izpis_h1_title_alt

Data mining for fault diagnostics : a case for plastic injection molding
Kozjek, Dominik (Avtor), Vrabič, Rok (Avtor), Kralj, David (Avtor), Butala, Peter (Avtor), Lavrač, Nada (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (947,08 KB)
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827119305098 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
In manufacturing processes the automated identification of faulty operating conditions that might lead to insufficient product quality and reduced availability of the equipment is an important and challenging task. This paper proposes a data mining approach to the identification of complex faults, i.e. unplanned machine stops in plastic injection molding. Several data mining methods are considered, with a focus on the abilities to reveal patterns of faulty operating conditions and on the interpretation of the induced models with the objective to find the data mining method that best corresponds to the nature of the plastic-injection-molding process and the related data. Well-known data mining methods, i.e. J48, random forests, JRip rules, naïve Bayes, and k-nearest neighbors are applied to real industrial data. The results show that tested data mining methods can be effectively used to reveal patterns related to faulty operating conditions. The interpretation capacity of the tested methods, their ability to describe the operating conditions, and to reveal patterns related to faulty operating conditions, are demonstrated and discussed.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:fault diagnostics, plastic injection molding, data analytics, data mining, industrial data
Vrsta gradiva:Članek v reviji (dk_c)
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2019
Št. strani:f. 809-814
Številčenje:Vol. 81
UDK:658.5.012.7:681.5(045)
ISSN pri članku:2212-8271
DOI:10.1016/j.procir.2019.03.204 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:16687643 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:286
Število prenosov:397
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Gradivo je del zbornika

Naslov:52nd CIRP Conference on Manufacturing Systems (CMS), Ljubljana, Slovenia, June 12-14, 2019
COBISS.SI-ID:16674843 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je del revije

Naslov:Procedia CIRP
Založnik:Elsevier
ISSN:2212-8271
COBISS.SI-ID:12981019 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:P2-0270
Naslov:Proizvodni sistemi, laserske tehnologije in spajanje materialov

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:diagnosticiranje napak, injekcijsko brizganje plastike, analitika podatkov, podatkovno rudarjenje, industrijski podatki

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj