DE10200604A1

DE10200604A1 - Verfahren zur schlagwortbasierten Suche eines ähnlichen Fallbeispiels und Computersystem

Info

Publication number: DE10200604A1
Application number: DE10200604A
Authority: DE
Inventors: Patric Enewoldsen; Bernd Alzer; Klaus Zander
Original assignee: Bayer AG
Current assignee: Bayer AG
Priority date: 2002-01-10
Filing date: 2002-01-10
Publication date: 2003-07-31
Also published as: AU2002367325A1; US20030130997A1; WO2003058495A3; WO2003058495A2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Computersystem und ein Verfahren zur Suche eines ähnlichen Fallbeispiels aus einer Menge von Fallbeispielen (F¶i¶), wobei jedem der Fallbeispiele Fallbeispiel-Schlagworte zugeordnet sind, mit folgenden Schritten: DOLLAR A a) Eingabe einer Suchanfrage mit Such-Schlagworten (X¶j¶), DOLLAR A b) für jedes der Fallbeispiele: DOLLAR A für jedes Such-Schlagwort: DOLLAR A - Berechnung der Distanzen von dem Such-Schlagwort zu jedem Fallbeispiel-Schlagwort, DOLLAR A - Bestimmung eines Minimums (D¶j¶) der Distanzen, DOLLAR A Summierung der Minima, DOLLAR A c) Ausgabe des Fallbeispiels mit der kleinsten Summe der Minima.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Suche eines ähnlichen Fallbeispiels aus einer Menge von Fallbeispielen sowie ein entsprechendes Computerprogramm und ein entsprechendes Computersystem, insbesondere ein Client-Server Computersystem.
Aus dem Stand der Technik ist es bekannt Produkte und Dienstleistungen auf elektronischem Wege, beispielsweise über das Internet, anzubieten, zu bewerben und zu verkaufen. Dies trifft gleichermaßen für an den Endverbraucher gerichtete Angebote, insbesondere für den sogenannten "business to consumer" Bereich, wie auch auf den Handel zwischen Institutionen, insbesondere für den sogenannten "business to business" Bereich, zu.
Zum Beispiel benutzen Banken, Vertreiber von Konsumartikeln, Unternehmen der Telekommunikation und der Elektronik oder die Automobilindustrie das Internet für sogenannte E-Business-Plattformen oder Portale, zum Angebot der betreffenden Produkte und/oder Dienstleistungen.
Eine besonders wichtige Rolle spielt die Einrichtung solcher E-Business-Plattformen für die chemische Industrie, da die weitgehende Automatisierung der Warenlieferkette zu deutlichen Kostensenkungen führen wird. Dabei unterscheidet man zwischen Firmenportalen (beispielsweise KU Portal, BayerONE), Marktplätze (z. B. Omnexus) und Einkaufsplattformen (z. B. Covisint).
Weitere Beispiele für solche E-Business-Plattformen sind CC-MARKETS und "Elemica". Bei Elemica handelt es sich um eine Gründung von zweiundzwanzig der weltweit größten Chemiefirmen; über diesen Marktplatz können Grund-, Spezial- und Feinchemikalien bestellt werden.
In der chemischen Industrie ist ein solcher Marktplatz besonders vorteilhaft. Dies trifft gleichermaßen für den Waren-Austausch zwischen Chemie-Firmen zu als auch hinsichtlich des Verkaufs an Abnehmer außerhalb der chemischen Industrie. Ein entsprechendes Plateau von Funktionen stellt einen Katalog der Produkte sowie Funktionen zur Kontrakt-Abwicklung und zum Abruf der vereinbarten Lieferung zum entsprechenden Zeitpunkt zur Verfügung. Zusätzlich sollen Transportplanungen und Lagerhaltung gleichzeitig elektronisch gesteuert werden. Dies sind Funktionen, die gerade im Handel mit Chemikalien von großer Bedeutung sind.
