PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

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1 PPC und Data Mining Seminar aus Informatik LV Michael Brugger Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg 28. Mai 2010 M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

2 Inhalt 1 Literatur 2 Data Mining 3 Predictive Process Control 4 STATISTICA QC Data Miner M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

3 Literatur Handbook of Statistical Analysis and Data Mining... The Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers (both academic and industrial) through all stages of data analysis, model building and implementation... M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

4 Begriffsdefinition Data Mining stammt stammt ursprünglich aus dem Bereich der Statistik und kennzeichnet dort die selektive Methodenanwendung zur Bestätigung vorformulierter Hypothesen Erforschung und Analyse großer Datenmengen mit automatischen oder halbautomatischen Werkzeugen, um bedeutungsvolle Muster und Regeln aufzufinden (Berry und Linoff) Methodik zur Problemlösung um logische oder mathematische, zum Teil komplexe Beschreibungen von Mustern und Regelmäßigkeiten in Datensätzen zu entdecken (Decker und Focardy) M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

5 KDD und Data Mining Data Mining M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

6 PPC Predictive Process Control... ist ein Ansatz um Variationen und Möglichkeiten zu finden, steuerbare Parameter in einer Produktionsumgebung zu stabilisieren um Qualtitätsmerkmale zu halten bzw. verbessern zu können... M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

7 Ziel Predictive Process Control Vorhersagen von Disfunktionalitäten innerhalb eines Prozesses, einer Fertigungsstufe oder einer Produktionsniederlassung Zeit- und Geldersparnis durch Verbessern der Produktqualität Verringerung der Standzeiten von Produktionseinheiten und dadurch höhere Maschinenauslastung M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

8 Problem Definition Predictive Process Control sehr hohe Komplexität Entwicklung als langwieriger und experimenteller Prozess Punkt, an welchem der Prozess sich zu verschlechtern beginnt Unterteilung in beeinflussbare und nicht beinflussbare Faktoren Auffinden von möglichen Variationen und Intervallen in beeinflussbaren Parametersettings und Sollwertvorgaben M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

9 Parameter Predictive Process Control Unterteilung der Parameter in die Kategorien: Prädiktoren, unabhängige Variablen Zielvariablen, abhängige Variablen Erzeugte abhängige Variablen M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

10 Methoden Predictive Process Control Statistische Analysen z.b. eine Regressionsanalyse mit dem Ziel Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen festzustellen y = f (x 1, x 2,..., x n ) + e M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

11 Methoden Predictive Process Control Statische Analysen z.b. Chi-square Automatic Interaction Detector, eingesetzt bei der Konstruktion von Entscheidungsbäumen. CHAIDs kommen zur Anwendung, wenn eine Aussage über die Abhängigkeit von Variablen gemacht werden muss, dazu wird der Chi-Quadrat-Abstand berechnet M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

12 Methoden Predictive Process Control Dynamische Analyse z.b. Support Vector Machine, mathematisches Verfahren der Mustererkennung, eine Klassifzierungsmethode zur Unterteilung von Datenpunkten in 2 Klassen. Dabei wird versucht Datenpunkte durch eine Hyperebene zu trennen M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

13 STATISTICA STATISTICA QC Data Miner Leistungsfähige Plattform, entwickelt für die Analyse von Industriellen Produktionsumgebungen Analytische Werkzeuge und Techniken um ein Optimum an Qualität zu erreichen M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14

14 Abschluss Vielen Dank! M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai / 14