Framework für eine selbstlernende, auf autonome Verfahren gestützte, Zustandsbewertung von Produktionssystemen mithilfe künstlicher Intelligenz: Ein Ansatz zur Erhöhung der Aussagegüte und Erkennungssicherheit in der Zustandsüberwachung
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Aachen
Shaker
2012
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 1
1.1 AUSGANGSSITUATION UND PROBLEMEINORDNUNG 1
1.2 ZIEL, AUFBAU UND STRUKTUR DER ARBEIT 8
2 DATEN, INFORMATIONEN UND WISSEN 10
2.1 DATEN- UND INFORMATIONSQUELLEN UND IHRE AUSWERTUNG 13
2.1.1 EINSATZ VON ZUSATZSENSORIK 16
2.1.2 EINBINDUNG DER WISSENSQUELLE MENSCH 18
2.1.3 DATENVORVERARBEITUNG - PREPROCESSING 18
2.1.4 DATA MINING 19
2.2 KONSISTENTE DATENHALTUNG 2 0
2.2.1 DATENBANKSYSTEM 22
2.2.2 RELATIONALE DATENBANKMODELLE UND IHRE NORMALISIERUNG 24
2.3 WISSEN UND SEINE GENERIERUNG 2 8
2.3.1 WISSENSARTEN IN ORGANISATIONEN 29
2.3.2 ORGANISATIONALE WISSENSBASIS 30
2.4 KOMMUNIKATION IN DER PRODUKTION - WISSENSTRANSFER 3 2
2.4.1 HYPERTEXT TRANSFER PROTOKOLL - HTTP 34
2.4.2 EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE - XML 34
2.4.3 EMBEDDED ONLINE SERVICE - EOS 35
2.4.4 DIGITALES TYPENSCHILD (DDD) - VDMA-EINHEITSBLATT 66411 36
2.4.5 SERVICEORIENTIERTE ARCHITEKTUR - SOA 38
3 ZUSTANDSUEBERWACHUNG UND DIAGNOSE 39
3.1 SIGNALBASIERTE VERFAHREN - EINZELSIGNALUEBERWACHUNG 4 1
3.2 STATISTIK- UND MODELLBASIERTE VERFAHREN 4 4
3.3 ERFAHRUNGSBASIERTE VERFAHREN - EXPERTENSYSTEME 4 7
3.4 LOGIKBASIERTE VERFAHREN 50
3.4.1 FUZZY-LOGIK 50
3.4.2 ANWENDUNGSBEISPIELE IM BEREICH DER FUZZY-LOGIK 52
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IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
3.5 MUSTERERKENNUNGS- UND KLASSIFIZIERUNGSVERFAHREN 53
3.5.1 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE - KNN 55
3.5.2 ANWENDUNGSBEISPIELE IM BEREICH DER MUSTERERKENNUNG UND
KLASSIFIKATION 58
3.6 WISSENSCHAFTLICHER DISKURS - ZUSTANDSUEBERWACHUNG IM RAHMEN DER
VERFUEGBARKEIT VON PRODUKTIONSSYSTEMEN 5 9
3.6.1 FORSCHUNGSPROJEKTE UND ANGRENZENDE ARBEITEN 60
3.6.2 DISSERTATIONEN 63
3.7 ZUSAMMENFASSUNG UND FAZIT 65
4 HANDLUNGSBEDARF UND ZIELSETZUNG 66
4.1 VERGLEICH DER VERFAHREN - DEFIZITE BESTEHENDER ANSAETZE 6 6
4.2 ZIELSETZUNG DIESER ARBEIT 7 0
5 GENERIERUNG DES LOESUNGSANSATZES 71
5.1 EINFLUSSFAKTOREN UND ANFORDERUNGEN 71
5.2 LOESUNGSKONZEPT 74
5.3 VORGEHENSMODELL ZUR EFFEKTIVEN ZIELERREICHUNG 77
6 ENTWICKLUNG DES FRAMEWORKS 79
6.1 ERMITTLUNG RELEVANTER DATEN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS 79
6.1.1 MODULARISIERUNG VON PRODUKTIONSSYSTEMEN 80
6.1.2 VORSTELLUNG DES BEISPIELSZENARIOS 81
6.1.3 SCHADENSANALYSE 83
6.2 DATENBANKSTRUKTUR 85
6.3 DATENTRANSPORT UND KOMMUNIKATION 8 8
6.3.1 KOMMUNIKATIONSARCHITEKTUR 89
6.3.2 UMSETZUNG INNERHALB DES BEISPIELSZENARIOS 92
6.4 LOGIK DES FRAMEWORKS 93
6.4.1 STRUKTURELLER AUFBAU ALS FACHKONZEPTSERVER 94
6.4.2 MODULARES INTEGRATIONSKONZEPT FUER AUTONOME BEWERTUNGSVERFAHREN 97
6.4.3 KONZEPTION DER AGGREGATIONSLOGIK 99
I I
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS
6.5 LERNSTRATEGIE FUER DIE AGGREGATIONSLOGIK 102
6.5.1 OVERFITTIRIG-PROBLEM IM RAHMEN DES ANLERNENS VON NEURONALEN
NETZEN 104
6.5.2 BACKPROGAPATION-VERFAHREN 105
6.6 EINBINDUNG DER MULTIKRITERIELLEN WISSENSQUELLE M E N S C H 1 0 5
6.6.1 GENERIERUNG EINES ADAEQUATEN FRAGEBOGENS 107
6.6.2 AUSWERTUNG MITTELS FUZZY-LOGIK 112
6.7 ZUSAMMENFASSUNG DES KAPITELS 118
7 PROTOTYPISCHE REALISIERUNG DER BENUTZEROBERFLAECHE 119
8 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 124
8.1 ZUSAMMENFASSUNG DER ARBEIT 124
8.2 AUSBLICK 125
LITERATURVERZEICHNIS 127
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 146
TABELLENVERZEICHNIS 149
FORMELVERZEICHNIS 150
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS 151
GLOSSAR 154
ANHANG 156
SCHRIFTENREIHE DES LEHRSTUHLS 157
LEBENSLAUF 165
I I I
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| spelling | Binner, Sebastian M. 1979- Verfasser (DE-588)142390674 aut Framework für eine selbstlernende, auf autonome Verfahren gestützte, Zustandsbewertung von Produktionssystemen mithilfe künstlicher Intelligenz Ein Ansatz zur Erhöhung der Aussagegüte und Erkennungssicherheit in der Zustandsüberwachung Sebastian M. Binner Aachen Shaker 2012 165 S. zahlr. graph. Darst. 210 mm x 148 mm, 279 g txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Schriftenreihe des Lehrstuhls für Produktionssysteme 2012,2 Zugl.: Ruhr-Universität Bochum, Diss., 2012 Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Zustandsüberwachung (DE-588)4369492-5 gnd rswk-swf Diagnosesystem (DE-588)4149458-1 gnd rswk-swf Fertigungsanlage (DE-588)4140388-5 gnd rswk-swf Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd rswk-swf Autonomes System (DE-588)4143713-5 gnd rswk-swf Framework Informatik (DE-588)4464685-9 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Fertigungsanlage (DE-588)4140388-5 s Zustandsüberwachung (DE-588)4369492-5 s Diagnosesystem (DE-588)4149458-1 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s Lernendes System (DE-588)4120666-6 s Autonomes System (DE-588)4143713-5 s Framework Informatik (DE-588)4464685-9 s DE-604 Schriftenreihe des Lehrstuhls für Produktionssysteme 2012,2 (DE-604)BV013128788 2012,2 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=025170045&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Binner, Sebastian M. 1979- Framework für eine selbstlernende, auf autonome Verfahren gestützte, Zustandsbewertung von Produktionssystemen mithilfe künstlicher Intelligenz Ein Ansatz zur Erhöhung der Aussagegüte und Erkennungssicherheit in der Zustandsüberwachung Schriftenreihe des Lehrstuhls für Produktionssysteme Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Zustandsüberwachung (DE-588)4369492-5 gnd Diagnosesystem (DE-588)4149458-1 gnd Fertigungsanlage (DE-588)4140388-5 gnd Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd Autonomes System (DE-588)4143713-5 gnd Framework Informatik (DE-588)4464685-9 gnd |
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