Experimental Modelling of the Cluster Analysis Processes

Trebuňa, Peter; Halčinová, Jana

doi:10.1016/j.proeng.2012.09.569

Cited by 22 publications

(13 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Focus of Industry 4.0 principles is to increase the operational efficiency, resulting from the principle of digitization and fluidity of the data flow, as well as from the new concept of connecting preparatory phases of production with actual production [12].…”

Section: Fig 2 Process Efficiency Column Chart For Production Modelmentioning

confidence: 99%

Simulation model of production as tool for industry 4.0 implementation into practice

Sujová

Čierna

Bambura

2019

Engineering for Rural Development

View full text Add to dashboard Cite

The article deals with the process of Industry 4.0 implementation into practice through simulation. The aim of the paper is to point out the possibilities of computer simulations in creating models of real production plants. The research is carried out as a case study of a production plant in a Slovak machine-building company dealing with the components for the automotive sector production. The process of creating a simulation model of a production line consisting from two CNC machining centers is presented. Subsequently the output statistical characteristics of the real-time model are obtained from the simulation model. The simulated model of the manufacturing plant and its components is the basis for the comprehensive deployment of Industry 4.0 strategy into practice. We expect that in the coming years there will be an increased demand for creation of simulation models of manufacturing systems by modern enterprises that will try to implement the Industry 4.0 strategy and thus increase its competitiveness. The results of our simulation models have shown that the production line is not efficient enough and it will be necessary to create a more detailed simulation model with major adjustments. More than 60 % of the overall process time mainly consists of waiting and blocked time, which leads to inefficient production with the machining time only 38 % at maximum. The most efficient station was Stama with 73.67 % of the working time, but we expect to increase the production for this station as well with some changes to the whole production line.

show abstract

Section: Fig 2 Process Efficiency Column Chart For Production Modelmentioning

confidence: 99%

Simulation model of production as tool for industry 4.0 implementation into practice

Sujová

Čierna

Bambura

2019

Engineering for Rural Development

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Quy tắc xây dựng cây và phân chia không gian như sau. Chọn một điểm dữ liệu làm gốc, tại gốc chia toàn bộ không gian dữ liệu theo chiều thứ nhất làm hai phần (trong ví dụ, điểm gốc được chọn là (30,40), điểm này chia toàn bộ không gian dữ liệu theo chiều thành 2 phần, phần bên trái là những điểm dữ liệu có chiều nhỏ hơn hoặc bằng 30, phần bên phải là những điểm dữ liệu có chiều lớn hơn hoặc bằng 30). Tiếp theo, xét lần lượt từng điểm dữ liệu, so sánh điểm dữ liệu này với các nút trên cây, bắt đầu từ gốc.…”

Section: Xây Dựng Và Tìm Kiếm Trên Kd-treeunclassified

Tăng tốc độ phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ ứng dụng trong tìm kiếm cứu nạn

Phương¹,

Hoài²,

Đức³

2019

Chuyên san NC&PT CNTT-TT

View full text Add to dashboard Cite

Máy dò dị thường do Reed và Yu đề xuất được công nhận là máy chuẩn để phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ. Tuy nhiên, máy này có một số hạn chế: dữ liệu ảnh phải tuân theo mô hình Gauss đa biến, tính toán nghịch đảo của ma trận hiệp phương sai rất phức tạp khi ảnh nền có kích thước lớn, hoạt động thiếu ổn định, đôi khi có tỉ lệ báo động giả cao, thiếu mối liên hệ không gian giữa các điểm ảnh. Quy tắc quyết định Neyman-Pearson thường được sử dụng dựa trên việc tính toán hàm mật độ xác suất phi tham số của dữ liệu nền để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy, nhưng lại có độ phức tạp tính toán cao. Để giảm độ phức tạp tính toán và thời gian tính toán, nhiều phương pháp đã được sử dụng, như: biến đổi Fourier nhanh, biến đổi Gauss nhanh, lập trình đa luồng trên bộ xử lý trung tâm (CPU), song song trên bộ xử lý đồ họa (GPU). Bài báo này trình bày một phương pháp ước lượng nhanh hàm mật độ xác suất bằng cách phân nhóm các điểm ảnh trên miền giá trị và tổ chức dữ liệu trên cây Kd-tree. Kết quả kiểm nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất vượt trội các phương pháp khác và có thể ứng dụng trong thực tế.

show abstract

“…[7] Each column in the matrix for each character x j (j=1,...,p) be made following adaptations data [7] Individual standardized characters are no longer dependent on the units of measurement, but they become dimensionless (Table2, Table3).…”

Section: Hierarchical Clusteringmentioning

confidence: 99%

“…Euclidean norm matrix is one of the essential standards. It is defined as the square root of the sum of squares of matrix elements [7]:…”

Section: Normalization Of Datamentioning

confidence: 99%

The importance of normalization and standardization in the process of clustering

Trebuňa

Halčinová

Fiľo³

et al. 2014

2014 IEEE 12th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Experimental Modelling of the Cluster Analysis Processes

Cited by 22 publications

References 1 publication

Simulation model of production as tool for industry 4.0 implementation into practice

Simulation model of production as tool for industry 4.0 implementation into practice

Tăng tốc độ phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ và siêu phổ ứng dụng trong tìm kiếm cứu nạn

The importance of normalization and standardization in the process of clustering

Contact Info

Product

Resources

About