Ein Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning

Die Nachfrage der Kunden nach individualisierten Produkten, die Globalisierung, neue Konsummuster sowie kürzere Produktlebenszyklen führen dazu, dass Unternehmen immer mehr Varianten anbieten. Aufgrund der Arbeitsteilung und der unterschiedlichen Perspektiven können einzelne Entwickler die Komplexität des Produktportfolios nicht durchdringen. Dennoch sind die heutigen Verfahren im Produktportfolio- und Variantenmanagement geprägt durch manuelle und erfahrungsbasierte Aktivitäten. Eine systematische Analyse und Optimierung des Produktportfolios sind damit nicht möglich. Unternehmen benötigen stattdessen intelligente Lösungen, welche das gespeicherte Wissen in Daten nutzen und einsetzen, um Entscheidungen über Innovation, Differenzierung und Elimination von Produktvarianten zu unterstützen. Zielstellung dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Frameworks zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning. Machine Learning ermöglicht es, Wissen aus Daten unterschiedlicher Lebenszyklusphasen einer Produktvariante automatisiert zu generieren und zur Unterstützung des Produktportfolio- und Variantenmanagements einzusetzen. Für die Unterstützung der Entscheidungen über Produktvarianten ist Wissen über deren Abhängigkeiten und Beziehungen sowie die Eigenschaften der einzelnen Elemente erforderlich. Dadurch soll ein Beitrag zur besseren Handhabung komplexer Produktportfolios geleistet werden. Das Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning besteht aus drei Bausteinen, die das zentrale Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Zuerst wird in Baustein 1 auf die Wissensbedarfe bei der Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios eingegangen. Anschließend werden in Baustein 2 die Daten, welche für Entscheidungen und somit für die Wissensgenerierung im Produktportfolio- und Variantenmanagement erforderlich sind, beschrieben und charakterisiert. Abschließend findet in Baustein 3 die Datenvorbereitung und die Implementierung der Machine Learning Verfahren statt. Es wird auf unterschiedliche Verfahren eingegangen und eine Unterstützung bei der Auswahl und Evaluation der Algorithmen sowie die Möglichkeiten zum Einsatz des generierten Wissens für die Analyse komplexer Produktportfolios aufgezeigt. Das Framework wird in einer Fallstudie bei einem Industriepartner aus der Nutzfahrzeugbranche mit einem besonders komplexen Produktportfolio angewendet. Dabei werden die drei Anwendungsfälle Prognose von „marktspezifischen und technischen Eigenschaften der Produktvarianten“, Ermittlung von „Ähnlichkeiten von Produktvarianten“ und Identifikation von „Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen“ mit realen Daten des Industriepartners umgesetzt. Das Framework sowie die in der Fallstudie beim Industriepartner erzielten Ergebnisse werden anschließend Experten im Produktportfolio- und Variantenmanagement vorgestellt. Diese bewerten die Ergebnisse hinsichtlich der funktionalen Eigenschaften sowie dem Mehrwert aus Sicht der Forschung und industriellen Praxis anhand zuvor definierter Kriterien.:1 Einführung 1.1 Motivation 1.2 Komplexe Produktportfolios: Eine Industrieperspektive 1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen 1.4 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 2.1 Komplexe Produktportfolios 2.1.1 Terminologie komplexer Produktportfolios 2.1.2 Strukturierung komplexer Produktportfolios 2.1.3 Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios 2.1.4 Zusammenfassung: Komplexe Produktportfolios 2.2 Machine Learning 2.2.1 Machine Learning als Teil der künstlichen Intelligenz 2.2.2 Terminologie Machine Learning 2.2.3 Wissensgenerierung mit Machine Learning 2.2.4 Datenanalyseprozess 2.2.5 Machine Learning Verfahren und Algorithmen 2.2.6 Zusammenfassung: Machine Learning 3 Ansätze zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 3.1 Kriterien zur Bewertung bestehender Ansätze 3.2 Bestehende Ansätze aus der Literatur 3.2.1 Einsatz überwachter Lernverfahren 3.2.2 Einsatz unüberwachter Lernverfahren 3.2.3 Einsatz kombinierter Lernverfahren 3.3 Resultierender Forschungsbedarf 4 Forschungsvorgehen 4.1 Design Research Methodology (DRM) 4.2 Vorgehen und Methodeneinsatz 4.3 Kriterien für die Entwicklung des Frameworks 4.4 Schlussfolgerungen zum Forschungsvorgehen 5 Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.1 Übersicht über das Framework 5.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.2.1 Informationssuche 5.2.2 Formulierung von Alternativen 5.2.3 Prognose 5.2.4 Kriterien zur Auswahl der Wissensbedarfe 5.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 5.3.1 Produktdatenmodell 5.3.2 Vertriebsdaten 5.3.3 Nutzungsdaten 5.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 5.4.1 Baustein 3.0: Vorbereitung von Produktportfoliodaten 5.4.2 Baustein 3.1: Regressionsanalyse 5.4.3 Baustein 3.2: Klassifikationsanalyse 5.4.4 Baustein 3.3: Clusteranalyse 5.4.5 Baustein 3.4: Assoziationsanalyse 5.5 Anwendung des Frameworks 5.6 Schlussfolgerung zum Framework 6 Validierung des Frameworks 6.1 Konzept der Validierung 6.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 6.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 6.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 6.4.1 Marktspezifische und technische Produkteigenschaften 6.4.2 Ähnlichkeiten von Produktvarianten 6.4.3 Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen 6.5 Erfolgsvalidierung mit einer Expertenbefragung 6.6 Schlussfolgerung zur Validierung 7 Diskussion 7.1 Nutzen und Einschränkungen 7.2 Ergebnisbeitrag für die Forschung 7.3 Ergebnisbeitrag für die Industrie 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick 9 Literaturverzeichnis 10 Abbildungsverzeichnis 11 Tabellenverzeichnis Anhang A-

