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Medientyp: E-Book; Hochschulschrift Titel: Datenflussoptimierung mit dynamischer Allokation von Ressourcen in der Industrie Beteiligte: Rosenberger, Julia [Verfasser:in]; Schramm, Dieter [Akademische:r Betreuer:in] Erschienen: Duisburg; Essen: Universität Duisburg-Essen, 2023 Umfang: 1 Online-Ressource Sprache: Deutsch DOI: 10.17185/duepublico/81315 Identifikator: Schlagwörter: Industrie 4.0 ; Smart Factory ; Ressourcenallokation ; Edge computing ; Datenflussanalyse ; Bestärkendes Lernen ; Maschinelles Lernen ; Distributed Ledger Technologie ; Virtuelle Inbetriebnahme ; Anomalieerkennung ; Datenkompression ; Hochschulschrift Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Duisburg, Essen, Universität Duisburg-Essen, 2023 Anmerkungen: Zugangsstatus: Eingeschränkter Zugang | Informationen zu lizenzierten elektronischen Ressourcen der SLUB