Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, dem drohenden Wissensverlust durch demografischen Wandel und Mitarbeiterabgang zu begegnen. In Zeiten
voranschreitender Digitalisierung gilt es, große Datenmengen beherrschbar und nutzbar zu machen, mit dem Ziel, einerseits die Ressourceneffizienz innerhalb des
Unternehmens zu erhöhen und anderseits den Kunden zusätzliche Dienstleistungen anbieten zu können. Vor dem Hintergrund, ein effizientes Qualitätsmanagement
und eine vorausschauende Instandhaltung mit ein und demselben System zu realisieren, sind zunächst technologische Kennzahlen und die Prozessführung zu bestimmen. Im Bereich der intelligenten Instandhaltung ist es jedoch nicht immer möglich, Fehlerzustände von physischen Anlagen im Serienbetrieb als Datensatz abzufassen. Das bewusste Zulassen von Fehlern unter realen Produktionsbedingungen könnte zu fatalen Ausfällen bis hin zur Zerstörung der Anlage führen. Auch das gezielte Erzeugen von Fehlern unter stark kontrollierten Bedingungen kann zeitaufwendig, kostenintensiv oder sogar undurchführbar sein.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:88308 |
| Date | 28 November 2023 |
| Creators | Reuter, Thomas, Massalsky, Kristin, Burkhardt, Thomas |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 15, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-882872, qucosa:88287, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-883098, qucosa:88309 |
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