DE102005008844B4 - Verfahren zur computergestützten Klassifizierung von Daten und Vorrichtung zu dessen Durchführung - Google Patents

Abstract

Verfahren zur computergestützten Klassifizierung von Daten, wobei
– vorhandene Daten aus einer produktunabhängigen Nutzdatenquelle, nämlich einer Datenbank, einer Datei, einem XML-Katalog, einem elektronischen Katalog oder dem Stammdatensatz eines Betriebes entnommen werden,
– charakteristische Merkmale (20) der Daten vorgegeben und/oder erfasst und/oder abgeleitet werden und
– die Daten anhand dieser Merkmale mithilfe vorgebbarer Regeln in Klassenstrukturen (19) eingeordnet und in einem Ergebnisspeicher (17) bereitgehalten werden,
– wobei die zu klassifizierenden Daten ein CAD-Modell beschreiben, welches mithilfe einer CAD-Software erstellt wird,
– wobei die charakteristischen Merkmale der CAD-Modelle während der Erstellung vorgegeben und/oder selbsttätig erfasst und/oder selbsttätig abgeleitet und als Datensatz klassifiziert werden
– und dann selbsttätig in die Klassenstrukturen eingeordnet und im weiteren im Ergebnisspeicher (17) bereitgehalten werden.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur computergestützten Klassifizierung von Daten, wobei vorhandene Daten aus einer Nutzdatenquelle, nämlich einer Datenbank, einer Datei oder einem elektronischen Katalog entnommen werden, charakteristische Merkmale der Daten vorgegeben und/oder erfasst und/oder abgeleitet werden, und die Daten anhand dieser Merkmale mithilfe vorgebbarer Regeln in Klassenstrukturen eingeordnet und in einem Ergebnisspeicher bereitgehalten werden, sowie eine Vorrichtung zu dessen Durchführung.
• Grundsätzlich ist ein derartiges Verfahren und System zur Komplexitätsreduzierung, insbesondere im Bereich der Automobilfertigung, aus der DE 102 43 281 A1 vorbekannt. Die Reduktion der Komplexität der dabei ablaufenden Prozesse soll dadurch gelingen, dass durch eine Klassifikation der im Rahmen dieser Prozesse zu bearbeiten Objekte eine Eigenschaftsstruktur dieser Objekte erfasst und mittels dieser Struktur eine Klassifizierung dieser Objekte vorgenommen wird. Die den Objekten hierdurch zugewiesenen Attribute erleichtern deren Wiederauffindbarkeit und Unterscheidung. Die Komplexitätsreduzierung wird durch eine Klassifizierung der Eigenschaftsstruktur, umfassend eine Beschreibung eingeordneter Teile und/oder Baugruppen durch Attribute, erzielt. Über die Klassifizierung und die eindeutige Attributvergabe besteht somit ein Zwang der eindeutigen und korrekten Beschreibung. Beispielsweise kann der Aufbau einer Stückliste und die Nutzung der Klassifizierung im Rahmen einer Entwicklung in einem interaktiven, wechselseitigen Prozess erfolgen. Dabei kann über ein Suchwerkzeug des Klassifizierungsprogramms etwa die Spezifikation eines Moduls eingegeben werden, worauf das Programm alle vorhandenen Teile und/oder Baugruppen, die der Spezifikation mit geringer Abweichung entsprechen, auflistet.
• Die insoweit gewonnen Vorteile werden mit einer aufwändigen Analyse der laufenden Prozesse und der hieran beteiligten Objekte bezahlt, um die Klassifizierung der Objekte durchzuführen.
• In vielen Metall verarbeitenden Industriebetrieben werden täglich Produkte neu entwickelt und spezifischen Anforderungen angepasst oder einfach von Fremdanbietern zugekauft. Oftmals unterscheiden sich die Anforderungen an solche Produkte nur geringfügig, teilweise werden identische oder teilidentische Produkte benötigt, die in Ermangelung an Übersicht über die vorhandenen und bereits entwickelten Produkte mehrfach entwickelt bzw. unter verschiedenen Teilenummern eingekauft werden. Das Ergebnis ist ein Mehraufwand und ein Zeitverlust für die Entwicklung bereits vorhandener Produkte und eine kostenintensive mehrfache Lagerhaltung identischer Teile. Infolgedessen muss ein wesentlicher Aufwand für das Suchen und Auffinden spezieller Produkte in Kauf genommen werden. Bei besonders umfangreichen und unstrukturierten Teilelisten kann eine solche Suche aufwändiger sein als eine Neuentwicklung.
• Es wäre folglich sinnvoll, ein Verfahren zur computergestützen Klassifizierung von Daten zu schaffen, welches zum Einen ohne zeitlichen Aufwand Überblick über die bereits vorhandenen Produkte verschafft, und zum Anderen zeit- und kostensparend neue Produkte so klassifiziert, dass sie anhand von spezifischen Merkmalen innerhalb des Produktbestandes leicht auffindbar und gegebenenfalls direkt weiterentwickelbar sind, sowie eine Vorrichtung zur Durchführung dieses Verfahrens bereitzustellen.
