Joo Yong-han, Sunmoon University
Attualmente, vari componenti della fabbrica intelligente vengono applicati attivamente nell'industria manifatturiera. In questo flusso sono stati pubblicati molti esempi eccellenti di acaricidi che applicano vari dati di processo a modelli di analisi dei big data. Tuttavia, il modello di analisi dei big data ha difficoltà nella divulgazione a causa di vincoli come l'enorme allocazione di risorse, tempi di apprendimento relativamente lunghi e messa a punto da parte di esperti. In questo studio, vorremmo proporre un Functional Data Explorer in grado di analizzare i dati di traccia di vari processi e apparecchiature. Questa tecnica può modellare i dati raccolti in base alla funzione di base e restituisce come risultato un valore funzionale. L'analisi è stata eseguita sulla base di un sensore della camera a semiconduttore ed è stato confermato che c'era un effetto migliore nel rilevamento delle anomalie sulla base di statistiche di base come media e deviazione. Si prevede che la convenienza dell'analisi dei dati in tempo reale sarà migliorata attraverso la tecnica di analisi di questo studio.
