Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Идентификатор DOI: 10.47813/2782-5280-2022-1-2-0121-0133
Ключевые слова: data mining, method, mechanical equipment, sensor, system, malfunction, интеллектуальный анализ данных, метод, механическое оборудование, датчик, система, неисправность
Аннотация: Дефектация механического оборудования на производственных предприятиях всегда была важным звеном в производственном процессе. Наряду с компьютерной техникой, технологии искусственного интеллекта и различные интеллектуальные датчики широко используются в обрабатывающей промышленности. Объем данных, производимых производственными машПоказать полностьюинами и оборудованием на всех этапах производственного процесса, также быстро растет, особенно важно анализировать данные, генерируемые этими устройствами для обнаружения и даже прогнозирования неисправностей. Технология интеллектуального анализа данных предоставляет расширенные методы анализа данных для этой цели. В статье представлены основные концепции интеллектуального анализа данных, его процессов и ключевой технологии интеллектуального анализа данных, а также даны рекомендации по применению интеллектуального анализа данных для обнаружения неисправностей оборудования. The defect detection of mechanical equipment in manufacturing plants has always been an important link in the production process. Along with computer technology, artificial intelligence technologies and various smart sensors are widely used in the manufacturing industry. The volume ofdata produced by manufacturing machines and equipment at all stages of the manufacturing process is also growing rapidly, and it is especially important to analyse the data generated by these devices in order to detect and even predict faults. Data mining technology provides advanced data analysis methods for this purpose. The article introduces the basic concepts of data mining, its processes and the key technology of data mining, as well as recommendations for applying data mining to detect equipment failures.
Журнал: Информатика. Экономика. Управление
Выпуск журнала: Т.1, №2
Номера страниц: 121-133
ISSN журнала: 27825280
Место издания: Красноярск
Издатель: Красноярский государственный аграрный университет, ООО "Сибирский научный центр ДНИТ"