Die Prozesse aus der Betriebsphase von Maschinen beruhen vermehrt auf Daten, die durch fortschrittliche Technologien zur Datenerfassung, -verarbeitung und -kommunikation bereitgestellt werden. Die damit einhergehende, stetig anwachsende Menge maschinenrelevanter Daten bietet aus Sicht von Maschinenherstellern ein großes Optimierungspotenzial für sowohl aktuelle als auch zukünftige Maschinengenerationen und deren betriebsbegleitende Services. Vor diesem Hintergrund und entgegen vorrangig organisatorischer Informationsbarrieren auf Maschinenhersteller- und -betreiberseite ist es notwendig, die speziell für die Produktentstehung und bspw. die Instandhaltung relevanten Maschinendaten in den Prozessbereich von PLM systematisch zu integrieren. Zu diesem Zweck wird in dieser Dissertation das Feldkonzept als grundlegende Beschreibung einer Kommunikationsschnittstelle zur einheitlichen Integration von Maschinendaten vorgestellt. Die Datenintegration erfolgt virtuell und prozessunterstützt-reproduzierbar auf der Applikationsebene einer Feldmanagementplattform als Middleware sowie anhand einer Feldstruktur als Mapping-Grundlage. Die Feldstruktur dient der konsistenten Verknüpfung ausgewählter Produktstrukturinformationen mit Strukturinformationen von Maschinen aus deren Betriebsphase. Das als Feldmodell bezeichnete Integrationsergebnis dient als Vehikel zum Austausch ausgewählter und logisch in einem Datensatz gemeinsam strukturierter Produkt- und/oder Maschinendaten zu bspw. Analysezwecken. Mithilfe des Feldmodells lassen sich Maschinendaten dokumentbasiert im Produktdatenmanagement zu speichern.:1 Einleitung 2 Grundlagen 3 Arbeitsbereich 4 Das Feldkonzept 5 Grundprinzipien des Feldmanagementsystems 6 Validierung des Feldkonzepts 7 Zusammenfassung und Ausblick

Zugl.: St. Gallen, Univ., Habil.-Schr., 2005

Stuttgart, Univ., Diss., 2007.

Heidelberg, Univ., Diss., 2008. / Online publiziert: 2009.

Humboldt-Universiẗat, Diss.--Berlin, 1995.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2009

University, Diss., 2003--Bielefeld.

Duplicate detection is the task of identifying all groups of records within a data set that represent the same real-world entity, respectively. This task is difficult, because (i) representations might differ slightly, so some similarity measure must be defined to compare pairs of records and (ii) data sets might have a high volume making a pair-wise comparison of all records infeasible. To tackle the second problem, many algorithms have been suggested that partition the data set and compare all record pairs only within each partition. One well-known such approach is the Sorted Neighborhood Method (SNM), which sorts the data according to some key and then advances a window over the data comparing only records that appear within the same window. We propose several variations of SNM that have in common a varying window size and advancement. The general intuition of such adaptive windows is that there might be regions of high similarity suggesting a larger window size and regions of lower similarity suggesting a smaller window size. We propose and thoroughly evaluate several adaption strategies, some of which are provably better than the original SNM in terms of efficiency (same results with fewer comparisons). / Duplikaterkennung beschreibt das Auffinden von mehreren Datensätzen, die das gleiche Realwelt-Objekt repräsentieren. Diese Aufgabe ist nicht trivial, da sich (i) die Datensätze geringfügig unterscheiden können, so dass Ähnlichkeitsmaße für einen paarweisen Vergleich benötigt werden, und (ii) aufgrund der Datenmenge ein vollständiger, paarweiser Vergleich nicht möglich ist. Zur Lösung des zweiten Problems existieren verschiedene Algorithmen, die die Datenmenge partitionieren und nur noch innerhalb der Partitionen Vergleiche durchführen. Einer dieser Algorithmen ist die Sorted-Neighborhood-Methode (SNM), welche Daten anhand eines Schlüssels sortiert und dann ein Fenster über die sortierten Daten schiebt. Vergleiche werden nur innerhalb dieses Fensters durchgeführt. Wir beschreiben verschiedene Variationen der Sorted-Neighborhood-Methode, die auf variierenden Fenstergrößen basieren. Diese Ansätze basieren auf der Intuition, dass Bereiche mit größerer und geringerer Ähnlichkeiten innerhalb der sortierten Datensätze existieren, für die entsprechend größere bzw. kleinere Fenstergrößen sinnvoll sind. Wir beschreiben und evaluieren verschiedene Adaptierungs-Strategien, von denen nachweislich einige bezüglich Effizienz besser sind als die originale Sorted-Neighborhood-Methode (gleiches Ergebnis bei weniger Vergleichen).

Zugl.: Leipzig, Univ., Diss., 2006

Universiẗat, Habil.-Schr., 2005--St. Gallen.