SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:his-21115"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:his-21115" > A Knowledge Extract...

A Knowledge Extraction Platform for Reproducible Decision-Support from Multi-Objective Optimization Data

Lidberg, Simon, MSc. 1986- (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Volvo Group Trucks Operations, Skövde, Sweden,Production and Automation Engineering,Volvo Group,University of Skövde
Frantzén, Marcus, 1981 (författare)
Department of Industrial and Materials Science, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden,Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Aslam, Tehseen, 1981- (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Production and Automation Engineering,University of Skövde
visa fler...
Ng, Amos H. C., 1970- (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Production and Automation Engineering,University of Skövde
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Amsterdam; Berlin; Washington, DC : IOS Press, 2022
2022
Engelska.
Ingår i: SPS2022. - Amsterdam; Berlin; Washington, DC : IOS Press. - 9781643682686 - 9781643682693 ; 21, s. 725-736
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Simulation and optimization enables companies to take decision based on data, and allows prescriptive analysis of current and future production scenarios, creating a competitive edge. However, it can be difficult to visualize and extract knowledge from the large amounts of data generated by a many-objective optimization genetic algorithm, especially with conflicting objectives. Existing tools offer capabilities for extracting knowledge in the form of clusters, rules, and connections. Although powerful, most existing software is proprietary and is therefore difficult to obtain, modify, and deploy, as well as for facilitating a reproducible workflow. We propose an open-source web-based application using commonly available packages in the R programming language to extract knowledge from data generated from simulation-based optimization. This application is then verified by replicating the experimental methodology of a peer-reviewed paper on knowledge extraction. Finally, further work is also discussed, focusing on method improvements and reproducible results.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Produktionsteknik, arbetsvetenskap och ergonomi (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Production Engineering, Human Work Science and Ergonomics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Programvaruteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Software Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

multi-objective optimization
knowledge extraction
industry 4.0
decision-support
industrial optimization
Production and Automation Engineering
Produktion och automatiseringsteknik
VF-KDO
VF-KDO

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

  • SPS2022 (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy