Knowledge Discovery in Databases

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.

Autorentext

Dr. Armin Sharafi promovierte bei Prof. Dr. Helmut Krcmar am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Technischen Universität München.

Inhalt
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.