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Auto-Analytics Pipeline: Integration von Big Data Engineering und KI in der Fahrzeugproduktion bietet einen umfassenden Fahrplan für die Modernisierung der Automobilproduktion durch datengesteuerte Intelligenz. Das Buch beginnt mit dem Business Case für Auto-Analytics und legt dar, warum integrierte Datenpipelines für die Wettbewerbsfähigkeit entscheidend sind. Es untersucht die Datengrundlagen in der Fertigung, gefolgt von skalierbaren Architekturen für Ingestion, Integration und Lakehouse-Speicherung, die auf den Fertigungskontext zugeschnitten sind. Echtzeit-Ereignisverarbeitung, Feature-Engineering und fortschrittliche Modellierung werden als zentrale Voraussetzungen für vorausschauende Qualität, Ertragsoptimierung und Überwachung des Anlagenzustands vorgestellt. Spezielle Kapitel befassen sich mit Computer Vision für Karosserie- und Lackierbetriebe, mit der Analyse von EV-Batterien und mit Supply Chain Intelligence. Der Text betont die präskriptive Analytik für die Automatisierung von Entscheidungen, während MLOps-Praktiken eine robuste Bereitstellung und Überwachung von KI-Modellen gewährleisten. Außerdem werden Governance-Säulen wie Datenqualität, Beobachtbarkeit, Sicherheit, Datenschutz und Compliance hervorgehoben.
