I en fabriks produktionslinje utför en arbetare upprepade gånger fördefinierade arbetsprocesser. Denna tidning försöker känna igen fabriksarbetarnas arbete på ett oövervakat sätt. Speciellt föreslår vi en oövervakad mätmetod för att uppskatta ledtid (duration) för varje period av en operationsprocess med hjälp av en handledssliten accelerometer eftersom ledtiden i hög grad påverkar produktiviteten i linjeproduktionssystemet. Vår föreslagna metod finner automatiskt ett frekvent sensordatasegment som en "motif" som inträffar en gång i varje driftsperiod med hjälp av endast förkunskaper om fördefinierad standard ledtid för operationsprocessen, och använder händelseintervallen för motivet för att uppskatta ledtiden. Vi utvärderade vår metod med hjälp av verkliga fabriksdata och skattningsfelet var bara cirka 3,5%.
Maekawa m.fl. REF föreslog en oövervakad mätmetod för tidsuppskattning av fabriksarbete med hjälp av signaler från en smartwatch med en IMU-sensor.
Toward practical factory activity recognition: unsupervised understanding of repetitive assembly work in a factory
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}