Anomalieerkennung in Kommunikationsdaten zur Datenselektion im Fahrzeug

Ein Fahrzeug generiert Daten, welche Zustand und Verhalten von Fahrer und Fahrzeug beschreiben. Das Sammeln der Informationen gibt dem Automobilhersteller die Möglichkeit, diese als Big Data zu verwenden und neuen Wert zu schöpfen. Beispielsweise schafft die Beobachtung während des gesamten Lebenszyklus die Grundlage für eine Produktoptimierung, oder aber das Marketing kann zielgerichtet auf die individuellen Wünsche des Kunden eingehen. Herausforderungen hierbei liegen darin, einen Wert aus den Daten zu schöpfen und die Übertragung von Fahrzeug zu Backend reduzieren. Ein Oberklassefahrzeug generiert im Jahr 2017 2,1 MByte je Sekunde. Für die Übertragung der Datenmenge, die eine Flotte mit Millionen von Fahrzeugen erzeugt, ergeben sich daher Schwierigkeiten. Aufgrund der Übertragungskosten, der Datenschutzgrundverordnung und der Limitierung in der Datenübertragung ist bereits im Fahrzeug eine Selektion relevanter Informationen notwendig. Der Ansatz der one-class Klassifizierung lernt anhand normaler Flottendaten, was normal ist und kann somit Abweichungen vom Normalzustand erkennen. Durch die Übertragung des trainierten Modells in die Fahrzeuge werden dort unmittelbar anormale Ereignisse erkannt, womit der Datentransfer zum Backend auf das Wesentliche, die außergewöhnlichen Vorkommnisse, reduziert wird. Durch eine stetige Aktualisierung des Modells entsteht eine dynamische Datensammlung, welche sicherstellt, dass im Backend noch fehlende Ereignisse übermittelt werden. Der Vergleich unterschiedlicher Ansätze verdeutlicht, dass insbesondere das Replikator Neuronale Netz die Anforderungen erfüllt. Außerdem ist es in der Lage, einen Großteil real geschehener Anomalien zu erkennen, während kein normales Event fälschlicherweise als anormal eingestuft wird. Das Ziel der Datenreduktion um das Hundertfache führt zur tatsächlichen Einschränkung auf 0,715%. Die bedeutsamsten Ereignisse, wie Unfälle oder ABS-Eingriffe, sind klar erkennbar, doch eine durchschnittliche Area under curve von 0,8 legt dar, dass das Vorgehen kein Alarmsystem liefert. Es dient der Reduktion der Datenmenge, die ins Backend übertragen wird, wo weiteres Postprocessing erfolgen muss. Dieses besteht aus der Interpretation und der Einordnung von erkannten Ereignissen

