Configuration and Operation data optimization using Data Analytics

Die industrienahe Dissertation CODA adressiert innovative, wichtige Forschungsfragen um aus den Laufzeitdaten (Betriebsdaten) und den Entwicklungszeitdaten (Konfigurationsdaten) einer Anlage Optimierungen für Betrieb und Systemkonfiguration abzuleiten. Die Resultate von CODA sind neue Methoden und Algorithmen vorwiegend aus dem Bereich Data Analytics, die anhand von realen Daten aus dem Anwendungsgebiet Bahnautomatisierung evaluiert werden. CODA hilft einerseits Siemens, um den Bahnbetrieb sicherer und effizienter zu machen, und ermöglicht es andererseits einem jungen Forscher, eine Karriere in der industriellen Forschung zu entwickeln.

The dissertation project CODA addresses new, important research questions to combine operation data and configuration models/data for optimization of system configuration (engineering, planning, construction, maintenance) and operation. The results of CODA will be novel analytics methods and algorithms which will be exemplary evaluated for railway automation, but will be applicable to other domains as well. CODA will help Siemens to make rail traffic safer and more efficient, and support a promising young researcher to develop a career in industrial research.

 

Term

01.04.2016 - 31.03.2019

Funding

FFG – Foerderschiene Industrienahe Dissertationen 2015

Partner

Manuel Wimmer
Privatdoz. Mag.rer.soc.oec. Dr.rer.soc.oec.
Alexandra Mazak
Projektass. Dipl.-Ing. Mag.rer.soc.oec. Dr.techn.
Gerti Kappel
Gerti Kappel
O.Univ.Prof.in Dipl.-Ing.in Mag.a Dr.in techn.