論文の概要: Automated Knowledge Graph Learning in Industrial Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02106v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 09:47:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:55:01.138388
• Title: Automated Knowledge Graph Learning in Industrial Processes
• Title（参考訳）: 産業プロセスにおける知識グラフ学習の自動化
• Authors: Lolitta Ammann, Jorge Martinez-Gil, Michael Mayr, Georgios C. Chasparis,
• Abstract要約: 本稿では,時系列データから知識グラフを自動学習するフレームワークについて紹介する。 我々のフレームワークは、産業データセットに固有の複雑さに対処し、意思決定、プロセス最適化、知識発見を改善する知識グラフに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial processes generate vast amounts of time series data, yet extracting meaningful relationships and insights remains challenging. This paper introduces a framework for automated knowledge graph learning from time series data, specifically tailored for industrial applications. Our framework addresses the complexities inherent in industrial datasets, transforming them into knowledge graphs that improve decision-making, process optimization, and knowledge discovery. Additionally, it employs Granger causality to identify key attributes that can inform the design of predictive models. To illustrate the practical utility of our approach, we also present a motivating use case demonstrating the benefits of our framework in a real-world industrial scenario. Further, we demonstrate how the automated conversion of time series data into knowledge graphs can identify causal influences or dependencies between important process parameters.
• Abstract（参考訳）: 産業プロセスは膨大な時系列データを生成するが、意味のある関係や洞察を抽出することは依然として困難である。 本稿では,時系列データから知識グラフを自動学習するフレームワークについて紹介する。 我々のフレームワークは、産業データセットに固有の複雑さに対処し、意思決定、プロセス最適化、知識発見を改善する知識グラフに変換する。 さらに、予測モデルの設計を知らせるキー属性を識別するために、Granger因果性(Granger causality)を使用している。 また,本手法の実用性を説明するために,実世界の産業シナリオにおけるフレームワークのメリットを示すモチベーションのあるユースケースを提案する。 さらに、時系列データを知識グラフに自動変換することで、重要なプロセスパラメータ間の因果的影響や依存関係を特定する方法を示す。

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