Description
Durch die Verbindung zwischen physischen Maschinenteilen unddigitalen Services werden mit Cyber-physischen Systemen in Smart Factoriesviele datenbasierte Optimierungen möglich. Ein wichtiger Bestandteil diesersogenannten Smart Factories kann die Technologie Complex Event Processing(CEP) sein. CEP erlaubt Echtzeitauswertungen komplexer Events, i. S. v.kombinierten Datenwerten aus unterschiedlichen Quellen. Damit können u. a.anomale Prozessabläufe identifiziert und lokalisiert werden. Eine aktuelleBeschränkung der Wirkungsfähigkeit ist die hauptsächlich deklarative undreaktive Implementierung von CEP. Eine Erweiterung um Ansätze aus demMachine Learning (ML) ist daher vielversprechend. Es fehlt jedoch an eineraktuellen Übersicht zu Verbindungen von CEP und ML innerhalb der Forschungsowie deren Transferfähigkeit auf Smart Factories. Unser Beitrag liefert (1) eineSynthese der bislang erforschten CEP-ML-Kombinationen, wobei sichSupervised Learning als überwiegender Kombinationsansatz zeigt, und (2) eineÜbertragung der Potenziale für die Verwendung in Smart Factories. Hier zeigtensich reaktive Maßnahmen als bisheriger Forschungsschwerpunkt.
Machine Learning und Complex Event Processing: Effiziente Echtzeitauswertung am Beispiel Smart Factory
Durch die Verbindung zwischen physischen Maschinenteilen unddigitalen Services werden mit Cyber-physischen Systemen in Smart Factoriesviele datenbasierte Optimierungen möglich. Ein wichtiger Bestandteil diesersogenannten Smart Factories kann die Technologie Complex Event Processing(CEP) sein. CEP erlaubt Echtzeitauswertungen komplexer Events, i. S. v.kombinierten Datenwerten aus unterschiedlichen Quellen. Damit können u. a.anomale Prozessabläufe identifiziert und lokalisiert werden. Eine aktuelleBeschränkung der Wirkungsfähigkeit ist die hauptsächlich deklarative undreaktive Implementierung von CEP. Eine Erweiterung um Ansätze aus demMachine Learning (ML) ist daher vielversprechend. Es fehlt jedoch an eineraktuellen Übersicht zu Verbindungen von CEP und ML innerhalb der Forschungsowie deren Transferfähigkeit auf Smart Factories. Unser Beitrag liefert (1) eineSynthese der bislang erforschten CEP-ML-Kombinationen, wobei sichSupervised Learning als überwiegender Kombinationsansatz zeigt, und (2) eineÜbertragung der Potenziale für die Verwendung in Smart Factories. Hier zeigtensich reaktive Maßnahmen als bisheriger Forschungsschwerpunkt.