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--- arbeiten:konzeption_und_implementierung_eines_dashboards_zur_analyse_von_mengenstromnetzwerken [15.02.2018 11:13] – Patricia Boehm
+++ arbeiten:konzeption_und_implementierung_eines_dashboards_zur_analyse_von_mengenstromnetzwerken [01.10.2019 11:49] – Alexander Bazo
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 Thema                       : Konzeption und Implementierung eines Dashboards zur Analyse von Mengenstromnetzwerken
 Art_thesistypes             : BA
-Betreuer_thesisadvisor      : Herr Lang
+BetreuerIn_thesisadvisor      : Herr Lang
-Student                     : Christoph Tögel
+BearbeiterIn                     : Christoph Tögel
-Professor_thesisprofessor   : Christian Wolff
+ErstgutachterIn_thesisprofessor   : Christian Wolff
+ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N.
 Status_thesisstate         : in Bearbeitung
 Stichworte_thesiskeywords   : Dashboard
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 Antrittsvortrag_dt          : 2018-03-12
 Abschlussvortrag_dt         :
-Ende_dt                     :
+Abgabe_dt                     :
+Textlizenz_textlicense : Unbekannt
+Codelizenz_codelicense : Unbekannt
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 === Hintergrund ===
-Zu wenig Daten verfügbar für die meisten Anwendungsfälle von Convolutional Neural Networks
+Die Firma SimPlan beschäftigt sich mit der Simulation von Produktions- und
-(CNN).
+Logistikprozessen. Die firmeneigene Software SimAssist ermöglicht die anschließende
+Auswertung von Datenbanken der Simulationsergebnisse. Um die Analyse von Simulationen
+zu vereinfachen, soll ein Dashboard für das SimVis-PlugIn von SimAssist entwickelt werden,
+dass Netzwerke abbilden kann.
+Durch die neue Darstellung soll die Struktur des simulierten Netzwerks aus den Daten
+ersichtlich werden und Probleme oder Verbesserungen der Simulation erkannt werden
+können. Das Dashboard soll die bisherigen Schritte zur Auswertung somit vereinfachen und
+erweitern.
 === Zielsetzung der Arbeit ===
+In dieser Bachelorarbeit soll ein Dashboard zur Analyse von Mengenstromnetzwerken
-Datenanreicherung mithilfe Deconvolutional Neural Networks, um robustere CNN Modelle
+geschaffen werden. Dabei soll dieses in das vorhandene „SimAssist“ eingebunden werden.
-trainieren zu können.
+Dies geschieht über ein Browserplugin. Die zu entwickelnde Anwendung basiert somit auf
+JavaScript, HTML und CSS. Als Grundgerüst der Darstellungen wird die D3-Bibliothek
+verwendet (https://d3js.org). Die fertige Implementierung soll dann die Erstellung von
+Auswertung eines simulierten Netzwerks, bspw. Fördertechnik, vereinfachen.
+Dem Nutzer sollen dabei verschiedene Möglichkeiten zum Überprüfen der Simulation
+gegeben werden. Die Einbindung der Daten geschieht über SQL-Datenbankabfragen.
+Abschließend soll die Implementierung mit einem Usability-Test auf Erfüllung der
+Anforderungen überprüft werden.
 === Konkrete Aufgaben ===
-  - Implementierung eines Face Recognition Algorithmus
+  - Recherche nach Darstellungsmöglichkeiten
-  - Generieren künstlicher Daten
+  - Anforderungsanalyse der Darstellung
-  - Implementierung eines Face Recognition Algorithmus mit angereicherten Daten
+  - Konzeption einer Darstellung der Netzwerke und Performance dessen
-  - Vergleich der Modelle
+  - Entwicklung des Dashboards
+  - Usability-Test
 === Erwartete Vorkenntnisse ===
-  * Programmierkenntnisse in Python
+  *  Programmierkenntnisse in JavaScript, SQL
-  * Umgang mit Machine Learning Verfahren
+  *  Kenntnis über die D3-Bibliothek
 === Weiterführende Quellen ===
-Dosovitskiy, A., Springenberg, J. T., Tatarchenko, M., & Brox, T. (2017). Learning to generate
+Few, S. (2013). Information dashboard design: displaying data for at-a- glance monitoring.
-chairs, tables and cars with convolutional networks. IEEE transactions on pattern analysis and
+Burlingame, CA: Analytics Press.
-machine intelligence, 39(4), 692-705.