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2022 | OriginalPaper | Chapter

Lernverfahren der Künstlichen Intelligenz zur Inwertsetzung von Daten: Automatisierte Erkennung und Prognose

Authors : Katja Ickstadt, Markus Pauly, Marco Motta, Swetlana Herbrandt, Nikolas Moroff, Friedrich Niemann, Michael Henke, Michael ten Hompel

Published in: Silicon Economy

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Mit Silicon Economy wird das kommende föderale Plattformen-Ökosystem einer durchgängig digitalisierten und datengetriebenen Logistik beschrieben. Vor diesem Hintergrund befasst sich der vorliegende Beitrag unter zwei zentralen Fragestellungen mit dem Inhalt der Daten dieser Silicon Economy. Auf zwei Use Cases, einem aus dem Bereich des Supply Chain Managements und einem aus der Intralogistik, werden statistische Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens angewendet. Potenziale der Methoden werden aufgezeigt und hiermit Forschungsfragen in den Use Cases selber aber insbesondere auch eine übergreifende Betrachtung und Harmonisierung von Modellen und Daten motiviert.

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Title: Lernverfahren der Künstlichen Intelligenz zur Inwertsetzung von Daten: Automatisierte Erkennung und Prognose
Authors: Katja Ickstadt
Markus Pauly
Marco Motta
Swetlana Herbrandt
Nikolas Moroff
Friedrich Niemann
Michael Henke
Michael ten Hompel
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Book: Silicon Economy
Print ISBN: 978-3-662-63955-9

Electronic ISBN: 978-3-662-63956-6

Copyright Year: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-63956-6_11

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