标题： 生产评估中辅助系统的信息融合 显示英文标题

标题： Information Fusion for Assistance Systems in Production Assessment

摘要： 我们提出了一种新的方法来定义依赖于信息融合的辅助系统，以结合不同信息源的同时提供评估。 本文的主要贡献是提供了一个通用框架，用于使用证据理论融合n个信息源。 融合提供了更稳健的预测以及相关的不确定性，可用于评估预测的可能性。 此外，我们提供了一种两种主要信息源的信息融合方法：基于机器数据的集成分类器和以专家为中心的模型。 我们使用工业设置的数据展示了信息融合方法，这总结了本研究的应用部分。 此外，我们通过提出一种使用证据理论方法更新数据模型的方法来解决数据漂移问题。 我们使用基准田纳西东曼数据验证了该方法，并对模型更新参数进行了消融研究。 显示英文摘要

摘要： We propose a novel methodology to define assistance systems that rely on information fusion to combine different sources of information while providing an assessment. The main contribution of this paper is providing a general framework for the fusion of n number of information sources using the evidence theory. The fusion provides a more robust prediction and an associated uncertainty that can be used to assess the prediction likeliness. Moreover, we provide a methodology for the information fusion of two primary sources: an ensemble classifier based on machine data and an expert-centered model. We demonstrate the information fusion approach using data from an industrial setup, which rounds up the application part of this research. Furthermore, we address the problem of data drift by proposing a methodology to update the data-based models using an evidence theory approach. We validate the approach using the Benchmark Tennessee Eastman while doing an ablation study of the model update parameters.