Daniel LieberData Mining in der Qualitätslenkung am Beispiel der Stabstahlproduktion | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-6037-9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Series: | Schriftenreihe Industrial Engineering Herausgeber: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse Dortmund | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Volume: | 24 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | Data Mining; Industrial Data Science; KDID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Type of publication: | Thesis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | German | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pages: | 390 pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figures: | 256 figures | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weight: | 510 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Binding: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Price: | 49,80 € / 62,30 SFr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Published: | July 2018 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Buy: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Download: | Available PDF-Files for this title: You need the Adobe Reader, to open the files. Here you get help and information, for the download. These files are not printable.
User settings for registered users You can change your address here or download your paid documents again.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recommendation: | You want to recommend this title? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Review copy: | Here you can order a review copy. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Link: | You want to link this page? Click here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Export citations: |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: | Die im Zuge von Industrie 4.0 verfolgte Vernetzung von Produktionsaggregaten durch Informations- und Kommunikationstechnologien zu cyber-physischen Systemen mit dem übergeordneten Ziel der Überwachung, Steuerung und Optimierung komplexer Produktionssysteme beruht auf echtzeitfähigen Ansätzen, welche die erfassten Daten auswerten und in Prozesswissen transformieren. Der erprobte Einsatz maschineller Lernverfahren im Rahmen gehobener Regelungsstrategien in der Prozessindustrie stellt in diesem Zusammenhang einen vielversprechenden Ansatz zur Übertragung des systemimmanenten Jidoka Qualitätslenkungsansatzes auf die betriebliche Gütesicherung in der Stahlindustrie dar.
An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an, welche einen neuen Lösungsansatz für die Qualitätslenkung anhand einer branchenübergreifenden Kombination selektiv adaptierter Qualitätsmethoden verfolgt. Dieser sieht die Übertragung überwachter und unüberwachter Lernverfahren zur Identifikation und Klassifikation von Prozessmustern und somit zur Prognose qualitativer Prozess- und Produktmerkmale vor. Hieraus resultierend erfolgt im Anschluss an die Einführung theoretischer Grundlagen des Data Mining hinsichtlich bestehender Lernparadigmen, Aufgabenstellungen und Methoden die Vorstellung eines erweiterten, adaptierten systematischen Vorgehensmodells zur Übertragung und Anwendung von Data Mining Untersuchungsansätzen im Kontext industrieller Produktion (Knowledge Discovery in Industrial Databases, KDID). Die Dissertationsarbeit dokumentiert den Ablauf eines KDID-Projektes anhand einer Fallstudie im Anwendungskontext der Herstellung von Edelstahllangprodukten. |