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Konferenzbeitrag

Verbesserung mobiler Arbeitsprozesse mit Methoden von Big Data und
Data Analytics

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Datum

2017

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

Im Gegensatz zu industriellen Fertigungsprozessen werden landwirtschaftliche Prozesse immer noch vorwiegend erfahrungsbasiert geplant und gesteuert. Wesentliche Ursachen hierfür sind die erschwerte Vorhersagbarkeit von Umgebungsbedingungen durch die hohe Umweltexposition und der Mangel an quantitativen Informationen zur Bestimmung präzise beschriebener Handlungsvorschläge. Die sich schnell entwickelnde Fähigkeit zur Erfassung, Übertragung, Analyse und anwendergerechten Aufbereitung großer, maschinenbezogenen Datenmengen in kurzen Zeiträumen liefert zumindest in Teilbereichen Verbesserungsmöglichkeiten. Dieser Beitrag beschreibt die Vorgehensweise zum Aufbau einer geeigneten Infrastruktur und der Analyse von großen Datenmengen am Beispiel des Mähdreschers mit dem Ziel der Produktivitätsverbesserung.

Beschreibung

Warkentin, Heinrich; Steckel, Thilo; Maier, Alexander; Bernardi, Ansgar (2017): Verbesserung mobiler Arbeitsprozesse mit Methoden von Big Data und
Data Analytics. Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-662-6. pp. 161-164. Dresden. 6.-7. März 2017

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