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논문 상세정보

Procedia CIRP v.72, 2018년, pp.261 - 265  

Towards data mining based decision support in manufacturing maintenance

Gandhi, Kanika Schmidt, Bernard Ng, Amos H.C.
  • 초록  

    Abstract The current work presents a decision support system architecture for evaluating the features representing the health status to predict maintenance actions and remaning useful life of component. The evaluation is possible through pattern analysis of past and current measurements of the focused research components. Data mining visualization tools help in creating the most suitable patterns and learning insights from them. Estimations like features split values or measurement frequency of the component is achieved through classification methods in data mining. This paper presents how the quantitative results generated from data mining can be used to support decision making of domain experts.


  • 주제어

    Maintenance .   Decision Support System .   Data Mining .   Classification Methods .   Knowledge Extraction.  

 활용도 분석

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