Data Mining mit Prozessdaten (Data Mining with Process Data)
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Andreas Schuppert
Abstract
Durch die zunehmende Komplexität der Produktionsprozesse in innovativen Anwendungsfeldern wird die Prozessanalyse und -Modellierung vor neue Herausforderungen gestellt. Typische Problemfelder sind reaktive Feststoffprozesse, komplexe Polymerisationsprozesse und insbesondere biotechnologische Prozesse. Zur Analyse solcher extrem komplexer Systeme sind spezialisierte Verfahren verfügbar, die unter dem Sammelbegriff „Data Mining“ subsummiert werden. Sie erlauben eine zuverlässige Extraktion auch komplexer Muster mit hohem Informationsgehalt aus unstrukturierten Daten. Die für die Prozessanalyse relevanten softwaretechnischen und methodischen Aspekte des Data Mining werden diskutiert und entsprechende Anwendungsworkflows exemplarisch am Beispiel eines biotechnischen Produktionsprozesses sowie eines Polymerprozesses demonstriert.
Abstract
The increasing complexity of production processes in innovative application areas creates new requirements on process analysis and modelling. Typical areas are reactive solid state processes, complex polymerisations as well as biotechnological processes. The analysis of such extremely complex systems can be supported by specialised methods which are summarised as “data mining”. They allow the reliable extraction of complex patterns with a high content of information from unstructured sets of data. The software and technical issues of data mining will be discussed according to the relevance to process data analysis. Application workflows will be demonstrated on the examples of a biotech production process as well as a polymer process.
© Oldenbourg Verlag
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