Modellierung von FertigungsdatenSam Edgemon, leitender technischer Berater, SAS
Tony Cooper, PhD, analytischer Berater, SAS
In der Welt von Big Data eröffnen gespeicherte Fertigungsdaten Chancen und Herausforderungen. Fertigungsdaten verfügen typischerweise über einen informativen Zeitstempel. Zeitstempel müssen aus verschiedenen Datenquellen rationalisiert werden. Der Arbeitsprozess und die physikalische Beziehung zwischen den Variablen lassen sich definieren. Vorhersagen reichen selten aus; Modelle müssen interpretiert werden, um Verbesserungsmaßnahmen zu ermöglichen. Daten in der Fertigung basieren traditionell auf geplanten Experimenten und intensiven Beobachtungsstudien. Diese nutzen jedoch nicht den größeren Schlussfolgerungsspielraum, den gespeicherte Daten bieten. Darüber hinaus sind diese dynamischen Studien vollständig auf Fachwissen, wissenschaftliche Erkenntnisse und direkte Erfahrung angewiesen. Big Data kann auf den gesamten darin gespeicherten Erfahrungsschatz zugreifen. Diese Präsentation zeigt anhand einer Reihe von Beispielen praktische Tipps, wie Sie Chancen nutzen und Fallstricke vermeiden können.
