Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext

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

Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext

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

Permalink

Publisher:: Springer Nature
Publication Type:: Chapter
Citation:: Industrielle Datenanalyse, 2024, pp. 65-76
Issue Date:: 2024

Open Access

Copyright Clearance Process

Recently Added
In Progress
Open Access

This item is open access.

Download Published versionAdobe PDF (290.14 kB)

View on publisher's site

View statistics

Full metadata record

Field	Value	Language
dc.contributor.author	Syberg, M
dc.contributor.author	West, N
dc.contributor.author	Klapic, E
dc.contributor.author	Schwenken, J
dc.contributor.author	Klinkenberg, R
dc.contributor.author	Deuse, J https://orcid.org/0000-0003-4066-4357
dc.date.accessioned	2025-02-03T23:41:32Z
dc.date.available	2025-02-03T23:41:32Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Industrielle Datenanalyse, 2024, pp. 65-76
dc.identifier.isbn	9783658427788
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10453/184895
dc.description.abstract	<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>Datenanalysen müssen für die zielführende Anwendung im industriellen Kontext, insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen, entsprechend mehreren Anforderungen gestaltet sein. Dabei müssen sie vorrangig Wissen zu den jeweiligen Problemstellungen aus Daten generieren und gleichzeitig leicht für Anwender zugänglich sein, die aus verschiedenen Gründen nicht täglich mit und an ihnen arbeiten. Im Forschungsprojekt AKKORD wurde eine Lösung erarbeitet, mit der Datenanalyseprozesse zu zielgerichteten Modulen abstrahiert werden können. Das eröffnet die Möglichkeit Analysen auch in anderen Anwendungsfällen, beispielsweise in anderen Werken oder in anderen Abteilungen wiederverwenden zu können. Die im Forschungsvorhaben entwickelte Plattform wird als AI-Toolbox bezeichnet und in diesem Kapitel ausführlich vorgestellt. Mithilfe der AI-Toolbox können entwickelte Datenanalysen zum einen vorbereitet und bereitgestellt und zum anderen ausgewählt und ausgeführt werden. Das folgende Kapitel betrachtet dabei sowohl die vorherrschenden Anforderungen als auch die methodische Idee der Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext. Die Arbeiten führen die theoretischen Überlegungen zur Prozesskette der industriellen Datenanalyse fort und umfassen mit der Datenanalyse und -verwendung entsprechend den zweiten und dritten Schritt dieser Kette. Darüber hinaus wird die entwickelte Plattform AI-Toolbox als Schlüsseltechnologie für das Nutzen und Teilen der Module im Detail vorgestellt.</jats:p>
dc.language	en
dc.publisher	Springer Nature
dc.relation.ispartof	Industrielle Datenanalyse
dc.relation.isbasedon	10.1007/978-3-658-42779-5_6
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.title	Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext
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	2025-02-03T23:41:31Z
pubs.publication-status	Published

Abstract:

ZusammenfassungDatenanalysen müssen für die zielführende Anwendung im industriellen Kontext, insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen, entsprechend mehreren Anforderungen gestaltet sein. Dabei müssen sie vorrangig Wissen zu den jeweiligen Problemstellungen aus Daten generieren und gleichzeitig leicht für Anwender zugänglich sein, die aus verschiedenen Gründen nicht täglich mit und an ihnen arbeiten. Im Forschungsprojekt AKKORD wurde eine Lösung erarbeitet, mit der Datenanalyseprozesse zu zielgerichteten Modulen abstrahiert werden können. Das eröffnet die Möglichkeit Analysen auch in anderen Anwendungsfällen, beispielsweise in anderen Werken oder in anderen Abteilungen wiederverwenden zu können. Die im Forschungsvorhaben entwickelte Plattform wird als AI-Toolbox bezeichnet und in diesem Kapitel ausführlich vorgestellt. Mithilfe der AI-Toolbox können entwickelte Datenanalysen zum einen vorbereitet und bereitgestellt und zum anderen ausgewählt und ausgeführt werden. Das folgende Kapitel betrachtet dabei sowohl die vorherrschenden Anforderungen als auch die methodische Idee der Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext. Die Arbeiten führen die theoretischen Überlegungen zur Prozesskette der industriellen Datenanalyse fort und umfassen mit der Datenanalyse und -verwendung entsprechend den zweiten und dritten Schritt dieser Kette. Darüber hinaus wird die entwickelte Plattform AI-Toolbox als Schlüsseltechnologie für das Nutzen und Teilen der Module im Detail vorgestellt.

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

http://hdl.handle.net/10453/184895