Die meisten Modelle sind dort nicht validiert, wo Risiko entsteht.

Wir analysieren Sensordaten genau dort, wo Standardmethoden versagen: bei seltenen Ereignissen, schwer erkennbaren Abweichungen und kritischen Systemzuständen.

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Services

In vielen industriellen Anwendungen funktionieren Modelle im Alltag stabil – bis seltene Ereignisse auftreten oder sich das Systemverhalten subtil verändert.

Analyse kritischer Anomalien

Erkennung von Abweichungen, die von klassischen Schwellenwerten oder Standardmodellen nicht erfasst werden.

Typisches Problem:
Einzelne Abweichungen lösen isolierte Alarme aus, ohne den Kontext zu berücksichtigen. Kritische Entwicklungen werden dadurch entweder übersehen oder als Vielzahl unabhängiger Ereignisse fehlinterpretiert.

Quantifizierung seltener Ereignisse

Bewertung von Risiken in Bereichen, in denen kaum Daten vorliegen und klassische Statistik an ihre Grenzen stößt.

Typisches Problem:
Es ist unklar, ab wann eine Abweichung tatsächlich relevant wird. Kurzzeitige Ereignisse werden überbewertet oder länger andauernde kritische Zustände unterschätzt, da eine zeitliche Bewertung fehlt.

Validierung von Modellverhalten

Überprüfung, ob Modelle unter realen Bedingungen stabil bleiben – insbesondere außerhalb des üblichen Betriebsbereichs.

Typisches Problem:
Modelle reagieren auf einzelne Signale, ohne deren zeitliche Struktur zu berücksichtigen. Dadurch entstehen Fehlalarme oder scheinbar stabile Systeme, die kritische Entwicklungen nicht rechtzeitig erkennen.

Beispiele & Ansatz

1. Zu viele Fehlalarme bei stabilen SystemenProblem:
Ein Sensorsystem erzeugt regelmäßig Alarme, obwohl im Betrieb keine relevanten Probleme auftreten. Schwellenwerte reagieren auf einzelne Ausreißer, ohne zeitlichen Zusammenhang zu berücksichtigen.Ansatz:
Analyse der zeitlichen Struktur von Abweichungen und Zusammenführung einzelner Ereignisse zu konsistenten Mustern um Fehlalarme bei gleichbleibender Sensitivität für kritische Entwicklungen zu reduzieren.

2. Seltene Ereignisse werden unterschätztProblem:
Kritische Ereignisse treten selten auf und sind in historischen Daten kaum vertreten. Standardmethoden liefern keine belastbare Risikobewertung im Randbereich.Ansatz:
Analyse extremer Beobachtungen und Modellierung seltener Ereignisse, um Risiken im Randbereich realistisch zu bewerten – basierend auf statistischen Verfahren zur Analyse extremer Werte.

3. Modelle funktionieren im Test, aber nicht im FeldProblem:
Ein Modell zeigt im Validierungsdatensatz stabile Ergebnisse, verhält sich im realen Betrieb jedoch inkonsistent. Die Modellvalidierung deckt kritische Randbereiche und veränderte Systemzustände nicht ab.Ansatz:
Untersuchung des Modellverhaltens außerhalb des typischen Betriebsbereichs, um Stabilitätsgrenzen sichtbar zu machen.

Hintergrund

Dr.-Ing. Majid Naeimi arbeitet an der statistischen Analyse von Sensordaten mit Fokus auf seltene Ereignisse, Systemverhalten und Modellstabilität. Seine Arbeit konzentriert sich auf Bereiche, in denen Standardmethoden keine belastbaren Aussagen mehr liefern. Er verbindet akademische Forschung mit Erfahrung in industriellen Anwendungen, insbesondere im Umfeld komplexer sensorbasierter Systeme.

Kontakt

Ob und wo solche Probleme bei Ihnen auftreten, lässt sich meist schnell einschätzen. Ein kurzes Gespräch reicht aus, um erste Hinweise auf kritische Bereiche zu identifizieren – unverbindlich und ohne Verpflichtung.E-Mail:
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Dr.-Ing. Majid Naeimi
Gartenstr. 7
74906, Bad Rappenau
E-Mail: [email protected]
Hinweis zur Tätigkeit: Statistische Beratung und Analyse im Bereich industrieller Sensordaten.