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Medientyp: E-Book Titel: Ein Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning Beteiligte: Mehlstäubl, Jan [Verfasser]; Paetzold, Kristin [Gutachter]; Kreimeyer, Matthias F. [Gutachter] Erschienen: Dresden: Technische Universität Dresden, 2023 Umfang: Online-Ressource Sprache: Deutsch Identifikator: RVK-Notation: ZL 3225 : Produktentwicklung allgemein, Konstruktion nach Anforderungen Schlagwörter: Produktportfolio ; Maschinelles Lernen ; Produktplanung ; Datenanalyse ; Produktvariation ; Produktentwicklung ; Komplexes Produkt ; Machine Learning ; Künstliche Intelligenz ; Komplexe Produktportfolios ; Variantenmanagement ; Artificial Intelligence ; Complex Product Portfolios ; Variety Management ; Product Development Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Dresden, Technische Universität Dresden, 2023 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang