Data Science and Analytics in Industrial Maintenance: Selection, Evaluation, and Application of Data-Driven Methods

Data-driven maintenance bears the potential to realize various benefits based on multifaceted data assets generated in increasingly digitized industrial environments. By taking advantage of modern methods and technologies from the field of data science and analytics (DSA), it is possible, for example, to gain a better understanding of complex technical processes and to anticipate impending machine faults and failures at an early stage. However, successful implementation of DSA projects requires multidisciplinary expertise, which can rarely be covered by individual employees or single units within an organization. This expertise covers, for example, a solid understanding of the domain, analytical method and modeling skills, experience in dealing with different source systems and data structures, and the ability to transfer suitable solution approaches into information systems. Against this background, various approaches have emerged in recent years to make the implementation of DSA projects more accessible to broader user groups. These include structured procedure models, systematization and modeling frameworks, domain-specific benchmark studies to illustrate best practices, standardized DSA software solutions, and intelligent assistance systems. The present thesis ties in with previous efforts and provides further contributions for their continuation. More specifically, it aims to create supportive artifacts for the selection, evaluation, and application of data-driven methods in the field of industrial maintenance. For this purpose, the thesis covers four artifacts, which were developed in several publications. These artifacts include (i) a comprehensive systematization framework for the description of central properties of recurring data analysis problems in the field of industrial maintenance, (ii) a text-based assistance system that offers advice regarding the most suitable class of analysis methods based on natural language and domain-specific problem descriptions, (iii) a taxonomic evaluation framework for the systematic assessment of data-driven methods under varying conditions, and (iv) a novel solution approach for the development of prognostic decision models in cases of missing label information. Individual research objectives guide the construction of the artifacts as part of a systematic research design. The findings are presented in a structured manner by summarizing the results of the corresponding publications. Moreover, the connections between the developed artifacts as well as related work are discussed. Subsequently, a critical reflection is offered concerning the generalization and transferability of the achieved results. Thus, the thesis not only provides a contribution based on the proposed artifacts; it also paves the way for future opportunities, for which a detailed research agenda is outlined.:List of Figures List of Tables List of Abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Conceptual Background 1.3 Related Work 1.4 Research Design 1.5 Structure of the Thesis 2 Systematization of the Field 2.1 The Current State of Research 2.2 Systematization Framework 2.3 Exemplary Framework Application 3 Intelligent Assistance System for Automated Method Selection 3.1 Elicitation of Requirements 3.2 Design Principles and Design Features 3.3 Prototypical Instantiation and Evaluation 4 Taxonomic Framework for Method Evaluation 4.1 Survey of Prognostic Solutions 4.2 Taxonomic Evaluation Framework 4.3 Exemplary Framework Application 5 Method Application Under Industrial Conditions 5.1 Conceptualization of a Solution Approach 5.2 Prototypical Implementation and Evaluation 6 Discussion of the Results 6.1 Connections Between Developed Artifacts and Related Work 6.2 Generalization and Transferability of the Results 7 Concluding Remarks Bibliography Appendix I: Implementation Details Appendix II: List of Publications A Publication P1: Focus Area Systematization B Publication P2: Focus Area Method Selection C Publication P3: Focus Area Method Selection D Publication P4: Focus Area Method Evaluation E Publication P5: Focus Area Method ApplicationDatengetriebene Instandhaltung birgt das Potential, aus