proKNOW (FFG COMET, 2015-2018)

Wissensgewinnung aus industriellen Prozessen

Ziele / Forschungsthemen

Das Projekt proKNOW fokussiert sich auf die Entwicklung von Ansätzen zur automatisierten Wissensextraktion und Strukturlernen für neuartige industrielle Anwendungsfälle wie Optimierung in der diskreten Fertigung, Instandhaltungsmaßnahmen und Erkennung von Sozialbetrug.

Gemeinsam mit einem unserer Unternehmenspartner arbeiten wir an der Entwicklung geeigneter Indikatoren zur Erkennung von Sozialbetrug. Auf der Grundlage dieser Indikatoren werden Clustering-Methoden zur Generierung von Betrugsbekämpfungsmodellen für verschiedene Wirtschaftssektoren eingesetzt. Die Modelle werden in ein Monitoring-Tool integriert, das die Experten bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützt. Die größten Herausforderungen sind unvollständige und fehlerhafte Kennzeichnungen von Betrugsversuchen, die richtige Kombination von datenbasierten Methoden zur Merkmalsextraktion mit bereits vorhandenem Expertenwissen und die Heterogenität der Daten aufgrund regionaler Unterschiede.

Für die industriellen Anwendungsfälle forschen und entwickeln wir an Systemen zur Prozessüberwachung und -analyse, um Anomalien in Prozessen frühzeitig aufzuzeigen.

Methoden / Software / Proof of concepts

  • Entwicklung eines halbautomatischen Feature Extractors zur Erkennung von Sozialbetrug
  • Entwicklung von daten- und wissensbasierten Betrugsbekämpfungsmodellen
  • Evaluierung und Konzeption von Prozessüberwachungssystemen

Fördergeber

Das Projekt wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMK, BMDW, Land Oberösterreich und den wissenschaftlichen Partnern des SCCH gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt.