Prozesskette der industriellen Datenanalyse

West, N; Syberg, M; Schwenken, J; Klapic, E; Klinkenberg, R; Deuse, J

Prozesskette der industriellen Datenanalyse

West, N Syberg, M Schwenken, J Klapic, E Klinkenberg, R Deuse, J

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Publisher:: Springer Nature
Publication Type:: Chapter
Citation:: Industrielle Datenanalyse, 2024, pp. 41-47
Issue Date:: 2024

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Field	Value	Language
dc.contributor.author	West, N
dc.contributor.author	Syberg, M
dc.contributor.author	Schwenken, J
dc.contributor.author	Klapic, E
dc.contributor.author	Klinkenberg, R
dc.contributor.author	Deuse, J https://orcid.org/0000-0003-4066-4357
dc.date.accessioned	2025-02-03T23:32:04Z
dc.date.available	2025-02-03T23:32:04Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Industrielle Datenanalyse, 2024, pp. 41-47
dc.identifier.isbn	9783658427788
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10453/184889
dc.description.abstract	<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>In diesem Kapitel wird mit der Prozesskette der industriellen Datenanalyse das zentrale Konzept des Forschungsprojekts AKKORD vorgestellt. Mithilfe der Prozesskette können im Kontext der Industrie 4.0 und der Digitalisierung die Potenziale von Datenanalysen in der industriellen Produktion erschlossen werden. Der AKKORD-Referenzbaukasten basiert auf dieser Prozesskette und umfasst sechs verschiedene Bausteine, die den Umgang mit datenwissenschaftlichen Aufgabestellungen vereinfachen. Die Zielgruppe des Referenzbaukastens sind insbesondere Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die häufig mit Hindernissen bei der Durchführung von industriellen Datenanalysen konfrontiert sind. Der Referenzbaukasten macht durch die Bereitstellung von modularen und einheitlichen Lösungsbausteinen die industrielle Datenanalyse einem breiteren Nutzerspektrum zugänglich. Dabei wird auf die Wiederverwendbarkeit von Datenanalysemethoden gesetzt, um Ressourcen zu schonen und die Komplexität von Datenanalysen zu reduzieren. Die Prozesskette der Datenanalyse besteht aus den vier Schritten Zugriff, Analyse, Nutzung und Verwaltung, wobei der letzte Schritt parallel zu den weiteren Bausteinen abläuft. Die Bausteine der Prozesskette lassen sich den Schritten des etablierten Cross Industry Standard Process for Data Mining zuordnen und umfassen praxisorientierte Module. Das AKKORD-Konzept soll so die Erwartungen an die Potenziale von Industrial Data Science (IDS) erfüllen und auch unerfahrene Nutzer von diesem Trend profitieren lassen.</jats:p>
dc.language	en
dc.publisher	Springer Nature
dc.relation.ispartof	Industrielle Datenanalyse
dc.relation.isbasedon	10.1007/978-3-658-42779-5_4
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.title	Prozesskette der industriellen Datenanalyse
dc.type	Chapter
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/Faculty of Engineering and Information Technology
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/Faculty of Engineering and Information Technology/School of Mechanical and Mechatronic Engineering
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/UTS Groups
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/UTS Groups/Centre for Advanced Manufacturing (CAM)
utslib.copyright.status	open_access	*
dc.rights.license	This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.date.updated	2025-02-03T23:32:03Z
pubs.publication-status	Published

Abstract:

ZusammenfassungIn diesem Kapitel wird mit der Prozesskette der industriellen Datenanalyse das zentrale Konzept des Forschungsprojekts AKKORD vorgestellt. Mithilfe der Prozesskette können im Kontext der Industrie 4.0 und der Digitalisierung die Potenziale von Datenanalysen in der industriellen Produktion erschlossen werden. Der AKKORD-Referenzbaukasten basiert auf dieser Prozesskette und umfasst sechs verschiedene Bausteine, die den Umgang mit datenwissenschaftlichen Aufgabestellungen vereinfachen. Die Zielgruppe des Referenzbaukastens sind insbesondere Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die häufig mit Hindernissen bei der Durchführung von industriellen Datenanalysen konfrontiert sind. Der Referenzbaukasten macht durch die Bereitstellung von modularen und einheitlichen Lösungsbausteinen die industrielle Datenanalyse einem breiteren Nutzerspektrum zugänglich. Dabei wird auf die Wiederverwendbarkeit von Datenanalysemethoden gesetzt, um Ressourcen zu schonen und die Komplexität von Datenanalysen zu reduzieren. Die Prozesskette der Datenanalyse besteht aus den vier Schritten Zugriff, Analyse, Nutzung und Verwaltung, wobei der letzte Schritt parallel zu den weiteren Bausteinen abläuft. Die Bausteine der Prozesskette lassen sich den Schritten des etablierten Cross Industry Standard Process for Data Mining zuordnen und umfassen praxisorientierte Module. Das AKKORD-Konzept soll so die Erwartungen an die Potenziale von Industrial Data Science (IDS) erfüllen und auch unerfahrene Nutzer von diesem Trend profitieren lassen.

Please use this identifier to cite or link to this item:

http://hdl.handle.net/10453/184889