Gerade bei beratungsintensiven Produkten sind vorbekannte E-Business-Plattformen insofern nachteilig, als es einem potentiellem Kunden schwer fällt, aus den zur Verfügung stehenden Bestelloptionen die für seinen Zweck geeignetste auszuwählen. Dieses Problem tritt insbesondere bei der Auswahl von Polymeren für kundenspezifische Anwendungen auf. Es besteht daher ein Bedürfnis, einen potentiellen Kunden in die Lage zu versetzen, interaktiv, beispielsweise über das Internet, zielgerichtete Informationen zur Verfügung zu stellen, die dem Kunden eine optimale Auswahl eines Polymers für den betreffenden Zweck ermöglicht.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zur schlagwortbasierten Suche von Fallbeispielen sowie ein entsprechendes Computerprogramm und Computersystem zu schaffen.
Die der Erfindung zu Grunde liegende Aufgabe wird mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche jeweils gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
Die Erfindung ermöglicht es, eine Suchanfrage mit einem oder mehreren Such- Schlagworten aus einer vorgegebenen Vereinigungsmenge von Schlagworten zu formulieren, um ein oder mehrere möglichst ähnliche Fallbeispiele zu ermitteln. Ein solches Fallbeispiel besteht beispielsweise aus einer Datei mit einer Abbildung des ähnlichen Produkts sowie Produktinformationen bezüglich des für die Herstellung des Produkts verwendeten Polymers und der Herstellungstechnologie. Darüber hinaus können weitere anwendungsspezifische, technische oder kaufmännische Informationen in der Datei beinhaltet sein.
Nach einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung erfolgt die Suche nach einem ähnlichen Fallbeispiel, welches möglichst genau der Suchanfrage entspricht, durch die Berechnung von Distanzen in einer Baumstruktur. Die Fallbeispiele werden nach der Summe der minimalen Distanzen zu den Such-Schlagworten sortiert und in dieser Form zur Auswahl durch den Benutzer ausgegeben.
Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung erfolgt die Berechnung der Distanzen unter Berücksichtigung von Gewichtungen der Zweige der Baumstruktur.
Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung besteht die Baumstruktur aus mehreren Bäumen, wobei jeder Baum zu einer bestimmten Kategorie gehört, wie zum Beispiel "Technologien und Verarbeitung", "Branchen", "Eigenschaften" und "Produkte".
Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es möglich, für ein bestimmtes ausgewähltes Fallbeispiel ähnliche Fallbeispiele automatisch ermitteln zu lassen. Dies erfolgt so, dass jedem der Fallbeispiele Such-Schlagworte fest zugeordnet sind. Die Menge der einem Fallbeispiel zugeordneten Such-Schlagworte kann dabei identisch sein mit den Fallbeispiel-Schlagworten. Zur Suche von ähnlichen Fallbeispielen zu dem ausgewählten Fallbeispiel werden die dem ausgewählten Fallbeispiel fest zugeordneten Such-Schlagworte als Suchanfrage verwendet.
Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist das erfindungsgemäße Computersystem in einer Client-Server-Architektur realisiert, so dass die Eingabe von Suchanfragen von dem Client-Computer beispielsweise über das Internet in den Server-Computer erfolgt, wo die Suchanfrage abgearbeitet wird.
Im weiteren werden bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung mit Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 ein Blockdiagramm einer Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Computersystems,
Fig. 2 eine Ausführungsform einer Baumstruktur mit mehreren Bäumen,
Fig. 3 ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahren zur Suche von ähnlichen Fallbeispielen,
Fig. 4 ein Flussdiagramm zur Suche von ähnlichen Fallbeispielen zu einem zuvor ausgewählten Fallbeispiel,
Fig. 5 ein Eingabefenster für die Eingabe einer Suchanfrage von einem Client- Computer,
Fig. 6 die Ausgabe von ähnlichen Fallbeispielen, die nach Relevanz sortiert sind,
Fig. 7 ein Ausgabefenster für die Anzeige eines Fallbeispiels,
Fig. 8 eine Ausgabe von zu dem angezeigten Fallbeispiel der Fig. 7 aufgefundenen ähnlichen Fallbeispielen.
