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Data Mining - Was nützen Statistik und künstliche Intelligenz in der Instandhaltung?

Böhm, Thomas (2013) Data Mining - Was nützen Statistik und künstliche Intelligenz in der Instandhaltung? Plant Health Management Systeme, Mülheim.

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Kurzfassung

Der Vortrag gibt einen Überblick über die Methoden des Data Minings und geht auf spezielle Frage im Zusammenhang mit der zustandsorientierten Instandhaltung ein. Am Beispiel der Eisenbahninfrastruktur wird der Nutzen von Datenanalyseverfahren bei großen Mengen an Anlagenüberwachungsdaten gezeigt, speziell betrifft dies die automatische Diagnose und Prognose des Anlagenzustands.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/82638/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data Mining - Was nützen Statistik und künstliche Intelligenz in der Instandhaltung?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Böhm, Thomasthomas.boehm (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:3 Juni 2013
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Data Mining, Condition Based Maintenance
Veranstaltungstitel:Plant Health Management Systeme
Veranstaltungsort:Mülheim
Veranstaltungsart:Andere
Veranstalter :Hochschule Ruhr West
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Projekt Next Generation Railway System (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Bahnsysteme
Hinterlegt von: Böhm, Thomas
Hinterlegt am:10 Jun 2013 10:20
Letzte Änderung:10 Jun 2013 10:20

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