Coping With New Challengens for Density-Based Clustering

Knowledge Discovery in Databases (KDD) is the non-trivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data. The core step of the KDD process is the application of a Data Mining algorithm in order to produce a particular enumeration of patterns and relationships in large databases. Clustering is one of the major data mining tasks and aims at grouping the data objects into meaningful classes (clusters) such that the similarity of objects within clusters is maximized, and the similarity of objects from different clusters is minimized. Beside many others, the density-based clustering notion underlying the algorithm DBSCAN and its hierarchical extension OPTICS has been proposed recently, being one of the most successful approaches to clustering. In this thesis, our aim is to advance the state-of-the-art clustering, especially density-based clustering by identifying novel challenges for density-based clustering and proposing innovative and solid solutions for these challenges. We describe the development of the industrial prototype BOSS (Browsing OPTICS plots for Similarity Search) which is a first step towards developing a comprehensive, scalable and distributed computing solution designed to make the efficiency and analytical capabilities of OPTICS available to a broader audience. For the development of BOSS, several key enhancements of OPTICS are required which are addressed in this thesis. We develop incremental algorithms of OPTICS to efficiently reconstruct the hierarchical clustering structure in frequently updated databases, in particular, when a set of objects is inserted in or deleted from the database. We empirically show that these incremental algorithms yield significant speed-up factors over the original OPTICS algorithm. Furthermore, we propose a novel algorithm for automatic extraction of clusters from hierarchical clustering representations that outperforms comparative methods, and introduce two novel approaches for selecting meaningful representatives, using the density-based concepts of OPTICS and producing better results than the related medoid approach. Another major challenge for density-based clustering is to cope with high dimensional data. Many today's real-world data sets contain a large number of measurements (or features) for a single data object. Usually, global feature reduction techniques cannot be applied to these data sets. Thus, the task of feature selection must be combined with and incooperated into the clustering process. In this thesis, we present original extensions and enhancements of the density-based clustering notion to cope with high dimensional data. In particular, we propose an algorithm called SUBCLU (density based SUBspace CLUstering) that extends DBSCAN to the problem of subspace clustering. SUBCLU efficiently computes all clusters that would have been found if DBSCAN is applied to all possible subspaces of the feature space. An experimental evaluation on real-world data sets illustrates that SUBCLU is more effective than existing subspace clustering algorithms because it is able to find clusters of arbitrary size and shape, and produces determine results. A semi-hierarchical extension of SUBCLU called RIS (Ranking Interesting Subspaces) is proposed that does not compute the subspace clusters directly, but generates a list of subspaces ranked by their clustering characteristics. A hierarchical clustering algorithm can be applied to these interesting subspaces in order to compute a hierarchical (subspace) clustering. A comparative evaluation of RIS and SUBCLU shows that RIS in combination with OPTICS can achieve an information gain over SUBCLU. In addition, we propose the algorithm 4C (Computing Correlation Connected Clusters) that extends the concepts of DBSCAN to compute density-based correlation clusters. 4C benefits from an innovative, well-defined and effective clustering model, outperforming related approaches in terms of clustering quality on real-world data sets.Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist der Prozess der (semi-)automatischen Extraktion von Wissen aus Datenbanken, das gültig, bisher unbekannt und potentiell nützlich für eine gegebene Anwendung ist. Der zentrale Schritt des KDD-Prozesses ist das Data Mining. Eine der wichtigsten Aufgaben des Data Mining ist Clustering. Dabei sollen die Objekte einer Datenbank in Gruppen (Cluster) partitioniert werden, so dass Objekte eines Clusters möglichst ähnlich und Objekte verschiedener Cluster möglichst unähnlich zu einander sind. Das dichtebasierte Clustermodell und die darauf aufbauenden Algorithmen DBSCAN und OPTICS sind unter einer Vielzahl anderer Clustering-Ansätze eine der erfolgreichsten Methoden zum Clustering. Im Rahmen dieser Dissertation wollen wir den aktuellen Stand der Technik im Bereich Clustering und speziell im Bereich dichtebasiertes Clustering voranbringen. Dazu erarbeiten wir neue Herausforderungen für das dichtebasierte Clustermodell und schlagen dazu innovative Lösungen vor. Zunächst steht die Entwicklung des industriellen Prototyps BOSS (Browsing OPTICS plots for Similarity Search) im Mittelpunkt dieser Arbeit. BOSS ist ein erster Beitrag zu einer umfassenden, skalierbaren und verteilten Softwarelösung, die eine Nutzung der Effizienzvorteile und die analytischen Möglichkeiten des dichtebasierten, hierarchischen Clustering-Algorithmus OPTICS für ein breites Publikum ermöglichen. Zur Entwicklung von BOSS werden drei entscheidende Erweiterungen von OPTICS benötigt: Wir entwickeln eine inkrementelle Version von OPTICS um nach einem Update der Datenbank (Einfügen/Löschen einer Menge von Objekten) die hierarchische Clustering Struktur effizient zu reorganisieren. Anhand von Experimenten mit synthetischen und realen Daten zeigen wir, dass die vorgeschlagenen, inkrementellen Algorithmen deutliche Beschleunigungsfaktoren gegenüber dem originalen OPTICS-Algorithmus erzielen. Desweiteren schlagen wir einen neuen Algorithmus zur automatischen Clusterextraktion aus hierarchischen Repräsentationen und zwei innovative Methoden zur automatischen Auswahl geeigneter Clusterrepräsentaten vor. Unsere neuen Techniken erzielen bei Tests auf mehreren realen Datenbanken im Vergleich zu den konkurrierenden Verfahren bessere Ergebnisse. Eine weitere Herausforderung für Clustering-Verfahren stellen hochdimensionale Featureräume dar. Reale Datensätze beinhalten dank moderner Verfahren zur Datenerhebung häufig sehr viele Merkmale. Teile dieser Merkmale unterliegen oft Rauschen oder Abhängigkeiten und können meist nicht im Vorfeld ausgesiebt werden, da diese Effekte jeweils in Teilen der Datenbank unterschiedlich ausgeprägt sind. Daher muss die Wahl der Features mit dem Data-Mining-Verfahren verknüpft werden. Im Rahmen dieser Arbeit stellen wir innovative Erweiterungen des dichtebasierten Clustermodells für hochdimensionale Daten vor. Wir entwickeln SUBCLU (dichtebasiertes SUBspace CLUstering), ein auf DBSCAN basierender Subspace Clustering Algorithmus. SUBCLU erzeugt effizient alle Cluster, die gefunden werden, wenn man DBSCAN auf alle möglichen Teilräume des Datensatzes anwendet. Experimente auf realen Daten zeigen, dass SUBCLU effektiver als vergleichbare Algorithmen ist. RIS (Ranking Interesting Subspaces), eine semi-hierarchische Erweiterung von SUBCLU, wird vorgeschlagen, das nicht mehr direkt die Teilraumcluster berechnet, sondern eine Liste von Teilräumen geordnet anhand ihrer Clustering-Qualität erzeugt. Dadurch können hierarchische Partitionierungen auf ausgewählten Teilräumen erzeugt werden. Experimente belegen, dass RIS in Kombination mit OPTICS ein Informationsgewinn gegenüber SUBCLU erreicht. Außerdem stellen wir den neuartigen Korrelationscluster Algorithmus 4C (Computing Correlation Connected Clusters) vor. 4C basiert auf einem innovativen und wohldefinierten Clustermodell und erzielt in unseren Experimenten mit realen Daten bessere Ergebnisse als vergleichbare Clustering-Ansätze

Identifikation von Fahrzeugnutzungsprofilen und deren Einflussfaktoren

Das Fahrzeug ist eines der wichtigsten Verkehrsmittel zur Realisierung von Mobilität. Die Nutzung eines Fahrzeugs setzt sich aus der individuellen Pkw-Mobilität mehrerer Personen zusammen und kann durch verschiedene Faktoren, wie den Kontext (z. B. Urbanität), das Fahrzeug selbst und die Eigenschaften der Nutzer, beeinflusst werden. Diese Arbeit liefert eine grundlegende Metrik zur Strukturierung der Fahrzeugnutzung in drei Dimensionen (Zeit, Distanz und Fahrtzweck) unter Berücksichtigung der genannten Einflussfaktoren. Durch die Identifikation von Fahrzeugnutzungsprofilen ist es nicht nur möglich, die durchschnittliche Nutzung, sondern ähnliche Nutzergruppen differenziert zu betrachten. Diese Informationen liefern Rückschlüsse über die Bedürfnisse der Nutzungsprofile sowie deren Anforderungen an ein Fahrzeug. Deshalb wird im ersten Ansatz die Nutzung von Premium- und Elektrofahrzeugen mit der von Fahrzeugen, welche repräsentativ für eine Bevölkerung stehen, verglichen, indem Premiumfahrzeuge in bestehende Fahrzeugnutzungsprofile auf der Basis von Zeit und Distanz eingeordnet werden. Da bei passiv generierten Sensordaten, welche hauptsächlich in dieser Arbeit verwendet werden, der Fahrtzweck nicht direkt ablesbar ist, wird im nächsten Abschnitt eine Methodik zur Approximation des Fahrtzwecks entwickelt. Darauf aufbauend werden Fahrzeugnutzungsprofile über alle drei Dimensionen gebildet und interpretiert. Damit der Einfluss des Kontextes quantifiziert werden kann, wird ein internationaler und einheitlicher Urbanitätsindex in Abhängigkeit der Erreichbarkeit (z. B. ÖPNV-Qualität), der Dichte (z. B. Bevölkerungsdichte) und der Variabilität (z. B. Anzahl Restaurants) entwickelt. Abschließend wird die Fahrzeugnutzung in Verbindung mit der Urbanität und den Fahrzeugeigenschaften betrachtet

Kontextsensitive Erkennung und Interpretation fahrrelevanter statischer Verkehrselemente

In dieser Arbeit werden Methoden und Verfahren zur Umwelterkennung und Situationsinterpretation entwickelt, mit denen statische Verkehrselemente (Verkehrszeichen und Ampeln) erkannt und im Kontext der Verkehrssituation interpretiert werden. Die Praxistauglichkeit der entwickelten Methoden und Verfahren wird durch umfangreiche Experimente demonstriert, bei denen auf die Verwendung realer Daten, kostengünstiger Sensorik und Echtzeitverarbeitung Wert gelegt wird

