Industrial Analytics: Methodiken und Datensysteme für das Industrial Internet (IIoT)

Zusammenfassung
An einem breiten Spektrum von Kundenbeispielen vom Schi sdiesel über Ka eemaschinen bis hin zum Industrieroboter wird aufgezeigt, dass im Bereich Analytics von Industrial Internet of Things (IIoT) Anwendungen der Data Scientist ohne den Domainexperten nicht zu befriedigenden Ergebnissen kommen kann. Die Kundenbeispiele lassen sich im Kern in sechs unterschiedliche Use Cases unterteilen: Root-Cause-Analyse, Fehlerprädiktion, Datenaggregation, Text Mining, visuelle Interaktion und Optimierungsberechnungen über den Gesamtbestand der Maschinen hinweg. Diese werden jeweils anhand von realen Praxisbeispielen aus dem industriellen Umfeld anschaulich demonstriert.
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Mönch, E., (2017). Industrial Analytics: Methodiken und Datensysteme für das Industrial Internet (IIoT). In: Mitschang, B., Nicklas, D., Leymann, F., Schöning, H., Herschel, M., Teubner, J., Härder, T., Kopp, O. & Wieland, M. (Hrsg.), Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017). Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 569-572).
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ISBN: 978-3-88579-659-6
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
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