TY - GEN
T1 - Big Data trifft Produktion - Neun Pfeiler der industriellen Smart-Data-Analyse
AU - Trunzer, Emanuel
AU - Weiß, Iris
AU - Pötter, Thorsten
AU - Vermum, Christian
AU - Odenweller, Matthias
AU - Unland, Stefan
AU - Schütz, Daniel
AU - Vogel-Heuser, Birgit
PY - 2019/2/19
Y1 - 2019/2/19
N2 - Durch die zunehmende Digitalisierung von Maschinen werden in der Produktion immer größere Mengen an Daten aufgezeichnet. Um diese Daten sinnvoll nutzen zu können, bieten sich datengetriebene Verfahren an, die aber durch die spezifischen Randbedingungen in der Produktion oft scheitern. Hier liegt die Lösung in der Kombination datengetriebener Verfahren mit vorhandenem Expertenwissen. Dieser Artikel beschreibt die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datenanalyse im Produktionsumfeld und einen industriellen Datenanalyseprozess am Beispiel des SIDAP-Projekts.
AB - Durch die zunehmende Digitalisierung von Maschinen werden in der Produktion immer größere Mengen an Daten aufgezeichnet. Um diese Daten sinnvoll nutzen zu können, bieten sich datengetriebene Verfahren an, die aber durch die spezifischen Randbedingungen in der Produktion oft scheitern. Hier liegt die Lösung in der Kombination datengetriebener Verfahren mit vorhandenem Expertenwissen. Dieser Artikel beschreibt die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datenanalyse im Produktionsumfeld und einen industriellen Datenanalyseprozess am Beispiel des SIDAP-Projekts.
U2 - 10.17560/atp.v61i1-2.2394
DO - 10.17560/atp.v61i1-2.2394
M3 - Article
VL - 2019
SP - 90
EP - 98
JO - Automatisierungstechnische Praxis (atp)
JF - Automatisierungstechnische Praxis (atp)
ER -