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Data Mining: Felddatenanalyse im Automobilbereich

Gemeinschaftsprojekt mit der DaimlerChrysler AG, Abteilung Group Research / Quality Analysis
Ziel des Projekts ist es, ausgehend von existierenden Anwendungen und Prototypen bei Chrysler Group, Mercedes Car Group und der Truck Division neue, integrative Methoden und Prozesse zu entwickeln, die dazu beitragen, die Felddatenanalyse weiter zu verbessern. Es werden Verfahren und Prozesse evaluiert, entwickelt und implementiert, um ausgewählte Anwendungen wie Fehlerfrüherkennung, Diagnoseoptimierung, Ursachenanalyse oder Informationsgewinnung aus Felddaten zu unterstützen. Der Forschungsschwerpunkt liegt auf der Anwendung und Weiterentwicklung von speziellen Verfahren aus den Bereichen Statistik, Knowledge Discovery in Databases (Data Mining) sowie der Semantischen Informationstechnologie.
Projektleitung:
Prof. Dr. Christoph Schlieder, Dr. Wirth, DaimlerChrysler, Schneider, Siegfried, DaimlerChrysler

Beteiligte:
Dipl.-Wirtsch.Inf. Markus Müller

Beginn: 1.8.2006

Förderer:
DaimlerChrysler AG


Institution: Lehrstuhl für Angewandte Informatik in den Kultur-, Geschichts- und Geowissenschaften
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