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<div class="csl-entry">Stockert, A., Glawar, R., Ansari, F., & Sihn, W. (2019). Qualitätsprognose anhand Prozess-parametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science. <i>ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb</i>, <i>114</i>(5), 310–313. https://doi.org/10.3139/104.112086</div>
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dc.identifier.issn
0947-0085
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/143184
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dc.description.abstract
Eine hohe Prozessstabilität und Produktqualität ist für viele Unternehmen entscheidend, um in einem sehr kompetitiven Markt konkurrenzfähig zu bleiben. Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation der Produktion werden an Produktionsanlagen eine Vielzahl an Prozess- und Qualitätsdaten erfasst, verarbeitet und gespeichert. In diesem Zusammenhang wird ein Ansatz zur Qualitätsprognose anhand Prozessparametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science vorgestellt. Der entwickelte Ansatz ermöglicht eine Reduktion des qualitätsbedingten Ausschusses aufgrund kürzerer Reaktionszeiten im Fall von Prozessschwankungen.
de
dc.language.iso
de
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dc.publisher
De Gruyter
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dc.relation.ispartof
ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
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dc.subject
General Engineering
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dc.subject
Strategy and Management
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dc.subject
Management Science and Operations Research
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dc.subject
Quality Prediction
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dc.subject
Indusrial Data Science
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dc.subject
Anlagenmanagement
-
dc.subject
Qualitätsmanagement
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dc.title
Qualitätsprognose anhand Prozess-parametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science
de
dc.type
Artikel
de
dc.type
Article
en
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310
-
dc.description.endpage
313
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dc.type.category
Original Research Article
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114
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5
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-
tuw.peerreviewed
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ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
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E330-02-1 - Forschungsgruppe Smart and Knowledge Based Maintenance
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tuw.publication.orgunit
E330-02 - Forschungsbereich Betriebstechnik, Systemplanung und Facility Management
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10.3139/104.112086
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2511-0896
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dc.description.numberOfPages
4
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Wirtschaftswissenschaften
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5020
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Außerhalb der primären Forschungsgebiete der Fakultät
de
wb.facultyfocus
Outside the Faculty's primary research activities
en
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no Fulltext
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http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
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Publications
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research article
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crisitem.author.dept
E330 - Institut für Managementwissenschaften
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crisitem.author.dept
E330-02-1 - Forschungsgruppe Smart and Knowledge Based Maintenance
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crisitem.author.dept
E330 - Institut für Managementwissenschaften
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crisitem.author.orcid
0000-0002-2705-0396
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E300 - Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften
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E330-02 - Forschungsbereich Betriebstechnik, Systemplanung und Facility Management
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E300 - Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften
