Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird ein Konzept zur prädiktiven Prozessüberwachung in Fließlinien vorgestellt, das durch die Auswertung verteilt erfasster Sensordaten mithilfe maschineller Lernverfahren die Prognose der finalen Produktqualität im laufenden Produktionsprozess erlaubt. Hierzu wird eine systematische Vorgehensweise zur Datenvorverarbeitung und -analyse vorgeschlagen, die eine echtzeitfähige Verarbeitung der verteilt erfassten Daten ermöglicht.
Abstract
This paper presents a concept for predictive process monitoring based on real-time analysis of distributed sensor data with means of machine learning. To that end the paper proposes a systematic procedure for data preparation and analysis allowing for the prediction of final product quality.
Funding statement: Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Forschungsprojektes „Data Mining in Sensordaten automatisierter Prozesse“ (Teilprojekt B3, SFB 876). Das Teilprojekt B3 des SFB 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ ist mit Mitteln der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Über die Autoren
Mario Wiegand studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Universität Dortmund. Seit 2014 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Seine Hauptarbeitsgebiete sind Qualitätsmanagement und -prognose, Datenanalyse und Variabilitätsmanagement.
Institut für Produktionssysteme (IPS), TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49-(0)231-755-5926
Marco Stolpe erhielt 2008 sein Diplom am Fachbereich Informatik der TU Dortmund und arbeitet seit 2011 als Doktorand im Sonderforschungsbereich SFB 876. Er forscht im Bereich des überwachten Lernens bei unsicheren Zielgrößen und der verteilten Datenanalyse im Kontext Industrie 4.0.
Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz (LS VIII), TU Dortmund, Otto-Hahn-Str. 12, 44227 Dortmund, Tel.: +49-(0)231-755-5106
Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse ist seit 2005 Professor an der TU Dortmund und leitet seit 2012 das Institut für Produktionssysteme. Er promovierte 1998 am Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre (WZL) der RWTH Aachen. Anschließend war er in leitender Funktion für die Bosch-Gruppe im In- und Ausland tätig.
Institut für Produktionssysteme (IPS), TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49-(0)231-755-2652
Prof. Dr. Katharina Morik promovierte 1981 an der Universität Hamburg und ist seit 1991 Professorin an der TU Dortmund. Seit 2011 ist sie Sprecherin des Sonderforschungsbereichs SFB 876, der in der zweiten Phase aus 14 Projekten, 20 Professoren und ca. 50 Doktoranden besteht.
Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz (LS VIII), TU Dortmund, Otto-Hahn-Str. 12, 44227 Dortmund, Tel.: +49-(0)231-755-5101
©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston
