Projektdaten

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Entwicklung einer integrierten Lösung für das Data Farming und die Wissensentdeckung in Simulationsdaten

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Simulation ist ein etabliertes Werkzeug zur Planung und Steuerung komplexer Produktions- und Logistiksysteme. Der Ablauf traditioneller Simulationsstudien ist üblicherweise darauf ausgelegt, einen vorher definierten Projektumfang bzw. -ziel durch meist manuelles Experimentieren zu erfüllen. Mit steigender Rechenleistung und der allgemeinen Verfügbarkeit von Big-Data-lnfrastrukturen und cloudbasierten Lösungen sowie Fortschritten auf dem Gebiet des Data Mining erwächst eine weitere Anwendungsmöglichkeit für Simulationsmodelle: Das Durchführen einer sehr großen Bandbreite von Experimenten, um versteckte, vorher unbekannte und möglicherweise nützliche Wirkzusammenhänge aufzudecken. Grundlage bildet die Methodik des Data Farming. Hierbei wird ein vorab validiertes Simulationsmodell als Datengenerator genutzt. Auf der erzeugten Datenbasis können dann mit Hilfe von Data-Mining- bzw. Visual-Analytics-Methoden interessante Zusammenhänge in den erzeugten Daten aufgedeckt werden. Ein Vorgehensmodell für die Wissensentdeckung in Simulationsmodellen im Kontext von Produktion und Logistik wurde von Feldkamp et al. entwickelt, erste akademische Fallstudien lassen erhebliche Chancen erahnen. Ziel des Vorhabens ist, die bisher nur in akademischen Fallstudien betrachtete Methode der Wissensentdeckung in Simulationsdaten auf die Praxis zu transferieren. Hierzu sind Methoden des smarten Experimentdesigns zu evaluieren und zu implementieren, Methoden zur (cloudbasierten) Verteilung von Experimenten zu entwickeln und geeignete Data-Mining- und Visual­Analytics-Methoden vorzusehen. Des Weiteren sind geeignete Frameworks zu evaluieren sowie eine integrierte Plattform zu konzipieren und umzusetzen. Zur Erreichung dieser Ziele ist eine enge Integration der einzelnen Komponenten von erheblicher Bedeutung. Eine Integration in bestehende Softwarepakete bzw. die Implementierung als Service ist zu präferieren, um die Zugangshürden für potentielle Nutzer !'.lerin!'.I zu halten.