Wissensentdeckung im Kontext der Produktionssimulation
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Klassische Simulationsstudien im Kontext von Produktionssystemen zielen üblicherweise darauf ab, typische, vorab definierte Fragestellungen zu beantworten. Wirkzusammenhänge, die über diesen definierten Projektrahmen hinausgehen, bleiben eventuell unentdeckt. Mit steigender Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Big-Data-Infrastrukturen entstehen neue Möglichkeiten zur Durchführung groß angelegter Simulationsstudien, um das Verhalten des Modells möglichst vollständig abzudecken und auszuwerten. Dies wird allgemein als Data Farming bezeichnet. In diesem Buch wird die Methode des Data...
Klassische Simulationsstudien im Kontext von Produktionssystemen zielen üblicherweise darauf ab, typische, vorab definierte Fragestellungen zu beantworten. Wirkzusammenhänge, die über diesen definierten Projektrahmen hinausgehen, bleiben eventuell unentdeckt. Mit steigender Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Big-Data-Infrastrukturen entstehen neue Möglichkeiten zur Durchführung groß angelegter Simulationsstudien, um das Verhalten des Modells möglichst vollständig abzudecken und auszuwerten. Dies wird allgemein als Data Farming bezeichnet. In diesem Buch wird die Methode des Data Farming für die Wissensentdeckung in Produktionssimulationen weiterentwickelt. Dazu wird ein Konzept ausgearbeitet, welches die Auswahl geeigneter Experimentdesignmethoden, die Anwendung und Ausgestaltung von geeigneten Data-Mining-Verfahren sowie Visualisierungs- und Interaktionsmethoden beinhaltet. Das Konzept wird dann in insgesamt vier Fallstudien angewendet.
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