title: Innovation Triggered by Big Data Analysis of Manufacturing Machine Data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кертлинг Родион Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гроссальбер Себастьан
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Grossalber Sebastian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кудрявцев Дмитрий Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kudriavtsev Dmitrii Viacheslаvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:22:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:22:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 066168
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13059
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Большой анализ данных позволяет обнаруживать новые знания из неструктурированных данных. Эта практика уже сейчас относительно распространена и даже применяется к цепочке поставок продукции и производству в целом для снижения воздействия узких мест. Тем не менее, также через производственные машины производят значительный объем данных, эти данные во многих случаях либо не хранятся, либо не используются для запуска инноваций, основываясь на выводах данных производственной машины. Этот тезис направлен на оценку возможностей и использования производственных данных для инноваций.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Big data analysis enables to discover new knowledge out of unstructured data. This practice is already now relatively common and is even applied to production supply chain and production in general to decrease the effects of bottlenecks. However, also through production machines produce a considerable amount of data, this data is in many cases either not stored or not used for triggering innovation, based on the findings out of the production machine data. This thesis aims to evaluate the opportunities and usage of production machine data for innovation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Инновации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: производство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IoT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Интернет вещей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: промышленность 4.0
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: производство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Innovation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: manufacturing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IoT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Internet of things
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Industry 4.0
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: production
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Innovation Triggered by Big Data Analysis of Manufacturing Machine Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Инновации, основанные на анализе больших данных с производственных машин
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_Sebastian_Grossalber_GSOM_Version_Final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13059/1/Master_Thesis_Sebastian_Grossalber_GSOM_Version_Final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 620,53 kB
resources.filename: reviewSV_Grossalber_Scientific_Advisor_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13059/2/reviewSV_Grossalber_Scientific_Advisor_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 172,14 kB
resources.filename: reviewSV_Grossalber_Reviewer_Kertling.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13059/3/reviewSV_Grossalber_Reviewer_Kertling.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 54,5 kB