Big und Smart Data - Herausforderungen in der Prozessindustrie

Publikation: Spezielle Publikationen/BeiträgeSonderbeitrag/Feuilleton (Feature)BeigetragenBegutachtung

Beitragende

  • Von Jens Folmer - , Technische Universität München (Autor:in)
  • Iris Kirchen - , Technische Universität München (Autor:in)
  • Emanuel Trunzer - , Technische Universität München (Autor:in)
  • Birgit Vogel-Heuser - , Technische Universität München (Autor:in)
  • Thorsten Pötter - , Bayer AG (Autor:in)
  • Markus Graube - , Professur für Prozessleittechnik (Autor:in)
  • Sebastian Heinze - , Professur für Prozessleittechnik (Autor:in)
  • Leon Urbas - , Professur für Prozessleittechnik (Autor:in)
  • Martin Atzmüller - , Tilburg University (Autor:in)
  • David Amu - , RapidMiner GmbH (Autor:in)

Abstract

In process industries, large amounts of heterogeneous information are generated. However, the overall system is too complex and dynamic to be fully described in a formal way. The projects Sidap and FEE investigate the use of big data and smart data in this domain. Though the projects have different focuses, they face a number of similar challenges. These challenges are summarized and ways are suggested to overcome them, like establishing a basis for the common understanding of data or the enrichment of data with additional meta-information.

Details

OriginalspracheDeutsch
Seiten68-78
Seitenumfang11
Band66
Ausgabenummer2
Fachzeitschrift Atp-Edition : automatisierungstechnische Praxis
PublikationsstatusVeröffentlicht - Apr. 2017
Peer-Review-StatusJa
No renderer: customAssociatesEventsRenderPortal,dk.atira.pure.api.shared.model.researchoutput.ContributionToPeriodical

Externe IDs

ORCID /0000-0001-5165-4459/work/172571741

Schlagworte

Forschungsprofillinien der TU Dresden

Fächergruppen, Lehr- und Forschungsbereiche, Fachgebiete nach Destatis

Ziele für nachhaltige Entwicklung