Predictive Process Monitoring for Prediction of Remaining Cycle Time in Automated Manufacturing: A Case Study
Friederich, Jonas; Lindeløv, Jonas Kristoffer; Lazarova-Molnar, Sanja
1
1 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
11 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| 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 Scopus |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |