›   Demo 3: Predictive Maintenance mit R

Dieser Demonstrator des elab2go zeigt, wie die Datenanalyse als Schritt des Predictive Maintenance-Prozesses mit Hilfe der statistischen Programmiersprache R erstellt wird.

In Demo 3, Teil 1: Datenanalyse mit RStudio wird die Datenanalyse am Beispiel eines Automobildatensatzes durchgeführt, mit den bekannten Schritten (Einlesen der Trainingsdaten, Auswahl der Merkmale und der Vorhersagevariablen, Erstellen des Entscheidungsbaum-Modells, Verwenden des Modells zur Klassifikation bzw. der Vorhersage eines Ausfalls im Testdatensatz).

Dann wird in Demo 3, Teil 2: Performance-Kennzahlen die Güte des Vorhersagemodells bewertet. Mit Hilfe des Testverfahrens der Kreuzvalidierung werden die Kennzahlen Accuracy, Precision, Recall und AUC zur Beurteilung des Testfehlers herangezogen.

Die in Demo 3, Teil 1 und 2, durchgeführten Datenanalyse-Schritte werden in der folgenden Demo zur Datenanalyse mit R in einer interaktive Webanwendung mit Hilfe des R-Paketes Shiny dargestellt.

In Demo 4, Teil 1: Interaktive PredMaintApp wird der Aufbau und der Umgang mit der interativen Shiny-App PredMaintApp zur Vorausschauenden Wartung erläutert.

Dann wird in Demo 4, Teil 2: Erstellung einer interaktiven Shiny-App mit RStudio eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung und Ausführung einer Shiny-App in der Entwicklungsumgebung RStudio vorgestellt.

Und schließlich enthält Demo 4, Teil 3: Interaktive PredMaintApp die Shiny-App, die eine interaktive Benutzereingabe bzgl. der Erstellen des Entscheidungsbaum-Modells, der Verwendung des Modells zur Klassifikation und der Modell-Validierung ermöglicht.

Autoren, Tools und Quellen

Autoren:
 M. Sc. Anke Welz
 Prof. Dr. Eva Maria Kiss
Tools:
R, RStudio, Shiny Apps
Quellen und weiterführende Links
R-Tutorial Teil 1: Variablen, Vektoren, Matrizen, regelmäßigen Folgen
R-Tutorial Teil 2: Kontrollstrukturen und Funktionen
R-Tutorial Teil 3: Grafiken, Zufallszahlen und -stichproben
R-Dokumentation im Comprehensive R Archive Network (CRAN)
Shiny-Anleitung RStudio