論文の概要: CIPCaD-Bench: Continuous Industrial Process datasets for benchmarking Causal Discovery methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01529v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 15:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 12:58:15.990464
• Title: CIPCaD-Bench: Continuous Industrial Process datasets for benchmarking Causal Discovery methods
• Title（参考訳）: CIPCaD-Bench:因果探索法ベンチマークのための連続産業プロセスデータセット
• Authors: Giovanni Menegozzo, Diego Dall'Alba, Paolo Fiorini
• Abstract要約: 因果関係は製造工程で調査され、断層調査を支援し、介入を行い、戦略的決定を行う。 業界 4.0 はデータ駆動因果発見 (CD) を可能にするデータ量を増やした。 本研究は、連続製造プロセスにおけるCDのための2つの新しいパブリックデータセットを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7071541526963805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Causal relationships are commonly examined in manufacturing processes to support faults investigations, perform interventions, and make strategic decisions. Industry 4.0 has made available an increasing amount of data that enable data-driven Causal Discovery (CD). Considering the growing number of recently proposed CD methods, it is necessary to introduce strict benchmarking procedures on publicly available datasets since they represent the foundation for a fair comparison and validation of different methods. This work introduces two novel public datasets for CD in continuous manufacturing processes. The first dataset employs the well-known Tennessee Eastman simulator for fault detection and process control. The second dataset is extracted from an ultra-processed food manufacturing plant, and it includes a description of the plant, as well as multiple ground truths. These datasets are used to propose a benchmarking procedure based on different metrics and evaluated on a wide selection of CD algorithms. This work allows testing CD methods in realistic conditions enabling the selection of the most suitable method for specific target applications. The datasets are available at the following link: https://github.com/giovanniMen
• Abstract（参考訳）: 因果関係は、断層調査を支援し、介入を行い、戦略的決定を下すために、製造プロセスにおいてよく検討される。 業界 4.0 はデータ駆動の因果発見(CD)を可能にするデータ量を増やした。 近年提案されているCD手法が増えていることを考えると、異なる手法の公正な比較と検証の基礎となるため、公開データセットに厳密なベンチマーク手順を導入する必要がある。 本研究は, 連続製造プロセスにおけるcdの公開データセットを2つ導入する。 最初のデータセットは、有名なテネシー・イーストマンシミュレータを使って断層検出とプロセス制御を行っている。 第2のデータセットは、超加工食品製造プラントから抽出され、植物の説明と複数の地上の真実を含む。 これらのデータセットは、異なるメトリクスに基づくベンチマーク手順を提案し、幅広いcdアルゴリズムに基づいて評価される。 この作業により、特定のターゲットアプリケーションに適した方法を選択することができる現実の環境でcdメソッドをテストすることができる。 データセットは以下のリンクで利用可能である。

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