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VALID-PARTITION: Investigations into improving predictive quality by using domain knowledge in partitioning training data

Name of the participant: Dennis Tschechlov

Description of the IT research project: Nowadays, data are the basis of many processes and decisions in industry and research. In the area of quality management in production, for example, data analyses can be used to determine the causes of defective products and to repair the corresponding components of the products in a targeted manner afterwards.

In practice, such industrial data in particular often has specific characteristics that lead to various challenges for data analysis. If the existing data characteristics are not addressed accurately during data preparation, the direct application of analysis algorithms to the inadequately prepared data leads to moderate informative value. Therefore, experts in the field of data science are necessary, as they have in-depth knowledge of the methods and algorithms surrounding the preparation and analysis of data. However, these experts usually lack the necessary domain knowledge, e.g., knowledge of the various products and the dependencies between various components of the respective products, so that the data can be prepared accordingly and analyzed profitably. This knowledge is difficult to define even for domain experts and therefore remains mostly unused in data analysis.

This project deals with data characteristics that often occur in industrial use cases, for example. Therefore it is analyzed how a targeted data preparation can be used to address such data characteristics. If several of these data characteristics are present in combination, pure data-driven methods are usually not able to address them in a satisfactory way. Therefore, it will be explored how existing domain knowledge of the industry partner can be used in a specific way to enable more meaningful analysis results. This will be examined and evaluated on the basis of real use cases of the industry partner.

Software Campus partners: Universität Stuttgart, TRUMPF

Implementation period: 1.1.2021 – 31.12.2022.

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Name of the participant: Christina Di Valentin Description of the IT-research project: Employees rarely have the same prior knowledge

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Name des Teilnehmers: Stefan Tomov Beschreibung des IT-Forschungsprojektes: Gamifizierung ist ein neuer Trend zur Steigerung der Anreize und des

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Name des Teilnehmers: Florian Gall Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Die allgegenwärtige Datenerfassung und ?verarbeitung stellt Nutzer und Entwickler vor neue

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Name des Teilnehmers: Andrei Miclaus Beschreibung des IT-Forschungsprojektes: Zukünftige und zum Teil bereits heutige Industrie-Umgebungen sind von einem Zusammenspiel

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