A GRAPH-BASED APPROACH TO MODEL MANAGEMENT

A graph-based framework for model management system design is proposed in this paper. The framework applies graph theory to the development of a knowledge-based model management system, which has the capability of integrating existing models in the model base to support ad hoc decision making. In other words, models in the model base are not only stand-alone models but also building blocks for creating integrated models. This guarantees effective utilization of developed models and promises future development of an automated modeling system. In the framework, nodes and edges are used to represent sets of data attributes and sets of functions for converting a set of data from one format to another respectively. A basic model is defined as a combination of two nodes, one input node and one output node, and an edge connecting the two nodes. A model graph, which is composed of basic models, is a graph representing all possible alternatives for producing the requested information. Each path in a model graph is a model for producing the information. If the path includes more than one basic model, it represents an integrated model. Based on the graphical representation. an inference mechanism for model integration and strategies for model selection are presented

Measuring the Effectiveness of Hypertext In Decision Support

Hypertext is an emerging technology that has not been researched adequately, particularly in organizations that utilize decision support technologies. This paper suggests that developing a set of dependent variables to measure effectiveness of hypertext in decision support is an important first step in a program of research. A review of empirical hypertext research is presented followed by a discussion of research assessing effectiveness of decision support and related systems. The role of hypertext in organizations is conceptually linked to the three main phases of the decision making process: problem structuring, analysis, and problem resolution. A set of six classes of appropriate dependent variables for assessing effectiveness of hypertext is suggested within the context of the decision making phases: information content and function variables are associated with problem structuring; presentation and usage variables are associated with analysis; outcome and perception variables are associated with problem resolution

Research Issues Involving Hypertext in Decision Support Systems

The term hypertext describes a computerized system which allows the user to browse through a network of nodes, each of which is commonly a collection of text but which may be quantitative models or other entities. A review o f DSS research and applications frameworks in the literature reveals several areas where further research may be valuable in identifying the usefulness and appropriate role of hypertext in DSS. These issues involve user characteristics, decision and problem characteristics, situational and organizational factors, and technological factors. Some areas which appear to be worthy of further investigation include hypertext\u27s support of the human brain\u27s hemispheric specialization, its isomorphism with generalized problem solving paradigms such as the state-space approach, and extensions of the basic model whereby nodes become executable decision models. In addition, hypertext may be self-applied by DSS researchers as a vehicle to simulate and study various user interface techniques and as a process tracing laboratory

A scalable machine learning system for anomaly detection in manufacturing

Berichte über Rückrufaktionen in der Automobilindustrie gehören inzwischen zum medialen Alltag. Tatsächlich hat deren Häufigkeit und die Anzahl der betroffenen Fahrzeuge in den letzten Jahren weiter zugenommen. Die meisten Aktionen sind auf Fehler in der Produktion zurückzuführen. Für die Hersteller stellt neben Verbesserungen im Qualitätsmanagement die intelligente und automatisierte Analyse von Produktionsprozessdaten ein bislang kaum ausgeschöpftes Potential dar. Die technischen Herausforderungen sind jedoch enorm: die Datenmengen sind gewaltig und die für einen Fehler charakteristischen Datenmuster zwangsläufig unbekannt. Der Einsatz maschineller Lernverfahren (ML) ist ein vielversprechender Ansatz um diese Suche nach der sinnbildlichen Nadel im Häuhaufen zu ermöglichen. Algorithmen sollen anhand der Daten selbständig lernen zwischen normalem und auffälligem Prozessverhalten zu unterscheiden um Prozessexperten frühzeitig zu warnen. Industrie und Forschung versuchen bereits seit Jahren solche ML-Systeme im Produktionsumfeld zu etablieren. Die meisten ML-Projekte scheitern jedoch bereits vor der Produktivphase bzw. verschlingen enorme Ressourcen im Betrieb und liefern keinen wirtschaftlichen Mehrwert. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines technischen Frameworks zur Implementierung eines skalierbares ML-System für die Anomalieerkennung in Prozessdaten. Die Trainingsprozesse zum Initialisieren und Adaptieren der Modelle sollen hochautomatisierbar sein um einen strukturierten Skalierungsprozess zu ermöglichen. Das entwickelt DM/ML-Verfahren ermöglicht den langfristigen Aufwand für den Systembetrieb durch initialen Mehraufwand für den Modelltrainingsprozess zu senken und hat sich in der Praxis als sowohl relativ als auch absolut Skalierbar bewährt. Dadurch kann die Komplexität auf Systemebene auf ein beherrschbares Maß reduziert werden um einen späteren Systembetrieb zu ermöglichen