Konsistenzmanagement zum optimierten Data Management als Basis zur Anwendung von Data Science im Produktlebenszyklus von Materialflusssystemen

Authors

  • Maximilian Wünnenberg Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München
  • Dominik Hujo Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München
  • Fan Ji Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München
  • Rafael Schypula Paluno, Universität Duisburg-Essen
  • Johannes Fottner Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München
  • Michael Goedicke Paluno, Universität Duisburg-Essen
  • Birgit Vogel-Heuser Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_proc_wuennenberg_de_202211_01

Keywords:

Data Science, Konsistenzmanagement, Lebenszyklus, Materialflusssysteme, Produkt, Produktentstehungsprozess

Abstract

Data and consistency management helps to make the product lifecycle of material flow systems more efficient and less error-prone. Additionally, the transfer of this method from software development to material flow systems also yields the potential for process optimizations within the running system by using data science methods. This requires various preliminary work such as modelling organizational relations within the project, and context-wise dependencies of involved models, as well as a maturity model for generated data. This paper illustrates how, using this preliminary work, a continuous information flow along all phases of the product life cycle can be achieved.

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Published

2022-11-02

How to Cite

Wünnenberg, M., Hujo, D., Ji, F., Schypula, R., Fottner, J., Goedicke, M., & Vogel-Heuser, B. (2022). Konsistenzmanagement zum optimierten Data Management als Basis zur Anwendung von Data Science im Produktlebenszyklus von Materialflusssystemen. Logistics Journal: Proceedings, (18). https://doi.org/10.2195/lj_proc_wuennenberg_de_202211_01