Личный кабинет
Подробное описание документа
Павлов А. М.
Обработка больших данных в потоковом режиме для прогнозирования неисправностей в машиностроительном производстве / Павлов А. М. - DOI 10.18698/2541-8009-2021-3-679 // Политехнический молодежный журнал МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2021. - № 3. -
Скачать документ
В современном промышленном сценарии обработка больших данных играет ведущую роль в повышении эффективности бизнеса — снижении издержек при обслуживании оборудования и повышении производительности. Все большее число станков оснащается интеллектуальными устройствами (такими как датчики и исполнительные механизмы), которые отвечают за мониторинг состояния станка в режиме реального времени и осуществляют корректирующие действия до того, как качество заготовки будет снижено или станок будет поврежден. Однако многие производственные компании все еще не используют преимущества больших данных, поступающих из производственных систем. В некоторых случаях аналитика больших данных является неизученной проблемой, поскольку считается, что она требует времени и ресурсов. Более того, реальные преимущества обработки промышленных данных в реальном времени обычно недооцениваются. Статья посвящена процессу производства компонентов, а также описанию основных разработок и уроков, извлеченных при настройке аналитической платформы больших данных для обработки и анализа данных с датчиков станков с числовым программным управлением.
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 3. - 2021.