Die Fig. 1 zeigt ein Blockdiagramm eines erfindungsgemäßen Computersystems mit einer Client-Server-Architektur. Das Computersystem hat einen Server-Computer 1 mit einer Datenbank 2 zur Speicherung von Fallbeispiel-Dateien F₁, F₂, F₃, . . . Jeder der Fallbeispiel-Dateien ist eine Menge von Fallbeispiel-Schlagworten M₁, M₂, M₃, . . . zugeordnet.
Ferner hat der Server-Computer 1 eine Datenbank 3 zur Speicherung einer Baumstruktur. In der Ausführungsform der Fig. 1 besteht die Baumstruktur aus mehreren Schlagwort-Bäumen B₁, B₂, B₃, B₄, . . . Jeder der Schlagwort-Bäume ist dabei einer bestimmten Kategorie zugeordnet, wie zum Beispiel "Technologien und Verarbeitung", "Branchen", "Eigenschaften" und "Produkte".
Beispielsweise ist der Schlagwort-Baum B₁ der Kategorie "Technologien und Verarbeitung" zugeordnet und beinhaltet daher Schlagworte aus diesem Themenbereich, wie zum Beispiel "Angusstechnik", "Folienhinterspritzen", "Formteilgestaltung", "Gasinjektionstechnik (GIT)", "Mehrkomponenten-Spritzgießen", "Textilhinterspritzen", "Werkzeugtemperierung", "Extrusionsblasformen", "Folienextrusion", "Massivplattenextrusion", "Profilextrusion", "Stegplattenextrusion", "3D MID", "Dünnwandtechnik", "Hybridtechnik", "Prototypenbau", "Heizelementschweißen", "Laserschweißen", "Ultraschallschweißen" und "Vibrationsschweißen".
Entsprechend ist beispielsweise der Schlagwort-Baum B₂ der Kategorie "Branchen" zugeordnet und beinhaltet u. a. die Schlagworte: Bauwirtschaft, Gesundheitswesen, EDV, Elektrik, Elektronik, Garten, Haus, Haushalt, KfZ-Industrie, Maschinen-/Anlagenbau, Medizintechnik, Möbel, optische Anwendungen, Sport/Freizeit, Verpackung.
Ferner ist der Schlagwort-Baum B₃ beispielsweise der Kategorie "Eigenschaften" zugeordnet und beinhaltet unter anderem die folgenden Schlagworte: Abriebfestigkeit, Chemikalienbeständigkeit, Chemisch, Elektrisch, elektrische Eigenschaften, Energieaufnahme, Flammschutz, Flexibilität, Kratzfestigkeit, Längenausdehnung, Maßhaltigkeit, Mechanisch, mechanische Langzeiteigenschaften, Oberfläche, Oberflächenbeschichtung, Oberflächentechnik, Schwindung, Steifigkeit, Thermisch, Transparenz, Verzug, Witterungsbeständigkeit, Wärmeformbeständigkeit, Zähigkeit.
Der Schlagwort-Baum B₄ ist beispielsweise der Kategorie "Produkte" zugeordnet und beihaltet unter anderem die folgenden Schlagworte: Apec, PC HAT, Bayblend, PC + ABS, Desmopan, TPU, Durethan A, PA 66, Novodur Lustran, ABS, Porcan, PBT, SAN, Triax, ABS + pA.
Vorzugsweise handelt es sich bei dem Schlagwort-Bäumen B₁, B₂, B₃, B₄, . . . jeweils um hierarchische Bäume, wobei jedem Knoten in einem Schlagwort-Baum ein Schlagwort zugeordnet ist. Die Schlagworte der verschiedenen Schlagwort-Bäume bilden disjunkte Mengen von Schlagworten. Die Fallbeispiel-Schlagworte, die den Fallbeispiel-Dateien zugeordnet sind, gehören zu der Vereinigungsmenge von disjunkten Mengen. Ebenso erfolgt die Auswahl von Such-Schlagworten für eine Suchanfrage aus dieser Vereinigungsmenge.
Mit Bezug auf die Fig. 2 wird weiter unten ein Ausführungsbeispiel für die hierarchische Baumstruktur bestehend aus Schlagwort-Bäumen mit gewichteten Zweigen näher erläutert werden.
Der Server-Computer 1 hat ferner eine Web-Seite 5, beispielsweise einer E-Business- Plattform. Auf dieser Web-Seite 5 ist ein Eingabefenster vorgesehen, um es einem Nutzer zu erlauben, eine Suchanfrage einzugeben.
Ferner hat der Server-Computer 1 ein Programm 4, in welches die Suchanfrage mit den Such-Schlagworten eingegeben wird. Das Programm 4 greift dann auf die Datenband 2 und auf die Datenbank 3 zu, um ein oder mehrere ähnliche Fallbeispiele zu ermitteln und einen entsprechenden Ausgabebildschirm zu erzeugen. Die Art und Weise der Berechnung wird weiter unten mit Bezug auf die Fig. 3 näher erläutert werden.