Event-Log Analyse mittels Clustering und Mustererkennung

Die Analyse von Log-Dateien als Spezialfall des Text Mining dient in der Regel dazu Laufzeitfehler oder Angriffe auf ein Systems nachzuvollziehen. Gegen erkannte Fehlerzustände können Maßnahmen ergriffen werden, um diese zu vermeiden. Muster in semi-strukturierten Log-Dateien aus dynamischen Umgebungen zu erkennen ist komplex und erfordert einen mehrstufigen Prozess. Zur Analyse werden die Log-Dateien in einen strukturierten Event-Log (event log) überführt. Diese Arbeit bietet dem Anwender ein Werkzeug, um häufige (frequent) oder seltene (rare) Ereignisse (events), sowie temporale Muster (temporal patterns) in den Daten zu erkennen. Dazu werden verschiedene Techniken des Data-Minig miteinander verbunden. Zentrales Element ist dieser Arbeit das Clustering. Es wird untersucht, ob durch Neuronale Netze mittels unüberwachtem Lernen (Autoencoder) geeignete Repräsentationen (embeddings) von Ereignissen erstellt werden können, um syntaktisch und semantisch ähnliche Instanzen zusammenzufassen. Dies dient zur Klassifikation von Ereignissen, Erkennung von Ausreißern (outlier detection), sowie zur Inferenz einer nachvollziehbaren visuellen Repräsentation (Regular Expressions; Pattern Expressions). Um verborgene Muster in den Daten zu finden werden diese mittels sequenzieller Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) und dem auffinden von Episoden (Episode Mining) in einem zweiten Analyseschritt untersucht. Durch das Pattern Mining können alle enthaltenen Muster im einem Event-Log gefunden werden. Der enorme Suchraum erfordert effiziente Algorithmen, um in angemessener Zeit Ergebnisse zu erzielen. Das Clustering dient daher ebenfalls zur Reduktion (pruning) des Suchraums für das Pattern Mining. Um die Menge der Ergebnisse einzuschränken werden verschiedene Strategien auf ihre praktische Tauglichkeit hin untersucht, um neue Erkenntnisse zu erlangen. Zum einen die Mustererkennung mittels verschiedener Kriterien (Constrained Pattern Mining) und zum anderen durch die Nützlichkeit (High Utility Pattern Mining) von Mustern. Interessante temporale Muster können auf anderen Log-Dateien angewendet werden, um diese auf das Vorkommen dieser Muster zu untersuchen

Die Effizienz der Humboldtschen Universität – Eine empirische Analyse über Verbundeffekte und organisationale Unterschiedlichkeit im deutschen Hochschulwesen

Das Humboldtsche Organisationsideal betont die Bedeutung der Vielseitigkeit für den Erfolg von Hochschulen. Nach diesem Ideal sollte eine Hochschule thematisch alle Disziplinen der Wissenschaft unter einem organisationalen Dach vereinen und funktional sowohl in der Lehre als auch in der Forschung aktiv sein. Die ökonomische Perspektive hinterfragt diesen organisationalen Alleskönner. Sie stellt ihm die produktivitätssteigernde Bedeutung der Spezialisierung entgegen, nach der sich eine Hochschule vor allem auf einzelne Spitzenbereiche fokussieren sollte. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der vermeintlichen Kollision der beiden Prinzipien. Zunächst betrachtet die Arbeit sowohl die innere als auch die äußere Unterschiedlichkeit von deutschen Hochschulen aus einer deskriptiven Perspektive. Zur Untersuchung der äußeren Unterschiedlichkeit wird in dieser Arbeit eine umfassende Klassifizierung der Hochschullandschaft erstellt, mithilfe derer verschiedene latente Hochschultypen im deutschen Hochschulsystem identifiziert werden können. Die innere Unterschiedlichkeit wird hingegen mit einer indexbasierten Analyse untersucht, die die Entwicklung der programmatischen Diversität verschiedener Hochschultypen nachzeichnet. Zuletzt untersucht diese Dissertation im Rahmen eines ökonometrischen Input-Output Modells (Stochastic Frontier Analysis), ob die innere Diversität von Hochschulen einen Einfluss auf die finanzwissenschaftliche Effizienz von Hochschulorganisationen nimmt. Die geschätzte Produktionsfunktion weist darauf hin, dass Synergien zwischen bestimmten Fach- und Funktionskombinationen herrschen. Damit kommt diese Arbeit zu dem Schluss, dass breit aufgestellte Universitäten in Deutschland tendenziell effizienter arbeiten

KI-gestützte produktionsgerechte Produktentwicklung : Automatisierte Wissensextraktion aus vorhandenen Produktgenerationen

