Ausgangssituation und technische Grundlagen

Author:

West NikolaiORCID,Syberg MariusORCID,Schwenken JörnORCID,Eickhoff ThomasORCID,Göbel Jens C.ORCID,Frey MichaelORCID,Emrich AndreasORCID,Klupak Christopher A.ORCID,Walker FelixORCID,Deuse JochenORCID

Abstract

ZusammenfassungDer Einsatz industrieller Datenanalysen zur Erzeugung von Wissen für eine Unterstützung der Entscheidungsfindung in produzierenden Unternehmen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Bisher fehlen umfassende Lösungen, die die diversen Aufgaben zusammenführen und eine systematische sowie zielgerichtete Anwendung von Datenanalysen unterstützen. In diesem Kapitel werden die Ausgangssituation und die technischen Grundlagen beschrieben, auf denen eine derartige Plattformlösung basiert. Behandelt werden dabei sowohl allgemeingültige Themen wie Referenzmodellierung und Plattformkonzepte, als auch projektspezifische Zusammenhänge der vier Leistungsbereiche im Forschungsvorhaben. In diesem Kapitel werden die Grundlagen einer integrierten Datenvernetzung, der industriellen Datenanalyse, von Kompetenzaufbau und -sicherung sowie von digitalen Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodellen vorgestellt. Die Arbeiten bereiten die konzeptionellen und technischen Arbeiten des Forschungsvorhabens vor und referenzieren die weiterführenden Arbeiten entsprechend.

Publisher

Springer Fachmedien Wiesbaden

Reference58 articles.

1. acatech. (2016). Kompetenzen für Industrie 4.0. Qualifizierungsbedarfe und Lösungsansätze. Herbert Utz.

2. Amazon Web Services. (2021). Eine Übersicht über das AWS Cloud Adoption Framework. Whitepaper zu AWS (3. Aufl.). AWS Inc.

3. Arnold, D., Butschek, S., Steffes, S., & Müller, D. (2016). Forschungsbericht 468 – Digitalisierung am Arbeitsplatz.

4. Babiceanu, R. F., & Seker, R. (2016). Big Data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems: A survey of the current status and future outlook. Computers in Industry, 81, 128–137. https://doi.org/10.1016/j.compind.2016.02.004.

5. Becker, J., Delfmann, P., Knackstedt, R., & Kuropka, D. (2002). Konfigurative Referenzmodellierung. In J. Becker & R. Knackstedt (Hrsg.), Wissensmanagement mit Referenzmodellen. Konzepte für die Anwendungssystem- und Organisationsgestaltung (S. 25–144). Physica.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3