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Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 2,3, , Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Fallstudie wird bei dem Unternehmen Q-Automobile AG untersucht, wie die Effizienz der Produktion gesteigert werden kann, um Kosten zu sparen und die Qualität zu erhöhen. Bei dem Unternehmen Q Automobile wurden bereits technologische Strategien der Industrie 4.0 entwickelt. Nun steht die Durchführung eines digitalen Projektes zur Analyse von Sensordaten der Fräs- und Hohnmaschinen an. Im ersten Gliederungspunkt wird das Projekt kurz vorgestellt und Möglichkeiten zur Problemlösung aufgezeigt. Anschließend findet sich die Zieldefinition. Der zweite Punkt stellt allgemeine theoretische Grundlagen zur Fallstudie dar. Dabei wird Big Data und die Entstehung bzw. Verarbeitung der Daten erläutert. Auch wird auf Data Mining eingegangen. Im dritten Gliederungspunkt werden digitale Lösungsansätze erarbeitet und auf die Problemstellung angepasst. Darunter fällt das Konzept Machine Learning. Auch wird dieser Teil durch Predictive Maintenance ergänzt. Das vierte Kapitel zeigt die Erweiterung der IT-Infrastruktur auf und vermittelt mit Hilfe einer neuen Architektur die gewonnen Erkenntnisse. Weiterhin wird speziell auf Data Lake und Data Warehouse eingegangen, da diese sich als geeignete Werkzeuge zur Basis der Datenanalyse entwickeln. Das fünfte Kapitel erläutert den Projektplan und stützt sich dabei auf den Projektstrukturplan. Der letzte Teil der Arbeit fasst vorausgegangene Untersuchungen abschließend zusammen und gibt einen kurzen Ausblick in die Zukunft der Big Data Verwendungen.
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