Category Archives: Big Data

Der SPIEGEL über Predictive Maintenance und intelligente Datenanalysen

“Fernwartung: Dank intelligenter Datenanalyse warnen Maschinen bereits vor Störungen, bevor diese auftreten. Ersetzen Algorithmen bald den Kundendienst?” fragt der SPIEGEL in der Ausgabe 29/2014. ” ‘Predictive Maintenance’ lautet das Schlagwort, das viele Manager in der deutschen Industrie fasziniert”, so der SPIEGEL weiter. Diese Thematik beschäftigt auch das SPOTSeven Lab. So werden diese Fragestellungen von Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein gemeinsam mit Martin Zaefferer und Margarita Rebolledo im Forschungsprojekt ISAFAN untersucht. ISAFAN ist ein interdisziplinärer Forschungsschwerpunkt der FH Köln im Bereich der Faserkunststoffverbund-Strukturen und wurde gemeinsam von den Professoren Blaurock, Bongards, Herrmann, Lake und Bartz-Beielstein initiiert.

Oracle und Big Data – Tage der Datenbanken in Gummersbach

Foto:  FH Köln / Thilo Schmülgen

Foto: FH Köln / Thilo Schmülgen

Am Montag gibt es im Rahmen der Tage der Datenbanken noch zwei Vorträge, nämlich

  • 02.06.14 von 13:00 – 15:00 in Raum 3.104: Martin Klier: “Oracle Systemarchitektur nicht nur für Einsteiger” (performing-database)
  • 02.06.14 von 15:00 – 17:00 in Raum 0405: Guido Schmutz: “Big Data & Fast Data–Both Possibel?” (trivadis).

SPOTSeven Lab intensiviert Zusammenarbeit mit Bosch TT

Bosch TT im SPOTSeven Lab

Prof. Dr. T. Bartz-Beielstein, J. Stork, Dr. B. Naujoks, V. Schaale, Dr. M. Arndt, S. Erkel, S. Moritz (v.l.n.r.)

Der Ausbau der bereits bestehenden Zusammenarbeit zwischen dem SPOTSeven Lab und der Bosch Thermotechnik GmbH (Bosch TT, Werk Lollar) wurde während eines Arbeitstreffens an der FH Köln, Campus Gummersbach, erörtert. Continue reading

Datenanalysen für Service, Wartung und Smart Home: Treffen mit Bosch Thermotechnik

Von links nach rechts: Prof. T. Bartz-Beielstein, J. Stork, Prof. H. Klocke, Dr. B. Naujoks, Dr. M. Arndt, Dr. M. Scherer, S. Moritz

Die von SPOTSeven durchgeführten Datenanalysen spielen eine wichtige Rolle für Bosch Thermotechnik. Im letzten Semester wurden drei Masterarbeiten erfolgreich abgeschlossen, weitere sind in Vorbereitung. Momentan arbeiten mehrere studentische Arbeitsgruppen, die gemeinsam von S. Moritz, Dr. Scherer, Dr. Arndt bei Bosch TT und von J. Stork, O. Mersmann, Dr. Naujoks und Prof. Bartz-Beielstein bei SPOTSeven betreut werden, an dieser Thematik. Zur weiteren Vernetzung nahm Prof. Klocke,der das Projekt „Intelligentes Energie‐Monitoring“ (IEM) leitet, an der Besprechung teil. Das Projekt IEM analysiert und optimiert den Stromverbrauch in Haushalten, Handel und Gewerbe sowie öffentlichen Einrichtungen.

 

Recommended Reading: Three Paradoxes of Big Data

IMG_2118Neil M. Richards and Jonathan H. King consider the following three Big Data paradoxes:

  1. Transparancy: Highly secure data center (Google, Amazon, etc.) store and process data and (promise to) make the world more transparent
  2. Identity: “Big Data seeks to identify, but it also threatens identity.”
  3. Power: Big Data promises a more precise understanding of the world. But it creates winners (Big institutions?) and losers (individuals?).

The article Richards, Neil M. and King, Jonathan H., Three Paradoxes of Big Data (September 3, 2013). 66 Stanford Law Review Online 41 (2013) is available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2325537

 

New Paper: Learning Regression Ensembles with Genetic Programming

ensembleIMG_1333Kalyan Veeramachaneni, Owen Derby, Dylan Sherry, and Una-May O’Reilly examine the challenge of producing ensembles of regression models for large datasets. The authors present a regression ensemble system, which produces model ensembles by relying on a GP-based learner. Their system pairs the stochastic nature of GP with a probabilistic parameter factoring method and the variable computation speed of the cloud to produce many diverse models for fusion. They discuss multiple robust strategies for fusing predictions from these ensembles of models. The paper is entitled “Learning Regression Ensembles with GP at Scale“.

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