Statistische Prozesskontrolle

Wenn Zufallsprozesse über einen langen Zeitraum beobachtet werden, kommt es häufig zu sogenannten Strukturbrüchen. Das bedeutet, dass sich das Verhalten des Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgrund exogener Einflüsse ändert. Bei Finanzzeitreihen kann sich bspw. das Risiko einer Anlagestrategie plötzlich ändern (Finanzkrisen), bei Beschleunigungsdaten von Fahrzeugen kann eine abrupte Änderung aufgrund einer unvorhergesehenen Verkehrssituation geben, bei Produktionsprozessen von bestimmten Teilen kann es durch einen Verschleiß der Maschinen zu einer Abweichung von der Norm kommen oder bei der Überwachung von Bauwerken kann es aufgrund der Alterung oder Schäden zu plötzlichen Änderungen kommen. Bei all diesen Beispiel ändert sich die Struktur eines Zufallsprozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt. Gleichzeitig unterliegen die Prozesse aber einer natürlichen Schwankung, von der die Strukturänderung unterschieden werden muss. Natürlich ist zusätzlich auch wünschenswert, dass diese Änderung so schnell wie möglich nach ihrem Auftreten erkannt wird. Hierzu kann man Methoden der statistischen Prozesskontrolle verwenden, die in der Abschlussarbeit an realen oder simulierten Daten angewendet werden sollen. Das Thema kann dabei in verschiedene Richtungen entwickelt werden: 1) Änderungserkennung bei zeitlich abhängigen Daten, 2) Änderungserkennung bei Zähldaten, 3) Änderungserkennung in Bildsequenzen, 4) Überwachung sozialer und anderer Netzwerke.

Quellen

Qiu, P. (2017). Statistical process control charts as a tool for analyzing big data. In Big and complex data analysis (pp. 123-138). Springer, Cham.

Anforderungen

1. Generelles Interesse an der statistischen Analyse

2. Grundlegende Programmierkenntnisse

Die Abschlussarbeit kann auf Deutsch oder auf Englisch geschrieben werden.

Kontakt

Anna Malinovskaya (anna.malinovskaya@ikg.uni-hannover.de)

Prof. Dr. Philipp Otto (philipp.otto@ikg.uni-hannover.de)