• Die vorstehend definierte Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren nach Anspruch 1, sowie durch die Vorrichtung nach Anspruch 21 in der nachfolgend beschriebenen Art und Weise gelöst. Die Ansprüche 2 bis 20, 22 und 23 beschreiben weitere vorteilhafte Ausprägungen des Verfahrens und der Vorrichtung.
• Das Verfahren gemäß dem Hauptanspruch dient zur Klassifizierung von Daten. Hierbei werden insbesondere Daten aus einer beliebigen Nutzdatenquelle, nämlich einem Datenbanksystem, einem XML-Katalog oder dem Stammdatenbestand des Betriebs entnommen. Die Datensätze werden zunächst nach charakteristischen Merkmalen durchsucht und klassifiziert. Die einer solchen Klassifikation zugrunde liegenden Regeln sind vorzugsweise vorgebbar. Mit ihrer Hilfe können fehlende Merkmale berechnet oder abgeleitet werden, überflüssige Merkmale sind verwerfbar.
• Sollte der Computer bei den vorliegenden Datensätzen auf identische Merkmale stoßen, so können diese als Doubletten gekennzeichnet werden. Auf diese Weise wird ein Überblick über gegebenenfalls unnötig vorgehaltene Lagerbestände ermöglicht.
• Insbesondere sind mit diesem Verfahren auch CAD-Modelle klassifizierbar, die ebenfalls als Datensätze interpretiert werden. Auch ihre charakteristischen Merkmale werden vom Computer selbsttätig erfasst. Mithilfe dieser Merkmale nimmt dieser selbsttätig eine Einteilung in eine Klassenstruktur vor, in der nach den anzulegenden Kriterien jeweils ähnliche Modelle gleichen Klassen zugeordnet sind. Diese Modelle liegen in einem Ergebnisspeicher vor, in den sämtliche fertigen Modelle eingefügt werden.
• Während der Entwicklung eines neuen CAD-Modells prüft der Computer gleichzeitig selbstständig, ob im Ergebnisspeicher bereits ähnliche oder identische Modelle vorhanden sind. Findet er im Laufe einer solchen Suche identische oder teilidentische CAD-Modelle, so schlägt er diese dem Entwickler vor. Dem Entwickler steht es nun frei, die fraglichen Modelle zu verwerfen, wenn sie ihm nicht geeignet erscheinen. Alternativ kann er jedoch auch eines der vorgeschlagenen Modelle zur Weiterentwicklung übernehmen, um die Entwicklungsschritte bis zu dem Stand des vorhandenen Modells einzusparen. Im Idealfall schlägt der Computer exakt das zu entwickelnde Modell vor, weil es sich bereits im Ergebnisspeicher befand. In diesem Fall werden die Entwicklungszeit und der damit verbundene Zeitaufwand auf ein Minimum reduziert. Jedes neu erstellte CAD-Modell wird wiederum im Ergebnisspeicher bereitgehalten, um für spätere Entwicklungen wieder verfügbar zu sein.
• Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn die Merkmale insbesondere der Kategorie geometrische Daten wie Länge, Breite, Winkel, Biegeradius oder den Kategorien Material, Materialkonstanten, Beschichtung oder Farbe angehören. Diese sind leicht nachprüfbar, häufig bereits erfasst und zumeist ableitbar, wenn sie nicht in der gewünschten Form vorliegen.
• Mit Vorteil sind diese Merkmale in Merkmalslisten organisiert, wobei jede Klasse eine bestimmte Merkmalsliste aufweist, die sie kennzeichnet. Grundsätzlich werden Merkmale mit den Klassen vererbt. Vorteilhafterweise kann eine solche Vererbung aber auch auf Wunsch unterbleiben. Dies ist besonders wichtig im Zusammenhang mit der Doublettenanalyse, da so auf die im Rahmen einer solchen Analyse begutachteten Merkmale gezielt eingewirkt werden kann.
• Da für verschiedene Produktkategorien zum Teil völlig unterschiedliche Merkmale ausschlaggebend sind, ist es von Vorteil, die Anpassbarkeit dieser Merkmale und der dazugehörigen Merkmalslisten an die Bedürfnisse zu gewährleisten. Auch die Klassenstruktur und die Regeln für die Klassifikation können geändert werden. Diese Änderungen und Anpassungen sind grafisch mithilfe eines Editors durchführbar.
• Ein weiterer Vorteil ergibt sich bei der grafischen Bearbeitung der genannten Regeln und Strukturen dadurch, dass für die grafische Gestaltung eine einfache und übliche Darstellung, wie insbesondere die Darstellung in einer Baumstruktur, wählbar ist.
• In vorteilhafter Ausgestaltung der oben stehenden grafischen Bearbeitung der genannten Strukturen sind diese mittels Drag & Drop änderbar, so dass Änderungen in beliebig kurzer Zeit übersichtlich durchführbar sind.