Auf die Web-Seite 5 des Server-Computers 1 kann von einem Client-Computer 6 über ein Computernetzwerk, wie beispielsweise das Internet 7, zugegriffen werden. Die Web-Seite 5 wird dann von dem Client-Computer 6 mittels dessen Browser- Programm 8 angezeigt. Dadurch wird für den Benutzer des Client-Computers 6 eine graphische Benutzerschnittstelle zur Verfügung gestellt, über die der Benutzer seine Suchanfrage durch die Auswahl von Such-Schlagworten aus der Vereinigungsmenge der Schlagworte formulieren kann.
Nach der Eingabe einer solchen Suchanfrage A wird eine Datei 9 mit den Such- Schlagworten über das Internet 7 zu der Web-Seite 5 übertragen, von wo die Eingabe in das Programm 4 erfolgt. Die von dem Programm 4 ermittelten ähnlichen Fallbeispiele werden dann in Form einer weiteren Datei 10 zu dem Client-Computer 6 übertragen und dort mittels des Browser-Programms 8 angezeigt.
Die Fig. 2 zeigt eine Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Baumstruktur. Die Baumstruktur beinhaltet die Schlagwort-Bäume B₁, B₂, B₃, und B₄, wobei der Übersichtlichkeit halber nur die Schlagwort-Bäume B₁ und B₂ in der Fig. 2 dargestellt sind.
Der Schlagwort-Baum B₁ ist der Kategorie "Technologien und Verarbeitung" zugeordnet. Die Schlagworte des Schlagwort-Baums B₁ sind hierarchisch strukturiert, wobei die Wurzel S₁₁ des Schlagwort-Baums B₁ die Kategorie bezeichnet, worauf unterschiedliche Verfahrenskategorien bzw. Sonderformen der verschiedenen Verfahrenkategorien in ein oder mehreren nachgeordneten Hierarchieebenen folgen.
Beispielsweise sind die Knoten des Schlagwort-Baums B₁ der zweiten Hierarchieebene, das heißt, die Knoten S₁₂, S₂₂, S₃₂, den Unterkategorien "Spritzgießen", "Extrusion" bzw. "Verbindungstechnologien" zugeordnet.
Die darauffolgende Hierarchieebene beinhaltet dann die jeweiligen Spezial-Kategorien. Bezüglich des Knotens S₁₂ ("Spritzgießen") sind dies die Spezial-Kategorien "Standardspritzgießen" (S₁₃) und "Sonderspritzgießverfahren" (S₂₃). Von dem Knoten "Sonderspritzgießverfahren".
(S₂₃) können dann weitere Zweige ausgehen hinsichtlich der Verwendung zusätzlicher Medien (Gasinjektionstechnik, Wasserinjektionstechnik) sowie hinsichtlich des Mehrkomponenten-Spritzgießens, insbesondere Mehrfarben-Spritzgießen, Hart/Weichtechnologien sowie Einlegetechnologien (Insert, Outsert, Hybrid, Folienhinterspritzen).
Die einzelnen Zweige in dem so resultierendem Schlagwort-Baum B₁ sind dabei jeweils mit einer Gewichtung versehen, die zum Beispiel zwischen 0 und 2,0 liegt. Je höher die Gewichtung ist, desto höher ist das Maß der Unähnlichkeit der durch den Zweig verbundenen Knoten.
Entsprechend ist auch der Schlagwort-Baum B₂ hinsichtlich der "Branchen" nach Hauptbranchen, Teil-Branchen und Spezial-Branchen hierarchisch aufgegliedert. Entsprechendes gilt auch für die weiteren Schlagwort-Bäume B₃ und B₄.
Auch diese Schlagwort-Bäume haben jeweils ihren Zweigen zugeordnete Gewichtungen zwischen 0 und 2,0. Darüber hinaus sind die Wurzeln der einzelnen Schlagwort-Bäume durch Zweige miteinander verbunden, um so zu einer zusammenhängenden Baumstruktur zu gelangen.
Die Fig. 3 zeigt eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Suche nach ähnlichen Fallbeispielen. In dem Schritt 30 wird eine Verbindung zwischen einem Client-Computer und einem Server-Computer aufgebaut. In den Client-Computer wird eine Suchanfrage bestehend aus einem oder mehreren Such- Schlagworten S₁, S₂, . . ., S_j, . . .. eingegeben. Diese Such-Schlagworte sind Elemente der Vereinigungsmenge von Schlagworten der Baumstruktur (vgl. Fig. 2).
