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Die Arbeit untersucht die Bedeutung der Datenqualität für die Effektivität datenbasierter Modelle zur Fehlerprädiktion in der Produktion. Im Fokus steht die Bewertung und Optimierung der Vollständigkeit kontextspezifischer Betriebsdaten. Dazu wurde eine methodische Vorgehensweise in vier aufeinander aufbauenden Modulen entwickelt, die an einem praxisnahen Fallbeispiel erfolgreich getestet wurde.
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Bewertung und Optimierung der Vollständigkeit von Betriebsdaten im Kontext der Fehlerprädiktion, Peter Schlegel
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