den in Industrieumgebungen vielfältig anfallenden Datensammlungen unterschiedliche Nutzeneffekte zu erzielen. Unter Verwendung von modernen Methoden und Technologien aus dem Bereich Data Science und Analytics (DSA) ist es beispielsweise möglich, das Verhalten komplexer technischer Prozesse besser nachzuvollziehen oder bevorstehende Maschinenausfälle und Fehler frühzeitig zu erkennen. Eine erfolgreiche Umsetzung von DSA-Projekten erfordert jedoch multidisziplinäres Expertenwissen, welches sich nur selten von einzelnen Personen bzw. Einheiten innerhalb einer Organisation abdecken lässt. Dies umfasst beispielsweise ein fundiertes Domänenverständnis, Kenntnisse über zahlreiche Analysemethoden, Erfahrungen im Umgang mit verschiedenen Quellsystemen und Datenstrukturen sowie die Fähigkeit, geeignete Lösungsansätze in Informationssysteme zu überführen. Vor diesem Hintergrund haben sich in den letzten Jahren verschiedene Ansätze herausgebildet, um die Durchführung von DSA-Projekten für breitere Anwendergruppen zugänglich zu machen. Dazu gehören strukturierte Vorgehensmodelle, Systematisierungs- und Modellierungsframeworks, domänenspezifische Benchmark-Studien zur Veranschaulichung von Best Practices, Standardlösungen für DSA-Software und intelligente Assistenzsysteme. An diese Arbeiten knüpft die vorliegende Dissertation an und liefert weitere Artefakte, um insbesondere die Selektion, Evaluation und Anwendung datengetriebener Methoden im Bereich der industriellen Instandhaltung zu unterstützen. Insgesamt erstreckt sich die Abhandlung auf vier Artefakte, die in einzelnen Publikationen erarbeitet wurden. Dies umfasst (i) ein umfangreiches Systematisierungsframework zur Beschreibung zentraler Ausprägungen wiederkehrender Datenanalyseprobleme im Bereich der industriellen Instandhaltung, (ii) ein textbasiertes Assistenzsystem, welches ausgehend von natürlichsprachlichen und domänenspezifischen Problembeschreibungen eine geeignete Klasse von Analysemethoden vorschlägt, (iii) ein taxonomisches Evaluationsframework zur systematischen Bewertung von datengetriebenen Methoden unter verschiedenen Rahmenbedingungen sowie (iv) einen neuartigen Lösungsansatz zur Entwicklung von prognostischen Entscheidungsmodellen im Fall von eingeschränkter Informationslage. Die Konstruktion der Artefakte wird durch einzelne Forschungsziele im Rahmen eines systematischen Forschungsdesigns angeleitet. Neben der Darstellung der einzelnen Forschungsbeiträge unter Bezugnahme auf die erzielten Ergebnisse der dazugehörigen Publikationen werden auch die Verbindungen zwischen den entwickelten Artefakten beleuchtet und Zusammenhänge zu angrenzenden Arbeiten hergestellt. Zudem erfolgt eine kritische Reflektion der Ergebnisse hinsichtlich ihrer Verallgemeinerung und Übertragung auf andere Rahmenbedingungen. Dadurch liefert die vorliegende Abhandlung nicht nur einen Beitrag anhand der erzeugten Artefakte, sondern ebnet auch den Weg für fortführende Forschungsarbeiten, wofür eine detaillierte Forschungsagenda erarbeitet wird.:List of Figures List of Tables List of Abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Conceptual Background 1.3 Related Work 1.4 Research Design 1.5 Structure of the Thesis 2 Systematization of the Field 2.1 The Current State of Research 2.2 Systematization Framework 2.3 Exemplary Framework Application 3 Intelligent Assistance System for Automated Method Selection 3.1 Elicitation of Requirements 3.2 Design Principles and Design Features 3.3 Prototypical Instantiation and Evaluation 4 Taxonomic Framework for Method Evaluation 4.1 Survey of Prognostic Solutions 4.2 Taxonomic Evaluation Framework 4.3 Exemplary Framework Application 5 Method Application Under Industrial Conditions 5.1 Conceptualization of a Solution Approach 5.2 Prototypical Implementation and Evaluation 6 Discussion of the Results 6.1 Connections Between Developed Artifacts and Related Work 6.2 Generalization and Transferability of the Results 7 Concluding Remarks Bibliography Appendix I: Implementation Details Appendix II: List of Publications A Publication P1: Focus Area Systematization B Publication P2: Focus Area Method Selection C Publication P3: Focus Area Method Selection D Publication P4: Focus Area Method Evaluation E Publication P5: Focus Area Method Applicatio

