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E|ASY Opt (Kompetenz- und Analyseprojekt für die datengetriebene Prozess- und Produktionsoptimierung mittels Data Mining und Big Data)

Datenintegration und Provisioning von Speicherungssystemen für das Data Mining in Fertigungsprozessdaten
Bevor ein Data Mining auf den Fertigungsprozessdaten beginnen kann, müssen diese – aus sehr unterschiedlichen und aller Voraussicht nach heterogenen Datenquellen stammend – zunächst integriert werden. Ziel ist es, hier die aktuellen Methoden zu erproben und so weiterzuentwickeln, dass sie für die spezielle Einsatzumgebung der Fertigungssteuerung in KMUs tauglich werden. Auch die anschließende Speicherung der Daten ist keineswegs trivial, da die Menge sehr groß werden kann ("Big Data"). Man denkt heute sofort an die sog. NoSQL-Systeme, die aber nur eine der vielen Möglichkeiten darstellen und beim selektiven Zugriff auf die Daten nur sehr eingeschränkte Möglichkeiten bieten. Abhängig vom Datenvolumen, von den Datenstrukturen und vor allem von den benötigten Zugriffen ist eine geeignete Speicherungsform zu bestimmen, die außerdem noch den Bedürfnissen von KMUs gerecht wird, also nicht zu viele Ressourcen bindet und auch keine aufwändige Administration verlangt.
Projektleitung:
Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener

Beteiligte:
Melanie Bianca Sigl, M. Sc.

Stichwörter:
Produktionsdatenverwaltung; vorausschauende Instandhaltung; Datenintegration;

Laufzeit: 15.5.2017 - 14.5.2020

Förderer:
Europ. Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE)

Mitwirkende Institutionen:
FAPS

Kontakt:
Sigl, Melanie Bianca
Telefon +49.9131.85.28683, Fax +49.9131.85.28854, E-Mail: melanie.sigl@fau.de
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