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检索条件"主题词=proactive event-driven computing"

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Partial pattern fulfillment and its application in event processing: poster 16

Partial pattern fulfillment and its application in event pro...

引用

Proceedings of the 10th ACM International Conference on Distributed and event-based Systems

作者： Suad Sejdovic FZI Research Center for Information Technology Karlsruhe Germany

ISBN: (纸本)9781450340212

Within the last few years, event processing has been gaining a lot of attention as it represents a powerful possibility to establish a real-time monitoring and situation detection. The real-time detection of situations allows a timely reaction and helps to reduce the damage made by harmful situations or increase the benefit of opportunities. The so called situation of interest (SOI) is described as a pattern, which represents a combination of events describing their temporal causality. Instead of just detecting SOIs, we search for possibilities to predict them. As patterns are the basis for reactive event processing, we also want to exploit them for proactive event processing. Therefore, we immerse into the world of pattern management to gain a better understanding of patterns, their structure and expressiveness.

关键词： pattern management proactive event-driven computing complex event processing

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proactive disruption management system: how not to be surprised by upcoming situations 16

Proactive disruption management system: how not to be surpri...

引用

Proceedings of the 10th ACM International Conference on Distributed and event-based Systems

作者： Suad Sejdovic Yvonne Hegenbarth Gerald H. Ristow Roland Schmidt FZI Research Center for Information Technology Karlsruhe Germany Software AG Darmstadt Germany Robert Bosch GmbH Reutlingen Germany

ISBN: (纸本)9781450340212

In most industrial processing scenarios the value of a product increases over time in the value chain. To avoid unnecessary processing steps, it is of immense importance to detect defects as early as possible in the value creating process. These situations of interest can be distinguished as specified and unspecified situations, dependent on whether the cause-effect relation is known and defined or not. In this article we describe ongoing work on a proactive disruption management system for manufacturing environments, which helps being prepared for the unexpected by applying a combination of unsupervised and supervised machine learning for the identification and prediction of unspecified situations and adopting data mining techniques to derive predictive patterns for specified situations. We also introduce a real-world use case from the field of semiconductor manufacturing and present first preliminary results.

关键词： complex event processing disruption management system machine learning proactive event-driven computing

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