Produzierende Unternehmen stehen heutzutage vor der Herausforderung, aufgrund des starken globalen Wettbewerbsdrucks in immer kürzerer Zeit dennoch innovative Pro-dukte zu einem möglichst günstigen Preis auf den Markt zu bringen. Insbesondere für die Produktentwicklung entsteht dadurch ein enormer Zeit- und Kostendruck, allerdings ist die sogenannte Time-to-Market entscheidend für den Markterfolg eines Produktes. Durch die Wiederverwendung von bereits existierenden Produktmodellen sowie dem darin enthaltenen Wissen besteht großes Potenzial, diese Entwicklungszeit zu reduzie-ren. Jedoch wird diese Wissensbasis in Form bestehender Produktmodelle häufig noch nicht systematisch genutzt. Das Problem ist, dass dieses größtenteils implizite Wissen häufig nicht ohne weiteres formalisierbar ist. Durch die zunehmende Nutzung digitaler Tools auch im Bereich der Produktentwicklung und die damit einhergehende wachsen-de Datenbasis ergibt sich über datengetriebene Ansätze jedoch die Möglichkeit, dieses (implizite) Wissen zu extrahieren, zu formalisieren und nutzbar zu machen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung einer Methode zur automatisierten Ex-traktion von implizitem Wissen in Form von Features und Mustern aus vorhandenen Produktmodellen mit Hilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens sowie dessen anschließende Nutzung zur Unterstützung in der Produktentwicklung. Hierfür werden über Autoencoder zunächst die relevanten geometrischen Eigenschaften aus den Produkt-modellen in Form von CAD-Modellen erlernt. Darüber hinaus werden weitere produkt-beschreibende Informationen, die insbesondere die spätere Produzierbarkeit beeinflus-sen, extrahiert. Dieser geometrische Fußabdruck einer Produktkomponente bildet die Grundlage für die entwickelte Methode. Auf Basis von Konstruktionsmustern, die mit Hilfe von Recurrent Neural Networks aus den Produktmodellen erlernt werden, kann für einen gegebenen Konstruktionszustand der Folgezustand prädiziert werden. Auf Grundlage der geometrischen Eigenschaften dieser Vorhersage werden für das gege-bene (halbfertige) CAD-Modell die ähnlichsten bereits existierenden finalen Modelle aufgezeigt. Diese können anschließend bezüglich der weiteren Produktinformationen sortiert werden. Anhand der Menge der ähnlichsten Modelle können die produktionsre-levanten Produkteigenschaften des aktuellen Konstruktionszustandes durch das Auf-zeigen von üblichen Ausprägungskombinationen bewertet werden. Das Vorgehen wird anhand von mechanischen Komponenten eines industriellen Da-tensatzes demonstriert. Für verschiedene Konstruktionszustände beispielhafter Produk-te werden die Ähnlichkeitssuche, die Bewertung produktionsrelevanter Produkteigen-schaften, die Vorhersage nächster Konstruktionszustände sowie die Interaktion der ein-zelnen Methodenbausteine aufgezeigt. Durch die Methodik können bereits für anfängliche Konstruktionszustände ähnliche Produktmodelle identifiziert werden, wodurch die Wiederverwendung von Wissen ge-fördert sowie die Generierung von Dubletten reduziert werden. Darüber hinaus können bereits frühzeitig Hinweise auf mögliche Probleme bezüglich der späteren Produzierbarkeit gegeben werden

Neues Konzept zur skalierbaren, explorativen Analyse großer Zeitreihendaten mit Anwendung auf umfangreiche Stromnetz-Messdaten