Beispielsweise kann es sich bei dem Such-Schlagwort S₁ um das dem Knoten S₂₃ des Baums B₂ zugeordnete Schlagwort handeln. Bei dem Such-Schlagwort S₂ kann es sich zum Beispiel um das dem Knoten S₂₂ des Baums B₁ zugeordnete Schlagwort handeln, usw. Die Such-Schlagworte der Suchanfrage können dabei zu dem gleichen Baum oder zu unterschiedlichen Bäumen der Baumstruktur gehören.
In dem Schritt 31 wird der Index i = 1 gesetzt. In dem Schritt 32 wird der Index j = 1 gesetzt.
In dem Schritt 33 werden die gewichteten Distanzen von dem Such-Schlagwort S₁ zu jedem Fallbeispiel-Schlagwort des Beispielfalls F₁ berechnet. Beispielsweise beinhaltet die Menge M₁ von dem Fallbeispiel F₁ zugeordneten Fallbeispiel-Schlagworten (vgl. Datenbank 2 der Fig. 1) die Schlagworte S₁₂ und S₂₃ aus dem Baum B₁ und das Schlagwort S₃₂ aus dem Baum B₂.
Dann werden in dem Schritt 33 die gewichtete Distanz von dem Such-Schlagwort S₁, das heißt, von dem Knoten S₂₃ in dem Baum B₂, zu dem Knoten S₁₂ in dem Baum B₁ sowie auch die Distanzen zu den Knoten S₂₃ in dem Baum B₁ und zu dem Knoten S₃₂ in dem Baum B₂ berechnet. Dies erfolgt so, dass zunächst von den Knoten des Such-Schlagworts S₁, das heißt, von dem Knoten S₂₃ in dem Baum B₂ ein kürzester Pfad zu dem Knoten des ersten Fallbeispiel-Schlagworts, das heißt, zu dem Knoten S₁₂ in dem Baum B₁ gesucht wird. Für die Suche nach einem solchen kürzesten Pfad kann auf an sich bekannte graphentheoretische Verfahren zurückgegriffen werden.
In der Fig. 2 ist mit einer gestrichelten Linie der kürzeste Pfad 11 zwischen dem Such-Schlagwortknoten S₂₃ in dem Baum B₂ zu den Fallbeispiel-Schlagwortknoten S₁₂ in dem Baum B₁ mit einer gestrichelten Linie verdeutlicht. Der Pfad 11 beinhaltet die Zweige zwischen den Knoten S₂₃ und S₁₂, S₁₂ und S₁₁ in dem Baum B₂, den Zweig zwischen den Knoten S₁₁ des Baums B₂ und S₁₁ des Baums B₁ sowie den Zweig zwischen den Knoten S₁₁ und S₁₂ in dem Baum B₁.
Aus dem Pfad 11 kann dann die Distanz so ermittelt werden, dass die Anzahl der in dem Pfad 11 beinhalteten Zweige aufaddiert wird, woraus sich in diesem Beispielsfall die Distanz 4 ergibt. Vorzugsweise wird jedoch die Distanz als gewichtete Distanz ermittelt. Hierzu ist jedem Zweig in der Baumstruktur eine Gewichtung G zugeordnet.
Ein Zweig wird durch die Knoten an seinen beiden Enden bestimmt. Die Gewichtung G kann so gewählt werden, dass sie als Ausdruck der Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit der den beiden Endknoten des Zweigs zugeordneten Schlagworte dient.
Zum Beispiel kann die Gewichtung G aus dem Wertebereich zwischen 0 und 2 gewählt werden, wobei eine Gewichtung von G = 0 quasi Identität bedeutet und eine Gewichtung von G = 2 maximale Verschiedenheit.
Zum Beispiel können die Gewichtungen der Zweige des Pfads 11 wie folgt sein: Gewichtung des Zweigs zwischen den Knoten S₂₃ und S₁₂ des Baums B₂ = 0,1; Gewichtung des Zweigs zwischen den Knoten S₁₂ und S₁₁ des Baums B₂ gleich 0,5; Gewichtung des Zweigs zwischen den Knoten S₁₁ des Baums B₂ und S₁₁ des Baums B₁ = 2; Gewichtung des Zweigs zwischen den Knoten S₁₁ und S₁₂ des Baums B₁ = 1,5.
Die Summe der gewichteten Distanzen des Pfads 11 ergibt sich daraus als 4,1.
In analoger Art und Weise werden die gewichteten Distanzen zwischen dem Knoten S₂₃ und den weiteren Knoten der Menge M₁, das heißt, dem Knoten S₂₃ des Baums B₁ und dem Knoten S₂₃ des Baums B₂ bestimmt.
In dem Schritt 34 wird das Minimum der in dem Schritt 33 bestimmten Distanzen ermittelt. Dieses entspricht dem - unter Berücksichtigung der Gewichtungen - kürzesten Pfad zwischen dem Such-Schlagwort S₁ bzw. dem diesem Such-Schlagwort zugeordneten Knoten S₂₃ in dem Baum B₂ zu einem der Knoten der Menge M₁.
In dem Schritt 35 wird geprüft, ob bereits alle Such-Schlagworte der Suchanfrage bearbeitet worden sind. Wenn dies nicht der Fall ist, wird in dem Schritt 36 der Index j inkrementiert.
