Stanisavljevic, DarkoRosenberger, ManfredLechner, GernotKörner, StefanKern, RomanJeitler, BerndStocker, AlexanderDachselt, RaimundWeber, Gerhard2018-08-182018-08-182018https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16832Im Allgemeinen sind Erkenntnisse aus dem Fehlverhalten in der Produktion und dem Betrieb von Produkten die wesentlichen Treiber in deren Weiterentwicklung. Eine proaktive Weiterentwicklung ist so aufgrund unbekannter bzw. nicht untersuchter Wirkketten allerdings nicht möglich. Mit der im Umfeld von Industrie 4.0 diskutierten vollständigen Digitalisierung über den gesamten Produktlebenszyklus, beginnend beim Konzept über die Produktentwicklung, der Produktion und der Nutzung bis hin zum Service, soll phasenübergreifend handlungs- und entscheidungsrelevantes Wissen durch eine gezielte Analyse und Vernetzung der gesammelten Daten ermöglicht werden. Im vorliegenden Beitrag wird anhand eines Industrie 4.0-Use Case aus der Motorenentwicklung und -produktion aufgezeigt, welches Potenzial in diesem Digitalisierungsansatz steckt und wie dieses durch die Anwendung von Methoden aus dem Data Science-Bereich gehoben werden kann.deText/Conference Paper10.18420/muc2018-ws18-0571