Sistem porazdeljenih spletnih storitev za proizvodno analitikoGAZVODA, MIHA (Avtor) Mušič, Gašper (Mentor) Glavan, Miha (Komentor) podatkovna znanostspletna storitevproizvodna analitikavodenje proizvodnjePodjetja v proizvodnji postavljajo senzorje in si z analizo podatkov želijo pridobiti konkurenčno prednost - nove vpoglede, hitrejšo, kvalitetnejšo in cenejšo proizvodnjo. Shranjevanje velikih količin podatkov je postalo preprosto in ekonomsko dostopno. Vse to žene povpraševanje po pripomočkih za analitične algoritme, ki bi bili primerni za vgradnjo v avtomatizirane procese in dovolj enostavni za uporabo kadru v proizvodnji. V magistrski nalogi je predstavljen pristop za integracijo različnih okolij in algoritmov podatkovne znanosti v enoten sistem spletnih storitev, ki ga implementira podatkovni analitik. Razvite storitve omogočajo hitro integracijo in preprosto uporabo, primerno za domenske eksperte (proizvodne tehnologe). Končni uporabnik tako ne potrebuje ekspertnega analitičnega znanja in poznavanja pripadajočih orodij. Storitve se lahko izvajajo v oblaku, kar pomeni zmogljivejšo strojno opremo, dostop z različnih naprav in posledično pohitritev procesa - tudi zaradi hitrejše implementacije in enostavnejše uporabe. Razvite storitve lahko uporabnik kliče neposredno, do njih dostopa preko uporabniškega vmesnika, ali pa se storitve integrirajo v avtomatiziran proces. Zaradi enostavne uporabe in možnosti integracije so storitve primerne in v prvi vrsti namenjene za vodenje proizvodnje. Algoritmi, na katerih temeljijo razvite spletne storitve, so implementirani v programskih jezikih Python in Matlab. Spletne storitve so razvite z orodjem Swagger ali v okolju Microsoft Azure Machine Learning Studio (Azure ML). Tečejo na oblaku Microsoft Azure ali lokalno. Odjemalci so implementirani v programskih jezikih oziroma okoljih Java, Python, Microsoft Excel, Matlab ali Azure ML.20192019-01-25 11:15:02Magistrsko delo/naloga106090sl