Daraufhin werden in dem Schritt 33 die gewichteten Distanzen von dem Such- Schlagwort S₂, das heißt, von dem entsprechenden Knoten S₂₂ in dem Baum B₁ zu den Knoten der Menge M₁ berechnet. In dem Schritt 34 wird dann das Minimum D₁₂ der in dem Schritt 33 für i = 1 und j = 2 bestimmten Distanzen ermittelt. Daraufhin wird erneut der Schritt 35 ausgeführt und gegebenenfalls wird der Index j in dem Schritt 36 erneut inkrementiert usw. Diese "Schleife" wird für das Fallbeispiel F₁ und dessen Menge M₁ solange durchlaufen, bis für alle Such-Schlagworte S_j eine minimale Distanz D_1j zu einem der Fallbeispiel-Schlagworte des Beispielfalls F₁ ermittelt worden ist.
Die für einen bestimmten Beispielfall F_i ermittelten minimalen Distanzen werden in dem Schritt 37 nach Beendigung der "Schleife" aufsummiert, woraus sich der Wert SUM (F_i) ergibt. Danach wird in dem Schritt 38 geprüft, ob bereits alle verfügbaren Fallbeispiele F_i abgearbeitet worden sind, das heißt, zum Beispiel sämtliche in der Datenbank 2 (vgl. Fig. 1) beinhalteten Fallbeispiele. Wenn dies nicht der Fall ist, wird in dem Schritt 39 der Index i inkrementiert und danach in dem Schritt 32 der Index j zurück auf 1 gesetzt. Daraufhin wird die "Schleife" zur Berechnung der minimalen Distanzen mit Bezug auf das nächste Fallbeispiel erneut durchlaufen.
Ergibt sich in dem Schritt 38, dass bereits alle verfügbaren Fallbeispiele F_i abgearbeitet worden sind, so werden die Fallbeispiele F_i in dem Schritt 40 nach deren Relevanz sortiert, wobei als Sortierkriterium SUM (F_i) dient. Je kleiner der Wert von SUM (F_i) ist, desto ähnlicher ist ein Fall F_i dem in der Suchanfrage spezifizierten Profil.
In dem Schritt 41 erfolgt die Ausgabe der Fallbeispiel in Form einer nach Relevanz sortierten Liste.
Die Fig. 4 zeigt, wie ein Benutzer mit dieser Liste weiterverfahren kann.
In dem Schritt 42 wählt der Benutzer eines der Fallbeispiel F_i aus der Liste aus, um den Inhalt der entsprechenden Fallbeispiel-Datei anzeigen zu lassen. Die Anzeige der Fallbeispiel-Datei beinhaltet ein virtuelles Bedienelement, um "ähnliche Fallbeispiele" abzurufen.
In dem Schritt 43 betätigt der Benutzer dieses Bedienelement. Daraufhin wird in dem Schritt 44 automatisch eine Suchanfrage durch den Server-Computer generiert. Hierzu verwendet der Server-Computer die dem Fallbeispiel F_i zugeordneten Such- Schlagworte. Diese können identisch mit der Menge M_i (vgl. Datenbank 2 der Fig. 1) sein.
In dem Schritt 45 wird die so automatisch generierte Suchanfrage entsprechend dem Verfahren der Fig. 3 bearbeitet. Die Ergebnisse der Suche nach ähnlichen Fallbeispielen werden in dem Schritt 46 ausgegeben.
Die Fig. 5 zeigt ein Eingabefenster 12 der Web-Seite 5 (vgl. Fig. 1). Das Eingabefenster 12 beinhaltet die Auswahllisten 13, 14, 15 und 16. Die Auswahlliste 13 beinhaltet Schlagworte zu der Kategorie "Technologien und Verarbeitung", wie zum Beispiel "3D MID", "Angussgestaltung", "Bauteilprüfung", "CD/DVD Herstellung". Diese Schlagworte sind jeweils Elemente des Baums B₁ (vgl. Fig. 2) der der Kategorie "Technologien und Verarbeitung" zugeordnet ist. Die Auswahlliste 13 kann sämtliche der Schlagworte des Baums B oder eine Teilmenge hiervon beinhalten.
Die Auswahlliste 14 gehört zu der Kategorie "Branchen" und beinhaltet entsprechend Schlagworte, die Elemente des Baum B₂ sind, das heißt "Haus", "Haushalt", "Kfz-Industrie", "Maschinen-/Anlagenbau", . . . Entsprechend verhält es sich für die Auswahllisten 15 und 16, die den Kategorien "Eigenschaften" bzw. "Produkte" zugeordnet sind.
