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dc.contributor.authorSchmitz, Sebastian
dc.contributor.authorKrenge, Julian
dc.contributor.editorPlödereder, E.
dc.contributor.editorGrunske, L.
dc.contributor.editorSchneider, E.
dc.contributor.editorUll, D.
dc.date.accessioned2017-07-26T10:58:31Z
dc.date.available2017-07-26T10:58:31Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.isbn978-3-88579-626-8
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractStörungen in der Produktion sind die Ursache weitreichender Auswirkungen auf den Wertschöpfungsprozess. Mit der Vierten Industriellen Revolution (Industrie 4.0) und der damit verbundenen Informatisierung der Produktion nimmt die Generierung von Informationen über den gesamten Produktionsprozess weiter zu. Die vielfältigen und heterogenen Daten stellen die Unternehmen vor verschiedene Herausforderungen. Besonders das Fehlen eines Konzeptes für ein ganzheitliches Störungsmanagement verhindert die zielgerichtete Nutzung der generierten Daten. Big Data stellt hier einen technischen Enabler dar, der eine Antizipation und Früherkennung von Störungen im Produktionsprozess noch bevor diese eintreten ermöglicht und somit als Grundlage für ein proaktiven Störungsmanagement dient. Eine Entstörung kann somit früher und gezielter erfolgen.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik 2014
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-232
dc.titleBig Data im Störmanagementde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages1229-1240
mci.conference.locationStuttgart
mci.conference.date22.-26. September 2014


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