Semantic Heterogeneity Reduction for Big Data in Industrial Automation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00224799" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00224799 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Semantic Heterogeneity Reduction for Big Data in Industrial Automation
Popis výsledku v původním jazyce
The trend of large scale data production is observed not only within web companies, but is entering also other domains including automation domain. Smart sensors and smart devices contribute to growing amounts of data that need to be processed. An example of processing is prediction for better control, clustering for more effective maintenance, or improving the overall production in general. The so called Big Data paradigm shows new ways of handling bigger amounts of various data, including providing technologies that are able to handle them in an effective way. This paper examines the utilization of Big Data technologies for industry automation domain. The approach is illustrated on time series data measured from a passive house with the goal of detecting specific events. We show how the Big Data technologies allow data analysis that would be hard with traditional approaches.
Název v anglickém jazyce
Semantic Heterogeneity Reduction for Big Data in Industrial Automation
Popis výsledku anglicky
The trend of large scale data production is observed not only within web companies, but is entering also other domains including automation domain. Smart sensors and smart devices contribute to growing amounts of data that need to be processed. An example of processing is prediction for better control, clustering for more effective maintenance, or improving the overall production in general. The so called Big Data paradigm shows new ways of handling bigger amounts of various data, including providing technologies that are able to handle them in an effective way. This paper examines the utilization of Big Data technologies for industry automation domain. The approach is illustrated on time series data measured from a passive house with the goal of detecting specific events. We show how the Big Data technologies allow data analysis that would be hard with traditional approaches.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 13th Annual Conference Znalosti 2014
ISBN
978-80-245-2054-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
1-10
Název nakladatele
VŠE
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Jasná pod Chopkom
Datum konání akce
26. 9. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—