• Für das Auffinden von Datensätzen ist es abermals von Vorteil, wenn diese mehrfach klassifizierbar sind. Es wird dabei zwischen Zugehörigkeitsmerkmalen (Wahrheitswerte) und Sachmerkmalen unterschieden. Weisen die betreffenden Datensätze die Zugehörigkeitsmerkmale verschiedener Klassen auf, so sind sie in der Klassenstruktur mehrmals enthalten, nämlich in jeder Klasse, der keines der Zugehörigkeitsmerkmale des Datensatzes widerspricht. So können Datensätze beispielsweise sowohl nach herstellungsspezifischen, als auch nach produktspezifischen Sachmerkmalen klassifiziert werden. Als Zugehörigkeitsmerkmal gilt die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Klasse.
• Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, den Ergebnisspeicher so zu gestalten, dass er von möglichst vielen standardisierten Anwendungen ausgelesen und weiterverarbeitet werden kann. Dazu können die in ihm gespeicherten Daten in verschiedenen, vorteilhafter Weise besonders verbreiteten, speziell angepassten Datei- und Datenbankformaten abgelegt werden. Diese sind insbesondere SQL, Oracle und die Formate anderer kommerzieller Anwendungen wie SAP oder agile.
• In vorteilhafter Ausgestaltung ist der Ergebnisspeicher in Form von Listen oder als relationales Datenbanksystem darstellbar, wobei zur Kennzeichnung der Merkmale einheitliche oder vereinheitlichte Begriffe verwendet werden. Dadurch wird vermieden, dass abweichende Bezeichnungen desselben Merkmals dazu führen, dass bei Suchen kein Treffer auftritt, obwohl Produkte oder Modelle möglicherweise identisch sind.
• In abermals vorteilhafter Ausgestaltung werden diese Listen und Datenbanken auf die wesentlichen, nämlich unterscheidungskräftigen, Merkmale beschränkt. Dies erhöht die Übersicht über die vorhandenen Teile und ermöglicht es, die speziellen Unterschiede verschiedener Datensätze schnell zu erfassen.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung ist die Sprache zumindest der die Merkmale kennzeichnenden Beschreibungen wählbar, so dass durch die Einheitlichkeit der Beschreibung eine sprachenübergreifende Nutzung derselben Listen und Datenbanken bzw. desselben Ergebnisspeichers möglich ist. Eine vollständige Übersetzung der Datenbestände entfällt somit.
• Als weiterer Vorteil hat sich erwiesen, dass externe elektronische Kataloge wie beispielsweise XML-Kataloge sowohl erstellbar, als auch einbindbar und veränderbar sind. Sie können darüber hinaus direkt in den Ergebnisspeicher eingefügt werden.
• In vorteilhafter Ausgestaltung können in die Listen auch Bilddateien eingebunden werden, so dass Modelle und Produkte auch anhand dieser Bilder auf den ersten Blick identifizierbar sind.
• Zur besseren Handhabung empfiehlt es sich, das Verfahren als Plug-In zu implementieren, das in die gängigen Software-Systeme einbindbar ist. Auf diese Weise entfällt ein Umschalten zwischen verschiedenen Anwendungen und die zusätzliche Funktionalität steht im Rahmen der bereits vertrauten Umgebung zur Verfügung.
• Es hat sich im Firmenbetrieb als Vorteil erwiesen, das Verfahren auf mehrere Rechner zu verteilen und dabei eine Client-Server-Struktur zu realisieren. Dabei führt der Server auf Wunsch die Klassifikation der Nutzdaten durch, während der Entwickler am Clientrechner den Aufbau und die Pflege des Datenbestandes insbesondere des Regelsystems überwacht bzw. durchführt. Die Daten liegen, für alle weiteren Clients gleichzeitig verfügbar, ebenfalls auf dem Server. Durch diese Trennung der Daten von der Bearbeitung wird die Verfügbarkeit erhöht, während die benötigte vorgehaltene Datenmenge verringert wird.
• In abermals vorteilhafter Ausgestaltung wird die Datenhaltung im Ergebnisspeicher mithilfe eines relationalen Datenbanksystems realisiert. Dies erhöht wiederum den Organisationsgrad und ermöglicht eine standardisierte Datenhaltung.
• Nachfolgend wird der Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens anhand von schematischen Zeichnungen naher erläutert.
• Es zeigen:
• 1: das erfindungsgemäße Verfahren zur Klassifikation in einer schematischen Darstellung in Form eines Blockdiagramms,
• 2: ein Verfahren zur Doublettenanalyse ebenfalls in einer schematischen Darstellung in Form eines Blockdiagramms,
