Título: Predictive Sensor Data mining for Product Quality Improvement (PRESED). Final report
Resumen:La minería de datos ha demostrado ser muy valiosa para abordar cuestiones industriales como la comprensión de la crisis de los defectos. En el procedimiento clásico de minería de datos, solo se consideran variables de "valor único", lo que significa que una bobina se caracteriza típicamente por valores medios de muchos parámetros de proceso (temperatura, velocidad, fuerzas, composición...), que se utilizará para predecir, pronosticar o estimar propiedades desconocidas del producto, como la probabilidad de que ocurra un defecto, por ejemplo.
Fecha publicación: 11-12-2020
Autor: Dirección General de Investigación e Innovación (Comisión Europea)
ISBN / ISSN: 978-92-76-17309-0 / 1831-9424
Link: https://op.europa.eu/s/oE7y
Palabras clave: informe de investigación , informática industrial , innovación , recogida de datos , tratamiento de datos
Keywords: data collection , data processing , industrial data processing , innovation , research report