Analisi dei dati di traccia utilizzando Functional Data Explorer (2021-KR-30MP-988)Attualmente, vari componenti delle fabbriche intelligenti vengono applicati attivamente nell’industria manifatturiera. In questa tendenza vengono pubblicati molti esempi eccellenti di applicazione di vari dati di processo a modelli di analisi di big data. Tuttavia, i modelli di analisi dei big data hanno difficoltà a diffondersi a causa di vincoli quali l’allocazione di enormi quantità 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 provenienti da vari processi e apparecchiature. Questa tecnica può modellare i dati raccolti in base a una funzione base e restituisce come risultato un valore funzionale. L'analisi è stata eseguita sulla base di un sensore a camera a semiconduttore ed è stato confermato che era più efficace nel rilevare anomalie sulla base di statistiche di base come media e deviazione. Si prevede che la comodità dell'analisi dei dati in tempo reale sarà migliorata attraverso la tecnica di analisi di questo studio.
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseRicerca sui consumatori e sul mercatoProgettazione degli esperimentiModellazione predittiva e apprendimento automaticoIngegneria della qualità e dei processiAnalisi di affidabilitàCondivisione e comunicazione dei risultati
