Big und Smart Data
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Artikelnummer
03654_2017_01-02_04
Herausforderungen in der Prozessindustrie
In der Prozessindustrie fallen eine Vielzahl unterschiedlicher, heterogener Daten an, und das Gesamtsystem kann aufgrund seiner Komplexität und Dynamik nicht komplett formal beschrieben werden. Daher untersuchen die Projekte Sidap und FEE die Eignung von Big- Data- und Smart-Data-Ansätzen in dieser Domäne. Obwohl beide Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, ergeben sich gemeinsame Herausforderungen. Dieser Beitrag fasst diese zusammen und zeigt Lösungsansätze auf, beispielsweise durch die Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses oder die Anreicherung der Daten mit Zusatzinformation.
| Autoren | Jens Folmer/TU München / Iris Kirchen/TU München / Emanuel Trunzer/TU München / Birgit Vogel-Heuser/TU München / Thorsten Pötter/Bayer AG / Markus Graube/TU Dresden / Sebastian Heinze/TU Dresden / Leon Urbas/TU Dresden / Martin Atzmüller/Universität Kassel / David Arnu/RapidMiner |
|---|---|
| Erscheinungsdatum | 01.01.2017 |
| Format | |
| Zeitschrift | atp edition - Ausgabe 01-02 2017 |
| Verlag | DIV Deutscher Industrieverlag GmbH |
| Titel | Big und Smart Data |
| Untertitel | Herausforderungen in der Prozessindustrie |
| Beschreibung | In der Prozessindustrie fallen eine Vielzahl unterschiedlicher, heterogener Daten an, und das Gesamtsystem kann aufgrund seiner Komplexität und Dynamik nicht komplett formal beschrieben werden. Daher untersuchen die Projekte Sidap und FEE die Eignung von Big- Data- und Smart-Data-Ansätzen in dieser Domäne. Obwohl beide Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, ergeben sich gemeinsame Herausforderungen. Dieser Beitrag fasst diese zusammen und zeigt Lösungsansätze auf, beispielsweise durch die Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses oder die Anreicherung der Daten mit Zusatzinformation. |
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