DataTools besteht aus insgesamt sieben Einzelwerkzeugen, die auf einer Projektdatenbank (einer Art DataMart) aufbauen und untereinander Informationen austauschen. Innerhalb der Projektdatenbank werden nicht nur die zu untersuchenden Rohdaten abgelegt, sondern auch alle Vorverarbeitungsschritte und die Zwischenergebnisse der Analyse. Im Einzelfall kann es erforderlich sein die Projektdatenbank über ein geeignetes Interface mit einer (oder mehreren) zentralen Datenbanken zu verknüpfen. Hiermit ergibt sich die folgende Systemstruktur: |
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Der Unterschied von DataTools gegenüber sonstigen DataMining-Werkzeugen ist seine besondere Eignung für die Auswertung von Daten aus technischen Prozessen und insbesondere die Möglichkeit der Untersuchung der Einflüsse von Prozess- und Anlagengrößen auf die Produktqualität. So ist es mit Hilfe von DataFeature z.B. möglich die Ein- und Ausgangsgrößen von mehreren, hintereinandergeschalteten Einzelprozessen mit Bezug auf die Länge des Endproduktes zusammenzustellen und in einer einzigen Tabelle abzulegen. Anschließend können alle Daten geeignet vorverarbeitet werden (DataPrep) um danach die eigentlich Analyse zu beginnen.
Das Benutzerinterface ist bei allen Modulen ähnlich und sieht z.B. (Bild 1)
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Hier ist das Ergebnis einer einfachen linearen Korrelationsrechnung zwischen einigen Einflussgrößen des zugrundeliegenden Prozesses und einer Qualitätskenngröße (QP) des Endproduktes zu sehen. Die linearen Korrelationskoeffizienten werden durch eine Farbkodierung wiedergegeben.
In diesem „Scatter-Matrix-Plot“ werden auch die nicht-linearen Abhängigkeiten der Einflussgrößen untereinander und zur Qualitätsinformation sichtbar. Da die Qualitätsinformation hier in diskreten Werten (z.B. „gut“, „mittel“, „schlecht“) vorliegt, muss für die entsprechenden Diagramme eine andere Form gewählt werden (hier: „Aufsichthistogramm“). |
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Die Darstellung der Produktqualität über der Produktlänge ist eine ganz wesentliche Informationsquelle. In den nebenstehenden Diagrammen ist das Ergebnis einer automatischen Oberflächeninspektion von kaltgewalztem Stahl und seine Aggregation über der Bandbreite dargestellt. Im zweiten Diagramm sind neben der aggregierten Qualitätsinformation einige längenrichtig zugeordnete Signale des verursachenden Prozesses (hier: Stranggießanlage) zu sehen. Einige Einflüsse können auf diese Art und Weise unmittelbar sichtbar gemacht werden. DataView ermöglicht die Darstellung von ein-, zwei- oder dreidimensionalen, längen- oder zeitabhängig erfassten Qualitätsinformationen. |
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Neben grafischen und einfachen statistischen Auswertmethoden enthält DataTools in den Modulen DataSelect, DataMod und DataClass auch komplexere, multivariate und nichtlineare Auswerteverfahren, auf die an dieser Stelle nicht im einzelnen eingegangen werden kann. Als Beispiel sei hier nur die Methode der „Entscheidungsbäume“ erwähnt, die in der Lage ist die Beziehungen zwischen den Daten in verbale Regeln zu „übersetzen“. Das nebenstehende Bild zeigt Beispiele für solche „Regeln“.
Falls notwendig kann DataTools on-line fähige Modelle erstellen (z.B. für die Prognose einer bestimmten Produktqualität), die in jede beliebige Applikation eingebunden werden können. |
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Das System ist in deutschen und ausländischen Stahlunternehmen bereits mehrfach in Betrieb und wird vom BFI in Kooperation mit einem kommerziellen Softwarehaus sowie anderen Partnern vertrieben. Neben der Lieferung der Software wird eine umfangreiche Schulung sowie die Unterstützung bei der Bearbeitung von Projekten angeboten.
Datenblatt |
