Projekt mit Honda Research Institute gestartet
In einem Projekt für das Honda Research Institute Europe in Offenbach werden gemeinsam neue Methoden zur Anomalieerkennung in uni- und multivariaten Zeitreihen entwickelt. Das Ziel ist, die Methoden mit automatischer Lernfähigkeit auszustatten und so ein Online-Lernen von Anomalien zu ermöglichen. Derartige Verfahren wären in vielen Anwendungsbereichen einsetzbar und würden den [...]
Anomalieerkennung – Problemstellung auf ganz unterschiedliche Dinge
Im Rahmen von Industrie 4.0 fällt immer häufiger das Wort "Anomalien". Dabei bezieht sich dieser Begriff je nach Branche und Problemstellung auf ganz unterschiedliche Dinge. Anomalien können falsche Sensormessungen, Hackerangriffe, Kreditkartenbetrüge,Herzrhythmusstörungen oder auch Fehler/Verschleiß in Maschinen darstellen. Um Anomalien verallgemeinert darzustellen, wird häufig die Definition benutzt, dass Anomalien seltene und [...]
Automatische Anomalieerkennung für Stahlcoils
Anomalieerkennung und Zustandsüberwachung Im Rahmen des Forschungsprojektes „Process Mining for Multiple Objective Online Control“ in Kooperation mit BMW hat die Forschungsgruppe von Prof. Bäck an der Universität Leiden, Niederlande, ein automatisches Verfahren für die datengetriebene Identifikation von Anomalien in Stahlcoils entwickelt. Das Verfahren benutzt eine Vielzahl von Messdaten wie z.B. [...]