A Taxonomy of Recurring Data Analysis Problems in Maintenance Analytics

Modern maintenance strategies increasingly focus on vast amounts of diverse data and multifaceted analytical approaches in order to make efficient use of given resources and unveil hidden potentials. While there is often no universal solution approach to a specific case at hand, it is still possible to observe recurring problem classes for which generic solution templates can be applied and thus the establishment of a reusable knowledge base appears beneficial. To this end, we apply a taxonomy development approach to identify and systematize dimensions and characteristics of recurring data analysis problems in data-driven maintenance scenarios. Our research method integrates findings from a systematic literature review and expert interviews with data scientists from industry. Thus, we add descriptive theory to the field of maintenance analytics and propose a taxonomy that distinguishes between analytical maintenance objectives, data characteristics and analytical techniques

Constituent Elements for Prescriptive Analytics Systems

Prescriptive analytics has emerged as a technological driver in data-intensive enterprise environ- ments, as it tries to transform valuable insights into actionable recommendations and act upon them in order to meet business objectives. The basic idea is to go beyond the findings of descriptive data anal- ysis and predictive modeling to answer the questions “What should be done?” and “Why should it be done?”. However, there is often an inconsistent understanding about constituent elements of prescrip- tive analytics, which may hinder the development of adequate information systems. For this reason, the paper deals with a conceptualization by conducting a systematic literature review. The research goal is to extract fundamental aspects and facets from different perspectives and consolidate them into a coherent view towards a common understanding of a prescriptive analytics system

Application of Process Mining Techniques to Support Maintenance-Related Objectives

The variety of data types generated in manufacturing environments leads to a situation where data-driven approaches for analytical maintenance support no longer have to be limited to the equipment level, but rather can be extended to further perspectives. To this end, this paper examines how process mining(PM) as an approach to extract knowledge about process-related relationships can be applied to support maintenance-related objectives. Our research is carried out by using exemplary data from a manufacturing company, where we successively take different data attributes from various source systems into account and apply selected PM techniques to demonstrate their applicability. As a result, we showcase how different insights can be provided, such as the analysis of a machine\u27s internal behavior, examination of error dependencies across multiple production steps, determination of a machine’s relevance within the equipment network or the discovery of bottlenecks regarding frequencies, cycle times and costs

Machine learning and deep learning

Today, intelligent systems that offer artificial intelligence capabilities often rely on machine learning. Machine learning describes the capacity of systems to learn from problem-specific training data to automate the process of analytical model building and solve associated tasks. Deep learning is a machine learning concept based on artificial neural networks. For many applications, deep learning models outperform shallow machine learning models and traditional data analysis approaches. In this article, we summarize the fundamentals of machine learning and deep learning to generate a broader understanding of the methodical underpinning of current intelligent systems. In particular, we provide a conceptual distinction between relevant terms and concepts, explain the process of automated analytical model building through machine learning and deep learning, and discuss the challenges that arise when implementing such intelligent systems in the field of electronic markets and networked business. These naturally go beyond technological aspects and highlight issues in human-machine interaction and artificial intelligence servitization.Comment: Published online first in Electronic Market

Towards a Taxonomic Benchmarking Framework for Predictive Maintenance: The Case of NASA’s Turbofan Degradation

The availability of datasets for analytical solution development is a common bottleneck in data-driven predictive maintenance. Therefore, novel solutions are mostly based on synthetic benchmarking examples, such as NASA’s C-MAPSS datasets, where researchers from various disciplines like artificial intelligence and statistics apply and test their methodical approaches. The majority of studies, however, only evaluate the overall solution against a final prediction score, where we argue that a more fine-grained consideration is required distinguishing between detailed method components to measure their particular impact along the prognostic development process. To address this issue, we first conduct a literature review resulting in more than one hundred studies using the C-MAPSS datasets. Subsequently, we apply a taxonomy approach to receive dimensions and characteristics that decompose complex analytical solutions into more manageable components. The result is a first draft of a systematic benchmarking framework as a more comparable basis for future development and evaluation purposes

Modellierung des flexiblen Gestells eines periodisch bewegten Mechanismus

Mechanismen in Verarbeitungsmaschinen bedürfen stets eines Hüll- und Stützsystems - dem Maschinengestell. Die Erfüllung der Genauigkeitsanforderung an einen Mechanismus während einer Bewegungsaufgabe wird durch unvermeidliche EIastizitäten, sowohl des Gestells als auch der Glieder des Mechanismus, erschwert. Zusätzlich sind die Gestelle, aus Gründen der Schwingungsisolation der Umgebung, häufig auf elastischen Maschinenfüßen gelagert. Diese Elastizitäten führen allein durch nicht zu vermeidende statische Verformungen zu unerwünschten Bewegungsabweichungen. Größeren negativen Einfluss üben allerdings ungewollt angeregte Schwingungen des Systems aus. Bei Kenntnis des dynamischen Verhaltens des Systems ist es möglich Bewegungen zu generieren, die das Schwingungsverhalten des Systems positiv beeinflussen. Voraussetzung hierfür ist die Erstellung eines verifizierten und validierten mechanischen Modells des Systems, bestehend aus Gestell und Mechanismus. Das Ziel der Arbeit besteht darin einen möglichen analytischen Modellierungsansatz der Elastostatik für das flexible zweidimensionale Gestell mit ebenem Mechanismus zu recherchieren, zu untersuchen und umzusetzen. Die Vorzugslösung soll in Form eines ausführbaren Skriptes in einer geeigneten Programmiersprache implementiert werden

