Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-38729
Title: MODIS: ein Expertensystem zur Erstellung von Reparaturdiagnosen für den Ottomotor und seine Aggregate
Author(s): Borrmann, Horst Peter
Language: German
Year of Publication: 1983
Place of publication: Kaiserslautern
DDC notations: 000 Generalities
Publikation type: Report
Abstract: MODIS ("motor-diagnosis-system") is a fully implemented, interactive knowledge-based expert system for diagnosing faults for internal combustion engines and associated aggregates (fuel-, Carburetor-, ignition-, starter-, lubrication-, exhaustion-, and cooling system; electrical installations only as far as the engine is affected). MODIS is based on some 2100 rules, using the meta-level-diagnosis system MEDl as a shell. Following MEDl, generating and checking diagnostic hypotheses proceeds along several levels of abstraction, with each level providing guidance for those taking more detailed views. MODIS has been field-tested with service-personnel of a major manufacturer, demonstrating satisfactory performance w.r.t. correctness, completeness, efficiency, as well as appropriateness in results, performance, and user interaction.
MODIS ("Motor-Diagnose-System") ist ein benutzungsfähiges, interaktives, wissensbasiertes Expertensystem zur Diagnostik von Fehlern in Ottomotoren und damit unmittelbar zusammenhängenden Aggregaten (Kraftstoff-, Vergaser-, Zünd-, Start, Schmier-, Auspuff- und Kühlanlage; elektrische Anlage nur soweit für den Motorbetrieb erforderlich): MODIS arbeitet mit über 2100 Regeln, die in das als Metasystem genommene Meta-Ebenen-Diagnostik-System MEDl eingefügt wurden. Erzeugung und Überprüfung von Verdachtsdiagnosen erfolgt über mehrere Abstraktionsebenen, wobei jede Ebene die Kontrollsteuerung für Ebenen mit größerem Detaillierungsgrad unterstützt. MODIS wurde Feldversuchen mit erfahrenen Kfz-Mechanikern einer Werkstatt eines großen Herstellers unterzogen. Dabei erwiesen sich gute Leistungen in der Korrektheit, Vollständigkeit und Effizienz in der Ableitung der Resultate, sowie Adäquatheit im Verhalten gegenüber dem Benutzer.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291--ds-387296
hdl:20.500.11880/35051
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38729
Series volume: 83,5
Date of registration: 30-Jan-2023
Faculty: SE - Sonstige Einrichtungen
Department: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Professorship: SE - Sonstige
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