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状態監視に使用する生産工場データ

状態監視に使用する生産工場データ

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Business,Deep Learning,Earth and Nature,Religion and Belief Systems Classification

このデータセットは以前の研究プロジェクトで使用されており、例えば[IMPROVE][1]で使用されています。内容の用例の重点は、生産ラインの重要なコンポーネントの状態を予測することです。そのコンポーネントの条件......

Data Structure ? 26.95M

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    このデータセットは以前の研究プロジェクトで使用されており、例えば[ IMPROVE ][1]で使用されています。内容の用例の重点は、生産ラインの重要なコンポーネントの状態を予測することです。そのコンポーネントの状態は、工場およびそれによって生み出される製品の品質にとって重要な機能です。8つの運転から故障までの実験データが提供され、コンポーネントに関連する8つの特徴が選択されました。訓練データと予測データは、1つを残して除外する方法で採用されています。つまり、被験コンポーネントからデータを選択して予測のターゲットとし、他のすべてのコンポーネントのデータセットを選択して組み合わせ、「新しい」状態の訓練データとしています。SOMは訓練データで訓練され、「新しい」状態を表現します。試験コンポーネントの劣化過程が計算され、表示されます。このプロセスをすべての8つのデータセットに対して繰り返し、すべてのコンポーネントの劣化予測を得ます。この予測は、専門家によってある種の摩耗ラベルが付けられたすべてのケースに適用されます。さらに、専門家によると、1つのコンポーネントには摩耗の兆候が見られず、これもモデルによって確認されています。謝辞このデータセットは公開されており、誰でも[以下の条項][2]に基づいて使用することができます。Von Birgelen, Alexander; Buratti, Davide; Mager, Jens; Niggemann, Oliver: サイバーフィジカル生産システムにおける異常位置特定と予測保全の自己組織化マップ。参加: 2018年5月第51回CIRP製造システム会議(CIRP CMS 2018)。オープンアクセスの論文: https://authors.elsevier.com/sd/article/s221282711830307x IMPROVEは、欧州連合の「ホライゾン2020」研究およびイノベーションプロジェクトから助成を受けており、このプロジェクトは第678867号の助成協定に基づいています[1] : http://IMPROVE-vfof.eu/[2] : https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/


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