Einer der Schwerpunkte von Industrie 4.0 ist die Integration von Big Data Technologien in Fertigung und Logistik. Auf Basis von bestehenden meist ungenutzten sowie zus�tzlich aufgezeichneten Daten ergeben sich ungeahnte Potenziale f�r Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen. Neue digitale Produkte und Dienstleistungen erm�glichen produzierenden Unternehmen dar�ber hinaus neue gewinnbringende Gesch�ftsmodelle mit denen sie Kundenbed�rfnisse noch besser abdecken bzw. neue Kunden akquirieren k�nnen. Dabei spielen effiziente Machine Learning Algorithmen f�r die automatisierte, objektive, zuverl�ssige und schnelle Verarbeitung und Auswertung gro�er industrieller Datenmengen eine zentrale Rolle.
Das Buch f�hrt Businessziele und analytische L�sungswege in pragmatischer Art und Weise zusammen. Es bietet nicht nur einen guten �berblick zu den in der Fertigung und Logistik anwendbaren Data Mining Algorithmen, sondern liefert auch konkrete Use Cases, die mit diesen Algorithmen erfolgreich umgesetzt werden k�nnen.

Rollen und Teamstruktur
Vorgehen
Daten
Handwerkszeug (Algorithmen und Methoden)
Use Cases aus dem Bereich Produktion und Logistik

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