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Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion
(2021)
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 systemübergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung für die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Darüber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien näher gebracht.
Intensive coal mining over the region of Lusatia covers a large area in southern Brandenburg and Saxony. Post mining this region has been filled with water resulting in lake formation. People living in the vicinity of mining area believe that the lake formation will increase convective precipitation in the neighboring area which shall lead to weathering of their structures. This was the prime reason to investigate the Lusatia region. The study about the impact of lake was carried out using data and CCLM simulation analyses.
For data analysis, stations Senftenberg, Cottbus and Elsterheide-Geierswalde were selected. For the analysis, six 10 years running time series, CPDF were analyzed for all the three stations. Last three time series included the period of lake formation at station Elsterheide-Geierswalde. The CPDF time series showed little deviation for station Elsterheide-Geierswalde as compared to that for other two stations during lake formation periods. But in absence of parameters (temperature, wind data) data analysis was inconclusive.
To observe effect of LULC (Land use and land cover) change on precipitation, three different simulations have been carried out,
1. VAT010: This simulation represents the potential vegetation of the whole domain. This describes the pre mining stage of the area when there was no mining.
2. VAT020: This simulation represents the introduction of lake points in the model domain. This describes the situation of area post mining, when lakes are formed.