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Offene Abschlussarbeiten

Effiziente Erfassung von Concept Drifts bei zyklischen Veränderungen in Stahlwerksprozessen

Title Effiziente Erfassung von Concept Drifts bei zyklischen Veränderungen in Stahlwerksprozessen
Description In heutigen Industrieanlagen zeichnen Sensoren während des Produktionsprozesses große Mengen an Daten auf. Aus diesen Daten wird schon während des laufenden Prozesses auf die Qualität des Endprodukts geschlossen. Produktionsbedingt kommt es während des laufenden Prozesses zu Veränderungen von Anlagenkomponenten und Messtechnik, die nur zyklisch instand gehalten werden können. Die Veränderungen spiegeln sich auch in den Prognosemodellen wieder. Es kommt zum Concept Drift. SMS Siemag und ein führender Hersteller von Grobblechen stellen für diese Arbeit aktuelle Produktionsdaten zur Verfügung. Im Rahmen der Bachelor, Diplom- oder Masterarbeit sollen Strategien zur Identifizierung von Concept Drifts und zur Stabilisierung der Prognosegüte entwickelt werden. Eine besondere Herausforderung stellt es dar, dass die Concept Drift Erkennung und Bereinigung in Realzeit geschehen soll. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt daher auf der Auswahl, der Implementierung und dem Vergleich besonders effizienter Verfahren zur Entdeckung von Concept Drifts.

Weitere Information zu SMS Siemag:

Literatur:



Resources ConceptDrift.pdf (154 KB)
Proposal
  • Spannende Tätigkeit im Bereich zwischen Forschung und Anwendung
  • Die Arbeit wird von SMS Siemag gefördert
  • Die Arbeit wird vom Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz betreut und durch Mitarbeiter der SMS Siemag unterstützt
Status Offen
Qualification
  • Gute Programmierkenntnisse in Java
  • Kenntnisse in Data Mining
    Thesistype Bachelor Masterthesis
    Topic Data Mining
    Learning Drifting Concepts
    Second Tutor Blom, Hendrik