›   Demo 5: Predictive Maintenance mit MATLAB

Dieser Demonstrator des elab2go zeigt, wie die Datenanalyse als Schritt des Predictive Maintenance-Prozesses mit Hilfe der MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox und des Live Script Editors erstellt wird.

Zunächst wird in Demo 5, Teil 1: MATLAB Live Scripts erläutert, wie ein MATLAB Live Script erstellt und verwendet wird. Der Fokus liegt dabei auf der Frage, wie gut Live Scripts für die Erstellung didaktisch aufbereiteter Inhalte geeignet sind.

Dann wird in Demo 5, Teil 2: Datenanalyse mit MATLAB die Datenanalyse am Beispiel eines Automobildatensatzes durchgeführt, mit den bekannten Schritten (Einlesen der Trainingsdaten, Auswahl der Merkmale und der Vorhersagevariablen, Erstellung des, Erstellen des Entscheidungsbaum-Modells, Verwenden des Modells zur Klassifikation bzw. der Vorhersage eines Ausfalls im Testdatensatz).

Schließlich wird in Demo 5, Teil 3: Datenanalyse mit MATLAB: Performance-Kennzahlen die Güte des Vorhersagemodells bewertet. Mit Hilfe des Testverfahrens der Kreuzvalidierung werden die Kennzahlen Accuracy, Precision und Recall zur Beurteilung des Testfehlers herangezogen.

Es wurden dafür zwei Skripte erstellt, ein kommentiertes MATLAB-Skript (m-Skript)und ein interaktives Live Script (*.mlx-Skript) welches das m-Skript spiegelt, jedoch um visuelle Elementen erweitert wurde.