Anwendungsorientierte Beiträge zum Industriellen Management, Bd. 15
Im Zuge der vierten industriellen Revolution gewinnen umfangreiche Datenanalysen unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens zunehmend an Bedeutung, sodass teils Maschinenausfälle auf Basis von Sensordaten vorhergesagt werden. Inwieweit sich Prognosemodelle dazu eignen, Montagefehler im Automobilbau vorherzusagen und zu welchem Maß jene Vorhersagen zur einer Qualitäts- und Effizienzsteigerung beitragen, wird in der vorliegenden Arbeit naher untersucht. Dabei liegt der Fokus vornehmlich auf Fehlern, welche während des Montagedurchlaufes von den Monteuren verursacht werden und zusätzliche Nacharbeiten auslösen. Das Potenzial zur Nacharbeitsreduzierung dient als Maß zur Bewertung der Effizienzsteigerung.
Wollen auch Sie Ihre Dissertation veröffentlichen?
Leseprobe (PDF)
Keywords:
KAUFOPTIONEN
70.00 € | ||
auf Lager | ||
Versandkostenfrei innerhalb Deutschlands | ||
63.00 € | ||
80.00 € | ||
86.50 € | ||
Sie können das eBook (PDF) entweder einzeln herunterladen oder in Kombination mit dem gedruckten Buch (Bundle) erwerben. Der Erwerb beider Optionen wird über PayPal abgerechnet - zur Nutzung muss aber kein PayPal-Account angelegt werden. Mit dem Erwerb des eBooks bzw. Bundles akzeptieren Sie unsere Lizenzbedingungen für eBooks.
Bei Interesse an Multiuser- oder Campus-Lizenzen (MyLibrary) füllen Sie bitte das Formular aus oder schreiben Sie eine email an order@logos-verlag.de