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Predictive Process Monitoring for Prediction of Remaining Cycle Time in Automated Manufacturing: A Case Study

Friederich, Jonas; Lindeløv, Jonas Kristoffer; Lazarova-Molnar, Sanja ORCID iD icon 1
1 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/ETFA54631.2023.10275361
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 979-83-503-3991-8
ISSN: 1946-0740
KITopen-ID: 1000164448
Erschienen in 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)
Veranstaltung 28th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2023), Sinaia, Romania, 12.09.2023 – 15.09.2023
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 1–8
Serie Proceedings (IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation) ; 2023-September
Vorab online veröffentlicht am 12.10.2023
Nachgewiesen in Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 6 – Sauberes Wasser und Sanitär-Einrichtungen
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