Regelansätzen

Regelansätze bezeichnen methodische Ansätze, bei denen Schlussfolgerungen, Entscheidungen oder Steuerungsaktionen auf expliziten, kodifizierten Regeln basieren. Typisch sind Wenn-Dann-Strukturen oder ähnliche Formen wie Entscheidungsregeln oder logische Regeln. Regelbasierte Ansätze finden sich in der künstlichen Intelligenz, der regelgestützten Entscheidungsunterstützung, der Geschäftsregelverwaltung und der Automatisierung von Prozessen. Sie unterscheiden sich von datengetriebenen oder lernbasierten Ansätzen, die auf Wahrscheinlichkeiten oder Mustererkennung beruhen.

Charakteristika dieser Ansätze sind eine Wissensbasis aus Regelkörpern, Bedingungen (Antezedens) und Ergebnisse (Konsequenzen) sowie inferenzbasierte Mechanismen wie Vorwärtsverkettung oder Rückwärtsverkettung, die aus vorhandenen Fakten neue Schlussfolgerungen ableiten. Regelengines verarbeiten große Mengen von Regeln, priorisieren Konflikte und unterstützen Wartung und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen. Häufige Formen sind Produktionsregeln, Entscheidungsbäume oder logische Regeln.

Anwendungsgebiete umfassen Geschäftsregelmanagement, Compliance und Regulierung, Workflow- und Prozessautomatisierung, Entscheidungsunterstützung in Unternehmen, industrielle Steuerungssysteme sowie konfigurations- und diagnosesbasierte Anwendungen. In der Forschung dienen Regelansätze modellhaften Erklärungen kognitiver Prozesse, in der Praxis liefern sie transparente und auditierbare Entscheidungsprozesse.

Vorteile liegen in Transparenz, Nachvollziehbarkeit und leichter Änderbarkeit einzelner Regeln. Limitierungen treten bei Konflikten zwischen Regeln, Wartungsaufwand bei großen Regelmengen, Skalierbarkeit sowie begrenzter Robustheit gegenüber Unsicherheit auf. Oft werden Regelansätze mit datengetriebenen Methoden kombiniert, um das Beste aus erklärtbarer Logik und statistischer Lernfähigkeit zu verbinden. Historisch spielen Produktionssysteme und Experten- bzw. Geschäftsregelwerke eine zentrale Rolle.