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Wei F, Noche B (2019). Ein Status Management System mit Nutzung von synthetischen Sensoren. Logistics Journal : Proceedings, Vol. 2019. (urn:nbn:de:0009-14-49717)

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Bibtex

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RIS

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DE Echtzeitdatenanalyse; Event-Erkennung; Maschinelles Lernen; Status Management System; synthetische Sensoren
AB Die Nutzung der Digitalisierung im Bereich der Logistik beschränkt sich bisher häufig auf Anwendungen im Bereich von Verwaltungs- bzw. Managementsystemen. Auf einer eher operativen Ebene sind dagegen nur relativ wenige Einsatzfälle bekannt, insbesondere dann, wenn es um die Erfassung und Unterstützung manueller Abläufe geht. Dabei bieten neue Technologien wie synthetische Sensor-Systeme oder maschinelles Lernen vielfältige Möglichkeiten, die Zustände, Bewegungen und Prozesse auf der Produktions- und Logistikfläche zu verfolgen und zu protokollieren. Die automatische Echtzeitdatensammlung und Datenanalyse über die Umgebungs- und Leistungskennzahlen auf Logistikflächen gewinnt zunehmend an Bedeutung, da sie die Basis für Aktionen und Entscheidungen liefert.
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Full Metadata

Bibliographic Citation Logistics Journal : referierte Veröffentlichungen, Vol. 2019, Iss. 12
Title

Ein Status Management System mit Nutzung von synthetischen Sensoren (ger)
Author Fuyin Wei, Bernd Noche
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Abstract Die Nutzung der Digitalisierung im Bereich der Logistik beschränkt sich bisher häufig auf Anwendungen im Bereich von Verwaltungs- bzw. Managementsystemen. Auf einer eher operativen Ebene sind dagegen nur relativ wenige Einsatzfälle bekannt, insbesondere dann, wenn es um die Erfassung und Unterstützung manueller Abläufe geht. Dabei bieten neue Technologien wie synthetische Sensor-Systeme oder maschinelles Lernen vielfältige Möglichkeiten, die Zustände, Bewegungen und Prozesse auf der Produktions- und Logistikfläche zu verfolgen und zu protokollieren. Die automatische Echtzeitdatensammlung und Datenanalyse über die Umgebungs- und Leistungskennzahlen auf Logistikflächen gewinnt zunehmend an Bedeutung, da sie die Basis für Aktionen und Entscheidungen liefert. The use of digitalization in the field of logistics has so far often been limited to applications in the field of administrative and management systems. On a more operative level, however, only relatively few applications are known, especially when it comes to recording and supporting manual processes. New technologies, such as synthetic sensor systems or machine learning, offer various possibilities to track and record the status, movements and processes in the production and logistics area. The automatic real-time data collection and analysis of environmental and performance data on logistics areas is becoming increasingly important, as it provides the basis for making actions and decisions.
Subject Echtzeitdatenanalyse, Event-Erkennung, Maschinelles Lernen, Status Management System, synthetische Sensoren
DDC 620
Rights fDPPL
URN: urn:nbn:de:0009-14-49717
DOI https://doi.org/10.2195/lj_Proc_wei_de_201912_01