10.03.2020, 11:30 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 4.34
Währinger Straße 29
1090 Wien
Titel: Support for Extracting Cost Factors from Sensor Data for Predicting Resource Usage of Manufacturing Processes
Kurzfassung:
Die Analyse der Ausführung und der Kosten von Geschäfts- oder Fertigungsprozessen ist ein wichtiges Thema fur Unternehmen, weil es schwierig ist, (1) strukturierte Daten aus heterogenen Datenquellen zu extrahieren und (2) die sich ständig ändernden zugrunde liegenden Produktions- und Geschäftsumfeldern zu berücksichtigen. Beispiele für die Analyse von Prozessen gibt es im Bereich des \Process Mining", wo Techniken wie \Conformance Checking" sowie \Process Discovery" bereits etabliert sind. Hier ist die Verwendung von Daten anstelle des Kontroll usses als Dimension für das \Process Mining" derzeit nur ein Konzept, das noch nicht umfassend erforscht ist. Darüber hinaus wird das Wort Daten vor allem dann verwendet, wenn es um die Zeit oder um die Ressourcen geht, die für die Ausführung von Aufgaben benötigt werden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Integration von Daten, die als Input dienen oder während der Abhandlung von Aufgaben entstehen, sowie von Sensordaten, die die Durchführung von Aufgaben überwachen. In Fertigungsprozessen fallen viele Daten während der Laufzeit an, z.B. während der Bearbeitung sowie danach, wenn die Teile im Rahmen von Qualitatskontrollen gemessen werden. In diesem Szenario tragt jeder Schritt zu den Kosten des Gesamtproduktes bei, nicht nur durch einfache Konzepte wie die Dauer, sondern auch durch abstrakte domänenspezi sche Begri e wie Temperatur, Feuchtigkeit, Größe oder andere qualitatsrelevante Parameter. Daher wird ein Ansatz, der die Datenerfassung, die zur Designzeit durch Annotation des Prozesses de niert und während der Prozesslaufzeit durchgeführt wird, vorgestellt. Zusätzlich ist die Erkennung von Abweichungen inklusive ihrer Kosten zwischen verschiedenen Zeitreihen von Datenpunkten basierend auf mehreren Parametern von entscheidender Bedeutung. Eine in dieser Arbeit vorgestellte Lösung für dieses Dilemma besteht darin, die Personen, die Prozesse entwerfen oder weiterentwickeln, bei der Suche nach Faktoren zu unterstützen, die für die Bestimmung der Gesamtkosten wichtig sind, speziell wenn viele abstrakte Faktoren vorhanden sind. Dies wird dadurch gelöst, dass Personen bei der Analyse aggregierter Daten durch Visualisierung der Daten und ein Framework für die Vorhersage von Kostenfaktoren unterstützt werden. Der Ansatz wird anhand eines realen Datensatzes eines Ventilhebers für eine Gasturbine bewertet. Weiters soll der Ansatz während der Prozessausführung verwendet werden können, so dass die Analyseergebnisse zu jedem Zeitpunkt eines Prozesses zur Verfügung stehen.