Theresa Madreiter konnte sich gegen die Konkurrenz durchsetzen und erhält den Preis für ihre Diplomarbeit „Design and Development of a Prototype of a Text Understanding Tool for Maintenance 4.0 by Measuring Associations, Readability and Sentiment (TU-MARS)“, die sie in knapp einem Jahr bei Prof. Sihn und Dr.-Ing. Ansari geschrieben hat. 

Text-Mining Tool TU-MARS

Die Diplomarbeit befasst sich mit der Analyse textueller Daten, welche in der industriellen Instandhaltung oftmals vernachlässigt werden. Texte stellen ein unstrukturiertes Datenformat dar, wodurch Informationen in Texten nur schwer maschinell erfasst werden können. Zur maschinellen Informationsextraktion, müssen daher innovative Text-Mining Tools, wie etwa das von Madreiter entwickelte Tool TU-MARS eingesetzt werden, um relevante Informationen aus Textdaten zu extrahieren. Diese Informationen können dann mit strukturierten Daten, zum Beispiel Sensordaten, sowie dem Wissen von Instandhaltungsplaner_innen verknüpft werden, um im industriellen Umfeld Probleme frühzeitig zu erkennen und künftige (menschliche) Fehler zu minimieren.

Madreiter kam auf das Thema durch den Besuch der Lehrveranstaltung „Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsmanagement“. „In dieser Lehrveranstaltung hat Dr.-Ing. Ansari sehr spannende Einblicke in die Bereiche der Knowledge Based Maintenance (KBM) gegeben. Das hat mein Interesse an dem Thema geweckt“, erklärt Madreiter ihre Idee zu diesem Thema eine Diplomarbeit zu verfassen. 

Vorhang auf für junge Forscherinnen 

Obwohl in den letzten Jahren die Zahl der Studentinnen an technischen Hochschulen zugenommen hat, interessieren sich noch immer weniger Frauen als Männer für MINT-Studiengänge und Karrieren in diesem Bereich. Der renommierte Schnieder-Preis Junge Macherin rückt junge Forscherinnen in den Vordergrund, die ihre Abschlussarbeit im Bereich der Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften oder Technik verfasst haben. acatech Mitglieder nominieren Absolventinnen technischer und naturwissenschaftlicher Studiengänge. Die Voraussetzung, um für den begehrten Preis nominiert zu werden, ist eine Abschlussarbeit mit Bestnote, die nicht älter als ein Jahr sein darf. Die Preisträgerinnen bekommen eine erfahrene Wissenschaftlerin als Mentorin zur Seite gestellt und erhalten ein Preisgeld in der Höhe von 3.000 Euro. „Ich war überglücklich für den Preis nominiert zu werden, dass ich diesen dann aber tatsächlich gewonnen habe, konnte ich erst glauben als ich den Preis überreicht bekommen habe“, gibt sich Madreiter bescheiden. Konkrete Pläne, was sie sich um das Preisgeld gönnen wird gibt es noch nicht, aber „einen Teil werde ich für einen langersehnten Urlaub verwenden, sobald das wieder möglich ist.“ Bis dahin freut sich Madreiter „als wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Forschungsgruppe Smart and Knowledge-Based Maintenance (https://www.imw.tuwien.ac.at/bt/skbm/) weiterhin an dieser spannenden Thematik arbeiten zu können.“ Diese Forschungsgruppe  betreibt grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung, um die Lücke zwischen grundlegenden wissenschaftlichen Erkenntnissen und deren praktischer Anwendung in der prädiktiven und präskriptiven Instandhaltung von Produktionssystemen zu schließen. Dabei nähert sich die Forschungsgruppe der Instandhaltung nicht nur aus der Perspektive des Managements, sondern auch aus der Perspektive der industriellen Datenwissenschaft und nutzt Methoden der KI, semantischen Technologie, Big Data Analytics und ML, um Wissen aus heterogenen Datenstrukturen effizient zu entdecken und informierte Entscheidungsalternativen zeitnah und effektiv bereitzustellen.

Kontakt

Prof. Wilfried Sihn
Forschungsbereich Betriebstechnik, Systemplanung und Facility Management
Technische Universität Wien
+43 1 58801 33041
wilfried.sihn@tuwien.ac.at