Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Methoden der Zeitreihenanalyse

Moderator: schubbiaschwilli

olikerz
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Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von olikerz »

Hallo zusammen,

ich bin neu und habe eine Frage zu meiner Problemstellung.

Ich habe Daten einer Maschine, die über die Fertigung (immer die gleiche Fertigungszeit) Messwerte ausgibt. Teilweise muss bei bestimmten Messwerten gegengesteuert werden. Um schneller reagieren zu können möchte ich anhand von den bisherigen Messungen auf die zukünftigen Messungen der laufenden Fertigung schließen, bzw. sie vorhersagen. Als Beispiel zur Veranschaulichung habe ich die Tabelle im Anhang erstellt.

Welches Verfahren sollte ich hierbei benutzen? Habt Ihr Erfahrungen in dieser Sache?

Vielen Dank und viele Grüße

olikerz
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EDi
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von EDi »

Irgendwas dass mit nicht-linearitäten zu tun hat...

Z.B. mein Alltimefavourites: GAMs.

Kommt auchbdrauf an an was du interessiert bist. Das ist mir bisher unklar...
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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student
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von student »

Mich erinnert das Thema an die SPC - Statistical Process Control – Calculation of ARL and Other Control Chart Performance Measures. Dazu gibt es ein gleichnamiges Paket.
Viele Grüße,
Student
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olikerz
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von olikerz »

Hallo zusammen,

vielen Dank für Eure Rückmeldungen. Um Missverständnissen vorzubeugen erkläre ich den Sachverhalt detaillierter.

Die Maschine durchläuft den Prozess der Fertigung immer wieder. In der Liste sind die Messungen 1 bis n die, die schon in der Vergangenheit gelaufen sind, also abgeschlossen. Die live Messung ist die, die sich gerade in der Produktion befindet und bis t5 vorangeschritten ist. t6 ist noch nicht erfolgt und soll nun predictet werden. Dazu sollen aber nach Möglichkeit nicht die vorangegangenen Werte aus der Reihe berücksichtigt werden, sondern aus den Messungen 1 bis n gelernten Messungen vorhergesagt werden, unter Berücksichtigung des bisherigen Verlaufes. Ob die folgenden Werte, die noch nicht eingetreten sind dann iterativ predicted werden oder auf einem anderen Wege ist offen.

Kurz gesagt, die Messungen 1 bis n können fürs Modell trainiert werden und auf der live Messung vorhergesagt. Nur dass es halt eine Zeitreihe ist und die Vorhersagen wiederkehrend über deren Verlauf berechnet werden sollen. Je nach dem wo sich die Fertigung für den Prozess gerade befindet.

Vielen Dank vorab und viele Grüße
bigben
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von bigben »

Hallo olikerz,

es sind unendlich viele Einflüsse und Zusammenhänge denkbar aber in einem Menschenleben nicht unendlich viele modellierbar. Ganz bestimmt lässt sich das bessere Verfahren finden wenn man mehr über den Vorgang, der da abgebildet werden soll weiß bzw eine Vorstellung hat, welche Muster da reinspielen können. Lassen sich inhaltlich begründet Annahmen dazu treffen, ob die vorherzusagende Messung t5 von den vorhergegangenen Messungen t6, t7 und t8 abhängt? Wenn so ein Zusammenhang abwegig ist, weil t5 nur für sich steht aber nicht in Abhängigkeit von t6, dann sind schon mal ein paar Miliarden denkbarer Abhängigkeiten ausgeschlossen. Sind Reihenfolgeeffekte denkbar? Hängt also t5 nur davon ab, welche Werte vorher da waren oder hängt t5 davon ab, in welcher Reihenfolge die Werte vorher waren? Wenn ja, muss man mit einem langen oder eher nur mit einem kurzen "Gedächtnis" für die früheren Werte rechnen?
Du solltest erst den Sachverhalt der vor Dir liegt inhaltlich durchdenken und versuchen, möglichst viel theoriegeleitet zu bestimmen. Das verbreitete Bild, man müsse nur genügend Daten in einen Algorithmus werfen, dann käme der da shcon von selbst drauf, entspricht seltenst der Realität. Wenn man es doch probieren wollte, wieviele Spalten liegen denn aus der Vergangenheit schon vor? Eher zwanzig oder zweihundert oder eher zwanzigtausend oder eher zwanzig Millionen?

LG,
Bernhard
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olikerz
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von olikerz »

Hallo Bigben,

vielen Dank für Deine Rückmeldung.

