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A Framework for Self-Evaluation and Increase of Resource-Efficient Production through Digitalization

Haag, Sebastian ; Bauerdick, Christoph ; Campitelli, Alessio ; Anderl, Reiner ; Abele, Eberhard ; Schebek, Liselotte :
A Framework for Self-Evaluation and Increase of Resource-Efficient Production through Digitalization.
[Online-Edition: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221282711...]
In: Procedia CIRP, 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems, Stockholm (Sweden), Elsevier B.V., 72 pp. 850-855. ISSN 2212-8271
[Artikel], (2018)

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221282711...

Kurzbeschreibung (Abstract)

Modern sensor technology and decreasing hardware costs enable the collection of a wide range of data. Nonetheless, the collection of data itself does not generate value. The collected data must be processed and analysed. Many small and medium-sized enterprises already collect a number of data. However, there is no definite strategy, which data needs to be collected in order to acquire relevant insights into processes. The enormous potential of data analysis and the current lack of its implementation caused the development of this framework. It will assist enterprises to evaluate their own level of digitalization to assess resource use.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2018
Autor(en): Haag, Sebastian ; Bauerdick, Christoph ; Campitelli, Alessio ; Anderl, Reiner ; Abele, Eberhard ; Schebek, Liselotte
Titel: A Framework for Self-Evaluation and Increase of Resource-Efficient Production through Digitalization
Sprache: Englisch
Kurzbeschreibung (Abstract):

Modern sensor technology and decreasing hardware costs enable the collection of a wide range of data. Nonetheless, the collection of data itself does not generate value. The collected data must be processed and analysed. Many small and medium-sized enterprises already collect a number of data. However, there is no definite strategy, which data needs to be collected in order to acquire relevant insights into processes. The enormous potential of data analysis and the current lack of its implementation caused the development of this framework. It will assist enterprises to evaluate their own level of digitalization to assess resource use.

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Procedia CIRP, 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems, Stockholm (Sweden), Elsevier B.V.
Band: 72
Freie Schlagworte: Digital Transformation; Industrie 4.0; Resource Efficiency; Data Analysis
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut IWAR - Wasser- und Abfalltechnik, Umwelt- und Raumplanung
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut IWAR - Wasser- und Abfalltechnik, Umwelt- und Raumplanung > Fachgebiet Stoffstrommanagement und Ressourcenwirtschaft
16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Datenverarbeitung in der Konstruktion (DiK)
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW)
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) > Umweltgerechte Produktion
Hinterlegungsdatum: 02 Jul 2018 05:35
Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221282711...
Alternatives oder übersetztes Abstract:
AbstractSprache
Moderne Sensortechnologie und sinkende Hardwarekosten ermöglichen die Erfassung einer Vielzahl von Daten. Nichtsdestoweniger erzeugt die Sammlung von Daten selbst keinen Mehrwert. Die gesammelten Daten müssen verarbeitet und analysiert werden. Viele kleine und mittlere Unternehmen sammeln bereits eine Reihe von Daten. Es gibt jedoch keine definitive Strategie, welche Daten gesammelt werden müssen, um relevante Einblicke in Prozesse zu gewinnen. Das enorme Potenzial der Datenanalyse und der derzeitige Mangel an Implementierung führten zur Entwicklung dieses Werkzeugkastens. Es wird Unternehmen helfen, ihr eigenes Digitalisierungsniveau zu bewerten, um den Ressourcenverbrauch zu beurteilen.Deutsch
Projekte: Resource Efficiency through the Digital Transformation of Industry in SME
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