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung eines neuen Konzepts zur skalierbaren explorativen Analyse großer Zeitreihendaten. Hierzu werden zahlreiche datenintensive Methoden aus dem Bereich des Data-Mining und der Zeitreihenanalyse hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit mit wachsendem Datenvolumen untersucht und neue Verfahren und Datenrepräsentationen vorgestellt, die eine Exploration sehr großer Zeitreihendaten erlauben, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient auswertbar sind und unter dem Begriff Big Data eingeordnet werden können. Methoden zur Verwaltung und Visualisierung großer multivariater Zeitreihen werden mit Methoden zur Detektion seltener und häufiger Muster – sog. Discords und Motifs – kombiniert und zu einem leistungsfähigen Explorationssystem namens ViAT (von engl. Visual Analysis of Time series) zusammengefasst. Um auch Analysen von Zeitreihendaten durchführen zu können, deren Datenvolumen hunderte von Terabyte und mehr umfasst, wurde eine datenparallele verteilte Verarbeitung auf Basis von Apache Hadoop entwickelt. Sie erlaubt die Ableitung datenreduzierter Metadaten, welche statistische Eigenschaften und neuartige Strukturbeschreibungen der Zeitreihen enthalten. Auf dieser Basis sind neue inhaltsbasierte Anfragen und Auswertungen sowie Suchen nach bekannten und zuvor unbekannten Mustern in den Daten möglich. Das Design der entwickelten neuen Methoden und deren Integration zu einem Gesamtsystem namens FraScaTi (von engl. Framework for Scalable management and analysis of Time series data) wird vorgestellt. Das System wird evaluiert und im Anwendungsfeld der Stromnetzanalyse erprobt, welches von der Skalierbarkeit und den neuartigen Analysemöglichkeiten profitiert. Hierzu wird eine explorative Analyse hochfrequenter Stromnetz-Messdaten durchgeführt, deren Ergebnisse im Kontext des Anwendungsbereichs präsentiert und diskutiert werden

Sprachraumanalyse mit Hilfe einer phonetischen Ontologie

Diese Arbeit beschreibt eine quantitative Sprachraumanalyse auf Basis einer Ontologie. Ausgangspunkt sind dabei die im REDE-Projekt verfügbaren digitalisierten Kartendaten des Mittelrheinischen Sprachatlas (MRhSA). Damit die in IPA annotierten Lautobservationen genauer beschrieben werden können, wurde eine Ontologie (phonOntologie) entwickelt, welche die in IPA definierten Laute mit den zugehörigen phonetischen Eigenschaften in Beziehung setzt. Mittels Inferenz ist es möglich, automatisch aus den IPA-Lauten die entsprechenden, in der Ontologie definierten phonetischen Eigenschaften zu erhalten. Durch diese Technik und einer anschließenden Quantifizierung lassen sich Datensets konstruieren, die zu jedem Ort einen repräsentativen Lauteigenschaften-Vektor enthalten. Die Konstruktion der Datensets geschieht unter Berücksichtigung historischer Lautklassen. Die so generierten Datensets bilden ein Datenset zu allen Lauten, den Lauten zu den mittelhochdeutschen Langvokalen, mittelhochdeutschen Kurzvokalen und den westgermanischen Konsonanten. Diese Datensets werden anschließend mittels drei populärer Clusteralgorithmen geclustert und anhand von Stabilitätsmetriken bewertet. Es zeigt sich mittels dieser Analysen, dass es eine deutliche strukturelle Trennung zwischen dem Moselfränkischen und dem Rheinfränkischen gibt. Zusätzlich tun sich bei höheren Clusterings noch Unterregionen auf, die auch auf strukturelle Phänomene hindeuten. Da im MRhSA neben dem Hauptdatenset, das auf den Aufnahmen von älteren Sprechern („ältere Generation“) basiert, auch ein zweites Datenset, mit Aufnahmen zu jüngeren Sprechern („jüngere Generation“) vorliegt, kann in einer „apparent-time“-Analyse, der Wandel zwischen den beiden Generationen beschrieben werden. Es zeigt sich, dass obwohl es deutliche Normalisierungstendenzen gibt, der strukturelle Unterschied gewahrt bleibt. Diese Normalisierung liegt wahrscheinlich an einer Annäherung an das Standarddeutsch in beiden Regionen