MetadatenVerfasserangaben: | Kriz Lee, Benedikt Moser, Philipp JussenGND, Dagmar Rütters, Alisa Friedrich, Nils Sujata, Daniela Müller, Maximilian SchachtORCiDGND, Denis KrechtingGND, Lucas Wenger |
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URL: | https://center-smart-services.com/download/industrial-machine-learning-marktstudie/ |
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ISBN: | 978-3-943024-40-1 |
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Untertitel (Deutsch): | Expertenwissen für Entscheider in der produzierenden Industrie |
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Verlag: | Eigenverlag Center Smart Services |
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Ort: | Aachen |
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Herausgeber*in: | Volker Stich, Philipp Jussen |
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Dokumentart: | Buch (Monographie/Herausgeberwerk/FIR-Editionsband/DIN-SPEC) |
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Sprache: | Deutsch |
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Datum der Veröffentlichung (online): | 09.08.2023 |
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Datum der Erstveröffentlichung: | 31.07.2019 |
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Datum der Freischaltung: | 09.08.2023 |
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Freies Schlagwort / Tag: | machine learning; predictive maintenance |
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GND-Schlagwort: | Maschinelles LernenGND; InstandhaltungGND; Industrie 4.0GND |
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Umfang: | 146 S. |
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FIR-Nummer: | SV7551 |
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Institut / Bereiche des FIR: | FIR e. V. an der RWTH Aachen |
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| Dienstleistungsmanagement |
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DDC-Klassifikation: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften |
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