• 3: eine beispielhafte Klassenstruktur in einem Verzeichnisbaum und ein herausgegriffenes Merkmal dieser Klassenstruktur in einem Blockdiagramm und
• 4: ein beispielhaftes Regelsystem in einer Darstellung als Baumstruktur.
• 1 zeigt den Ablauf der Klassifikation eines Datensatzes. Hierbei erfolgt zunächst nach dem Start der Klassifizierung 1 eine Identifizierung 2 vorhandener Datensätze, wobei die dafür verwendeten Daten einem zur Datenhaltung bereitgehaltenen Ergebnisspeicher 17 entnommen werden. Sodann folgt eine Bestimmung 3 des in der Suchreihenfolge nächsten Datensatzes. Sollte es sich bereits um den letzten vorhandenen Datensatz gehandelt haben, so folgt an dieser Stelle das Ende der Klassifikation 9. Ist das hingegen nicht der Fall, so wird eine Klassifikation 4 des zuletzt aufgefundenen Datensatzes durchgeführt.
• Diese Klassifikation beruht auf folgenden zu ermittelnden Daten: Es wird zunächst eine Ermittlung charakteristischer Merkmale 5 des aktuell vorliegenden Datensatzes durchgeführt, woran sich die Gewinnung weiterer Daten 6 aus dem Ergebnisspeicher 17 anschließt. Zur Bewertung der auf diese Weise aufgefundenen Merkmale werden vergleichende Berechnungen 7 vorgenommen, deren Ergebnis eine fertige Klassifizierung darstellt, nach deren Speicherung 8 im Ergebnisspeicher 17 wiederum die Bestimmung 3 des nächsten Datensatzes den Klassifikationszyklus des hier betrachteten Datensatzes abschließt.
• Um die mehrfache Datenhaltung einzelner Datensätze zu vermeiden, kann eine Doublettenanalyse durchgeführt werden. Für jede im Ergebnisspeicher 17 vorhandene Klasse ist eine solche Analyse durchführbar. Zur Durchführung einer solchen Analyse ist nach dem Start 10 der Analyse zunächst das Festlegen einer Einstiegsklasse 11 und eines Merkmalsvergleichs 12 erforderlich. Aus einem Ergebnisspeicher 17 werden dort abgelegte Datensätze importiert und nach einer Identifizierung 2, Sortierung 13 und Gruppierung 14 weiterbearbeitet. Die Sortierung 13 und Gruppierung 14 der Datensätze erfolgt nach den zuvor festgelegten Merkmalsvergleichen in den betroffenen Klassen. Noch in der untersten Ebene exakt gleich sortierte und gruppierte Datensätze werden im Zuge einer Doublettenmarkierung 15 kenntlich gemacht. Die so aufgefundenen Datensätze werden auf Wunsch in einem Report 21 zusammengestellt. Eine Beendigung 16 der Doublettenanalyse erfolgt nach der Bearbeitung des letzten Datensatzes.
• 3 zeigt beispielhaft das Prinzip einer Klassenstruktur 19, die aus verschiedenen ineinander verschachtelten Klassen 18 besteht. Jeder Klasse sind Merkmale 20 zugeordnet, wobei eine Klasse stets ebenfalls die Merkmale der nächsthöheren Klasse aufweist. Beispielhaft ist ein Merkmal herausgegriffen, wie es prinzipiell in einem Editor im Rahmen des Verfahrens erstellbar ist. Es handelt sich bei diesem Merkmal um einen Wahrheitswert. Ist der Wert „Länge” eines Produkts oder Modells, welches alle Merkmale höherer Klassen erfüllt, gleich dem vorgegebenen Wert „40 mm”, so ist dieses Merkmal ebenfalls erfüllt und das Produkt oder Modell gehört dieser Klasse an.
• In 4 ist dargestellt, wie eine Regel zur Klassifizierung eines Datensatzes aufgebaut ist. Dabei sei beispielhaft angenommen, dass ein Datensatz zur Beschreibung einer Schraube zur Klassifizierung vorliege. Dieser Datensatz beinhalte je ein Datenfeld für eine laufende Nummer, eine Bezeichnung, ein Dimensionsfeld und ein Feld mit Werkstoffinformation. Im vorliegenden Schritt soll die Nummer der angegebenen ISO Norm als Merkmal ermittelt werden. Der Aufbau des Datensatzes sei herstellerspezifisch und dem Programm unbekannt. Daher wird in einem ersten Schritt zunächst das erste Datenfeld nach einer als ISO Nummer interpretierbaren Zeichenkette durchsucht. Die zu suchende Zeichenkette wird durch drei Blöcke in der untersten Diagrammzeile verkörpert. Dieses Tripel ist dreimal vorhanden, da die Suche prinzipiell für alle drei Datenfelder durchgeführt wird. Das erste Datenfeld ist die Bezeichnung. Endete diese Suche darin erfolglos, wird nichts in die nächste Ebene weitergegeben. Diese Information wiederum veranlasst die Suche im nächsten Teilbaum. Ist eine nach oben weitergereichte Information nicht Null, so wird die Suche erfolgreich beendet und der gefundene Wert zurückgeliefert. Wird in allen betroffenen Feldern nichts aufgefunden, so ist das gesuchte Merkmal nicht feststellbar.

