by Thomas Natschläger, Johannes Himmelbauer, Holger Schöner, Friedrich Kokert, Sylvia Mitter, Herbert Exner
Abstract:
Die intelligente Analyse von Produktionsdaten beinhaltet ein großes Potential zur Extraktion von neuem Wissen über den Produktionsprozess. Dieses aus den Daten generierte Wissen kann genützt werden, um Optimierungspotentiale zu orten, die in weiterer Folge zur Prozessverbesserung führen können. In dieser Arbeit soll anhand eines Beispiels aus der Stahlerzeugung in der voestalpine Stahl gezeigt werden, wie ein solcher Wissensextraktionsprozess in einer Kooperation zwischen Datenanalyseexperten und Prozessexperten umgesetzt werden kann. Im speziellen konzentrieren wir uns auf den Prozessschritt des Stranggießens. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der Fragestellung, welche Faktoren die Vergießbarkeit des Stahles an den Stranggussanlagen beeinflussen. Wir beschreiben in diesem Beitrag eine Analyseumgebung, die speziell auf diese Fragestellung abgestimmt ist und es zukünftig den Experten in der voestalpine Stahl GmbH erlauben wird, den Wissensextraktionsprozess für neue Produktionsdaten einfach und effizient durchführen zu können.
Reference:
Wissensextraktion mittels maschinellen Lernens zum besseren Prozessverständnis in der Stahlerzeugung (Thomas Natschläger, Johannes Himmelbauer, Holger Schöner, Friedrich Kokert, Sylvia Mitter, Herbert Exner), In Tagungsband Industrielles Symposium Mechatronik, Automatisierung, Clusterland Oberösterreich GmbH, Mechatronik-Cluster, 2008.
Bibtex Entry:
@inproceedings{natschlager_wissensextraktion_2008,
title = {Wissensextraktion mittels maschinellen Lernens zum besseren Prozessverständnis in der Stahlerzeugung},
abstract = {Die intelligente Analyse von Produktionsdaten beinhaltet ein großes Potential zur Extraktion von neuem Wissen über den Produktionsprozess. Dieses aus den Daten generierte Wissen kann genützt werden, um Optimierungspotentiale zu orten, die in weiterer Folge zur Prozessverbesserung führen können. In dieser Arbeit soll anhand eines Beispiels aus der Stahlerzeugung in der voestalpine Stahl gezeigt werden, wie ein solcher Wissensextraktionsprozess in einer Kooperation zwischen Datenanalyseexperten und Prozessexperten umgesetzt werden kann. Im speziellen konzentrieren wir uns auf den Prozessschritt des Stranggießens. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der Fragestellung, welche Faktoren die Vergießbarkeit des Stahles an den Stranggussanlagen beeinflussen. Wir beschreiben in diesem Beitrag eine Analyseumgebung, die speziell auf diese Fragestellung abgestimmt ist und es zukünftig den Experten in der voestalpine Stahl {GmbH} erlauben wird, den Wissensextraktionsprozess für neue Produktionsdaten einfach und effizient durchführen zu können.},
language = {German},
booktitle = {Tagungsband Industrielles Symposium Mechatronik, Automatisierung},
publisher = {Clusterland Oberösterreich {GmbH}, Mechatronik-Cluster},
author = {Natschläger, Thomas and Himmelbauer, Johannes and Schöner, Holger and Kokert, Friedrich and Mitter, Sylvia and Exner, Herbert},
month = oct,
year = {2008},
keywords = {knowledge extraction, machine learning},
pages = {79--87},
file = {download/publications/Natschlaeger2008_ISM_WissensextraktionVergiessbarkeit.pdf}
}