Es wird der Druck bei der Herstellung eines Stoffes gemessen, die immer wieder die gleichen Inhaltsstoffe über die Zeit hinzugemischt bekommen.
Die Fertigung dauert ca. 30 min. D.h. bei Messungsintervallen von 1 Sekunde von t0 bis t1800. ggf kann man auch Intervalle von 2 Sekunden nehmen und hat so 900 Werte von t0 bis t900. t0 ist der erste Wert und t900 der Letzte.
Die vorangegangenen Messungen haben eine Abhängigkeit zueinander, sollten sich aber "in etwa" so verhalten, wie die aus den Messungen die wir über die Zeit gespeichert haben. Allerdings schlagen die Messungen nicht immer gleich aus.
Die Reihenfolge spielt eine absolute Rolle und das Gedächtnis kann auch kurz sein, wenn berücksichtigt werden kann, was zu dieser Zeit bei den anderen empirischen Messreihen ungefähr passiert ist. Die Reihenfolge der Beimischung ist nämlich immer gleich.
Die Spaltenanzahl ist immer gleich, t0 ist immer Fertigungsbegin und t1800/900 immer das Fertigungsende. Ich möchte nur über den Produktionsverlauf die nächsten 10 - 100 Messwerte zum aktuellen Zeitpunkt vorhersagen. Das kann bei t100 (Sekunden) sein oder auch bei t500 (Sekunden). Es soll über den Produktionsverlauf "leben". Die tatsächlichen Messwerte werden nach und nach aufgefüllt und die vorherzusagenden neu berechnet (in Echtzeit).
Datensätze der vorherigen Messreihen habe ich um die 1000. Also 900 oder 1800 Spalten und um die 1000 Zeilen.

Viele Grüße
bigben
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von bigben »

Hallo olikerz,
olikerz hat geschrieben: Mo Mai 17, 2021 2:24 pmEs wird der Druck bei der Herstellung eines Stoffes gemessen, die immer wieder die gleichen Inhaltsstoffe über die Zeit hinzugemischt bekommen.
Das Genus sagt, dass da der Bezug nicht stimmt.
Die vorangegangenen Messungen haben eine Abhängigkeit zueinander, sollten sich aber "in etwa" so verhalten, wie die aus den Messungen die wir über die Zeit gespeichert haben.

Den Satz verstehe ich nicht.
Allerdings schlagen die Messungen nicht immer gleich aus.
Messungen können nicht ausschlagen. Messgeräte können ausschlagen und Pferde auch. Oder man kann jemandem etwas ausschlagen. Wenn Messgeräte immer gleich ausschlagen braucht man kein Messgerät, denn dann liest man eine Konstante ab. So ist das hier bestimmt nicht gemeint. Wolltest Du damit vielleicht was über Messfehler sagen?
Die Reihenfolge der Beimischung ist nämlich immer gleich.
Was ist denn eine Reihenfolge der Beimischung? Kannst Du das zu lösende Problem für Leute beschreiben, die noch nie mit der Stoffherstellung befasst waren?

LG,
Bernhard
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olikerz
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von olikerz »

Hallo Berhard,

als ich im Internet nach einem r-Forum gesucht habe, habe ich nicht nach einem Rechtschreibeforum gesucht. Oder nach einem Rechthaberforum..

Ich weiß auch nicht, ob einer Deiner über 2000 Beiträge produktiver Natur waren. Interessiert mich aber auch nicht..

Daher würde ich Dich bitten den Nutzern den Vortritt zu lassen, die mit den Ausführen etwas anfangen können und vor allem wollen. Sammele Deine Kraft und Zeit doch für ein Lektorenforum?

Wenn es unverständlich ist, dass anstatt der Messung das Messgerät ausschlägt, dann weiß ich nicht wo ich bei der Erklärung für Dich anfangen soll?? Vielleicht schlägt aber auch etwas nicht aus, sondern ein? Und wenn es nur der Blitz beim...

Ausschlagen möchte aber gerne Deine weitere Unterstützung oder wie man es nennen mag.

Vielen Dank für Deine Hilfe und Zeit
bigben
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von bigben »

olikerz hat geschrieben: Mo Mai 17, 2021 4:22 pmAusschlagen möchte aber gerne Deine weitere Unterstützung oder wie man es nennen mag.
Ist ok. Ich habe versucht deutlich zu machen, warum Deine Schilderung von mir zuviele Annahmen erforderlich macht, um tatsächlich ein Modell vorzuschlagen. Es geht nicht um Lektorat oder Rechthaberei, sondern um unnötige cognitive load beim Leser, sicher auch bei den anderen, die hier lesen. Deinem Wunsch, mich aus Deinen Threads herauszuhalten, will ich gerne nachkommen. Sollte ich in zukünftigen Threads übersehen, dass Du es bist, erinnere mich kurz, dann halte ich mich auch da raus.

Viel Erfolg,
Bernhard
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student
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Re: Zeitreihenanalyse, predictive analytics oder machinelles Lernen?

Beitrag von student »

Nachdem ich Deine Erläuterung mit Zeitstempel 2:24 kann ich nur noch einmal sagen, dass ist ein SPC-Thema. Du kannst mit klassischen Möglichkeiten ein Modell (möglicherweise) erstellen, dass in Abhängigkeit der Einflussparameter die Produktqualität vorhersagt. Du kannst aber auch auf Mitteln des MLs zurückgreifen und ein Neuronales Netz mit möglichst relevanten Parametern trainieren, um eine Beeinflussung z. B. der Produktqualität vorherzusagen. Alles immer mit einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit.

Habe ich alles schon gemacht und war immer recht aufwendig.
Viele Grüße,
Student
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