Прогнозування аномалій на автоматизованому виробництві на основі методів штучного інтелекту

DOI №______

Анотація

Досліджено використання машинного навчання та глибинного навчання на промисловому виробництві. Освітлено проблематику переходу до Industry 4.0 та впровадження Maintenance 4.0. Оскільки все більше промислових виробництв переходить на технології Industry 4.0 та Maintenance 4.0, вочевидь, існує нагальна потреба в прогнозованому обслуговуванні величезних масивів даних із давачів, встановлених на промисловому обладнанні.
Потрібно технологічне вирішення, щоб підприємства могли приймати та масштабувати прогнозний промисловий ІоТ на своїх об’єктах. Для цього було розроблено систему Auto-MDL — нестандартне вирішення для промислових підприємств, які переходять на Industry 4.0, використовуючи аналогічний рівень ресурсів та можливостей при експлуатації за старих умов.

Ключові слова: машинне навчання; глибинне навчання; штучний інтелект; IoT, Інтернет речей; Industry 4.0; Мaintenance 4.0.

Список використаної літератури
1. Хель І. Індустрія 4.0: що таке четверта промислова революція? // Hi-News, 2015.
2. Machine Learning with AWS. Pack Publishing: November 2018.
3. Smola A., Vishwanathan S. V. N. Introduction to Machine Learning. United Kingdom: Cambridge University Press, 2008. 226 р.
4. Hozdić E. Smart factory for industry 4.0. Slovenia: University of Ljubljana, 2015. 35 р.
5. Google Developers, Machine Learning. Google Engineering Education Team.
6. Presser M., Institute A., Höller J. Inspiring of Internet of Things. Ericsson, Raaskot, Denmark, 2011. 44 р.