Big-Data: Lernen Sie Zusammenhänge aus großen Datenmengen

Haus der Technik e.V.
In Essen

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  • Essen
Beschreibung

Entscheidungsträger, Ingenieure und Techniker (Instandhaltung, Betrieb, etc.), die mit Messungen in der Produktion beauftragt sind und jene, die aus diesen Schlüsse für den reibungslosen Betrieb ziehen möchten.

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Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
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Essen
Hollestr. 1, D-45127, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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Themenkreis

  • Erkennung von Änderungen, wie z.B. Leckagen mit statistischen Methoden.
  • Prozessdatenvorbehandlung von gestörten Messungen (Filter und Ausreißerkennung).
  • Erkennung von signifikanten Einflussfaktoren auf relevante Größen wie z.B. Umsatz mittels (partiellen-)Korrelations-analyse.
  • Schätzung und Bewertung von Zusammenhängen wie Kalibrierkurven, Kennlinien und Trends mittels Regression.
  • Erkennung von Zusammenhängen und Datenreduktion von „Big Daten“ mittels Hauptkomponentenanalyse.
  • Experimentelle Modellbildung bei großen Datenmengen durch Beibehaltung der wichtigsten Komponenten (schrittweise, partielle, Hauptkomponenten-Regression).
  • Softsensoren für nicht direkt messbare Größen (auch neuronale Netze).
  • Statistische Prozess- und Messgerätekontrolle (SPC) mittels verschiedener ein- und mehrdimensionalen Regelkarten.
  • Schwingungsanalyse und Fehlerfrüherkennungsmethoden für die Instandhaltung. Erkennung von Ventilreibungen.
  • Clusterbildung und Klassifikation neuer Messungen für die Fehlererkennung und Ursachenanalyse.

Die Elektronik-Fibel ist einfach nur genial. Einfach und verständlich, nach so einem Buch habe ich schon lange gesucht. Es ist einfach alles drin was man so als Azubi braucht. Danke für dieses schöne Werk.


Die Kommunikationstechnik-Fibel ist sehr informativ und verständlich. Genau das habe ich schon seit langem gesucht. Endlich mal ein Buch, das kurz und bündig die moderne Informationstechnik beleuchtet.

Zusätzliche Informationen

Sie lernen die Zusammenhänge aus großen Datenmengen (heutzutage „Big Data“ genannt)  herauszuholen, zu bewerten und  zu interpretieren. Sie verstehen was hinter Funktionen von Softwaretools zur Datenanalyse steckt. Neben den üblichen Funktionen, wie Filtern, Korrelation und Regression werden auch Methoden zur Datenreduktion, Klassifikation, experimentelle Modellbildung und Modellreduktion behandelt. Die Erklärung erfolgt anschaulich an verfahrenstechnischen Problemstellungen wie unter anderem die Bestimmung der Restlaufzeit eines Wärmetauschers, eines Gasanalysators, Aufstellung eines dynamischen Prozessmodells u.a. für Softsensoren. Jeder Teilnehmer erhält hierzu einige Beispielprogramme, in dem die wichtigsten Routinen für einfache Testdaten enthalten sind, um den Lernvorgang zu unterstützen.


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