SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

hsv:(TEKNIK OCH TEKNOLOGIER) hsv:(Samhällsbyggnadsteknik)
 

Sökning: hsv:(TEKNIK OCH TEKNOLOGIER) hsv:(Samhällsbyggnadsteknik) > Högskolan i Skövde > Big Data in Asset M...

Big Data in Asset Management : Knowledge Discovery in Asset Data by the Means of Data Mining

Galar, Diego (författare)
Luleå tekniska universitet,Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningscentrum för Virtuella system,Luleå University of Technology, Luleå, Sweden,Produktion och Automatiseringsteknik, Production and Automation Engineering,Drift, underhåll och akustik
Kans, Mirka (författare)
Linnéuniversitetet,Institutionen för maskinteknik (MT),DISA-SIG,Linnaeus University, Kalmar, Sweden
Schmidt, Bernard, 1981- (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningscentrum för Virtuella system,Produktion och Automatiseringsteknik, Production and Automation Engineering,University of Skövde
 (creator_code:org_t)
2016-03-26
2016
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 10th World Congress on Engineering Asset Management (WCEAM 2015). - Cham : Springer. - 9783319270623 - 9783319270647 - 3319270648 ; , s. 161-171
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Assets are complex mixes of complex systems, built from components which, over time, may fail. The ability to quickly and efficiently determine the cause of failures and propose optimum maintenance decisions, while minimizing the need for human intervention is necessary. Thus, for complex assets, much information needs to be captured and mined to assess the overall condition of the whole system. Therefore the integration of asset information is required to get an accurate health assessment of the whole system, and determine the probability of a shutdown or slowdown. Moreover, the data collected are not only huge but often dispersed across independent systems that are difficult to access, fuse and mine due to disparate nature and granularity. If the data from these independent systems are combined into a common correlated data source, this new set of information could add value to the individual data sources by the means of data mining. This paper proposes a knowledge discovery process based on CRISP-DM for failure diagnosis using big data sets. The process is exemplified by applying it on railway infrastructure assets. The proposed framework implies a progress beyond the state of the art in the development of Big Data technologies in the fields of Knowledge Discovery algorithms from heterogeneous data sources, scalable data structures, real-time communications and visualizations techniques.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Tillförlitlighets- och kvalitetsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Reliability and Maintenance (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Annan samhällsbyggnadsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Other Civil Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

Technology
Teknik
Production and Automation Engineering
Produktion och automatiseringsteknik
Drift och underhållsteknik
Terotechnology

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

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