Ett system för smart tillverkning (SM) bör kunna hantera data med hög volym, behandla data med hög hastighet och hantera data med hög variation. Stor dataanalys kan möjliggöra snabba och korrekta insikter med hjälp av maskininlärning och prediktiv analys för att fatta bättre beslut. Syftet med detta papper är att presentera stordataanalysmodellering inom metallskärningsindustrin. Detta papper omfattar: 1) identifiering av tillverkningsdata som ska analyseras, 2) utformning av en funktionell arkitektur för att härleda analytiska modeller, och 3) utformning av en analytisk modell för att förutsäga en hållbarhetsprestanda särskilt strömförbrukning, med hjälp av big data infrastruktur. Ett prototypsystem har tagits fram för detta proof-of-concept med öppna plattformslösningar som MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS) och ett verktyg för maskininlärning. För att härleda ett orsakssamband mellan den analytiska modellen används STEP-NC (en standard som möjliggör utbyte av konstruktions-till-tillverkningsdata, särskilt bearbetning) plandata och MTConnect maskinövervakningsdata för en orsaksfaktor respektive en effektfaktor.
Dessutom presenterade Ref en analytisk modell för att förutsäga energiförbrukningen hos tillverkningsmaskiner.
Predictive Analytics Model for Power Consumption in Manufacturing
{'venue': None, 'journal': 'Procedia CIRP', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}