Methode zur automatisierten Durchführung von Knowledge Discovery Projekten für die Qualitätsanalyse von fertigungstechnisch hergestellten Produkten
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In dieser Arbeit wird eine Methode entwickelt, die es einem Produktionsunternehmen ermöglicht, selbstständig Knowledge Discovery Projekte zur Qualitätsanalyse von Produkten durchzuführen und dabei Domänenwissen über die zu analysierenden Produktionsprozesse und betriebswirtschaftliche Kennzahlen einzubringen. Die Arbeit richtet sich an Mitarbeiter im Qualitätsmanagement und Data Scientisten mit Interesse an der industriellen Datenanalyse.
Der Einsatz von Knowledge Discovery Verfahren bietet für die Produktionstechnik insbesondere bei der Qualitätsanalyse von Produkten einen großen Mehrwert. So können beispielsweise Knowledge Discovery Projekte mit dem Ziel durchgeführt werden, Modelle zu lernen, welche die End-Of-Line-Produktqualität während des Produktionsprozesses vorhersagen. Da in der Produktionstechnik tätige Unternehmen jedoch meist nicht über die Ressourcen und das Wissen zur Durchführung derartiger Projekte verfügen, müssten hierzu Fremdfirmen beauftragt werden. Neben dem großen Austauschaufwand widerspricht dem jedoch häufig die Angst vor Verlust der Datenhoheit und des Prozesswissens. Diese Arbeit befasst sich daher mit der Entwicklung einer Methode, die es einem Produktionsunternehmen ermöglicht, selbstständig Knowledge Discovery Projekte zur Qualitätsanalyse von Produkten durchzuführen und dabei Domänenwissen über die zu analysierenden Produktionsprozesse und betriebswirtschaftliche Kennzahlen einzubringen.
Der Einsatz von Knowledge Discovery Verfahren bietet für die Produktionstechnik insbesondere bei der Qualitätsanalyse von Produkten einen großen Mehrwert. So können beispielsweise Knowledge Discovery Projekte mit dem Ziel durchgeführt werden, Modelle zu lernen, welche die End-Of-Line-Produktqualität während des Produktionsprozesses vorhersagen. Da in der Produktionstechnik tätige Unternehmen jedoch meist nicht über die Ressourcen und das Wissen zur Durchführung derartiger Projekte verfügen, müssten hierzu Fremdfirmen beauftragt werden. Neben dem großen Austauschaufwand widerspricht dem jedoch häufig die Angst vor Verlust der Datenhoheit und des Prozesswissens. Diese Arbeit befasst sich daher mit der Entwicklung einer Methode, die es einem Produktionsunternehmen ermöglicht, selbstständig Knowledge Discovery Projekte zur Qualitätsanalyse von Produkten durchzuführen und dabei Domänenwissen über die zu analysierenden Produktionsprozesse und betriebswirtschaftliche Kennzahlen einzubringen.
| Erscheinungsdatum | 25.03.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Beiträge zum Stuttgarter Maschinenbau ; 3 |
| Zusatzinfo | zahlr. Abb. u. Tab. |
| Verlagsort | Stuttgart |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Schlagworte | B • Data Mining • Data Scientisten • Künstliche Intelligenz • Produktionsingenieure • Produktionstechnik • Produktions- und Qualitätskontrolle • Qualitätsmanager • Werksleiter |
| ISBN-10 | 3-8396-1801-0 / 3839618010 |
| ISBN-13 | 978-3-8396-1801-1 / 9783839618011 |
| Zustand | Neuware |
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