@phdthesis{Tran2021, author = {Tran, Anh Duc}, title = {Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-56012}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2021}, abstract = {Im Zeitalter der Digitalisierung steht die Automobilindustrie vor innerbetrieblichen Herausforderungen, welche sowohl die angewandten Technologien, als auch den Menschen gleichermaßen betreffen. Dabei gilt es die Effizienz im Produktionsprozess anhand vorhandener Daten zu maximieren, indem bestehende Ressourcen optimal eingesetzt werden. Die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen ist ein entscheidender Faktor zur Erreichung globaler Ziele, wie dem einer ressourcenschonenden, klimaneutralen Produktion. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Big-Data-Architektur, mit der ein Ansatz des Predictive Maintenance in der Produktion zum Trage kommt. Das Big-Data-Konzept soll system{\"u}bergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung f{\"u}r die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Dar{\"u}ber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien n{\"a}her gebracht.}, subject = {Digitalisierung; Produktion; Big Data; Datenanalyse; Predictive maintenance; Digitazation; Production; Big Data; Data analytics; Predictive maintenance; Kraftfahrzeugindustrie; Big Data}, language = {de} }