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Originaltitel:
Automatisches Identifikationsverfahren und automatenbasierte Repräsentation von Meldungsfluten bei Produktionsautomatisierungssystemen mit verschiedenen Prozessmerkmalen
Übersetzter Titel:
Automatic identification and automata based representation of alarm floods for automated production systems having different process characteristics
Autor:
Folmer, Jens
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.)
Gutachter:
Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.); Göhner, Peter (Prof. Dr. Dr. h.c.); Diedrich, Christian (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
Stichworte:
Alarmanalyse, Meldungsdatenanalyse, Meldungsfluten, Alarmschauer, Automatisierungstechnik
Übersetzte Stichworte:
Alarm Analysis, Alarm Floods, Automated Production Systems
TU-Systematik:
MSR 500d; DAT 000d
Kurzfassung:
In industriellen Produktionsanlagen überfordern Meldungsfluten den Operator bei der Bewertung von Störfällen. Meldungsfluten entstehen durch funktionale Zusammenhänge von Störungen und führen zu einer Vielzahl unüberschaubarer Meldungen. Zur Identifikation von Meldungsfluten werden in dieser Arbeit erstmalig Methoden zur Mustererkennung aus der Informatik adaptiert, um Meldungsfluten zu identifizieren und deren erfolgreiche Anwendbarkeit mit mehreren industriellen Meldungsarchiven aus verschiede...     »
Übersetzte Kurzfassung:
During evaluation of machine disturbances in automated production systems, alarm floods distract human operators. These alarm floods emerge due to functional dependencies between disturbances and lead to a huge amount of confusing messages. For the first time, this work identifies alarm floods automatically using pattern recognition methods from computer science and evaluates the successful applicability based on several industrial data sets from different automated production systems.
ISBN:
978-3-86844-910-5
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1351296
Eingereicht am:
08.06.2017
Mündliche Prüfung:
18.01.2018
Letzte Änderung:
29.06.2018
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