TY - GEN
T1 - Formalisierung von Expertenwissen zur Unterstützung von Data Mining Projekten -
T2 - 19th leading congress on measurement and automation technology, AUTOMATION 2018
AU - Weiß, Iris
AU - Pantförder, Dorothea
AU - Vogel-Heuser, Birgit
AU - Harrer, Alexander
AU - Lössl, Simon
N1 - Publisher Copyright:
© 2018, VDI Verlag GMBH. All rights reserved.
PY - 2018
Y1 - 2018
N2 - Das Erfahrungswissen von Anlagenbetreibern stellt ein effektives Gut in der Handhabung von unerwarteten Situationen an einer Anlage dar. Um dieses Gut für datengetriebene Analysen des Anlagenverhaltens nutzbar zu machen, muss implizites Wissen formalisiert werden. Bei der Erhebung von Mentalen Modellen einer Anlage (gedankliche Repräsentation des Anlagenverhaltens), muss besonderes Augenmerk auf die Randbedingung der Erhebungssituation gelegt werden, um die Erstellung aussagekräftiger Ursachen-Wirk-Modelle zu ermöglichen. Die in praktischen Umsetzungen gewonnenen Erfahrungen zur Erhebung Mentaler Modelle wirdin diesem Beitrag zusammengefasst. Methodische sowie situationsbedingte Faktoren werden diskutiert und anhand ihres Kosten-Nutzen-Verhältnisses bewertet.
AB - Das Erfahrungswissen von Anlagenbetreibern stellt ein effektives Gut in der Handhabung von unerwarteten Situationen an einer Anlage dar. Um dieses Gut für datengetriebene Analysen des Anlagenverhaltens nutzbar zu machen, muss implizites Wissen formalisiert werden. Bei der Erhebung von Mentalen Modellen einer Anlage (gedankliche Repräsentation des Anlagenverhaltens), muss besonderes Augenmerk auf die Randbedingung der Erhebungssituation gelegt werden, um die Erstellung aussagekräftiger Ursachen-Wirk-Modelle zu ermöglichen. Die in praktischen Umsetzungen gewonnenen Erfahrungen zur Erhebung Mentaler Modelle wirdin diesem Beitrag zusammengefasst. Methodische sowie situationsbedingte Faktoren werden diskutiert und anhand ihres Kosten-Nutzen-Verhältnisses bewertet.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85105933567&partnerID=8YFLogxK
M3 - Konferenzbeitrag
AN - SCOPUS:85105933567
SN - 9783180923178
SN - 9783180923185
SN - 9783180923208
SN - 9783180923215
SN - 9783180923222
SN - 9783180923239
SN - 9783180923246
SN - 9783180923253
SN - 9783180923260
SN - 9783180923277
SN - 9783180923284
SN - 9783180923291
SN - 9783180923307
SN - 9783180923314
SN - 9783180923321
SN - 9783180923338
SN - 9783180923345
SN - 9783180923352
SN - 9783180923369
SN - 9783180923376
SN - 9783180923383
T3 - VDI Berichte
SP - 623
EP - 634
BT - VDI Berichte
PB - VDI Verlag GMBH
Y2 - 3 July 2018 through 4 July 2018
ER -