Präskriptives Datenanalysesystem für das ganzheitliche Fehlermanagement: Zusammenwirken datengetriebener Modelle mit wissensbasierten Modellen

von Yannick Wilhelm

351 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Im Zeitalter von Industrie 4.0 können die drei Schritte des ganzheitlichen Fehlermanagements – (1) Fehlererkennung, (2) Fehlerdiagnose und (3) Fehlerkorrektur – mittels datengetriebener Advanced Analytics Ansätze von reaktiven und zustandsbasierten Herangehensweisen hin zu präskriptiven Ansätzen entwickelt werden. In dieser Dissertation wird ein neuartiges präskriptives daten- und wissensgetriebenes System für das ganzheitliche Fehlermanagement vorgestellt. Dieses System basiert auf einem hybriden Fehlerdiagnoseansatz, der auf Entscheidungsfusionsebene über ein generisches Entscheidungsfusions-Framework datengetriebene und wissensgetriebene Modelle kombiniert. Durch die Fusion mehrerer Fehlerdiagnosemethoden über eine optimierte Fusionsmethode kann die Fehlerdiagnoseperformance des Gesamtsystems signifikant gesteigert werden. Die fusionierten Fehlervorhersagen dienen als Evidenz in ein nachgelagertes Entscheidungsunterstützungssystem auf Basis eines Bayes’schen Netzes für die Fehlerdiagnose und Fehlerkorrektur. Dieses Bayes’sche Netz wird über einen ontologiebasierten Ansatz mittels FMECA Daten und historischen Instandhaltungsdaten erstellt. Die entwickelten Ansätze werden anhand von zwei realen Anwendungsfällen in der Fertigung evaluiert.

• Themen: Informatik und Informationstechnologie Datenbanken / Datenmanagement Datenerfassung und -analyse
• ISBN: 9783819105685
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 17.04.2026
• Größe: 21 x 14.8 cm
• Verlag: Shaker