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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 und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der
Produktentwicklung abgeleitet.
Theoretische Grundlagen der Produktentwicklung und des Änderungsmanagements.- Knowledge Discovery in Databases.- Datenanalysen: Knowledge Discovery in Databases im Anwendungskontext Änderungsmanagement.- Ableitung von Mustern und Handlungsempfehlungen für die Produktentwicklung.
Overview
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 ...