Entwicklung einer Entscheidungssystematik für Data- Mining-Verfahren zur Erhöhung der Planungsgüte in der Produktion

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1 Entwicklung einer Entscheidungssystematik für Data- Mining-Verfahren zur Erhöhung der Planungsgüte in der Produktion Vortrag Seminararbeit David Pogorzelski Aachen,

2 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 3

3 Ziel der Arbeit Übergeordnetes Gesamtziel Erstellung einer Entscheidungsmatrix für potenzielle Data- Mining-Verfahren zur Erhöhung der Planungsgüte in der Produktion Teilziele der Arbeit Erarbeitung geeigneter Vergleichskriterien für Data-Mining-Verfahren Untersuchung bekannter Algorithmen aus dem Clustering und der Klassifikation Bewertung der Algorithmen anhand der hergeleiteten Kriterien Quelle: Seite 4

4 Agenda 1 2 Ziel der Arbeit Stand der Technik Produktionsplanung Data-Mining Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 5

5 Agenda 1 2 Ziel der Arbeit Stand der Technik Produktionsplanung Data-Mining Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 6

6 Produktionsplanung Probleme bei der Produktionsplanung Zufallsereignisse Schlechte Planungsgrundlage Beispiel Bearbeitungszeit Maschinenausfall Krankheit 2 min. Plan Eilaufträge 4 min. Ist Eine hohe Planungsgüte definiert sich als geringe Differenz zwischen Plan- und Ist-Werten Seite 7

7 Agenda 1 2 Ziel der Arbeit Stand der Technik Produktionsplanung Data-Mining Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 8

8 Data Mining 1/2 Data Mining als potenzielles Mittel zur Analyse von Produktionsdaten Statistics Artificial Intelligence Machine Learning Natural Computing Definition Data Mining ist die Anwendung effizienter Algorithmen, die die in einer Datenbank enthaltenen gültigen Muster finden. Data Mining Nutzung historischer Produktionsdaten um z.b. zukünftige Bearbeitungszeiten realistischer prognostizieren zu können. Database systems Durch die riesige Menge an Produktionsdaten, stellt Data Mining ein großes Potenzial dar Quelle: Gorunescu, Data Mining Concecpts and Techniques, 2011 Seite 9

9 Data Mining 2/2 Vorstellung verschiedener Kategorien des Data Minings Clustering Ziel ist die Partitionierung einer Datenmenge in Gruppen Objekte eines Clusters sollen möglichst sein Ausreißer sollen zu keinem Cluster gehören Klassifikation Trainingsobjekte gegeben, die einer Klasse zugeordnet sind Zukünftige Objekte sollen über eine Funktion einer Klasse zugeordnet werden Diese Funktion soll mit Hilfe von Trainingsobjekten gelernt werden f x Quelle: 1),2) Ester M., Sander J., Knowledge Discovery in Databases, 2000 Seite 10

10 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ordnungsrahmen der Entscheidungssystematik Vergleich ausgewählter Algorithmen 4 5 Ergebnis Zusammenfassung Seite 11

11 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ordnungsrahmen der Entscheidungssystematik Vergleich ausgewählter Algorithmen 4 5 Ergebnis Zusammenfassung Seite 12

12 Ordnungsrahmen der Entscheidungssystematik Herleitung der Vergleichskriterien Anforderungen des Produktionsplaners Der Produktionsplaner soll jederzeit ein möglichst realistisches Bild über die zu erwartende Produktionssituation erhalten (kurz- bis mittelfristig) Z.B. möchte er auch wissen wie lange ein Arbeitsplatz für die Bearbeitung eines zukünftigen Auftrags brauchen wird Schnelligkeit Wissen Zuverlässigkeit Schlagwörter Möglichst viele Einflussfaktoren einbeziehen Kriterien für die zu untersuchenden Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Attribute Anpassungsgrad Ausreißeranfälligkeit gering Ja 100% kategorial gering gering Nutzung der Kriterien zur Bewertung von Data-Mining-Algorithmen Seite 13

13 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ordnungsrahmen der Entscheidungssystematik Vergleich ausgewählter Algorithmen 4 5 Ergebnis Zusammenfassung Seite 14

14 Untersuchung ausgewählter Algorithmen k-means-algorithmus x x x Initialmenge Zufällige Einteilung in k Cluster Berechnung der Centroide Neuzuordnung der Punkte Berechnung der Centroide μ C = (x 1 (C), x 2 C,, x d (C)), wobei x j (C) = 1 n c pεc x p j k-means zeichnet sich durch seine Einfachheit aus Seite 15

15 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 16

16 Untersuchung ausgewählter Algorithmen PAM-Algorithmus (Partitioning Around Medoids) Initialmenge Auswahl von k Medoiden (willkürlich) Vertauschung Von Medoid und Nicht-Medoid (paarweise) Berechnung der Kompaktheit und ggf. Vertauschung Maß für die Kompaktheit eines Clusters TD C = dist(p, m c ) p C Maß für die Kompaktheit eines Clusterings k TD = TD(C i ) i=1 Seite 17

17 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) PAM O(n³) kategorial Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 18

18 Untersuchung ausgewählter Algorithmen CLARANS-Algorithmus (Clustering Large Applications based on RANdomized Search) Initialmenge Auswahl von k Medoiden (willkürlich) Maß für die Kompaktheit eines Clusters TD C = dist(p, m c ) p C Vertauschung <i Von Medoid und Nicht-Medoid <j (zufällige Auswahl) Berechnung der Kompaktheit und ggf. Vertauschung Maß für die Kompaktheit eines Clusterings k TD = TD(C i ) i=1 Seite 19

19 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) PAM O(n³) kategorial CLARANS O(n²) kategorial Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 20

20 Untersuchung ausgewählter Algorithmen DBSCAN-Algorithmus (Density-Based Clustering of Applications with Noise) Kernobjekt In einer Umgebung ε müssen mind. m Punkte liegen Direkte Dichte-Erreichbarkeit B ist direkt dichte-erreichbar von A, wenn gilt A ist ein Kernobjekt B liegt in der Umgebung von A ε Dichte-Verbundenheit A und B sind dichte-verbunden, wenn es ein Objekt C gibt, so dass A und B dichte-erreichbar von C sind A C B Prinzip des Durchhangelns Dichte-Erreichbarkeit B ist dichte-erreichbar von A, wenn gilt A ist über eine Kette von direkt dichteerreichbaren Objekten erreichbar Alle Objekte, die miteinander dichte-verbunden sind, bilden ein Cluster Seite 21

21 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) PAM O(n³) kategorial CLARANS DBSCAN O(n²) O(n) kategorial kategorial Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 22

22 Untersuchung ausgewählter Algorithmen k-nearest-neighbor-algorithmus 1 Wahl des Parameters k 2 k nächste Nachbarn des zu klassifizierenden Objekts q betrachten (Ermittlung über Distanzfunktion) 3 Über Mehrheitsentscheid bestimmen zu welcher Klasse q gehört k = 3 k-nearest-neighbor ist ein einfaches und effizientes Verfahren Seite 23

23 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) PAM O(n³) kategorial CLARANS DBSCAN O(n²) O(n) kategorial kategorial f(x) knn O(n) kategorial Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 24

24 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Künstliche neuronale Netze Ursprung Inspiration aus der Biologie Nachbau menschlicher Neuronen Aufbau Frühwarnsysteme Optimierung Anwendungen Zeitreihenanalyse (Wetter, Aktien ) Mustererkennung (Schrift- und Spracherkennung etc.) Robotik Klassifikation... Ein neuronales Netz wird speziell nach einem Anwendungsfall erstellt Input Layer Hidden Layer Output Layer Seite 25

25 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Künstliche neuronale Netze - Prinzip x 1 w 1 x 2 w 2 TLU θ a y y = 1, wenn a θ 0, wenn a < θ Threshold Logic Unit hat nur boolesche Werte als Input Erzeugt nur boolesche Werte als Output Berechnung für die Aktivierung des TLU n a = w i x i i=1 Seite 26

26 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Künstliche neuronale Netze x 1 w 1 y x 2 w 2 θ = 0.5 a TLU Training Initialgewichte w 1 und w 2 Input gewünschter Output? Nein? Anpassung der Gewichte: t: gewünschter Output v: Input y: tatsächlicher Output α: Lernrate 0 < α < 1 w w + α t y v Bis der gewünschte Output erreicht ist Schwierigere Netze In vielen Anwendungen sind die Netze wesentlich komplizierter Die Anpassung der Gewichte ist deutlich komplizierter Anwendung von Gradientenverfahren und stetigen Schwellenwertfunktionen Seite 27

27 Untersuchung ausgewählter Algorithmen Komplexität Einmaliger Durchlauf Wissen Erlaubte Attribute Anpassungsgrad Ausreißerunempfindlichkeit k-means O(n) PAM O(n³) kategorial CLARANS DBSCAN O(n²) O(n) kategorial kategorial f(x) knn O(n) kategorial f(x) Künstl. neuronale Netze Abhängig von Netzkomplexität kategorial Trifft gar nicht zu / gering / 0% Trifft voll zu / hoch / 100% Seite 28

28 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 29

29 Ergebnis Clustering oder Klassifikation? Klassifikationen bringen den erheblichen Vorteil, dass sie nur einmal ausgeführt werden müssen, so dass eine Einordnung neuer Objekte schnell erfolgen kann knn sticht zudem durch seine geringe Komplexität und Einfachheit hervor Auch sind Klassifikatoren recht unempfindlich gegenüber Ausreißern Clustering-Verfahren bieten allerdings mehr Wissen als Klassifikatoren Klassifikatoren erfüllen die Anforderungen Schnelligkeit und Zuverlässigkeit Seite 30

30 Agenda Ziel der Arbeit Stand der Technik Entwicklung einer Entscheidungssystematik Ergebnis Zusammenfassung Seite 31

31 Zusammenfassung + Ausblick Erarbeitung geeigneter Kriterien für den Vergleich von Data-Mining-Algorithmen auf Grundlage von Anforderungen der Produktionsplanung Vergleich ausgewählter Algorithmen aus dem Clustering und der Klassifikation Einordnung der Algorithmen in eine Entscheidungssystematik Ergebnis: Die untersuchten Data-Mining-Verfahren stellen ein nützliches Potenzial für die Verbesserung der Produktionsplanung dar Weiteres Vorgehen: Implementierung geeigneter Verfahren auf Basis der Entwickelten Entscheidungsmatrix zur Steigerung der Planungsgüte in der Produktion Seite 32

32 Herzlichen Dank! David Pogorzelski

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