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dc.contributor.authorNiewiera, Florian
dc.contributor.authorMeiller, Dieter
dc.contributor.editorPrinz, Wolfgang
dc.contributor.editorBorchers, Jan
dc.contributor.editorJarke, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-17T20:14:07Z
dc.date.available2017-06-17T20:14:07Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/186
dc.description.abstractDie Entwicklungen innerhalb des vorgestellten Projektes fokussieren die Ausarbeitung eines innovativen Analyse-Tools, welches für die Visualisierung und Optimierung von Produktionsprozessen und deren Daten eingesetzt werden soll. Für die Auswertung sollen Technologien der Bereiche Visual Analytics, Machine Learning und Clustering zum Einsatz kommen und weiterentwickelt werden. Die interaktive Darstellung wird durch Adaption und Anwendung von Algorithmen aus dem Schwarmverhalten realisiert und mit der automatisierten Auswertung gekoppelt. Durch den Einsatz des Systems soll es ermöglicht werden, die Effizienz, Qualität und Übersicht innerhalb eines Prozesses oder der Produktion zu steigern. Dies ist besonders im Kontext der derzeitigen Entwicklungen im Themenbereich Industrie 4.0 erstrebenswert.
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofMensch und Computer 2016 - Tagungsband
dc.relation.ispartofseriesMensch und Computer
dc.subjectVisual Analytics
dc.subjectClustering
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectIndustrie 4.0
dc.subjectSchwarmvisualisierung
dc.titleVisual Analytics zur Auswertung von Daten für die Industrie 4.0
dc.typeText/Conference Poster
dc.pubPlaceAachen
mci.document.qualitydigidocde_DE
mci.conference.sessiontitleMCI Poster Session
mci.conference.locationAachen
mci.conference.date4.-7. September 2016
dc.identifier.doi10.18420/muc2016-mci-0220


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