1

Klassifikation starten

2

Datensätze identifizieren

3

Nächsten Datensatz bestimmen

4

Datensatz klassifizieren

5

Merkmale ermitteln

6

Weitere Daten gewinnen

7

Merkmale bewerten

8

Klassifikation speichern

9

Klassifikation beenden

10

Doublettenanalyse starten

11

Einstiegsklasse festlegen

12

Merkmalvergleich festlegen

13

Datensätze sortieren

14

Datensätze gruppieren

15

Doubletten markieren

16

Doublettenanalyse beenden

17

Ergebnisspeicher

18

Klasse

19

Klassenstruktur

20

Merkmal

21

Report

Claims (23)

1. Verfahren zur computergestützten Klassifizierung von Daten, wobei – vorhandene Daten aus einer produktunabhängigen Nutzdatenquelle, nämlich einer Datenbank, einer Datei, einem XML-Katalog, einem elektronischen Katalog oder dem Stammdatensatz eines Betriebes entnommen werden, – charakteristische Merkmale (20) der Daten vorgegeben und/oder erfasst und/oder abgeleitet werden und – die Daten anhand dieser Merkmale mithilfe vorgebbarer Regeln in Klassenstrukturen (19) eingeordnet und in einem Ergebnisspeicher (17) bereitgehalten werden, – wobei die zu klassifizierenden Daten ein CAD-Modell beschreiben, welches mithilfe einer CAD-Software erstellt wird, – wobei die charakteristischen Merkmale der CAD-Modelle während der Erstellung vorgegeben und/oder selbsttätig erfasst und/oder selbsttätig abgeleitet und als Datensatz klassifiziert werden – und dann selbsttätig in die Klassenstrukturen eingeordnet und im weiteren im Ergebnisspeicher (17) bereitgehalten werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass auf den Klassenstrukturen Analysen von Datensätzen mit, vorzugsweise vorgebbaren, ähnlichen oder identischen Merkmalen durchführbar sind, wobei bei diesen Analysen aufgefundene Datensätze selbsttätig als Doubletten gekennzeichnet werden (15).
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Klassenstrukturen gleichzeitig selbsttätig nach CAD-Modellen mit identischen und/oder ähnlichen Merkmalen durchsucht werden, bei dieser Suche aufgefundene, zu einem früheren Zeitpunkt klassifizierte CAD-Modelle vorgeschlagen werden und zumindest eines der vorgeschlagenen CAD-Modelle auswählbar und zur Weiterentwicklung benutzbar ist.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Merkmale insbesondere den Kategorien geometrische Daten, Material, Materialkonstanten, Beschichtung oder Farbe angehören.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Merkmale innerhalb der Klassen (18) wahlweise vererbbar sind und in Merkmalslisten und Merkmalstrukturen organisierbar sind, wobei jeder Klasse (18) zumindest eine Merkmalsliste und/oder Merkmalstruktur hinzufügbar ist.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Merkmalsstrukturen und/oder die Klassenstrukturen (19) und/oder die Regeln für die Klassifikation mithilfe eines Editors erstellbar und/oder änderbar sind.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Erstellung der Regeln, Merkmalsstrukturen und Klassenstrukturen eine grafische Darstellung, vorzugsweise eine Baumstruktur, verwendbar ist.
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass Änderungen der Merkmalsstrukturen und/oder der Klassenstrukturen mittels Drag & Drop durchführbar sind.
