🧭 Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems: Machine Learning for the Internet of Things

„Von Sensordaten zu smarten Entscheidungen – Big-Data-Analytics als Motor vernetzter Systeme“

Publikationsdatum: Juni 2019

Dieses Buch zeigt, wie sich große, heterogene Datenströme aus Cyber-Physical Systems (CPS) und dem Internet of Things (IoT) mit modernen Machine-Learning-Methoden in belastbare Entscheidungen verwandeln lassen. Es führt praxisnah in Sensor-Signalverarbeitung, IoT-Gateways, Optimierung und Decision-Making ein, beleuchtet Use-Cases aus Mobilität, Smart-Cities und Industrie 4.0 und spannt den Bogen von mathematischen Grundlagen bis zu Edge-Implementierungen. Leser:innen erhalten Best-Practices, „Winning Stories“ und reale Fallstudien, die den Weg von der Datenerfassung bis zur Wertschöpfung nachzeichnen. Damit fungiert das Werk als Brücke zwischen Forschung, Technik und Anwendung und unterstützt Unternehmen dabei, datengetriebene CPS nachhaltig zu skalieren.

Herausgeber (Editors): Guido Dartmann (Trier University of Applied Sciences), Houbing Song (University of Maryland, Baltimore County), Anke Schmeink (RWTH Aachen University) – mit Beiträgen von über 40 internationalen Expert:innen aus Wissenschaft und Industrie

👉 „Bridges the gap between IoT, CPS, and mathematical modelling.“