Christian Weber

Herr Dr.-Ing.

Wissenschaftlicher Angestellter - IPVS - Anwendersoftware

Meine Dissertation trägt den Titel "Eine Plattform zur Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens im Umfeld von Industrie 4.0".

Der Einsatz einer Softwareplattform für Model Management bedeutet für viele Data Scientists eine spürbare Erleichterung ihrer alltäglichen Arbeitsabläufe und bietet eine wertvolle Unterstützung bei der Verwaltung ihrer ML-Modelle. Aktuell sind solche Plattformen jedoch nicht am Lebenszyklus der ML-Modelle ausgerichtet und fokussieren zudem isoliert auf Datenwissenschaftler*innen (engl.: Data Scientists). 

In meiner Dissertation stelle ich neue Konzepte zum Aufbau einer Modellverwaltungsplattform vor. Mein Ziel dabei ist es, neben den Data Scientists weitere Nutzergruppen wie etwa Domänenexperten und Business-Analysten zu unterstützen. Das Fundament der Konzepte bildet ein solides Metadatenmanagement, das viele intelligente Funktionen zur Verwaltung und Bereitstellung der ML-Modelle möglich macht.

Förderung

Dieses Forschungsprojekt wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME) gefördert.

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Zusätzlich bekam das Projekt Unterstützung durch die Software-Campus-Initiative, welche vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird.

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2021

Zacarias, A.G.V., Weber, C., Reimann, P., Mitschang, B.: AssistML: A Concept to Recommend ML Solutions for Predictive Use Cases. In: 2021 IEEE 8th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). pp. 1–12 (2021). https://doi.org/10.1109/DSAA53316.2021.9564168.

2020

Weber, C., Reimann, P.: MMP - A Platform to Manage Machine Learning Models in Industry 4.0 Environments. In: 24th IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Workshop, EDOC Workshops 2020, Eindhoven, Netherlands. IEEE (2020).
 
Weber, C., Hirmer, P., Reimann, P.: A Model Management Platform for Industry 4.0 - Enabling Management of Machine Learning Models in Manufacturing Environments. In: Abramowicz, W., Alt, R., Klein, G., Paschke, A., and Sandkuhl, K. (eds.) Proceedings of the 23rd International Conference on Business Information Systems. Springer International Publishing (2020).
 
Stach, C., Giebler, C., Wagner, M., Weber, C., Mitschang, B.: AMNESIA: A Technical Solution towards GDPR-compliant Machine Learning. In: Proceedings of the 6th International Conference on Information Systems Security and Privacy. SCITEPRESS - Science and Technology Publications (2020). https://doi.org/10.5220/0008916700210032.

2019

Weber, C., Hirmer, P., Reimann, P., Schwarz, H.: A New Process Model for the Comprehensive Management of Machine Learning Models. In: Filipe, J., Smialek, M., Brodsky, A., and Hammoudi, S. (eds.) Proceedings of the 21st International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS 2019, Heraklion, Crete, Greece, May 3-5, 2019, Volume 1. pp. 415–422. SciTePress (2019). https://doi.org/10.5220/0007725304150422.

2018

Brenner, D., Weber, C., Lenz, J., Westkaemper, E.: Total Tool Cost of Ownership Indicator for Holistical Evaluations of Improvement Measures within the Cutting Tool Life Cycle. In: Wang, L., Kjellberg, T., Wang, X.V., and Ji, W. (eds.) Procedia CIRP. pp. 1404–1409. Elsevier B.V. (2018). https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.164.
 
Weber, C., Wieland, M., Reimann, P.: Konzepte zur Datenverarbeitung in Referenzarchitekturen für Industrie 4.0. Datenbank-Spektrum. 18, 39--50 (2018). https://doi.org/10.1007/s13222-018-0275-z.

2017

Weber, C., Königsberger, J.: Industrie 4.0: Aktuelle Entwicklungen für Analytics. Teil 2: Vergleich und Bewertung von Industrie 4.0-Referenzarchitekturen. wt Werkstattstechnik online. 107, 405–409 (2017).
 
Weber, C., Königsberger, J.: Industrie 4.0: Aktuelle Entwicklungen für Analytics. Teil 1: Analytics und Datenmanagement in Industrie 4.0-Referenzarchitekturen. wt Werkstattstechnik online. 107, 113–117 (2017).
 
Weber, C., Königsberger, J., Kassner, L., Mitschang, B.: M2DDM - A Maturity Model for Data-Driven Manufacturing. In: Tseng, M.M., Tsai, H.-Y., and Wang, Y. (eds.) Manufacturing Systems 4.0 – Proceedings of the 50th CIRP Conference on Manufacturing Systems. pp. 173–178. Elsevier B.V. (2017). https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.03.309.

2016

Kassner, L., Gröger, C., Königsberger, J., Hoos, E., Kiefer, C., Weber, C., Silcher, S., Mitschang, B.: The Stuttgart IT Architecture for Manufacturing - An Architecture for the Data-Driven Factory. In: Hammoudi, S., Maciaszek, L.A., Missikoff, M., Camp, O., and Cordeiro, J. (eds.) Enterprise Information Systems - 18th International Conference, ICEIS 2016, Rome, Italy, April 25-28, 2016, Revised Selected Papers. pp. 53–80. Springer International Publishing (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-62386-3.
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