Industrielle Datenanalyse | Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken

Jochen Deuse (u. a.)

ISBN 10: 3658427787 / ISBN 13: 9783658427788

Edité par Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023

A propos de cet article

Industrielle Datenanalyse | Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken | Jochen Deuse (u. a.) | Taschenbuch | xv | Deutsch | 2023 | Springer Fachmedien Wiesbaden | EAN 9783658427788 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

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Détails bibliographiques

• Titre: Industrielle Datenanalyse | Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken
• Éditeur: Springer Fachmedien Wiesbaden
• Date de parution: 2023
• Langue: allemand
• ISBN à 10 chiffres: 3658427787
• ISBN à 13 chiffres: 9783658427788
• Reliure: Taschenbuch
• État de l'article: Neu
• Dimensions: 240 L x 168 H x 13 P (en millimètres) 240 millimètres de largeur par 168 millimètres de hauteur par 13 millimètres de profondeur
• Poids: 397 grammes
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A propos de ce titre

Synopsis

Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken.

Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen.

Das Buch richtet sich an Praktiker: innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler: innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten.

À propos de l?auteur

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse ist Leiter des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und hält seit 2005 die Professur für Arbeits- und Produktionssysteme (APS). Seit 2019 leitet er außerdem das Centre for Advanced Manufacturing an der University of Technology Sydney in Australien.
Ralf Klinkenberg ist Gründer und Forschungsleiter von RapidMiner, einer Software-Plattform für Data Science, Maschinelles Lernen und Predictive Analytics mit über 1 Mio. registrierten Anwendern weltweit. Er verfügt über 30 Jahre Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und industrieller Datenanalyse-Anwendungen. Im Projekt AKKORD, das er als Konsortialführer leitete, entwickelte RapidMiner eine KI-Toolbox, die Anwender ohne KI-Expertise befähigt, KI und ML zu nutzen.
Nikolai West ist wissenschaftlicher Mitarbeiter des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und promoviert zum Themenfeld der unüberwachten Anomalieerkennung im Qualitätsmanagement. Im Forschungsprojekt AKKORD hat er die operative Projektleitung übernommen und eine zentrale Rolle bei der Umsetzung der industriellen Datenanalyse ausgefüllt.