Name des Teilnehmers: Dennis Tschechlov
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Daten sind heutzutage die Grundlage vieler Prozesse und Entscheidungen in Industrie und Forschung. Im Bereich des Qualitätsmanagements in der Produktion können Datenanalysen beispielsweise genutzt werden, um die Ursachen für fehlerhafte Produkte zu bestimmen und die entsprechenden Bauteile der Produkte anschließend gezielt zu reparieren.
In der Praxis weisen insbesondere solche Industrie-Daten häufig spezifische Charakteristika auf, die zu verschiedenen Herausforderungen für die Datenanalyse führen. Werden die vorliegenden Datencharakteristika bei der Datenvorbereitung nicht passgenau adressiert, führt das direkte Anwenden von Analyse-Algorithmen auf die dann unzureichend aufbereiteten Daten zu einer mäßigen Aussagekraft. Daher sind Experten im Bereich Data Science notwendig, die über tiefgehende Kenntnisse der Methoden und Algorithmen rund um das Aufbereiten und die Analyse von Daten verfügen. Diesen fehlt jedoch meist das notwendige Domänenwissen, also z.B. das Wissen über die verschiedenen Produkte und die Abhängigkeiten zwischen diversen Bauteilen der jeweiligen Produkte, damit die Daten entsprechend aufbereitet und gewinnbringend analysiert werden können. Dieses Wissen ist selbst für Domänenexperten schwer zu definieren und bleibt daher auch meist in der Datenanalyse ungenutzt.
Dieses Projekt beschäftigt sich mit Datencharakteristika die u.a. häufig in industriellen Anwendungsfällen auftreten. Dazu wird untersucht, wie eine gezielte Datenvorbereitung genutzt werden kann, um solche Datencharakteristika zu adressieren. Liegen mehrere dieser Datencharakteristika in Kombination vor, sind rein datengetriebene Methoden meist nicht in der Lage diese zufriedenstellend zu adressieren. Daher soll erforscht werden, wie vorliegendes Domänenwissen des Industriepartners gezielt genutzt werden kann, um aussagekräftigere Analyseergebnisse zu ermöglichen. Dies soll anhand von realen Anwendungsfällen des Industriepartners untersucht und evaluiert werden.
Software Campus-Partner: Universität Stuttgart & TRUMPF
Umsetzungszeitraum: 1.1.2021 – 31.12.2022.
