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Anh Duc Tran

• 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.
• In the age of digitalization, the automotive industry is faced with internal challenges that affect both the technologies used and the people involved. The aim is to maximize efficiency in the production process on the basis of existing data by making optimum use of existing resources. The efficient use of existing resources is a decisive factor in achieving global goals, such as resource-conserving, climate-neutral production. The goal of this work is to develop a Big Data architecture that applies a predictive maintenance approach to production. The Big Data concept is intended to intercept the flood of data in automobile production across all systems and to ensure its usability through efficient processing. With regard to the orchestration of data systems, the focus is on the automatization of data analysis processes. In addition, the reader is introduced to the disruptive potential of Big Data technologies.