Ziel des Projektes für ein renommiertes Unternehmen der Stahlindustrie war die Ursachenanalyse für Verspätungen von Brammen während der Stahlherstellung zum Zeitpunkt der Warmwalzung.

Hierzu wurden Daten aus dem Datawarehouse des Kunden extrahiert und mittels R-Scripten analysiert. Zusätzlich wurden Brammendaten nach definierten Vorverarbeitungsschritten aggregiert und zum Training von Analyse-Modellen verwendet.

Bei der Auswahl der möglichen Analyse-Modelle wurde großen Wert auf die Big Data Tauglichkeit der Algorithmen sowie der Möglichkeit zum Rückschluss auf mögliche Ursachen gelegt.