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Lean Data – Anwendungsspezifische Reduktion großer Datenmengen im Produktionsumfeld

Baucks, Marina 1; Mau, Marcus 1; Ruppelt, Peter; Puchta, Alexander 1; Fleischer, Jürgen 1
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

"Der Beitrag untersucht das Konzept „Lean Data“, das darauf abzielt,
große Datenmengen in Produktionsumgebungen effizient zu reduzie-
ren. Mithilfe einer Toolbox zur datengetriebenen Auswahl spezifischer
Reduktionsmethoden wird die Datenkomplexität minimiert, ohne re-
levante Informationen zu verlieren. Der Ansatz kombiniert Methoden
der Datenkompression und -reduktion und berücksichtigt gleichzeitig
anwendungsspezifische Anforderungen, wie z. B. den zeitlichen Kon-
text und die Wiederherstellungsgenauigkeit. Experimente zeigen, dass
angepasste Reduktionsmethoden signifikante Speicher- und Analyse-
vorteile bieten."

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum 20.03.2025
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2511-0896, 0947-0085
KITopen-ID: 1000180619
Erschienen in Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Verlag Carl Hanser Verlag
Band 120
Heft s1
Seiten 152–158
Schlagwörter Lean Data; Big Data; Data Reduction; Maschinendaten; Industrial Internet of Things (IIoT)
Nachgewiesen in Dimensions
OpenAlex

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000180619
Veröffentlicht am 01.04.2025
Seitenaufrufe: 26
seit 02.04.2025
Downloads: 13
seit 02.04.2025
Cover der Publikation
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