MA Entwicklung domänenübergreifender Textklassifikatoren zur KPI-Ermittlung aus Instandhaltungsdaten

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• Dein Beitrag zum Erfolg der Energiewende

Hintergrund und Zielstellung der Masterarbeit

Ziel der Arbeit ist es, die bestehenden Prozesse im Rahmen der Instandhaltung an technischen Anlagen zu erfassen und aus noch nicht nutzbaren Daten Wissen zu generieren. Durch dieses Vorgehen ist es möglich das Auftreten von Fehlern an den Anlagen besser zu verstehen, zu vermeiden sowie die bestehenden Prozesse der Instandhaltung zu optimieren. Eine Übertragung der Ansätze aus der Domäne Wind auf andere Domänen soll weiterhin in der Masterarbeit erarbeitet werden.

Die Arbeit gliedert sich in drei wesentliche Aspekte:

1. Recherche der notwendigen Richtlinien zur branchenübergreifenden Beschreibung von Zuständen und Fehlern sowie Standards im Kontext der Digitalisierung in der Energiewirtschaft
2. Entwicklung von Methoden und Modellen zum Klassifizieren der semi-strukturierten Text-Beschreibungen von Instandhaltungseinsätzen in eine branchenübergreifende Richtlinie
3. Untersuchung der Übertragbarkeit und der Generalisierung der entwickelten Modelle auf unterschiedliche Branchen

Der erste Punkt besteht darin relevante Richtlinien und Standards zu eruieren die ein Schema beschreiben, dass brachenübergreifend zur Beschreibung von Zuständen und Fehlern genutzt werden kann. Ein Beispiel für die Domäne Wind ist hier ZEUS (Zustand-Ereignis-Ursachen-Schlüssel). Ebenso soll die Recherche eine Übersicht über Standards geben, die im Kontext der Digitalisierung in der Energiewirtschaft für einzelne ausgewählt Anwendungsfälle zum Einsatz kommen. Zum Schluss der Recherche soll ein Schema priorisiert werden und im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet werden.

Der zweite Punkt beinhaltet die Entwicklung von Textklassifikatoren, um Textbeschreibung von Instandhaltungseinsätzen automatisiert in ein einheitliches Schema zu überführen. Liegen die Textbeschreibungen (Maintenance Work Orders) in einem einheitlichen Schema vor, so ist es möglich daraus vereinfacht Kennzahlen zu ermitteln. Diese Kennzahlen können verwendet werden, um die Instandhaltung der Anlagen zu verbessern und perspektivisch die Stillstandszeiten zu reduzieren.

Der dritte Punkt beschäftigt sich mit der Untersuchung der entwickelten Textklassifikatoren auf unterschiedelichen Datensätzen. Es soll dabei getestet werden, wie sich die Performanz der Klassifikatoren bei Datensätzen aus unterschiedlichen Domänen ändert (Windenergieanlagen, Wärme- und Kälteanlagen) und ob domänenübergreifende Klassifikatioren bessere Ergebnisse erzielen als ein spezifischer Klassifikator der nur für spezifische Domäne trainiert wird.

Literatur
Ihre Arbeit wird in das DigMa-Projekt eingebettet sein. Die theoretische Beschreibung von Teilen dieses Projekts finden Sie unter: https://informatik2021.gi.de/informatik2021/workshops ab Seite 229.

Weitere Herausforderungen in Bezug auf Daten in der Instandhaltung von Windenergieanlagen werden von Kevin Leahy oder von Andrew Kusiak beschrieben.

Auswertungen von Daten von Wärme-und Kälteanlagen sind hier beschrieben. Grundlagen und weitere Veröffentlichungen finden sich hier.