9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Regeln mit erweiterbaren Operatoren erstellbar sind, wobei für die Extraktion von Textfragmenten reguläre Ausdrücke verwendbar sind.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Produkt oder CAD-Modell gleichzeitig mehreren Klassen zugeordnet sein kann.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Datenhaltung und/oder zur Ergebnisspeicherung verschiedene Dateiformate und Datenbankformate, insbesondere SQL und Formate anderer kommerzieller Anwendungen, verwendbar sind.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Ergebnisspeicher (17) in Form von Listen in Form relationaler Datenbanken darstellbar ist, in denen einheitliche und/oder vereinheitlichte Begriffe zur Kennzeichnung der Merkmale (20) verwendet werden.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Listen oder Datenbanken, vorzugsweise selbsttätig, auf wesentliche Merkmale (20) beschränkbar sind und/oder eine sortierte Ansicht der Inhalte möglich ist.
14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass die für die Listen oder Datenbanken und die einheitlichen und/oder vereinheitlichten Begriffe verwendete Sprache wählbar ist.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass externe elektronische Kataloge, insbesondere XML-Kataloge, erstellbar und/oder veränderbar und/oder in den Ergebnisspeicher (17) einbindbar sind.
16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Bilddateien in den Ergebnisspeicher (17) einbindbar sind.
17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in einem Datennetzwerk eine Server-Client-Struktur verwirklicht ist, wobei der Server die Klassifizierung und die Datenhaltung, der Client den Aufbau und/oder die Pflege des Datenbestandes durchführt.
18. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifizierungsprozess auf mehreren, über ein Datennetzwerk verbundenen Rechnern, parallel durchführbar ist.
19. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Ergebnisspeicher (17) als Datenbanksystem oder als Datei im jeweiligen Datenformat eines kommerziellen Systems ausgeführt ist.
20. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die beschriebenen Funktionalitäten des Verfahrens bestehenden Softwareprogrammen in Form zumindest eines Plug-Ins hinzufügbar sind.
21. Vorrichtung zur computergestützten Klassifizierung von Daten nach dem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 20, – umfassend einen Client-PC zur Erstellung von Datensätzen, – einen Ergebnisspeicher (17), in dem klassifizierte Datensätze hinterlegbar sind, – ein Datenbanksystem, in dem klassifizierte Daten vorhaltbar sind und in welches Daten aus elektronischen Katalogen einfügbar sind, – wobei vom Client-PC das Datenbanksystem und der Ergebnisspeicher (17) ständig, insbesondere während der Erstellung neuer Datensätze, überwachbar ist, – im Rahmen der Überprüfung von Datenbanksystem und Ergebnisspeicher aufgefundene Ergebnisse an den Client-PC übertragbar sind und fertige Datensätze und Produkte vom Client-PC an Ergebnisspeicher (17) und Datenbank übertragbar sind.
22. Vorrichtung nach Anspruch 21, dadurch gekennzeichnet, dass die Datensätze zur Beschreibung von CAD-Modellen geeignet sind.
23. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 21 oder 22, dadurch gekennzeichnet, dass Datenbanksystem und Ergebnisspeicher (17) physisch zumindest einem Server-PC zugeordnet sind, wobei dieser Server-PC einem Netzwerk angehört, welches zumindest einen Client-PC und zumindest einen Server-PC umfasst, und jeder Client-PC zumindest mit jedem Server-PC zum Zwecke des Datenaustauschs kommunizieren kann.