Interaktive Analyse von Sensordatenströmen

Das Video zeigt den ersten Demonstrator des SAKE Projektes, der die interaktive Analyse von Sensordatenströmen am Beispiel einer Druckmaschine ermöglicht. Im Video werden die verschiedenen Module zur Ausreißererkennung und der semantischen Fehlerursachenanalyse gezeigt.

Normalmodell:
In blau dargestellt ist ein Ereignisdatenstrom der Sensordaten einer Druckmaschine des Projektpartners Heidelberger Druckmaschinen AG. Dieser Datenstrom wird mit einem sogenannten Normalverhaltensmodell dieser Druckmaschine abgeglichen. Das Normalverhaltensmodell wurde mittels Lernverfahren automatisch aus einem historischen Datensatz extrahiert.

Das besondere an dem Modell ist, dass es in Abhängigkeit der Tageszeit und damit dem Einsatz der Druckmaschine variiert. So werden etwa Einschaltphasen - wie etwa zwischen 5 und 6 Uhr - oder Pausephasen - wie etwa gegen 20 Uhr - automatisch berücksichtigt.

Mittels einer Detailauswahl können beliebige Bereiche im Datenstrom genauer untersucht und den verursachenden Komponenten der Druckmaschine anschaulich zugeordnet werden. Insgesamt sind keine größeren Auffälligkeiten zu erkennen, der Datenstrom bewegt sich innerhalb des Normalmodells.

Anomaliedetektion und -analyse:
Im zweiten Teil des Videos enthält der Datenstrom eine Auffälligkeit - eine sogenannte Anomalie -, welche von dem System aufgrund des Abgleichs mit dem Normalmodell erkannt werden kann.

Das System bietet nun eine automatische Fehlerursachenanalyse (im Falle einer Anomalie). Die entwickelten Lernverfahren gestatten den Aufbau einer Fehlerkette, durch deren Abarbeitung der Endanwender schrittweise eine immer genauere Beschreibung der Fehlerursache erhält.

Hier zeigt sich eine Besonderheit der SAKE-Plattform: Der Mensch erhält einfach nachvollziehbare Lern- und Analyseergebnisse durch die Kombination aus maschinellem Lernen und semantischer Technologien. SAKE erlaubt es somit seinen Nutzern nicht nur zu wissen, dass ein Fehler vorliegt, sondern auch zu verstehen, warum dieser Fehler vorliegt.