@article{PalmOhlhausenBraunetal.2018,
  author    = {Palm, Daniel and Ohlhausen, Peter and Braun, Anja and Welte, Rebecca and Styr, Angelika and Walter, Felix and Meindorfer, Tobias and Schmitt, Christian and Seeger, Elena and Altmann, Ruben and Sai, Brandon},
  title     = {Datengetriebene Produktionsoptimierung in der Montage},
  journal   = {Zeitschrift f{\"u}r wirtschaftlichen Fabrikbetrieb : ZWF},
  volume    = {113},
  number    = {7-8},
  issn      = {0947-0085},
  doi       = {10.3139/104.111954},
  institution = {NXT Nachhaltigkeit und Technologie},
  pages     = {518 -- 521},
  year      = {2018},
  abstract  = {Der Einsatz von Data Science in der Produktion erm{\"o}glicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung w{\"a}chst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ans{\"a}tzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verf{\"u}gbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuw{\"a}gen, welche Maßnahmen hierf{\"u}r ergriffen werden sollten und welche Nutzenpotenziale sich daraus ergeben. Diese Arbeit stellt einen strukturierten Leitfaden zur Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten bezogen auf einen spezifischen Anwendungsfall im Kontext einer fr{\"u}hen Fehlerdetektion und -pr{\"a}vention dar.},
  language  = {de}
}