Knowledge Discovery in Databases
Eine Analyse des Änderungsmanagements in der Produktentwicklung
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Beschreibung
Das Änderungsmanagement in der Produktentwicklung der Automobilindustrie ist gekennzeichnet durch steigende Relevanz und zunehmende Komplexität. Da Änderungen in großen Unternehmen über Anträge in Workflowsystemen gesteuert werden, wird eine Vielzahl von Daten erzeugt. Diese große Datenbasis wird zunehmend zur Wissensgenerierung und Prozessverbesserung genutzt. Methoden der Statistik sind aber oftmals ungeeignet. Armin Sharafi analysiert mehr als 53.000 Änderungsanträge aus fünf Jahren Entwicklungstätigkeit eines großen Automobilkonzerns. Schritt für Schritt wird mit Hilfe des für die Domäne neuartigen Ansatzes des Knowledge Discovery in Databases die Datenbasis zur Wissensgenerierung untersucht. Muster werden durch Methoden des Data Mining und Text Mining entdeckt sowie Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Produktentwicklung abgeleitet.
Der Inhalt
· Theoretische Grundlagen der Produktentwicklung und des Änderungsmanagements
· Theoretische Grundlagen des Knowledge Discovery in Databases
· Datenanalysen: Knowledge Discovery in Databases im Anwendungskontext Änderungsmanagement
· Ableitung von Mustern und Handlungsempfehlungen für die Produktentwicklung
Die Zielgruppen
· Dozierende und Studierende der Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Knowledge Discovery in Databases, Data Mining und Text Mining sowie desMaschinenbaus mit den Schwerpunkten Produktentwicklung und Änderungsmanagement
· Praktiker aus den Bereichen Maschinenbau, Produktentwicklung, Änderungsmanagement
Der Autor
Dr. Armin Sharafi promovierte bei Prof. Dr. Helmut Krcmar am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Technischen Universität München.
Der Herausgeber
Die Reihe Informationsmanagement und Computer Aided Team wird herausgegeben von Prof. Dr. Helmut Krcmar.
Das Änderungsmanagement in der Produktentwicklung der Automobilindustrie ist gekennzeichnet durch steigende Relevanz und zunehmende Komplexität. Da Änderungen in großen Unternehmen über Anträge in Workflowsystemen gesteuert werden, wird eine Vielzahl von Daten erzeugt. Diese große Datenbasis wird zunehmend zur Wissensgenerierung und Prozessverbesserung genutzt. Methoden der Statistik sind aber oftmals ungeeignet. Armin Sharafi analysiert mehr als 53.000 Änderungsanträge aus fünf Jahren Entwicklungstätigkeit eines großen Automobilkonzerns. Schritt für Schritt wird mit Hilfe des für die Domäne neuartigen Ansatzes des Knowledge Discovery in Databases die Datenbasis zur Wissensgenerierung untersucht. Muster werden durch Methoden des Data Mining und Text Mining entdeckt sowie Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Produktentwicklung abgeleitet.
Wirtschaftswissenschaftliche Studie
Autor*in
Armin Sharafi
Themen in »Knowledge Discovery in Databases«
Automobilindustrie Data Mining Knowledge Discovery in Databases Produktentwicklung Änderungsmanagement