Industrielle Datenanalyse

Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme de...

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Bibliografiska uppgifter
Materialtyp: Online
Språk:tyska
Utgiven: Springer Nature 2024
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collection Directory of Open Access Books
description Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen. Das Buch richtet sich an Praktiker:innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler:innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten.
format Online
id doab-20.500.12854ir-133033
institution Directory of Open Access Books
language ger
publishDate 2024
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publisher Springer Nature
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spelling doab-20.500.12854ir-1330332025-03-21T23:56:17Z Industrielle Datenanalyse Deuse, Jochen Klinkenberg, Ralf West, Nikolai Abschlussberich Kollaboration Kompetenzentwicklung Datenvernetzung Analysemodule Industrielle Datenanalyse Wertschöpfungsnetzwerke bic Book Industry Communication::U Computing & information technology::UM Computer programming / software development::UMB Algorithms & data structures bic Book Industry Communication::U Computing & information technology::UT Computer networking & communications Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen. Das Buch richtet sich an Praktiker:innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler:innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten. 2024-01-16T04:24:28Z 2024-01-16T04:24:28Z 2024-01-15T16:46:44Z 2024 book ONIX_20240115_9783658427795_54 OCN: 1416153703 https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/86951 9783658427795 9783658427788 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/133033 ger open access image/jpeg image/jpeg n/a n/a https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/86951/1/978-3-658-42779-5.pdf https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/86951/1/978-3-658-42779-5.pdf Springer Nature Springer Vieweg 10.1007/978-3-658-42779-5 10.1007/978-3-658-42779-5 9fa3421d-f917-4153-b9ab-fc337c396b5a f211a0a9-6393-4493-acf8-62de18413a47 9783658427795 9783658427788 Springer Vieweg 215 Wiesbaden [...] open access
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