TY  - THES
AB  - Die neuesten technischen Entwicklungen ermöglichen es, während des Betriebs große Datenmengen von cyber-physischen Systemen (CPS) zu erfassen und auszuwerten. Diese Analysen geben Herstellern tiefere Einblicke in die Produktnutzung und Funkti-onsweise, was zur Ableitung neuer Anforderungen oder Produktideen genutzt werden kann. Allerdings stellt der Prozess der Datenanalyse, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen, eine Herausforderung dar, da oft das nötige gebündelte Expertenwissen in den Bereichen Produkt, Produktplanung und Datenanalyse fehlt. Ein geeigneter Ansatz, um Domänenexperten und Citizen Data Scientists für diese Datenanalysen zu befähigen, ist bisher nicht vorhanden. Zur Datenanalyse in der betriebsdatengestützten Produktplanung wird daher eine Systematik erarbeitet. Das Fundament der Systematik bildet ein Referenzprozess für die Datenanalyse in der betriebsdatengestützten Produktplanung. Ein Analytics-Baukasten stellt entlang des Prozesses relevante Lösungskomponenten zur Verfügung. Das Vorgehen zur betriebsdatengestützten Produktplanung befähigt seine Anwender mittels verschiedener Werkzeuge, die passenden Lösungskomponenten des Analytics-Baukastens zu bestimmen.  Die genannten Elemente der Systematik werden in einem digitalen Lernassistenten prototypisch umgesetzt. Die Systematik wird anhand zweier Fallbeispiele demonstriert und ihr Nutzen in ersten Ansätzen evaluiert.
AU  - Panzner, Melina
CY  - Paderborn
DO  - 10.17619/UNIPB/1-2197
DP  - Universität Paderborn
LA  - ger
N1  - Tag der Verteidigung: 18.02.2025
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2025
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2025
SP  - 1 Online-Ressource (iv, 203 Seiten) Diagramme
T2  - Institut für Informatik
TI  - Systematik zur Datenanalyse in der betriebsdatengestützten Produktplanung
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-54082
Y2  - 2026-01-15T12:25:43
ER  -