Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Big Data Semantics in Industry 4.0

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F15%3A00239939" target="_blank" >RIV/68407700:21730/15:00239939 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-22867-9_19" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-22867-9_19</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22867-9_19" target="_blank" >10.1007/978-3-319-22867-9_19</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Big Data Semantics in Industry 4.0

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Industry 4.0 is a vision that includes connecting more intensively physical systems with their virtual counterparts in computers. This computerization of manufacturing will bring many advantages, including allowing data gathering, integration and analysis in the scale not seen earlier. In this paper we describe our Semantic Big Data Historian that is intended to handle large volumes of heterogeneous data gathered from distributed data sources. We describe the approach and implementation with a special focus on using Semantic Web technologies for integrating the data.

  • Název v anglickém jazyce

    Big Data Semantics in Industry 4.0

  • Popis výsledku anglicky

    The Industry 4.0 is a vision that includes connecting more intensively physical systems with their virtual counterparts in computers. This computerization of manufacturing will bring many advantages, including allowing data gathering, integration and analysis in the scale not seen earlier. In this paper we describe our Semantic Big Data Historian that is intended to handle large volumes of heterogeneous data gathered from distributed data sources. We describe the approach and implementation with a special focus on using Semantic Web technologies for integrating the data.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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 7th International Conference on Industrial Applications of Holonic and Multi-Agent Systems (HoloMAS 2015)

  • ISBN

    978-3-319-22866-2

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    217-229

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Valencia

  • Datum konání akce

    2. 9. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku