Forschungsbericht: Cornerstone Big Data Analyse mit Hilfe von Apache Spark

Wie können unterschiedliche Datentöpfe mit Big Data Techniken integriert und flexibel analysiert werden?

Die systematische Auswertung von immer größer werdenden Datensammlung stellt Unternehmen vor immer größere Herausforderungen. Vielen Unternehmen fehlt einfach das Knowhow, um Big-Data-Projekte zu stemmen. Getreu dem Motto „Wir machen erst mal einen Data Lake“ führen sie alle verfügbaren Daten in einem System zusammen. Denn oft unterliegen sie dem Irrglauben, dass man so viele Daten wie möglich in das System stecken sollte, um maximal viele und maximal flexible Auswertungen fahren zu können. So funktioniert das leider nicht, da wir hier ein Performance-Problem erwarten können.

Dieser Forschungsbericht stellt einen Teil der im Rahmen des PRO-OPT SMART-DATA Forschungsprojektes durchgeführten Arbeiten dar. Im Projekt wurde mit unterschiedlichsten Modellierungen von Produktionsdaten eines Automobilzulieferers experimentiert. Hierbei war eine Zielsetzung, sowohl statistisch gesicherte Analyse und Klassifikationsverfahren als auch neue Verfahren aus dem KI Umfeld anwenden zu können und zu vergleichen. Diese Arbeiten sind in diesem Bericht zusammengestellt.

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Varianten Minimal

Whitepaper: Varianten minimale Versuchspläne

Wie kann die Anzahl der Versuchsläufe eines Versuchsplans durch Reduzierung der Varianten minimiert werden?

Die Kosten für die Versuchsläufe eines Versuchsplans werden durch einige der Faktoren maßgeblich
bestimmt. In diesem Whitepaper werden als Beispiel 7 Faktoren betrachtet, von denen die Variation von 4 Faktoren den Löwenanteil der Kosten bzw. Versuchsaufwände ausmachen.

Typische Beispiele für aufwendige Faktoren sind solche, die bei der Prototypenfertigung variiert
werden. Einfach zu variierende Faktoren können dann Bedingungen (Temperatur, Druck,
Spannung,...) sein, unter denen die genannten Hardwarevarianten getestet werden.

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Whitepaper: Einstellungen für D-optimale Versuchspläne

Wie kann man in Cornerstone die Einstellungen für D-Optimale Versuchspläne optimal wählen?

Versuchsplanungsprojekte in Cornerstone beruhen häufig auf D-optimalen Versuchsplänen, da diese sehr flexibel auf Sondersituationen angepasst werden können. Das Kriterium für die Optimierung, nämlich die Determinante der Informationsmatrix nach Reskalierung der Faktoren passt darüber hinaus gut in die einbettende statistische Theorie und ihr Kehrwert wird häufig verallgemeinerte Varianz genannt. Des weiteren werden durch eine Maximierung der Determinante die Vertrauensbereiche der Koeffizienten minimiert. Die Erstellung D-optimaler Versuchspläne basiert auf einem Algorithmus der durch eine Reihe von Einstellungen und Bedingungen gekennzeichnet ist.

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Anwendungsbeispiel: Faktor - Optimierung in Versuchsplanungsprojekten

Wie man Cornerstone Versuchsplanung und Regression nutzen kann, um eine Optimierung bzgl. eines Faktors durchzuführen

Bei vielen Versuchsplänen werden Faktoren mit variiert, die einen bekanntermaßen dominanten Einfluss auf die Zielgröße(n) haben. Als Beispiel wird der Faktor Durchsatz einer Erntemaschine herangezogen. Die betrachteten Zielgrößen sollen der Verlust an Erntegut oder deren Qualität sein. Andere Faktoren sind Einstellungen an der Maschine und/oder technische Varianten, die gegenüber dem Durchsatz in der Regel nur einen deutlich kleineren Einfluss auf die Zielgrößen besitzen. In Cornerstone kann man in Regressionsmodellen standardmäßig Ziele für Zielgrößen definieren, die durch die Variation der Faktoren erreicht werden sollen. In dem hier betrachteten Umfeld soll jedoch der Faktor Durchsatz für ein definiertes Niveau der Zielgrößen maximiert werden. Hebel dafür sind die verbleibenden Faktoren.

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Product retrospective: Cornerstone Statistics for Engineers

A brief history and a summary of the most beneficial functionalities

Cornerstone is a proprietary software of the independent software vendor camLine GmbH. The software has a long tradition reaching back to the year 1991. It primarily is designed for engineers in research and development or in manufacturing who need a tool for applied statistics. Cornerstone has a special focus on the fields of Analyses by Regression, Exploratory Data Analysis (EDA), quality control (control charts, process capability), and Design of Experiments (DoE).

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