Datengetriebene Produktionsoptimierung in der Montage
- 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.
| Author of HS Reutlingen | Palm, Daniel; Ohlhausen, Peter; Braun, Anja |
|---|---|
| DOI: | https://doi.org/10.3139/104.111954 |
| ISSN: | 0947-0085 |
| eISSN: | 2511-0896 |
| Erschienen in: | Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb : ZWF |
| Publisher: | De Gruyter |
| Place of publication: | München |
| Document Type: | Journal article |
| Language: | German |
| Publication year: | 2018 |
| Volume: | 113 |
| Issue: | 7-8 |
| Page Number: | 4 |
| First Page: | 518 |
| Last Page: | 521 |
| DDC classes: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften |
| Open access?: | Nein |
| Licence (German): |  In Copyright - Urheberrechtlich geschützt |
