Lean Data – Anwendungsspezifische Reduktion großer Datenmengen im Produktionsumfeld
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."
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 | Scopus Dimensions OpenAlex |