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Vertical data continuity with lean edge analytics for industry 4.0 production

Titelangaben

Küfner, Thomas ; Schönig, Stefan ; Jasinski, Richard ; Ermer, Andreas:
Vertical data continuity with lean edge analytics for industry 4.0 production.
In: Computers in Industry. Bd. 125 (2021) . - 103389.
ISSN 0166-3615
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103389

Angaben zu Projekten

Projektfinanzierung: Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst

Abstract

Industry 4.0 is characterized by the digitization and networking of machines and systems in production. The amount of data in production is increasing, providing information about processes and thus enables the autonomous monitoring, control and optimization of value creation processes. However, there have been several open challenges and current research questions identified. In particular, new solutions need to be scalable and high-performing to deal with the growing volumes of data close to real-time. The work at hand tackles these research gaps by presenting an approach to realize vertical data continuity by combining signal acquisition and simultaneous data evaluation in a decentralized system without the use of time-consuming external cloud solutions. The approach has been evaluated in laboratory as well as in industrial settings.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Edge analytics; Industry 4.0; Smart sensors; Machine learning
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Döpper
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften
Fakultäten > Fakultät für Ingenieurwissenschaften > Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Eingestellt am: 11 Jan 2021 13:10
Letzte Änderung: 18 Aug 2023 06:05
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/61549