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AutomationML - Beschreibung, ISBN und Ausgabe

11.07.2026

Lesedauer: 2 min

AutomationML von Rainer Drath prägnant zusammengefasst mit Fokus auf Inhalt und Ausgabe. Nützlich für alle, die gezielt prüfen statt nur überfliegen wollen.

AutomationML - Beschreibung, ISBN und Ausgabe

AutomationML - Beschreibung, ISBN und Ausgabe

11.07.2026

AutomationML von Rainer Drath - Informationen zur Ausgabe

AutomationML ist ein Werk von Rainer Drath, das innerhalb der Kategorie Sachbuch eingeordnet wird und bereits durch seine klare thematische Ausrichtung überzeugt. Mit dem Untertitel Das Lehrbuch Für Studium und Praxis wird bei AutomationML noch deutlicher, in welche Richtung das Werk inhaltlich argumentiert und welche Schwerpunkte gesetzt werden.

Relevante Merkmale auf einen Blick

Das hinterlegte Publikationsdatum 2022 unterstützt dabei, AutomationML zeitlich korrekt zu klassifizieren. Durch die Zuordnung zur Kategorie Sachbuch wird AutomationML auch für thematische Recherchen besonders relevant. Dass AutomationML in Deutsch erschienen ist, erleichtert die gezielte Auswahl für sprachspezifische Recherchen. Gerade wer nach Werken von Rainer Drath sucht, sollte AutomationML näher betrachten.

Wichtige Kennzeichen dieser Ausgabe

Für weiterführende bibliografische Verknüpfungen sind die Kennungen OL25326723W und OL39268492M, OL39278459M, OL39276791M besonders hilfreich.

Die zentralen Metadaten zu AutomationML

  1. ISBN-13: 9783110782998
  2. Erscheinungsdatum: 2022
  3. Titel: AutomationML
  4. Open-Library-Work-ID: OL25326723W
  5. Verlag: de Gruyter GmbH, Walter
  6. Verfügbare Sprache dieser Ausgabe: Deutsch
  7. Primäre Kategorie: Sachbuch
  8. Autor beziehungsweise Autoren: Rainer Drath
  9. Open-Library-Editions-IDs: OL39268492M, OL39278459M, OL39276791M
  10. Umfang: 288 Seiten
  11. Ergänzender Titelzusatz: Das Lehrbuch Für Studium und Praxis

FAQ zu AutomationML

Welche Rolle spielt der Untertitel von AutomationML?

Der Untertitel Das Lehrbuch Für Studium und Praxis präzisiert die thematische Stoßrichtung des Buches und ergänzt den Haupttitel sinnvoll.

Wie lässt sich AutomationML thematisch einordnen?

Die Ausgabe wird dem Bereich Sachbuch zugeordnet und ist damit für thematisch fokussierte Recherchen gut geeignet.

Gibt es externe Referenzdaten für das Werk?

Ja, das Werk ist über die Open-Library-Work-ID OL25326723W sowie die Editions-IDs OL39268492M, OL39278459M, OL39276791M referenzierbar.

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