Utilization of Data Mining Methods in Manufacturing Industry

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F21%3A10249132" target="_blank" >RIV/61989100:27360/21:10249132 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9454608" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9454608</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCC51557.2021.9454608" target="_blank" >10.1109/ICCC51557.2021.9454608</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Utilization of Data Mining Methods in Manufacturing Industry

Popis výsledku v původním jazyce

The paper presents data mining as a suitable tool for analyzing data from industrial processes. The data mining methods offer a wide range of uses in the current age of digitalization, big data processing and analysis. Apart from discovering patterns and detecting relationship between individual characteristics, assuring quality of products, prediction and optimization of process performance, data mining techniques also contribute to the transition from a reactive to a predictive approach in problem solving. The first part of the paper presents the possibilities of utilization of data mining methods and techniques to analyze data from industrial processes. The second part of the paper deals with a selection of proper data mining method and its practical application on data from manufacturing industry. (C) 2021 IEEE.

Název v anglickém jazyce

Utilization of Data Mining Methods in Manufacturing Industry

Popis výsledku anglicky

The paper presents data mining as a suitable tool for analyzing data from industrial processes. The data mining methods offer a wide range of uses in the current age of digitalization, big data processing and analysis. Apart from discovering patterns and detecting relationship between individual characteristics, assuring quality of products, prediction and optimization of process performance, data mining techniques also contribute to the transition from a reactive to a predictive approach in problem solving. The first part of the paper presents the possibilities of utilization of data mining methods and techniques to analyze data from industrial processes. The second part of the paper deals with a selection of proper data mining method and its practical application on data from manufacturing industry. (C) 2021 IEEE.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

50200 - Economics and Business

Projekt

<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008425" target="_blank" >EF17_049/0008425: Platforma pro výzkum orientovaný na Průmysl 4.0 a robotiku v ostravské aglomeraci</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2021 22nd International Carpathian Control Conference, ICCC 2021

ISBN

978-1-72818-609-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Velké Karlovice

Datum konání akce

31. 5. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—