A Framework for Exploratory Analysis of Multivariate Time-Series Data Emanating from Batch Processes

Diese Arbeit stellt ein Rahmenwerk für die Verwaltung, Strukturierung und Analyse multivariater Zeitreihen (MVTS)-Daten vor, die aus Batch-Prozessen in industriellen Umgebungen stammen. Das Rahmenwerk adressiert zentrale Herausforderungen im Umgang mit diesem Datentyp, darunter hohe Dimensionalität, großes Datenvolumen, inkonsistente Metadaten und die Notwendigkeit anpassungsfähiger Analysen. Durch die Verbindung theoretischer datenwissenschaftlicher Methoden mit den praktischen Anforderungen der Industrie bietet es eine praxisnahe Lösung für diese Herausforderungen. Die Arbeit konzentriert sich auf drei Hauptbereiche: Datenstrukturierung und Metadatenverwaltung, rechnergestützte Analyse und Visualisierung. Das Rahmenwerk führt standardisierte Techniken für die Datenaufnahme, -strukturierung und die Integration von Metadaten ein, um eine konsistente Handhabung unterschiedlicher MVTS-Datensätze zu gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässige Analyse jedes Datensatzes und erleichtert den Vergleich zwischen mehreren Datensätzen. Ein modulares rechnergestütztes Framework unterstützt die automatisierte Ereigniserkennung, Segmentierung und flexible KPI-Berechnungen, die auf spezifische industrielle Prozesse zugeschnitten sind. Innerhalb dieses Frameworks sorgen Mechanismen zur Anomalieerkennung, Datenintegritätsprüfung und Fehlerprotokollierung für Zuverlässigkeit und einen kontinuierlichen Workflow. Darüber hinaus bietet es interaktive Visualisierungsmethoden zur detaillierten Erforschung von MVTS-Datenmustern. Dazu gehören anpassbare gestapelte Zeitreihendiagramme, Heatmaps und Anomalieannotationen. Diese Werkzeuge ermöglichen detaillierte Einblicke in Prozessqualität und -effizienz und unterstützen sowohl explorative als auch operative Analysen. Die Anpassungsfähigkeit und Wirksamkeit des Rahmenwerks werden durch eine Fallstudie ¿ das KaPPI-System ¿ validiert, das seine Anwendung im Bauwesen bei Projekten zur Bodenstabilisierung demonstriert. Ausgewählte Komponenten des Rahmenwerks wurden auch in anderen Projekten getestet und zeigen seine Flexibilität und sein Potenzial für eine breitere Nutzung in Batch-Prozessindustrien. Diese Beiträge sind in peer-reviewten Veröffentlichungen dokumentiert, die die Relevanz des Rahmenwerks für unterschiedliche Anwendungen der MVTS-Datenanalyse hervorheben.