\section{Anforderungen industrieller Anwender}\label{sec:5.1}%
\markboth%
%%%{KAPITEL \thechapter.\quad ANALYSE DES VERFAHRENS IM HINBLICK AUF VERBESSERUNGSPOTENZIAL}%
%%%{\thesection.\quad ANFORDERUNGEN INDUSTRIELLER ANWENDER}%
{Kapitel \thechapter.\quad Analyse des Verfahrens im Hinblick auf Verbesserungspotenzial}%
{\thesection.\quad Anforderungen industrieller Anwender}%

Die Anforderungen, die potenzielle Anwender an ein Modellierungsverfahren
stellen, sind immer sehr stark von der jeweiligen Modellierungsaufgabe, aber
auch von internen Rahmenbedingungen, wie beispielsweise der zur Verfügung
stehenden Zeit für die Bearbeitung eines Projektes, abhängig. Eine umfassende
Beschreibung aller Anforderungen ist daher kaum möglich und auch nicht Ziel
dieser Ausführungen. Es geht vielmehr darum, solche Anforderungen zu
formulieren und zusammenzufassen, die problemunabhängig auftreten und deren
angemessene Beachtung für die Akzeptanz des Verfahrens in der Praxis von großer
Bedeutung ist. Die von Anwendern häufig formulierten Forderungen und Wünsche
lassen sich unter verschiedenen Aspekten folgendermaßen zusammenfassen.
\begin{description}
\item{\emph{Aufwand für den Anwender des Modellierungsverfahrens}:}\\
Für Anwender ist es von großer Bedeutung, dass ihnen die Methoden für die
Modellierung in einer einheitlichen Programmumgebung zur Verfügung stehen und
nicht unterschiedliche Programme eingesetzt werden müssen. So wird den
Anwendern die zeit- und kostenaufwendige Einarbeitung in die Bedienung
verschiedener Programme sowie der damit verbundene Datentransfer erspart. Neben
den Anforderungen an die methodische Leistungsfähigkeit ist für Anwender auch
die Bedienerfreundlichkeit der Software entscheidend. Neben einer grafischen
Benutzeroberfläche, einer transparenten Bedienstruktur und einer leicht
verständlichen Hilfe ist es zudem oftmals wünschenswert, unterschiedliche
Benutzertypen -- zum Beispiel Anfänger, Fortgeschrittener und Experte -- zu
definieren, um so den jeweiligen Erfahrungsstand des Anwenders im Umgang mit
dem eingesetzten Modellierungsverfahren angemessen zu berücksichtigen. Anfangs
ist es für Anwender oftmals hilfreich, wenn sie sich zunächst nur mit
vergleichsweise wenig Einstelloptionen befassen müssen und so bereits
akzeptable Modellierungsergebnisse erhalten. Durch den Umgang mit dem
Modellierungsverfahren sammeln Anwender eigene Erfahrungen und Erfolge und sind
daher zunehmend bereit, sich auch mit weiteren Einstelloptionen des
Modellierungsverfahrens, die die Modellgenauigkeit weiter verbessern können, zu
befassen.
\item{\emph{Zeitaufwand für die Modellerstellung}:}\\
Durch den zunehmenden Wettbewerb in allen Bereichen der Industrie ist es
zwingend notwendig, anspruchsvolle Projekte kosteneffizient durchzuführen. Die
entstehenden Kosten sind dabei oftmals in erster Linie von der Zeitspanne
abhängig, die für die Bearbeitung eines Projektes benötigt wird. Die
Modellierung großer und komplexer Systeme ist in der Regel nicht auf Anhieb
erfolgreich, sondern ist vielmehr ein iterativer Prozess, bei dem schrittweise
neue Erkenntnisse gesammelt werden. Um dem Aspekt der Kosteneffizienz gerecht
zu werden, muss es Anwendern daher möglich sein, in relativ kurzer Zeit ein
Modell zu erstellen, um so möglichst viele Iterationen in der zur Verfügung
stehenden Zeit durchführen zu können.
\item{\emph{Messaufwand für die Modellerstellung}:}\\
Grundlage einer datenbasierten Modellierung sind die zu einem System oder
Prozess erhobenen Messdaten. In vielen praktischen Anwendungen können aus Zeit-
und Kostengründen oft nur sehr wenige Messdaten für eine Modellierung
bereitgestellt werden. Bei der Untersuchung von chemischen Mischungen
beispielsweise sind die eingesetzten Rohstoffe oftmals teuer und daher knapp
bemessen. Auch in solchen Fällen muss ein akzeptables Modellierungsergebnis
erzielt werden. Die Erfassung von Messwerten ist oftmals auch mit einem
erheblichen technischen Aufwand -- zum Beispiel in Form von teuren Sensoren --
verbunden. Es ist daher erstrebenswert, Einflussgrößen zu orten, die für die
Modellierung nicht erforderlich sind oder sich aus anderen Einflussgrößen
rekonstruieren lassen. Auf diese Weise können unter Umständen teure Sensoren
und damit verbundene Kosten eingespart werden.
\item{\emph{Robustheit der Modellerstellung}:}\\
In industriellen Anwendungen kann eine fehlerbehaftete Datenerfassung nie
ausgeschlossen werden. Die Quellen möglicher Fehler bei der Datenerhebung sind
dabei vielfältig: Störung von Sensorwerten durch Rauschen, defekte Sensoren
oder Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Eine große Schwierigkeit besteht
bereits darin, zu erkennen, dass Daten fehlerhaft sind. Insbesondere bei
hochdimensionalen Problemen, die sich weniger gut visualisieren lassen, ist
dies ein nicht triviales Problem. Die Analyse und Aufbereitung eines
Datensatzes in dieser Hinsicht erfordert Erfahrung und einen nicht
unerheblichen Aufwand. Industrielle Anwender verfügen oftmals nicht über eine
entsprechende Erfahrung oder sind nicht bereit, vor der Durchführung einer
Modellierung einen entsprechenden Zeit- und Kostenaufwand für die
Datenaufbereitung zu betreiben. Hieraus leitet sich die Forderung ab, dass das
eingesetzte Modellierungsverfahren eine hohe Robustheit gegenüber solchen Daten
aufweist und auch in einem solchen Fall ein akzeptables Modellierungsergebnis
liefert.
\item{\emph{Transparenz der generierten Modelle}:}\\
Neben der Genauigkeit der Modelle ist für Anwender auch deren Transparenz von
großer Bedeutung. Ein Modell wird erst dann vollständig akzeptiert, wenn es
einen Plausibilitätstest besteht, das heißt mit dem vorhandenen qualitativen
Prozesswissen erfolgreich abgeglichen werden kann. Dies ist auch verständlich,
weil die Anwender letztlich die Verantwortung für die ordnungsgemäße Funktion
der Modelle übernehmen müssen. Hieraus leitet sich der Anspruch ab, dass das
Modell möglichst kompakt sein sollte, das heißt so wenig Eingangsgrößen wie
nötig verwendet und einen möglichst kleinen Satz von Fuzzy"=Regeln benötigt.
Die Kompaktheit des Modells erleichtert so die Durchführung des
Plausibilitätstests zum Beispiel durch die Überprüfung einzelner verständlicher
Fuzzy"=Regeln. Ein weiterer Anspruch ist, dass überall dort, wo eine Erhöhung
der Genauigkeit des Modells erzielt werden kann, dies möglichst unter Erhaltung
der Transparenz geschehen soll.
\end{description}
