Big Data im Störmanagement
| dc.contributor.author | Schmitz, Sebastian | |
| dc.contributor.author | Krenge, Julian | |
| dc.contributor.editor | Plödereder, E. | |
| dc.contributor.editor | Grunske, L. | |
| dc.contributor.editor | Schneider, E. | |
| dc.contributor.editor | Ull, D. | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-26T10:58:31Z | |
| dc.date.available | 2017-07-26T10:58:31Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | Störungen 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.identifier.isbn | 978-3-88579-626-8 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Informatik 2014 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-232 | |
| dc.title | Big Data im Störmanagement | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 1240 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 1229 | |
| gi.conference.date | 22.-26. September 2014 | |
| gi.conference.location | Stuttgart |
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