I och med att mängden data som samlas in under tillverkningsprocessen ökar blir övervakningssystemen viktiga faktorer i beslutsfattandet för ledningen. Nuvarande teknik som Internet of Things (IoT)-baserade sensorer kan betraktas som en lösning för effektiv övervakning av tillverkningsprocessen. I denna studie, ett realtidsövervakningssystem som använder IoT-baserade sensorer, big data processing, och en hybrid förutsägelse modell föreslås. För det första utvecklades en IoT-baserad sensor som samlar in temperatur, luftfuktighet, accelerometer och gyroskopdata. Egenskaperna hos IoT-genererade sensordata från tillverkningsprocessen är: realtid, stora mängder och ostrukturerad typ. Den föreslagna Big Data Processing Platform använder Apache Kafka som en meddelande kö, Apache Storm som en realtidsbearbetning motor och MongoDB för att lagra sensordata från tillverkningsprocessen. För det andra, för den föreslagna hybridförutsägelsemodellen, användes Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)-based outlier detection and Random Forest classification för att ta bort outlier sensor data och ge feldetektering under tillverkningsprocessen, respektive. Den föreslagna modellen utvärderades och testades på en monteringslinje för fordonstillverkning i Korea. Resultaten visade att IoT-baserade sensorer och det föreslagna stora databehandlingssystemet är tillräckligt effektiva för att övervaka tillverkningsprocessen. Dessutom har den föreslagna hybridförutsägelsemodellen bättre felförutsägelsenoggrannhet än andra modeller med tanke på sensordata som indata. Det föreslagna systemet förväntas stödja ledningen genom att förbättra beslutsfattandet och bidra till att förhindra oväntade förluster orsakade av fel under tillverkningsprocessen.
Slutligen, Syabrudin et al. REF utvecklade ett realtidsövervakningssystem med hjälp av en kombination av utlier detektion och RF-klassificering för feldetektering baserat på sensordata, som testades på en bilmonteringslinje i Korea.
Performance Analysis of IoT-Based Sensor, Big Data Processing, and Machine Learning Model for Real-Time Monitoring System in Automotive Manufacturing
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}