TY  - CHAP
A1  - Becker, Marco
A1  - Brockmann, Matthias
A1  - Niemietz, Philipp
A1  - Trauth, Daniel
A1  - Bergs, Thomas
A1  - Brecher, Christian
ED  - Trauth, Daniel
ED  - Bergs, Thomas
ED  - Prinz, Wolfgang
T1  - Das Internet of Production als Fundament der Datenverwertung in der Produktion
T2  - Monetarisierung von technischen Daten / Hrsg. Daniel Trauth, Thomas Bergs, Wolfgang Prinz
N2  - Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.
KW  - Digitalisierung
KW  - Industrie 4.0
KW  - Digitaler Schatten
KW  - Geschäftsmodelle
Y1  - 2021
U6  - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-62915-4_15
SP  - 275
EP  - 295
PB  - Springer Vieweg
CY  - Berlin, Heidelberg
ER  -