DMAIC in Lithium-Ion-Battery Production

DMAIC refers to a data-driven cycle of analysis steps used for improving, optimizing and stabilizing business processes with the steps Define, Measure, Analyze, Improve, and Control (DMAIC). In this paper, we will demonstrate the Define, Measure, and Analyze steps for the calendering step in Lithium-Ion-Battery Production. It appears that the measurement system is at least questionable. Moreover, we identified influential factors for thickness and porosity of the foil

Online Linear Discriminant Analysis for Data Streams with Concept Drift

Various methods based on classical classification methods such as linear discriminant analysis (LDA) have been developed for working on data streams in situations with concept drift. Nevertheless, the updated classifiers of such methods may result in a bad prediction error rate in case the underlying distribution incrementally changes further on. Therefore, we invented a rather general extension to such methods to improve the forecasting quality. Under some assumptions we estimate a model for the time-dependent concept drift that is used to predict the forthcoming distributions of the features. These predictions of distributions are finally used in the LDA to build the classification rule and hence for predicting new observations. In a simulation study we consider different kinds of concept drift and compare the new extended methods with the methods these are based on

Online Diskriminanzanalyse für Datensituationen mit Concept Drift

Vor dem Hintergrund der Existenz von immer mehr Datenströmen anstelle von Batch-Daten gewinnen Online-Algorithmen immer mehr an Bedeutung. Eine wesentliche Eigenschaft von Datenströmen besteht darin, dass sich die den Beobachtungen zugrunde liegende Verteilung im Laufe der Zeit ändern kann. Für solche Situationen hat sich der Begriff concept drift etabliert. Die Dissertation fokussiert auf die Diskriminanzanalyse als ein mögliches Klassifikationsverfahren. Viele bisher publizierte Algorithmen für Online Diskriminanzanalyse haben gemein, dass zwar eine Adaption an einen concept drift ermöglicht wird, eine kontinuierlich fortschreitende Veränderung der Verteilung allerdings nicht beachtet wird, sodass veraltete (und daher verzerrte) Schätzer in die Klassifikationsregel zur Prognose einfließen. In der Dissertation wird eine Methodik zur Erweiterung von Methoden für Online Diskriminanzanalyse zur Verbesserung der Prognosegüte für Datensituationen mit concept drift entwickelt. Für die Erweiterung wird der concept drift geeignet modelliert und prognostiziert. Es wird ein linearer Trend der Erwartungswertvektoren über die Zeit unterstellt, welcher mit lokaler linearer Regression modelliert wird. So können kontinuierlich die Erwartungswertvektoren des kommenden Zeitpunktes für jede Klasse prognostiziert werden. Diese Prognosen ersetzen laufend die bisherigen Schätzer in der jeweiligen Klassifikationsregel der Online Diskriminanzanalyse, um eine bessere Prognose für Beobachtungen des folgenden Zeitpunktes gewährleisten zu können. Durch die Lokalität lokaler linearer Regressionsmodelle können auch nicht-lineare Trends geeignet linear approximiert werden. Für Spezialfälle wird bewiesen, dass die Schätzfunktionen für die Erwartungswertvektoren der Klassen der erweiterten Methoden jeweils erwartungstreu für die Erwartungswertvektoren der Verteilung der Prognose sind. Die theoretischen Ergebnisse werden durch eine umfangreiche Simulationsstudie untermauert und erweitert. Für die Evaluierung werden Datenströme mit unterschiedlichen Arten und Stärken von concept drift als Ausprägungen des unendlichen Raumes aller möglichen Datensituationen mit concept drift simuliert. Die ursprünglichen sowie die erweiterten Methoden werden auf diesen Datensituationen hinsichtlich der Prognosegüte miteinander verglichen. Die Prognosegüte der Klassifikatoren kann durch Erweiterung der Methoden unter verschiedenster Formen von concept drift verbessert werden

3D Scatter Plot Description Usage

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