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Mehr Wissen durch Data Mining

In den Unternehmen existieren heute riesige Datenbanken, in denen eine Fülle wichtiger Daten zur Verfügung steht, doch diese Informationen sind wegen ihres schieren Volumens vielfach nicht zugänglich. Um diese wertvollen Informationsquellen nutzbar zu machen, werden derzeit neue Techniken des Data Minings entwickelt, mit denen die gespeicherten Daten in verwertbare Informationen konvertiert werden können.
Mehr Wissen durch Data Mining
Data Mining ist eine Technik zum Absuchen großer Datenbanken nach verborgenen Gesetzmäßigkeiten und Trends, die sonst in der Flut der gespeicherten Daten untergehen würden. Diese Trends können entscheidende Informationen zu einer Fülle von Themen enthalten, so z.B. fertigungsbezogenes Wissen oder Angaben über das Kaufverhalten von Kunden.

Das Data Mining läuft in drei Phasen ab, nämlich der Sondierungsphase, der Phase der Musteridentifizierung mit Validierung und der Anwendungsphase. Die Sondierungsphase beinhaltet die Aufbereitung der in der Datenbank gespeicherten Informationen. Dazu können eine Datenfilterung, eine Datentransformation und/oder eine Einteilung von Daten in Unterdatensätze erforderlich sein, um die Informationen besser beherrschbar zu machen. In der zweiten Phase wird ein Modell erzeugt, das eine Vorhersage der in der Datenbank enthaltenen Ergebnisse ermöglicht und Abweichungen in diesen Ergebnissen erklären kann. Im Verifikationsabschnitt dieser zweiten Phase muss dieses Modell anhand einer Reihe von Testdaten stichprobenartig überprüft werden, damit gewährleistet ist, dass es widerspruchsfreie Ergebnisse liefert. In der letzten Phase, der Anwendungsphase, wird das Modell schließlich auf neue Daten angewendet, um daraus Prognosen zu gewinnen.

Die Technik eignet sich besonders für Fertigungsbetriebe zur Erstellung langfristiger strategischer Planungen auf der Basis vorhandener Leistungsdaten. Dieses Data Mining wird nun weiter entwickelt, indem Verfahren zur Entwicklung verbesserter Data-Mining-Modelle untersucht werden. In die Untersuchungen werden auch andere Bereiche einbezogen, so z.B. das Mining-Datenbanken, die archivierte betriebliche Daten und Leistungsangaben zu Fertigungsunternehmen enthalten. In Mining-Datenbanken wird das Data Mining angewendet, um Anforderungen, Ziele und Zielvorgaben für neue Fertigungssystem-Konzepte zu ermitteln und neue Anwendungen im Design von Fertigungssystemen zu entwickeln.

Neue Data-Mining-Verfahren werden Fertigungsbetriebe in die Lage versetzen, ihre eigenen Datenbanken besser zu nutzen, aussagefähige Informationen über den bisherigen Geschäftsverlauf zu gewinnen und langfristige Zielvorgaben zu erfüllen.
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