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Diese Studie widmet sich dem Thema Anwendungsfelder für Data Mining in Produktion und Logistik . Data Mining Verfahren sind in der Praxis weit verbreitet und unterstützen mit wertvollem Wissen Geschäftsführungen bei Ihren Entscheidungen. Vor allem aus den Bereichen Vertrieb und Marketing ist Data Mining nicht mehr wegzudenken. Anhand von vorhandenen Daten können z.B. Informationen generiert werden, um verfeinerte Werbestrategien zu bilden, die umsatzfördernd sind.
Da aber auch in der Produktion und Logistik durch die zunehmende Automatisierung Unmengen an Daten anfallen, ergibt sich hier ebenfalls die Möglichkeit diese nach Optimierungspotential zu untersuchen. In diesem Zusammenhang soll diese Studie bei der Aufdeckung neuer Einsatzmöglichkeiten mitwirken.
Einige Unternehmen setzen mittlerweile Data Mining Methoden effizient in der Produktions- bzw. Logistikkette ein und profitieren von den Vorteilen: Kostspielige Reparaturen werden durch präventive Wartungen vermieden;
Fehler werden schneller diagnostiziert und gezielt beseitigt; Lagerkosten können mit den geeigneten Erkenntnissen gesenkt werden.
All das verborgene Wissen in den Datenbergen könnte Unternehmen durch den Einsatz von Data Mining Methoden viel Geld, Zeit und vor allem Nerven ersparen.
In dieser Untersuchung wird zudem aufbauend auf den Erkenntnissen einer Online-Befragung, der Einsatz von Data Mining in einem der potentiellen Anwendungsbereiche beispielhaft umgesetzt und hinsichtlich der erzielbaren Potentiale bewertet.

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Dipl.-Kfm. techn. Yasin Yakut, wurde 1986 in Ludwigsburg geboren. Sein Studium der technisch orientierten Betriebswirtschaftslehre an der Universität Stuttgart schloss der Autor im Jahre 2013 mit dem akademischen Grad Dipl.-Kfm. techn. erfolgreich ab. Bereits während des Studiums sammelte der Autor umfassende praktische Erfahrungen in der Produktion- und Logistikbranche. Die Faszination von dem Potential der Datenanalyse motivierte ihn anschließend, diese Bereiche zu kombinieren und sich der Thematik des vorliegenden Buches zu widmen.

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