Quality Networking

Ziel des Change Management ist es, den Fortschritt im Bereich Automationstechnik, IT, Mikromechanik und Messtechnik in Qualität im Unternehmen umzusetzen. Industrielle Organisationstrukturen sind von horizontal und vertikal vernetzten Anwendungen gekennzeichnet. Qualitätsmanagement als Querschnittsfunktion muss den vernetzten Strukturen folgen. Analog zu den vernetzten Abhängigkeiten wird QUALITY NETWORKING als Qualitäts-Steuerungs-Schema eingeführt. Bei der Realisierung gelten die Leitlinien der DIN/ISO 9000, die system-, prozess-, mitarbeiterorientierte Qualitätsführung und Kontinuierliches Verbessern, sowie Fehlervermeidung als Meta Ziele in den Vordergrund stellt. Kontinuierliches Verbessern im Fertigungsbereich bedeutet automatische Echtzeit- Prozessoptimierung, die gleichzeitig das Prinzip Fehlervermeidung realisiert.Im Fertigungsbereich wird vertikale Prozessautomation im Prozessregelkreis 1 (PRK1) zwischen Leit- und Ressourcenebene einstufig praktiziert und mit statistischen Kennzahlen gesteuert. Damit wird Prozessoptimierung und Fehlervermeidung zu Null-Fehler-Produktion nicht an der Quelle fassbar. Voraussetzung hierfür ist vertikal erweiterte Prozessintegration mit der Prozessebene, die im Prozessregelkreis 2 (PRK2) den Bearbeitungsprozess, Ressourcenparameter und Einflüsse und aus dem Prozessumfeld umfasst. PRK2-Prozesse sind von kurzen Parameteraktionszyklen und vernetzten, nicht-linearen Abhängigkeiten geprägt. Die Beziehungsgeflechte sind mit gebräuchlichen QM Techniken oder mathematisch statistischen Methoden nur unzulänglich abzubilden. Hierzu wird kontinuierliches Prozessmonitoring und online Prozessanalytik notwendig; außerdem Methoden, die Prozess- Optimierungs-Optionen automatisch bzw. selbstlernend erkennen, Regeln zu kausalen Prozesszusammenhänge entdecken und diese schnittstellenfrei zur Optimierung des Prozesses in Echtzeit und maschineller Ressourcen sofort nutzbar bereitstellen.Die Arbeit beschreibt die Entwicklung, Funktionalität, Effektivität und experimentelle Validierung eines solchen Systems. In diesem kommen statistische Verfahren kombiniert mit innovativen Data-Mining Methoden im Rahmen des KDD Prozesses zum Einsatz. Das System stellt mit der Visualisierung gleichzeitig ein Instrument zur fertigungs- und mitarbeiternahen Qualitätsführung dar. Der Übergang von statistischen Qualitätssteuerung -mit iterativen Verbesserungen- hin zu regelbasierter Echtzeit Prozessoptimierung hebt kontinuierliches Verbessern auf ein höheres Niveau und bedeutet ein Paradigmenwechsel im Qualitätsengineering

Extraktion von regelbasiertem Wissen aus Genexpressionsdaten und dessen Validierung

Mit dem Einsatz von cDNA Arrays und high-density oligonucleotide Chips ist ein bedeutender Beitrag zum Fortschritt in der biologischen und medizinischen Grundlagenforschung möglich, der nur geleistet werden kann, wenn der gegenwärtige Mangel an adäquaten statistischen Methoden für die Arraydatenanalyse beseitigt wird. Eine neue Regelextraktionsmethode wurde entwickelt mit folgenden Komponenten: Diskretisierung und Selektion der Merkmale, Extraktion von logischen Regeln, Validation der logischen Regeln. Die entwickelten Methoden wurden in modernen Programmtechnologien (Java 2,XML, SQL) realisiert. Für die Analyse und Validierung der erhaltenen Regeln durch Extraktion von Schlüsselwörtern und Netzwerkkonstruktion wurden bekannte Datenbanken (Swiss-Prot/TrEMBL, Transpath und KEGG) verwendet. Die neu entwickelten Methoden erwiesen sich für drei untersuchten Datensätze (Leukämie, Darm- und Hirntumor) als leistungsfähig

Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 34

Informationsfusion in der Mess- und Sensortechnik

Die Entwicklung und Beherrschung der immer komplexer werdenden technischen Systeme führt in zunehmenden Maße zu Anforderungen an die Mess- und Sensortechnik, die mit dem Einsatz eines Einzelsensors oft nicht mehr erfüllt werden können. Dies hat in den letzten Jahren zu einem starken Entwicklungsschub für Multisensorsysteme und die Grundlagenforschung zur Fusion von Messdaten und Information aus unterschiedlichen Quellen geführt. Dieses Buch greift diese Entwicklung sowohl hinsichtlich ihrer theoretischen Grundlagen als auch wichtiger Anwendungsfelder auf