Lukas Metzgeroth

Die Wiederentdeckung des Scientific Management – Die Entwicklung vom Industrial Engineering zur Industrial Data Science

Die Wiederentdeckung des Scientific Management – Die Entwicklung vom Industrial Engineering zur Industrial Data Science

By Lukas Metzgeroth|2023-05-30T11:56:18+02:00November 16th, 2022|

Die Wiederentdeckung des Scientific Management - Die Entwicklung vom Industrial Engineering zur Industrial Data Science Industrial Engineering verändert sich lndustrial Engineering (IE) ist durch seine Rolle als Konstruktions-, Planungs- und Organisationsinstanz der industriellen Produktion seit Jahrzehnten entscheidend für den Erfolg produzierender Unternehmen. Die im Zuge von Industrie 4.0 zu erwartenden Potenzialen durch [...]

Verbesserung des Produkttestmanagements durch die Verwendung digitaler Zwillinge für die Analyse von zu testenden Geräten

Verbesserung des Produkttestmanagements durch die Verwendung digitaler Zwillinge für die Analyse von zu testenden Geräten

By Lukas Metzgeroth|2023-05-09T17:59:06+02:00November 9th, 2022|

Verbesserung des Produkttestmanagements durch die Verwendung digitaler Zwillinge für die Analyse von zu testenden Geräten Produktlebenszyklus-Management Durch die jüngsten Innovationen im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien sind neue Wege für Methoden und IT-Tools für das Produktlebenszyklusmanagement bei der Entwicklung von traditionellen Produkten zu intelligenten Produkten entstanden. Während einige zu neuen, disruptiven Lösungen [...]

Paper zu Kriterien für die Anwendung von Industrial Data Science ist veröffentlicht

Paper zu Kriterien für die Anwendung von Industrial Data Science ist veröffentlicht

By Lukas Metzgeroth|2023-05-04T17:10:16+02:00Oktober 19th, 2022|

Auf dem Weg zu einer integrierten Datenanalysequalität: Kriterien für die Anwendung von Industrial Data Science Von Datenqualität zu Datenanalysequalität Die Anwendung von Industrial Data Science (IDS) im Kontext von vernetzten smarten Produkten erfordert die Modellierung und Strukturierung von Daten für deren Design, Entwicklung und Nutzung. Gerade bei smarten Produkten ist ein umfassender [...]

Veröffentlichung zur Entwicklung des wissenschaftlichen Managements ist publiziert

Veröffentlichung zur Entwicklung des wissenschaftlichen Managements ist publiziert

By Lukas Metzgeroth|2023-05-04T17:11:48+02:00Oktober 5th, 2022|

Die Entwicklung des wissenschaftlichen Managements: Vom Industrial Engineering zur Industrial Data Science Seit der ersten industriellen Revolution beruhen Optimierungsmaßnahmen und betriebliche Entscheidungen in der produzierenden Industrie auf quantitativen und faktenbasierten Bewertungen. Neue Entwicklungen im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und Globalisierung der heutigen Arbeitswelt stellen eine logische und unausweichliche Fortführung der beobachtbaren Trends [...]

Demonstrator: Sentiment-Analyse & Geschäftsmodellaspekte

Demonstrator: Sentiment-Analyse & Geschäftsmodellaspekte

By Lukas Metzgeroth|2022-09-30T16:39:38+02:00September 30th, 2022|

Demonstrator: Sentiment-Analyse & Geschäftsmodellaspekte Ziel Ziel des entwickelten Demonstrators ist es, anhand von Kundenbewertungen Rückschlüsse auf bestimmte Geschäftsmodellaspekte des hinter dem Produkt stehenden Unternehmens zu ziehen. Genauer soll die Stimmung des Verfassers in einzelnen Sätzen der rein textuellen Produktrezension erkannt werden und im Anschluss auf passende Geschäftsmodellaspekte abgebildet werden. Funktion des Demonstrators [...]

