Abstract
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.
| Original language | English |
|---|---|
| Pages | 90-98 |
| Volume | 2019 |
| Specialist publication | Automatisierungstechnische Praxis (atp) |
| DOIs | |
| State | Published - 19 Feb 2019 |
Fingerprint
Dive into the research topics of 'Big Data trifft Produktion - Neun Pfeiler der industriellen Smart-Data-Analyse'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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