Big und Smart Data

Herausforderungen in der Prozessindustrie

Autor/innen

  • Jens Folmer TU München
  • Iris Kirchen TU München
  • Emanuel Trunzer TU München
  • Birgit Vogel-Heuser TU München
  • Thorsten Pötter Bayer AG
  • Markus Graube TU Dresden
  • Sebastian Heinze TU Dresden
  • Leon Urbas TU Dresden
  • Martin Atzmüller Universität Kassel
  • David Arnu RapidMiner

DOI:

https://doi.org/10.17560/atp.v59i01-02.623

Schlagworte:

Big Data, Smart Data, Prozessindustrie, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Datenmanagementplattform, Mensch-Maschine

Abstract

In der Prozessindustrie fallen eine Vielzahl unterschiedlicher, heterogener Daten an, und das Gesamtsystem kann aufgrund seiner Komplexität und Dynamik nicht komplett formal beschrieben werden. Daher untersuchen die Projekte Sidap und FEE die Eignung von Big- Data- und Smart-Data-Ansätzen in dieser Domäne. Obwohl beide Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, ergeben sich gemeinsame Herausforderungen. Dieser Beitrag fasst diese zusammen und zeigt Lösungsansätze auf, beispielsweise durch die Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses oder die Anreicherung der Daten mit Zusatzinformation.

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Veröffentlicht

09.03.2017

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