Zobrazeno 1 - 10
of 60
pro vyhledávání: '"Data-driven manufacturing"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Economics, Management, and Financial Markets. 15(4):39-48
Externí odkaz:
https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=917179
Autor:
Wartiainen Anna-Mari, Harju Markus, Tamminen Satu, Määttä Leena, Alatarvas Tuomas, Röning Juha
Publikováno v:
Open Engineering, Vol 10, Iss 1, Pp 642-648 (2020)
Non-metallic inclusions, especially large or clustered inclusions, in steel are usually harmful. Thus, the microscopic analysis of test specimens is an important part of the quality control. This steel purity analysis produces a large amount of indiv
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ba1d050f2daa45fb964ddb9929f28c92
Publikováno v:
Open Engineering, Vol 10, Iss 1, Pp 386-393 (2020)
This article presents a statistical prediction model-based intelligent decision support tool for center line deviation monitoring. Data mining methods enable the data driven manufacturing. They also help to understand the manufacturing process and to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b023563230aa4bbfadeb7c56acabdbad
Publikováno v:
Chinese Journal of Mechanical Engineering, Vol 33, Iss 1, Pp 1-21 (2020)
Abstract The rapidly increasing demand and complexity of manufacturing process potentiates the usage of manufacturing data with the highest priority to achieve precise analyze and control, rather than using simplified physical models and human expert
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c228c54e76c442fcbe8123265978b427
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 22, p 10897 (2021)
This article demonstrates the use of data mining methods for evidence-based smart decision support in quality control. The data were collected in a measurement campaign which provided a new and potential quality measurement approach for manufacturing
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5c3d51f894944326a7a553709b4a204f
Autor:
Draganovic, Isak, Mahmoudi, Mohammad
Today’s technologies, such as Artificial Intelligence, Internet of Things and Digitals twins, have made data very valuable for most industries. The manufacturing industry is not exempted from this fact. In recent years there has been a lot of liter
Externí odkaz:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-323891
Autor:
Draganovic, Isak, Mahmoudi, Mohammad
Today’s technologies, such as Artificial Intelligence, Internet of Things and Digitals twins, have made data very valuable for most industries. The manufacturing industry is not exempted from this fact. In recent years there has been a lot of liter
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______260::c591c465f1588d235f1e7efce4f8ff3c
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-323891
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-323891