BNClast kann überall eingesetzt werden, wo aus Messdaten automatisiert (Fehler-)ursachen erkannt werden sollen.

Die Eingabe für BNClast besteht aus einem Datensatz, indem z.B. analoge Messwerte oder Fehlerzahlen von Produktreihen gespeichert sind.

BNClast versucht  dann die Daten durch verschiedene Verteilungen  zu beschreiben. Diese Verteilungen entsprechen den (Fehler-)Ursachen. Das zu verwendete Modell kann völlig automatisert gefunden werden, oder aber durch Hilfe eines Domänexperten manuell angepasst werden.

Die Ausgabe von BNClast besteht aus 2 Teilen: den Metadaten, welche die (Fehler-)Ursachen charakterisieren und dem eigentlichen Ausgabedatensatz, welcher den Beobachtungen (also z.B. den einzelnen Produkten) eine Mischung der (Fehler)Ursachen zuordnet.

Wie BNClast (oder andere Verfahren für Datenanalyse) für Ihr konkretes Szenario eingesetzt werden kann, erörtern wir gerne in einem unverbindlichen Gespräch mit Ihnen. Nehmen Sie Kontakt zu uns auf!