Zur Eingabe einer Suchanfrage wählt der Benutzer aus einer, mehreren oder aus allen der Auswahllisten 13, 14, 15 und 16 jeweils ein oder mehrere Schlagworte aus. Durch Betätigung des virtuellen Bedienelements 17 "Ok" wird die entsprechende Suchanfrage von dem Client-Computer des Benutzers zu dem Server-Computer übertragen, so dass dort das Programm 4 (vgl. Fig. 1) gestartet wird, um Fallbeispiel zu finden, die dem durch die Suchanfrage definierten Profil möglichst ähnlich sind.
Darüber hinaus hat der Benutzer die Möglichkeit mittels des Auswahlbereichs 18 auf weitere Funktionen und Informationsquellen zuzugreifen. Dies beinhaltet den direkten Zugriff auf Produktinformationen und Datenblätter, technische Informationen zu Bauteil- und Werkzeugauslegung, zur Verarbeitung und zur Entwicklung.
Darüber hinaus werden sogenannten "Online-Helptools" angeboten, das heißt, Computerprogramme, zur Lieferung von Daten, die für die Konstruktion des Kunden von Belang sind. Hierbei kann es sich beispielsweise um die Ermittlung von Eigenschaften des gewünschten Kunststoffs und/oder die für die Herstellung des Kunststoffs erforderlichen Produktionsbedingungen handeln.
Die Fig. 6 zeigt ein Ausgabefenster 19, welches für die Suchanfrage mit den Such- Schlagworten Pocan, PBT, Elektrisch, Kfz-Industrie, 3D MID, von dem Programm 4 (vgl. Fig. 1) generiert worden ist. Das Ergebnis besteht aus einer Liste von Fallbeispielen, die nach Ihrer Relevanz von oben nach unten in absteigender Reihenfolge sortiert sind. Die Relevanz eines Fallbeispiels wird jeweils durch einen Indikator 20 graphisch ausgegeben, wobei der Stand des Indikators 20 dem Wert SUM (F_i) (vgl. Schritt 37 und Schritt 40 der Fig. 3) proportional ist.
In dem Ausgabefenster 19 hat das Fallbeispiel "Bremsen-Steckerplatine in 3-D MID- Technologie" die höchste Relevanz und steht daher an erster Stelle.
Durch "Anklicken" dieses Fallbeispiels gelangt der Benutzer zu dem Fenster 21 der Fig. 7, welches eine Anzeige der Fallbeispiel-Datei des "angeklickten" Fallbeispiels beinhaltet.
Insbesondere wird in dem Fenster 21 eine Darstellung 22 der Bremsen-Steckerplatine, das heißt, des Produkts des gewählten Fallbeispiels, angezeigt. Darüber hinaus sind Informationen hinsichtlich der Bezeichnung, des Jahres der Entwicklung, OEM, Lieferant, Material, der Branche, der Anwendung und der möglichen Technologien beinhaltet. Ferner kann eine detaillierte Beschreibung des Fallbeispiels in dem Fenster 21 folgen.
Das Fenster 21 hat ferner einen Auswahlbereich 23. Durch "Anklicken" von "Technologien" erhält der Benutzer weitere Informationen zu diesem Thema. Ferner kann der Benutzer weitere Informationen zu den möglichen Materialien durch "Anklicken" von "Materialien" erhalten.
Wenn der Benutzer "ähnliche Fallbeispiele" in dem Auswahlbereich 23 selektiert, geschieht folgendes: Der Server-Computer 1 (vgl. Fig. 1), das heißt dessen Programm 4, greift auf die Menge M_i des in dem Fenster 21 angezeigten Fallbeispiels F₁ zu und benutzt diese Menge M_i als Suchanfrage.
Diese Menge beinhaltet in dem betrachteten Beispielsfall der Fig. 7 die Schlagworte "Elektrik", "Kfz-Industrie", "Spritzgießen", "Temperierung", "Mehrkomponententechnik", "3D MID", "Verbindungstechnik", "Oberflächenbeschichtung", "Elektrische Eigenschaften", "Pocan", "PBT", "Durethan B", "PA 6". Das Ergebnis der Suche nach ähnlichen Fallbeispielen zeigt die Liste der Fig. 8, wobei als ähnlichstes Fallbeispiel das Fallbeispiel "Cockpit der Mittelkonsole des Alfa 166" ermittelt worden ist. Bezugszeichenliste 1 Server Computer
2 Datenbank
3 Datenbank
4 Programm
5 Web Seite
6 Client Computer
7 Internet
8 Browser Programm
9 Datei
10 Datei
11 Pfad
12 Eingabefenster
13 Auswahlliste
14 Auswahlliste
15 Auswahlliste
16 Auswahlliste
17 Bedienelement
18 Auswahlbereich
19 Ausgabefenster
20 Indikator
21 Fenster
22 Darstellung
23 Auswahlbereich