Zweiter Arbeitsbericht aus dem Use Case 2: „Datengetriebenes vernetztes Qualitätsmanagement“

Zweiter Arbeitsbericht aus dem Use Case 2: „Datengetriebenes vernetztes Qualitätsmanagement“

By Lukas Metzgeroth|2023-04-28T15:44:47+02:00September 19th, 2022|

Zweiter Arbeitsbericht aus der Erfolgsgeschichte 2: „Datengetriebenes vernetztes Qualitätsmanagement“ Zielsetzung Der Use Case 2, „Datengetriebenes vernetztes Qualitätsmanagement“, hat zum Ziel, die Grundlagen für ein stufenweise ausbaufähiges, effizientes und ganzheitliches Reporting- und Analysesystem zu legen. Dieses System wird Transparenz über die Qualitätslage schaffen und den Fokus auf Potenziale zur Qualitätsverbesserung und Optimierung von Produkten und [...]

Vorstellung des AKKORD-Forschungsprojektes auf der automatica Messe 2022 in München

Vorstellung des AKKORD-Forschungsprojektes auf der automatica Messe 2022 in München

By Lukas Metzgeroth|2022-08-22T14:27:53+02:00August 22nd, 2022|

Vorstellung des AKKORD-Forschungsprojektes auf der automatica Messe 2022 in München Vom 21. Juni bis zum 24. Juni 2022 fand die automatica Messe 2022 statt. Die Messe gilt als Leitmesse für intelligente Automation und Robotik. Eins der diesjährigen Trendthemen der Messe war die digitale Transformation in der Fertigung, wodurch die Vorstellung des AKKORD-Forschungsprojektes genau richtig [...]

Dritter Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“

Dritter Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“

By Lukas Metzgeroth|2022-06-25T12:53:02+02:00Juni 25th, 2022|

Dritter Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ Der Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ bildet einen von vier Themenschwerpunkten im Forschungsprojekt AKKORD. In dem Leistungsbereich wird auf Grundlage der identifizierten Anforderungsbereiche und notwendigen Kompetenzen der Mitarbeiter ein Transfer hin zu konkreten und messbaren Kompetenzdefinitionen und -Bereichen fokussiert und entsprechende Messinstrumente entwickelt. Des Weiteren werden entsprechende [...]

Zweiter Arbeitsbericht aus der Erfolgsgeschichte 8 „Roll-Out Strategien für Data Analytics im Dreiklang von Technik, Organisation und Mensch“

Zweiter Arbeitsbericht aus der Erfolgsgeschichte 8 „Roll-Out Strategien für Data Analytics im Dreiklang von Technik, Organisation und Mensch“

By Lukas Metzgeroth|2023-04-28T16:52:16+02:00Juni 15th, 2022|

Zweiter Arbeitsbericht aus der Erfolgsgeschichte 8 „Roll-Out Strategien für Data Analytics im Dreiklang von Technik, Organisation und Mensch“ Ziel des Use Case 8 (UC 8) ist die Definition eines modularen Vorgehensmodells zur Unterstützung der Einführung (Idee- bis Produktiveinsatz) von Data Analytics im Dreiklang Mensch, Technik und Organisation. Wir erweitern das Vorgehensmodell um die Dimensionen [...]

Bericht zu Erfolgsgeschichte 4 „Anomaliedetektion“

Bericht zu Erfolgsgeschichte 4 „Anomaliedetektion“

By Lukas Metzgeroth|2023-05-16T14:24:16+02:00Mai 2nd, 2022|

Bericht zu Erfolgsgeschichte 4 „Potentialanalyse“ Im Use Case (UC) 4 arbeiten die Konsortialpartner, Arendar, PDTec, VPE, RapidMiner und IPS unter der Federführung von PolyMerge zusammen. Der UC thematisiert eine industrielle Potential- und Datenanalyse in der Produktion. Der Schwerpunkt gliedert sich in drei Hauptgruppen, die Datenerhebung und Datenanalyse, die Aufbereitung der gewonnenen Daten und die [...]

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