Herausforderungen bei der Data-Science-Anwendung/Challenges in the application of data science

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Cover of Volume: wt Werkstattstechnik online Volume 114 (2024), Issue 04
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wt Werkstattstechnik online

Volume 114 (2024), Issue 04


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VDI fachmedien, Düsseldorf
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2024
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1436-4980
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1436-4980

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Volume 114 (2024), Issue 04

Herausforderungen bei der Data-Science-Anwendung/Challenges in the application of data science


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Efficient factory planning is becoming increasingly important in an ever more dynamic competitive environment. The automated generation of planning information from production data provides an approach to avoid errors in factory planning, accelerate the factory planning process and thus increase the efficiency of factory planning. The challenges involved in implementing such approaches are analyzed below and suitable solutions are derived.

Bibliography


  1. [1] Burggräf, P.; Schuh, G.; Ebade Esfahani, M. et al.: Einführung in die Fabrikplanung. In: Burggräf, P.; Schuh, G. (Hrsg.): Fabrikplanung. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2021, S. 1–62 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  2. [2] Schenk, M.; Wirth, S.; Müller, E.: Fabrikplanung und Fabrikbetrieb. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2014 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  3. [3] Frick, D.; Gadatsch, A.; Kaufmann, J. et al.: Data Science. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden 2021 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  4. [4] Grundig, C.-G.: Fabrikplanung. Planungssystematik – Methoden – Anwendungen. München: Hanser 2021 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  5. [5] Pawellek, G.: Ganzheitliche Fabrikplanung. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2014 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  6. [6] Burggräf, P.; Adlon, T.; Schupp, S. et al.: Die Modullandkarte des Aachener Fabrikplanungsvorgehens. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116 (2021) 12, S. 866–871 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  7. [7] Reinema, C.; Pompe, A.; Nyhuis, P.: Agiles Projektmanagement. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 108 (2013) 3, S. 113–117 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  8. [8] Aggteleky, B.: Fabrikplanung. München: Hanser 1987 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  9. [9] Warnecke, J.; Wiendahl, H.-P.; Brankamp, K. et al.: Fabrikplanung. In: Eversheim, W.; Schuh, G. (Hrsg.): Produktion und Management 3. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 1999, S. 1–117 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  10. [10] Verein Deutscher Ingenieure: 5200. VDI 5200 Blatt 1. Düsseldorf 02.2011 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  11. [11] Krunke, M.: Reifegradmanagement in der Fabrikplanung. 2017 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  12. [12] Schuh, G.; Kampker, A.; Wesch-Potente, C.: Condition based factory planning. Production Engineering 5 (2011) 1, S. 89–94 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  13. [13] Nöcker, J. C.: Zustandsbasierte Fabrikplanung. Aachen: Apprimus- Verlag 2012 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  14. [14] Kampker, A.; Burggräf, P.; Krunke, M.; Kreisköther, K. et al.: Das Aachener Fabrikplanungsvorgehen*. Agile Fabrikplanung im turbulenten Umfeld. WT Wrkstattstechnik online 104 (2014) 4 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  15. [15] Fayyad, U.: From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  16. [16] Papp, S.; Weidinger, W.; Munro, K. et al.: Handbuch: Data Science und KI Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  17. [17] Tao, F.; Qi, Q.; Liu, A. et al.: Data-driven smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems 48 (2018), S. 157–169 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  18. [18] Weber, F.: Künstliche Intelligenz für Business Analytics. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden 2020 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  19. [19] Pramila P. Shinde; Seema Shah: Fourth International Conference on Computing, Communication, Control and Automation. 16th to 18th August, 2018 : proceedings. Piscataway, NJ: IEEE 2018 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  20. [20] Dinov, I.: Data Science and Predictive Analytics Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  21. [21] Kesavaraj, G.; Sukumaran, S.: A study on classification techniques in data mining. 2013 Fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), Tiruchengode, 2013, S. 1–7 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  22. [22] Solinski, A.; Petersen, K.: Prioritizing agile benefits and limitations in relation to practice usage. Software Quality Journal 24 (2016) 2, S. 447–482 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  23. [23] Burggräf, P.; Dannapfel, M.; Schneidermann, D. et al.: Object attribution for factory information models. Paradigmenwechsel im Fabrikplanungsdatenmanagement]. wt Werkstattstechnik (2019) 109, S. 260–267 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  24. [24] Para, W.; Guerrero, P.; Kelly, T. et al.: Generative Layout Modeling using Constraint Graphs Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  25. [25] Lusti, M.: Regelbasierte Systeme. In: S. 79–122 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  26. [26] Waller, M. A.; Fawcett, S. E.: Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management. Journal of Business Logistics 34 (2013) 2, S. 77–84 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  27. [27] Albrecht, A. J.; Gaffney, J. E.: Software Function, Source Lines of Code, and Development Effort Prediction: A Software Science Validation. IEEE Transactions on Software Engineering SE-9 (1983) 6, S. 639–648 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  28. [28] Haneke, U.; Trahasch, S.; Zimmer, M. et al. (Hrsg.): Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen. Heidelberg: dpunkt.verlag 2021 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  29. [29] Askham, N.; Cook, D.; Doyle, M.: The six primary dimensions for data quality assessment. Defining Data Quality Dimensions Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5
  30. [30] Zomaya, A. Y.; Sakr, S.: Handbook of Big Data Technologies. Cham: Springer International Publishing 2017 Open Google Scholar DOI: 10.37544/1436-4980-2024-04-5

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