I moderna tillverkningsmiljöer samlas stora mängder data in i databashanteringssystem och datalager från alla berörda områden, såsom produkt- och processdesign, montering, materialplanering, kvalitetskontroll, schemaläggning, underhåll, feldetektering och så vidare. Datautvinning har framträtt som ett viktigt verktyg för kunskapsinhämtning i tillverkningsdatabaser. I detta dokument granskas den litteratur som behandlar kunskapsupptäckter och datautvinningstillämpningar inom det breda området tillverkning med särskild tonvikt på vilken typ av funktioner som ska utföras på data. De huvudsakliga databrytningsfunktioner som ska utföras inkluderar karakterisering och beskrivning, association, klassificering, förutsägelse, klusterbildning och evolutionsanalys. De granskade dokumenten har därför kategoriserats i dessa fem kategorier. Det har visat sig att det har skett en snabb ökning av användningen av datautvinning i samband med tillverkningsprocesser och företag under de senaste tre åren. Denna översyn visar på de progressiva tillämpningar och befintliga luckor som identifierats i samband med datautvinning inom tillverkningsindustrin. En ny text mining approach har också tillämpats på abstracts och nyckelord av 150 identifierade litteratur för att identifiera forskningsluckor och hitta kopplingar mellan kunskapsområde, kunskapstyp och data mining verktyg och tekniker tillämpas.
REF granskar datautvinning inom tillverkning på typen av kunskap och föreslår en 10-stegsprocess.
Data mining in manufacturing: a review based on the kind of knowledge
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Manufacturing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}