Claims

1. Verfahren zur Suche eines ähnlichen Fallbeispiels aus einer Menge von Fallbeispielen (F_i), wobei jedem der Fallbeispiele Fallbeispiel-Schlagworte zugeordnet sind, mit folgenden Schritten:

a) Eingabe einer Suchanfrage mit Such-Schlagworten (X_j),

b) für jedes der Fallbeispiele:
für jedes Such-Schlagworte:
Berechnung der Distanzen von dem Such-Schlagwort zu jedem Fallbeispiel-Schlagwort,
Bestimmung eines Minimums (D_j) der Distanzen,
Summierung der Minima,

c) Ausgabe des Fallbeispiels mit der kleinsten Summe der Minima.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Fallbeispiel-Schlagworte und die Such-Schlagworte zu derselben Vereinigungsmenge von Schlagworten gehören.

3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Vereinigungsmenge von Schlagworten eine Baumstruktur für die Berechnung der Distanzen aufweist.

4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei jeder Knoten der Baumstruktur einem der Schlagworte zugeordnet ist und jedem Zweig in der Baumstruktur ein Gewicht (G) zugeordnet ist, und eine Distanz von dem Such-Schlagwort zu einem Fallbeispiel-Schlagwort wie folgt berechnet wird:
Ermittlung eines kürzesten Pfades in der Baumstruktur von dem Such- Schlagwort zu dem Fallbeispiel-Schlagwort,
Summierung der Gewichtungen der Zweige des kürzesten Pfades.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 4, wobei die Baumstruktur aus mehreren Bäumen besteht und wobei jeder Bäume Schlagworte einer bestimmten Kategorie aufweist, so dass die Schlagworte der einzelnen Bäume disjungter Mengen bilden.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 5, wobei die Ausgabe der Fallbeispiele in Form einer sortierten Liste erfolgt.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 6 mit folgenden weiteren Schritten:

- Auswahl eines Fallbeispiels,

- Anzeige des Fallbeispiels,

- Betätigung eines virtuellen Bedienelements für die Suche eines Fallbeispiels, welches dem angezeigten Fallbeispiel ähnlich ist,

- automatische Generierung einer Suchanfrage mit Such-Schlagworten, die dem angezeigten Fallbeispiel fest zugeordnet sind.

8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 7, wobei die Eingabe der Suchanfrage in einen Server-Computer von einem Client- Computer erfolgt, die Verarbeitung der Suchanfrage von dem Client- Computer vorgenommen wird und die Ausgabe des oder der Fallbeispiele von dem Server-Computer an den Client-Computer erfolgt.

9. Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 8.

10. Computersystem mit Mitteln zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 8.

11. Server-Computer zur Suche eines ähnlichen Fallbeispiels aus einer Menge von Fallbeispielen (F_i) mit
ersten Datenbankmitteln zur Speicherung von Fallbeispiel-Dateien und den Fallbeispielen zugeordneten Fallbeispiel-Schlagworten,
zweiten Datenbankmitteln zur Speicherung einer Baumstruktur von Schlagworten,
Mitteln zur Eingabe einer Suchanfrage mit Such-Schlagworten (S_j),
Programmmitteln zur Durchführung der folgenden Schritten:

a) für jedes der Fallbeispiele:
für jedes Such-Schlagworte:

a) Berechnung der Distanzen von dem Such-Schlagwort zu jedem Fallbeispiel-Schlagwort,

b) Bestimmung eines Minimums (Di) der Distanzen,

Summierung der Minima,

b) Ausgabe des Fallbeispiels mit der kleinsten Summe der Minima.

12. Server-Computer nach Anspruch 11, wobei jedem Knoten der Baumstruktur ein Schlagwort und jedem Zweig der Baumstruktur ein Gewicht (G) zugeordnet ist, so dass die Berechnung der Distanz von einem Such- Schlagwort zu einem Fallbeispiel-Schlagwort mittels der Programmmittel so erfolgt, dass
ein kürzester Pfad in der Baumstruktur von dem Such-Schlagwort zu dem Fallbeispiel-Schlagwort ermittelt wird,
die Gewichtungen der Zweige des kürzesten Pfades summiert werden.