Mobila maskinoperatörers prestanda har stor inverkan på produktiviteten, vilket kan översättas till exempelvis slöseri med tid eller miljöhänsyn som bränsleförbrukning. I detta dokument studeras lösningar för att förbättra bedömningen av mobila maskiner. Användningsdata samlas in från maskiner och används för att ge feedback till operatörer. Återkopplingen genereras med regler som definierar på vilket sätt olika åtgärder indikerar prestanda. Studien bidrar till att utveckla en arkitektur för att hantera både datainsamling och slutledningsregler. En prototyp skapas: regelkunskap hanteras med beslutstabeller från vilka maskinläsbara regler genereras. Reglerna delas sedan ut till tillämpningsinstanser som utförs på olika platser. Resultaten av prototypen främjar flera fördelar. Reglerna kan upprätthållas oberoende av den faktiska ansökan om bedömning, och de kan också distribueras från en centralt förvaltad källa. Dessutom krävs ingen IT-expertis för regelunderhåll så regeladministratören kan vara en ren domänexpert. Resultaten för arkitekturen mot en skalbar molntjänst som kombinerar fördelarna med både centraliserad kunskap och distribuerad datahantering.
Ref har undersökt aspekter av mobilmaskinsoperatörens prestandabedömning.
Distributed Knowledge Management Architecture and Rule Based Reasoning for Mobile Machine Operator Performance Assessment
{'venue': 'ICEIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}