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Data Acquisition and Preparation - Enabling Data Analytics Projects within Production

Titelangaben

Schock, Christoph ; Dumler, Jonas ; Döpper, Frank:
Data Acquisition and Preparation - Enabling Data Analytics Projects within Production.
In: Procedia CIRP. Bd. 104 (2021) . - S. 636-640.
ISSN 2212-8271
DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.107

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Angaben zu Projekten

Projektfinanzierung: Bayerische Forschungsstiftung

Abstract

The increasing amount of available data in production systems is associated with great potential for process optimization. Due to lack of a data analytics methodology and low data quality within production these potentials often remain unused. Therefore, in this paper we present a model for data acquisition and data preparation including feature engineering for characteristic sensor signals of production machines. The model allows the extraction of relevant process information from the signal, which can be used for monitoring, KPI tracking, trend analysis and anomaly detection. The approach is evaluated on an industrial turning process.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Data Analytics; CRISP-DM; Data Acquisition; Data Preparation; Feature Engineering; Process Monitoring; Condition Monitoring
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik
Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Döpper
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Fraunhofer-Projektgruppe Prozessinnovation
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Eingestellt am: 11 Dec 2021 22:00
Letzte Änderung: 25 Jul 2023 13:48
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/68147