Fall, weil jedes Expertensystem nur über einen begrenzten Datenumfang verfügt. Ein Expertensystem kann vorgegebene Parameter nicht in Frage stellen und nur die Faktoren berücksichtigen, für die es programmiert ist.
 
Aus diesem Grund sind Expertensysteme als hochpotentes unterstützendes Werkzeug für Experten zwar hilfreich, können aber die individuelle Einschätzung und Entscheidung nie ersetzen. advantagePoint hat mit der Enticklung von AVES™ erstmals die Prognostizierbarkeit von Einflüssen auf Soft Facts in Unternehmen ermöglicht.
nur über einen begrenzten Datenumfang verfügt. Ein ExpertensystemDie Erforschung von Expertensystemen stellt eine erfolgreiche Teildisziplin der künstlichen Intelligenz dar. Die Grundidee, die Expertensystemen zugrunde liegt, ist die Nachbildung des Wissens hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem.
 
Auf diese Art sollen menschliche Experten bei Routieneaufgaben unterstützt und entlastet werden. Ein weiteres Ziel ist es, das Wissen, welches menschliche Experten durch Lernen und jahrelange Erfahrung gesammelt haben, automatisiert verarbeitbar gespeichert wird.
 
Zusammengefasst wird dies in der Definition nach [Puppe1991]: "Expertensysteme sind Programme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll." Dabei geht man von der Vorstellung aus, dass menschliche Experten ihre Problemlösungen aus Einzelkenntnissen zusammensetzten, die sie auswählen und in passender Anordnung anwenden.
 
Ein Expertensystem benötigt daher detailierte Einzelkenntnisse über das Aufgabengebiet und Strategien, wie dieses Wissen zur Lösung eines Problems angewendet werden kann. Um ein Expertensystem zu erstellen, muss das Wissen von einem oder mehreren Experten formalisiert und im Computer repräsentiert werden. Dem entsprechend schaffen Expertensysteme ein softwaregestütztes Werkzeug, das ausgehend von Expertenwissen bei Lösung oder Bewertung bestimmter Problemstellungen hilft.
 
Anwendungsbeispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten. Wichtig ist immer die Abwägung von Alternativlösungen im konkreten Fall, weil jedes Expertensystem nur über einen begrenzten Datenumfang verfügt. Ein Expertensystem kann vorgegebene Parameter nicht in Frage stellen und nur die Faktoren berücksichtigen, für die es programmiert ist.
 
Aus diesem Grund sind Expertensysteme als hochpotentes unterstützendes Werkzeug für Experten zwar hilfreich, können aber die individuelle Einschätzung und Entscheidung nie ersetzen. advantagePoint hat mit der Enticklung von AVES™ erstmals die Prognostizierbarkeit von Einflüssen auf Soft Facts in Unternehmen ermöglicht.
kann vorgegebene Parameter nicht in Frage stellen und nur die Faktoren berücksichtigen, für die es programmiert ist.
 
Aus diesem Grund sind Expertensysteme als hochpotentes unterstützendes Werkzeug für Experten zwar hilfreich, können aber die individuelle Einschätzung und Entscheidung nie ersetzen. advantagePoint hat mit der Enticklung von AVES™Das adVantagePoint-Expert-System wurde von adVantagePoint entwickelt, um erstmalig das Entwicklungspotenzial psychosozialer Softfacts in Unternehmen (Motivation, Effizienz, Leistungsbereitschaft, etc.) und ihre Beeinflussbarkeit durch gezielte Interventionen prognostizieren zu können. Dadurch sind Coaching-Einsätze punktgenau steuerbar und hinsichtlich ihrer Wirksamkeit und Nachhaltigkeit planbar. Unter anderem können Vorhersagen über Art, optimale Intensität und Dauer der zielführendsten Maßnahmenkombination in Unternehmen getroffen werden.

Die Auswirkungen dieser Maßnahmenkombination ist über einer Zeitachse in Softeuros darstellbar. Weiters kann der jeweils aktuelle Status des Fortschrittes ebenfalls in Softeuros getrackt werden. Somit wird transparent, was eine Maßnahme dem Unternehmen an Wertzuwachs bringt. Kernstück ist eine speziell entwickelten Datenbank, welche die Basisdaten (Einflussgrößen, Steuergrößen, Zielgrößen) vernetzt und in themenspezifischer Form bereitstellt. Ausgehend von Felduntersuchungen, Fallstudien, Befragungen von Führungskräften aus unterschiedlichen Branchen und umfangreichen Literaturrecherchen wurde auf Basis der verknüpften Skills aus jahrzehntelanger Praxiserfahrung in der Wirtschaft, in Unternehmensberatung, strategischem Marketing, sowie mit dem Wissen um psychosoziale und biochemische Strukturen ein Tool entwickelt, das die Effizienz von geplanten und durchgeführten Maßnahmen qualitativ und quantitativ bestimmt.

Dazu wurden Six Sigma-Tools wie DMAIC, Ishikawa-Diagramm, C&E-Matrix, FMEA, SIPOC und Bewertungstools aus dem strategischen Marketing auf die Ausgangsdaten angewendet. Bewertungen wurden in Teams vor dem Hintergrund psychosozialer Zusammenhänge erstellt. Dadurch wurden die Beziehungen zwischen den Daten klassifiziert. In die prognostischen Operanden zur Kalkulation der Einflüsse auf die Zielgrößen flossen die Hintergründe aus Sportwissenschaften und Biochemie (Funktionsweise von Nerven- und Gehirnstrukturen) ein.

Anwendung:

Ausschließlich durch adVantagePoint in Unternehmen zur Steuerung der Interventionen im Rahmen von Unternehmenscoachings. Zur Bewertung und Optimierung (Ergänzung) von laufenden Maßnahmen hinsichtlich Coaching, Personalentwicklung oder Organisationentwicklung.

Bedeutung:

Aves ist die wissenschaftliche Bezeichnung für die Gattung der Vögel. Vögel sind Meister darin, günstige Blickwinkel einzunehmen. Sie sind Wahrnehmungskünstler und dienen vielen anderen Tieren als Frühwarnsystem. Außerdem erkennen sie genau den Punkt, an dem das Futter liegt. Aves bedeutet aber auch "sei gegrüßt" oder "lebe wohl". In diesem Sinn ist AVES™ ein Werkzeug, das in einem Unternehmen durch die Einnahme der günstigsten Position zu dessen "Wohlleben" beiträgt.

Entwickler: adVantagePoint (Veronika Zipfelmaier, DI Gerhard Pech)
erstmals die Prognostizierbarkeit von Einflüssen auf Soft Facts in Unternehmen ermöglicht.