Schnur, Christopher ; Dorst, Tanja ; Deshmukh, Kapil ; Zimmer, Sarah ; Litzenburger, Philipp ; Schneider, Tizian ; Margies, Lennard ; Müller, Rainer ; Schütze, Andreas (2024)
PIA - A Concept for a Personal Information Assistant for Data Analysis and Machine Learning of Time-Continuous Data in Industrial Applications.
In: ing.grid : FAIR data management in engineering sciences, 2023, 1 (2)
doi: 10.26083/tuprints-00026427
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
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Kurzbeschreibung (Abstract)
A database with high-quality data must be given to fully use the potential of Artificial Intelligence (AI). Especially in small and medium-sized companies with little experience with AI, the underlying database quality is often insufficient. This results in an increased manual effort to process the data before using AI. In this contribution, the authors developed a concept to enable inexperienced users to perform a first data analysis project with machine learning and record data with high quality. The concept comprises three modules: accessibility of (meta)data and knowledge, measurement and data planning, and data analysis. Furthermore, the concept was implemented as a front-end demonstrator on the example of an assembly station and published on the GitHub platform for potential users to test and review the concept.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2024 |
| Autor(en): | Schnur, Christopher ; Dorst, Tanja ; Deshmukh, Kapil ; Zimmer, Sarah ; Litzenburger, Philipp ; Schneider, Tizian ; Margies, Lennard ; Müller, Rainer ; Schütze, Andreas |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | PIA - A Concept for a Personal Information Assistant for Data Analysis and Machine Learning of Time-Continuous Data in Industrial Applications |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 25 März 2024 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | 25 Oktober 2023 |
| Ort der Erstveröffentlichung: | Darmstadt |
| Verlag: | Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | ing.grid : FAIR data management in engineering sciences |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 1 |
| (Heft-)Nummer: | 2 |
| Kollation: | 19 Seiten |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00026427 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/26427 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichung von TUjournals |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | A database with high-quality data must be given to fully use the potential of Artificial Intelligence (AI). Especially in small and medium-sized companies with little experience with AI, the underlying database quality is often insufficient. This results in an increased manual effort to process the data before using AI. In this contribution, the authors developed a concept to enable inexperienced users to perform a first data analysis project with machine learning and record data with high quality. The concept comprises three modules: accessibility of (meta)data and knowledge, measurement and data planning, and data analysis. Furthermore, the concept was implemented as a front-end demonstrator on the example of an assembly station and published on the GitHub platform for potential users to test and review the concept. |
| Freie Schlagworte: | machine learning, data analysis, measurement and data planning |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-264271 |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Fluidsystemtechnik (FST) (seit 01.10.2006) 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Fluidsystemtechnik (FST) (seit 01.10.2006) > Forschungsdatenmanagement und digital literacy |
| Hinterlegungsdatum: | 25 Mär 2024 13:30 |
| Letzte Änderung: | 26 Mär 2024 08:03 |
| PPN: | |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- PIA - A Concept for a Personal Information Assistant for Data Analysis and Machine Learning of Time-Continuous Data in Industrial Applications. (deposited 25 Mär 2024 13:30) [Gegenwärtig angezeigt]
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