Untersuchungen zur möglichen Sensibilisierung zytostatikaresistenter Tumorzellen für die Behandlung mit Zytostatika durch Expression transformationsdefekter E1A-Derivate

E1A ist ein adenovirales Gen, dessen transkribierte Proteine in die Wachstumssteuerung der Wirtszelle eingreifen und die Virusreplikation vorbereiten. E1A kann in Tumorzellen die Transformation, die Tumorigenität und das Metastasierungspotential supprimieren, Apoptose induzieren und diese für Zytostatika sensibilisieren. Daneben kann es jedoch auch Zellen transformieren und immortalisieren. Es wurden E1A-Derivate entwickelt, die einerseits die onkogenen Potenziale verloren haben, andererseits weiterhin antionkogene Eigenschaften besitzen. Für die Derivate E1AdelCR2 und E1ASpm2 konnten diese Voraussetzungen nachgewiesen werden. Ziel der vorgelegten Arbeit war es, zytostatikaresistente Tumorzellen durch transiente Transfektion mit transformationsdefekten E1A-Derivaten für die Behandlung mit Zytostatika zu sensibilisieren. Eine Induktion von Apoptose und Nekrose sollte quantifiziert werden. Hierzu wurden zunächst Tumorzellen auf Resistenz gegenüber Cisplatin und Doxorubicin untersucht, verschiedene transiente Transfektionsmethoden hinsichtlich Transfektionseffizienz und Zellschädigung evaluiert und ein Modellsystem aufgestellt. Spezifische Zellfärbungen wurden zur Differenzierung zwischen apoptotischen und nekrotischen Zellen verwendet. Es konnten BLM-Zellen mit E1ASpm2 für Cisplatin sensibilisiert werden. Die kombinierte Behandlung mit Derivat und Zytostatikum führte im Wesentlichen zur Nekrose der Melanomzellen. Die Apoptoseinduktion durch die E1A-Konstrukte war dagegen gering. Dies ist besonders interessant, da in der Literatur vor allem der apoptoseinduzierende Effekt von E1A diskutiert wird, sich aber kaum quantitative Auswertungen finden. Für E1AdelCR2 wurde keine signifikante zytostatikasensibilisierende Wirkung nachgewiesen. Die Ergebnisse aus den unspezifischen Vitalitätsassays ließen auf eine hohe Vektortoxizität schließen. Es sollten daher in weiterführenden Versuchen die Derivate in weniger schädigende Vektoren kloniert und die zellulären Mechanismen der Nekrose-induktion durch E1A untersucht werden. Die transiente Transfektion mit E1A könnte schließlich auch in vivo eingesetzt werden

Reliability of 3D-integrated chips: The role of metallic surfaces and interfaces

Abstract des Vortrages: The reliability-limiting effects in 3D IC structures using TSVs including mechanical stress distributions and the resulting effects on material integrity (e.g. failure modes like interface delamination, cohesive cracking, metallurgical degradation at joints, and chip-package interaction) and finally on device performance degradation are challenges in advanced 3D integration technologies and product development. Managing internal mechanical stress is a key task to ensure high reliability of products manufactured in advanced CMOS technology nodes, and it is a highly ranked concern for 3D TSV technologies. It requires the determination of materials properties, including Young’s modulus, Poisson ratio and coefficient of thermal expansion (CTE), for each material used. For polycrystalline materials, their microstructure has to be considered. In this talk, one reliability-limiting effect, interface delamination and so-called “pop-up” of copper TSV structures will be addressed. Shear stress along the Cu/Si interface and adhesion of the interfaces in a complex stack (Si/liner/barrier/seed/Cu) are parameters that have to be considered. Metal barrier and seed films and the respective surfaces will be discussed in the context of interface strength. Nano X-ray tomography is currently the only analytical technique to study the so-called “pop-up” effect quantitatively, without modifying the region of interest