In sicherheitskritischen IT-Projekten, deren Erfolg entscheidend für die öffentliche Sicherheit ist, kann der Ausfall eines IT-Systems weitreichende Folgen haben. Die Wiederverwendung von wertvollem Erfahrungswissen, das oft in natürlicher Sprache und auf unterschiedlichen IT-Systemen oder in physischen Dokumenten vorliegt, stellt in der Praxis jedoch eine erhebliche Herausforderung dar. Wird dieses Erfahrungswissen nicht berücksichtigt, können die Konsequenzen gravierend sein und zu erheblichen Mehrkosten sowie Projektverzögerungen führen.
Ein möglicher Ansatz zur Lösung dieser Probleme liegt an der Schnittstelle von Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik und Informatik. Dieser Ansatz vereint die Disziplinen Projektmanagement, Wissensmanagement und Künstliche Intelligenz (KI). Er zeigt, wie "traditionelle" KI-Techniken, vor allem Ontologien und Case-based Reasoning, in sicherheitskritischen IT-Projekten effektiv eingesetzt werden können. Durch die Kombination von ontologiegestütztem Case-based Reasoning mit Künstlichen Neuronalen Netzen für die "moderne" Word2Vec-Technik wird eine Cloud-basierte Software konzipiert, mit deren Hilfe sich die Wiederverwendung von Erfahrungswissen in sicherheitskritischen IT-Projekten deutlich verbessern lässt.
Dieser Beitrag zeigt auf, wie die Verbindung von traditionellen und modernen KI-Techniken einen Schlüssel zur systematischen Wiederverwendung von erfolgskritischem Erfahrungswissen in sicherheitskritischen IT-Projekten bieten und einen wichtigen Beitrag zur öffentlichen Sicherheit leisten kann.
Herr Jan Peter Schagen, M.Sc., ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Promotionsstudent am Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement an der Fakultät für Wirtschaftswissen-schaften der Universität Duisburg-Essen. Er studierte an der Universität Duisburg-Essen, Campus Essen, den Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre (B.Sc.) und anschließend den Masterstudiengang Märkte und Unternehmen (M.Sc.). Im Rahmen seiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter arbeitete er unter anderem im Verbundprojekt KI-LiveS, das anstrebte, Techniken aus der Erforschung Künstlicher Intelligenz in die betriebliche Praxis zu transferieren. Sein Dissertationsprojekt konzentriert sich auf die g?qqintelligenteg?qq Wiederverwendung von Erfahrungswissen im Projektmanagement mittels ontologiegestützten Case-based Reasonings mit einem besonderen Fokus auf die Konzipierung, Implementierung und Evaluierung von Adaptionsregeln für ein ontologiegestütztes Case-based-Reasoning-System.
Herr Univ.-Prof. Dr. Stephan Zelewski ist Inhaber einer Professur für Betriebswirtschaftslehre und Direktor des Instituts für Produktion und Industrielles Informationsmanagement an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Duisburg-Essen. Er studierte Betriebs- und Volkswirtschaftslehre (Dipl.-Kfm., Dipl.-Volksw.) an den Universitäten Münster sowie Köln. Im Jahr 1985 wurde er an der Universität zu Köln mit einer Arbeit über betriebswirtschaftliche Anwendungspotenziale der Künstlichen Intelligenz promoviert. Nach der Habilitation zur Strukturalistischen Produktionstheorie war er in den Jahren 1993 bis 1998 Inhaber einer Professur für Betriebswirtschaftslehre sowie Direktor des Instituts für Produktionswirtschaft und Industrielle Informationswirtschaft an der Universität Leipzig. Die Hauptarbeitsgebiete von Herrn Zelewski sind einerseits Fragestellungen des computergestützten Produktionsmanagements an der Nahtstelle zwischen Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkten in den Bereichen Projektmanagement, Logistik, Supply Chain Management sowie Produktionsplanung und -steuerung. Andererseits befasst er sich intensiv mit dem Transfer von Erkenntnissen aus der Erforschung Künstlicher Intelligenz auf ökonomische Probleme, insbesondere im Hinblick auf Wissensbasierte Systeme, Ontologien und Case-based Reasoning.
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