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Big Data – Mustererkennung als Erfolgsfaktor der Logistik 4.0

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Handbuch Industrie 4.0 Bd.3

Part of the book series: Springer Reference Technik ((VDISR))

Zusammenfassung

(Auszug aus Wehberg, G., Logistik 4.0, Wiesbaden 2015)

Viele Megatrends führen zu einer zunehmenden Komplexität in der Lieferkette. Unternehmensführer müssen auf solche zunehmend komplexen Anforderungen angemessene Antworten finden, wenn sie die Wettbewerbsfähigkeit sowie eine ausreichende Flexibilität und Geschwindigkeit sicherstellen möchten. Die Logistik 4.0 mit ihren technologischen Möglichkeiten, etwa cyber-physischen Systemen und Cloud Computing, bietet hier effektive Lösungen. Dabei spielt die Mustererkennung eine erfolgskritische Rolle, um das Verhalten von Logistiksystemen (Kunden, Lieferanten, Dienstleister, Fertigungsstandorte, Infrastruktur etc.) vorherzusagen, d. h. aus großen Datenmengen (neudeutsch Big Data) entscheidungs- und steuerungsrelevante Information zu gewinnen und die Integration entlang der Lieferkette zu realisieren. Die Mustervorhersage basiert auf prediktiver Datenanalytik und multivariater Statistik .

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Authors and Affiliations

  1. Partner, Deloitte Consulting, Hardtweg 31, 53639, Königswinter, Deutschland

    Götz Wehberg

Authors
  1. Götz Wehberg
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Corresponding author

Correspondence to Götz Wehberg .

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Editors and Affiliations

  1. Maschinenwesen, AIS, Technische Universität München Maschinenwesen, AIS, Garching, Germany

    Birgit Vogel-Heuser

  2. Universität Stuttgart, Germany

    Thomas Bauernhansl

  3. Technische Universität Dortmund, Germany

    Michael ten Hompel

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© 2017 Springer-Verlag GmbH Deutschland

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Wehberg, G. (2017). Big Data – Mustererkennung als Erfolgsfaktor der Logistik 4.0. In: Vogel-Heuser, B., Bauernhansl, T., ten Hompel, M. (eds) Handbuch Industrie 4.0 Bd.3. Springer Reference Technik (). Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53251-5_92

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  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-53250-8

  • Online ISBN: 978-3-662-53251-5

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