A reusable ontology for computer-aided process engineering

Morbach, Jan

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-30727

A reusable ontology for computer-aided process engineering = Eine Ontologie für computergestütze Anwendungen in der Verfahrenstechnik

Morbach, Jan (Author)

2009

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Jan Morbach

ImpressumAachen

ReiheVerfahrenstechnik

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2009

Urspr. ersch.: München : Dr. Hut, 2009. ISBN 978-3-86853-270-8

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-30727
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/94512/files/Morbach_Jan.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Prozesstechnik (416410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Formale Ontologie (Genormte SW) ; Ontologie (Genormte SW) ; Ontologie <Wissensverarbeitung> (Genormte SW) ; Verfahrenstechnik (Genormte SW) ; Wissensrepräsentation (Genormte SW) ; Mereologie (Genormte SW) ; Systemtheorie (Genormte SW) ; Informationsmodell (Genormte SW) ; Metamodell (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; ontology (frei) ; formal ontology (frei) ; process engineering (frei) ; chemical engineering (frei) ; knowledge representation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die vorliegende Arbeit beschreibt den Aufbau, die Inhalte sowie einige Anwendungen der Ontologie OntoCAPE. OntoCAPE ist eine formale Ontologie, die für den Einsatz in unterschiedlichen Softwareanwendungen in der Verfahrenstechnik konzipiert worden ist. Im Kontext dieser Arbeit werden Ontologien primär als Hilfsmittel zum Bau von wissensbasierten Systemen betrachtet. Wissensbasierte Systeme, die oft auch als “Expertensysteme” bezeichnet werden, bestehen aus zwei Hauptkomponenten: der Wissensbasis und der Inferenzmaschine. Die Wissensbasis enthält sowohl allgemeingültiges Wissen über den Problembereich als auch konkrete Fakten über den jeweiligen Anwendungsfall. Die Inferenzmaschine verarbeitet die Regeln und Fakten, die in der Wissensbasis gespeichert sind, um eine Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall abzuleiten. Die Erstellung einer Wissensbasis ist mit einem hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand verbunden. Der Aufwand kann jedoch deutlich reduziert werden, wenn man dabei auf einer bereits vorhandenen Ontologie aufbauen kann: Grundsätzlich gesprochen stellt eine Ontologie allgemeingültiges Wissen in einer strukturierten Form bereit; ist dieses Wissen überdies in einer formalen Sprache repräsentiert, so kann es unmittelbar für den Bau einer Wissensbasis eingesetzt werden. Konkret muss der Anwender zunächst geeignete Wissensbausteine aus der Ontologie auswählen und diese anschließend so erweitern und/oder anpassen, dass eine Wissensbasis für den jeweiligen Anwendungsfall entsteht. In der Ontologie OntoCAPE ist allgemeingültiges Wissen für das Anwendungsgebiet der Verfahrenstechnik formalisiert. Bei der Repräsentation dieses Wissens werden zwei essentielle Ziele angestrebt: Zum einen soll die Ontologie Wissen für ein möglichst breites Spektrum von unterschiedlichen Anwendungen bereit halten, zum anderen soll der Aufwand für das Erstellen einer speziellen Wissensbasis möglichst gering gehalten werden. Diese beiden Ziele stehen in einem Konflikt zueinander: Um OntoCAPE breit einsetzbar zu konzipieren, ist es vorteilhaft, das Wissen möglichst allgemein zu formulieren. Einen minimalen Arbeitsaufwand erreicht man hingegen nur, wenn die Wissensrepräsentation bereits auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten ist. OntoCAPE stellt einen Kompromiss zwischen diesen einander widerstrebenden Zielen dar. Die Ontologie enthält einerseits generische Wissenskomponenten, die sogar über das Anwendungsgebiet der Verfahrenstechnik hinaus eingesetzt werden können; andererseits stellt sie aber auch Wissensbausteine für konkrete Anwendungsfälle bereit.

This thesis presents OntoCAPE, a reusable ontology for different applications in the domain of computer-aided process engineering (CAPE). In the context of this work, ontologies are primarily seen as an effective means to build knowledge-based software. Such software, which is also referred to as ‘intelligent systems’ or ‘expert systems’, comprises two basic software components: (i) the knowledge base, which contains both general knowledge and concrete facts about the case under consideration, and (ii) the inference engine, which processes the knowledge and facts stored in the knowledge base and infers a solution for the case at hand. Typically, the construction of a knowledge base is difficult and time-consuming. However, it can be greatly facilitated by reusing an existing ontology: An ontology represents general knowledge in a structured form such that it can be reused and shared across different software applications. Domain ontologies, in particular, aim at capturing the knowledge of an entire application domain. By extending and refining an ontology, a knowledge base for a particular application can be created. OntoCAPE is a formal ontology for the CAPE domain; it has the dual objectives of being both usable and reusable. These two objectives are in a natural conflict: Usability implies specialization to a particular task, whereas reusability requires generality in order to be applicable in different contexts. Consequently, it is difficult to simultaneously achieve high degrees of usability and reusability. Thanks to its well thought-out design, OntoCAPE provides a reasonable balance between these competing goals.

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