TY - JOUR U1 - Zeitschriftenartikel, wissenschaftlich - begutachtet (reviewed) A1 - Palm, Daniel A1 - Ohlhausen, Peter A1 - Braun, Anja A1 - Welte, Rebecca A1 - Styr, Angelika A1 - Walter, Felix A1 - Meindorfer, Tobias A1 - Schmitt, Christian A1 - Seeger, Elena A1 - Altmann, Ruben A1 - Sai, Brandon T1 - Datengetriebene Produktionsoptimierung in der Montage JF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb : ZWF N2 - Der Einsatz von Data Science in der Produktion ermöglicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung wächst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verfügbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuwägen, welche Maßnahmen hierfür 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 frühen Fehlerdetektion und -prävention dar. Y1 - 2018 SN - 0947-0085 SS - 0947-0085 U6 - https://doi.org/10.3139/104.111954 DO - https://doi.org/10.3139/104.111954 VL - 113 IS - 7-8 SP - 518 EP - 521 S1 - 4 PB - De Gruyter CY - München ER -