SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-21114"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-21114" > Bottleneck Detectio...

  • Kumbhar, MaheshHögskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Production and Automation Engineering (författare)

Bottleneck Detection Through Data Integration, Process Mining and Factory Physics-Based Analytics

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Amsterdam; Berlin; Washington, DC :IOS Press,2022
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:his-21114
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-21114URI
  • https://doi.org/10.3233/ATDE220192DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • CC BY-NC 4.0Corresponding Author: Mahesh Kumbhar, School of Engineering Science, University of Skövde, Skövde, Sweden; E-mail: mahesh.kumbhar@his.se
  • Production systems are evolving rapidly, thanks to key Industry 4.0 technologies such as production simulation, digital twins, internet-of-things, artificial intelligence, and big data analytics. The combination of these technologies can be used to meet the long-term enterprise goals of profitability, sustainability, and stability by increasing the throughput and reducing production costs. Owing to digitization, manufacturing companies can now explore operational level data to track the performance of systems making processes more transparent and efficient. This untapped granular data can be leveraged to better understand the system and identify constraining activities or resources that determine the system’s throughput. In this paper, we propose a data-driven methodology that exploits the technique of data integration, process mining, and analytics based on factory physics to identify constrained resources, also known as bottlenecks. To test the proposed methodology, a case study was performed on an industrial scenario were a discrete event simulation model is built and validated to run future what-if analyses and optimization scenarios. The proposed methodology is easy to implement and can be generalized to any other organization that captures event data.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Ng, Amos H. C.,1970-Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Division of Industrial Engineering & Management, Uppsala University, Sweden,Production and Automation Engineering(Swepub:his)ngam (författare)
  • Bandaru, Sunith,1984-Högskolan i Skövde,Institutionen för ingenjörsvetenskap,Forskningsmiljön Virtuell produkt- och produktionsutveckling,Production and Automation Engineering(Swepub:his)bans (författare)
  • Högskolan i SkövdeInstitutionen för ingenjörsvetenskap (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:SPS2022Amsterdam; Berlin; Washington, DC : IOS Press, s. 737-74897816436826869781643682693

Internetlänk

Hitta via bibliotek

  • SPS2022 (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Kumbhar, Mahesh
Ng, Amos H. C., ...
Bandaru, Sunith, ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Produktionstekni ...
Artiklar i publikationen
SPS2022
Av lärosätet
Högskolan i Skövde

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