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Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken

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Open Access CC BY 4.0

Methode zur Erschließung von Wissen aus Datenmustern in Supply-Chain-Datenbanken (Volume 1) (English shop)

Anne Antonia Scheidler (Author)

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ISBN-13 (Hard Copy) 9783736996144
ISBN-13 (eBook) 9783736986145
Language Alemán
Page Number 262
Edition 1.
Book Series Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik
Volume 1
Publication Place Göttingen
Place of Dissertation Dortmund
Publication Date 2017-09-06
General Categorization Dissertation
Departments Mechanical and process engineering
Keywords Data Mining, Wissensentdeckung, Supply Chain, Datenbank, Verifikation, Validierung, Vorgehensmodell, Simulation, data Mining, knowledge discovery, supply chain, data base, verification, validation, procedure model, simulation
Description

Ein elementarer Schritt zur Beherrschbarkeit der Supply Chain ist die Identifikation von Wirkzusammenhängen, die sich in den logistischen Transaktionen spiegeln. Aufgrund der unüberschaubaren Datenmenge kann die Entdeckung von komplexen Wirkzusammenhängen nicht manuell erfolgen. Die Dissertationsschrift stellt eine Methode zur Entdeckung von Wissen, wie beispielsweise den Wirkzusammenhängen, vor und diskutiert die Berücksichtigung von Kontextwissen in den einzelnen Vorgehensmodellphasen. Ein Schwerpunkt der entwickelten
Methode ist die Integration einer modellbegleitenden Verifikation und Validierung in ein Vorgehensmodell der Wissensentdeckung. Durch einen neuartigen Einsatz der Simulation erweitert die Arbeit zudem die existierenden Verifikationsmöglichkeiten des Knowledge Discovery in Databases. Um einen Einsatz des Modells auch bei unzureichender Datenlage zu ermöglichen werden abschließend Konzepte des Data Farmings als Methodenelement eingeführt. Die praktische Anwendbarkeit der in dieser Arbeit entwickelten Methode wird anhand von Transaktionsdaten eines Elektronikkleingeräteherstellers sowie einem Data-Farming-Modell demonstriert.