Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Themen wie Digitalisierung und Industrie 4.0 beschäftigen aktuell alle Bereiche der Gesellschaft und beeinflussen die Strategien verschiedenster Organisationen. Um steigendem Konkurrenzdruck standhalten zu können, müssen Industrieunternehmen zukünftig die Möglichkeiten zur Kostenreduktion und Wertschöpfungssteigerung nutzen, die eine digitale Fabrik bietet.
Die Digitalisierung umfasst hierbei sämtliche Bereiche eines Instandhaltungs- wie auch Ersatzteilmanagements, die durchneue Technologien wie z. B. 3D-Druck revolutioniert werden können. Augmented Reality und mobile Lösungen bis hin zum Digital Twin haben mit Unterstützung der Mitarbeiter das Potenzial, die Agilität und Produktivität in der Instandhaltung bzw. dem Asset Managementzu steigern.
Ein zentrales Element der Digitalisierung sind Daten, wobei eine hohe Datenqualität, effektive Aufbereitung und umfassende Sicherheit derselben im Betrieb essenziell sind. Erst mit der richtigen Datenbasis wird es möglich, durch bessere Planung eine wertschöpfende Effizienzsteigerung in der Instandhaltung zu erreichen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Es stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse aus führenden Industrieunternehmen und renommierten Forschungsinstitutionen vor.
In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:
-Smart Factory
-Digitale Plattformen und Assistenzsysteme
- Datenqualität, -aufbereitung, -sicherheit und -analyse
-Digital Twin
-Ersatzteilmanagement
-Knowledge Discovery
-Digitale Planungs-, Abwicklungs- und Dokumentationstools
-Qualifizierung durch Digitalisierung
-Condition Monitoring
Aktualisiert: 2023-04-19
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Themen wie Digitalisierung und Industrie 4.0 beschäftigen aktuell alle Bereiche der Gesellschaft und beeinflussen die Strategien verschiedenster Organisationen. Um steigendem Konkurrenzdruck standhalten zu können, müssen Industrieunternehmen zukünftig die Möglichkeiten zur Kostenreduktion und Wertschöpfungssteigerung nutzen, die eine digitale Fabrik bietet.
Die Digitalisierung umfasst hierbei sämtliche Bereiche eines Instandhaltungs- wie auch Ersatzteilmanagements, die durchneue Technologien wie z. B. 3D-Druck revolutioniert werden können. Augmented Reality und mobile Lösungen bis hin zum Digital Twin haben mit Unterstützung der Mitarbeiter das Potenzial, die Agilität und Produktivität in der Instandhaltung bzw. dem Asset Managementzu steigern.
Ein zentrales Element der Digitalisierung sind Daten, wobei eine hohe Datenqualität, effektive Aufbereitung und umfassende Sicherheit derselben im Betrieb essenziell sind. Erst mit der richtigen Datenbasis wird es möglich, durch bessere Planung eine wertschöpfende Effizienzsteigerung in der Instandhaltung zu erreichen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Es stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse aus führenden Industrieunternehmen und renommierten Forschungsinstitutionen vor.
In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:
-Smart Factory
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-Digital Twin
-Ersatzteilmanagement
-Knowledge Discovery
-Digitale Planungs-, Abwicklungs- und Dokumentationstools
-Qualifizierung durch Digitalisierung
-Condition Monitoring
Aktualisiert: 2021-01-11
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Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Große Datenmengen sind nicht nur das Ergebnis der Entwicklungen im Bereich von Heimautomatisierung und des Internet of Things. Zur Auswertung von Datenmengen sind Methoden und Verfahren entstanden, die mit den Begriffen „Data Mining“, „Knowledge Discovery“ oder „Big Data“ verknüpft sind. Der Anwender kann aus kommerziellen und Open-Source-Anwendungen wählen, die versprechen, vollkommen neue Erkenntnisse aus seinen Daten zu generieren. Vergleichbar mit einem Werkzeugkasten muss der Nutzer nur einen oder mehrere der darin zur Verfügung stehenden Algorithmen für die Datenanalyse wählen, um neue und spannende Einblicke zu erhalten. Doch ist es wirklich so einfach? Kai Jannaschk geht diesen und weiteren Fragen nach. Dazu stellt er ein Modell für ein systematisches und glaubwürdiges Data Mining vor. Weiterhin skizziert der Autor einen Ansatz zur Systematisierung von Algorithmen und Verfahren in der Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Der gestiegene Wettbewerbsdruck führt zu einem wachsenden Bedarf an Datenanalysen im Einzelhandel, um die verfügbaren Ressourcen erfolgreich zu steuern. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Komplexität des Einzelhandels wird ein Verfahren zur Methodenwahl für Knowledge-Discovery-in-Databases-Projekte im Einzelhandel entwickelt. Auf Basis der bestehenden, wissenschaftlichen Literatur zum Einzelhandel sowie zum Data Mining werden theoretisch-deduktiv die relevanten Parameter zur Methodenauswahl abgeleitet und in ein Auswahlmodell überführt. Die Evaluation des Modells erfolgt anhand einer Studie im Lebensmitteleinzelhandel. Mehrere Diskriminanzanalysen und Clusteranalysen werden durchgeführt und Ergebnisse und Grenzen sowie deren Implikationen für die abgeleiteten Hypothesen werden dargelegt. Durch ein qualitativ-interpretatives Experiment wird die Anwendbarkeit des Modells in Praxis überprüft. Managementimplikationen für den Einzelhandel basierend auf den inhaltlichen Ergebnissen der Analysen sowie aus methodischer Sicht runden die Studie ab.
Aktualisiert: 2021-12-03
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