文献

J-GLOBAL ID：201802294084534431   整理番号：18A0447048

現状と製造データ分析の将来の可能性 実験的研究【Powered by NICT】

Status quo and future potential of manufacturing data analytics - An empirical study

著者 (4件)： Groggert S. (Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL), RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Wenking M. (Institute of Technology Management, University of St. Gallen, St. Gallen, Switzerland) ,  Schmitt R. H. (Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL), RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Friedli T. (Institute of Technology Management, University of St. Gallen, St. Gallen, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEEM  ページ： 779-783  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル化は製造のすべての断面を通じて連続的に増加した。,これまで以上にデータは,価値連鎖に沿って蓄積されている。現場データは,プロセス最適化のための重要な情報を含んでいる。このデータの正確な利用は,ビジネス意思決定を支援するによる企業の競争力を高めるために期待されている。経験的研究では,100製造業 ほとんどドイツとスイスにある は,このデータを処理するか,それらにどのような問題とそれらに対応しているかを問われた。データ分析プロセスは四段階に分割した。,特にデータ処理とデータの利用は多くの企業に対してまだ挑戦的であることを示した。加えて,この研究は,製造におけるデータ分析の現在のビジネス性能への影響は,データ分析プロセスの問題のために,ほとんどの企業のための十分ではないことを明らかにした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  製造業 ,  スイス連邦 ,  ドイツ連邦共和国 ,  *データ解析 ,  データ処理
準シソーラス用語： プロセス最適化 ,  価値連鎖 ,  ディジタル化 ,  *実験研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  科学技術政策・制度・組織  (JA01020M) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 現状 ,  データ分析 ,  可能性 ,  実験的研究