Verbesserung der Leistung von Produktionslinien durch interaktive Auftragsübersichten und erklärbares maschinelles Lernen
- Die Fertigungsindustrie erlebt einen signifikanten Anstieg an komplexen Daten durch vielfältige Produkte und höhere Kundenanforderungen. Unzureichendes Datenmanagement birgt Risiken und Wettbewerbsnachteile. Das in diesem Paper vorgestellte Tool 'OrderSpy', welches speziell für ein Schließsystemunternehmen entwickelt wurde, soll den Datenzugang verbessern und datenorientierte Entscheidungen unterstützen. Die Implementierung in den Arbeitsablauf ist entscheidend für eine optimierte Produktionsplanung.
| Author: | Markus Geißler, Arwin Hugo Lehne, Christian Otta, Marcus Langner, Niklas Thümmler, Richard Vogel, Matthias Vodel, Marc Ritter, Christian Roschke |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-154183 |
| DOI: | https://doi.org/10.48446/opus-15418 |
| ISSN: | 1437-7624 |
| Parent Title (German): | 24. Nachwuchswissenschaftler:innenkonferenz |
| Subtitle (German): | Wissenschaftliche Berichte | Scientific reports |
| Publisher: | Hochschule Mittweida |
| Place of publication: | Mittweida |
| Document Type: | Conference Proceeding |
| Language: | German |
| Year of Completion: | 2024 |
| Publishing Institution: | Hochschule Mittweida |
| Contributing Corporation: | Hochschule Mittweida |
| Release Date: | 2024/07/10 |
| Tag: | Produktionsoptimierung; Verhaltensbäume; erklärbares Maschinelles Lernen |
| Issue: | 3 |
| Page Number: | 6 |
| First Page: | 286 |
| Last Page: | 291 |
| Institutes: | Angewandte Computer‐ und Biowissenschaften |
| Open Access: | Frei zugänglich |
| Licence (German): |  Urheberrechtlich geschützt |
