Analysing Data with the R Programming Language to Control Machine Operation

• Autorzy: Kęsek Marek

Identyfikatory

DOI

10.29227/IM-2019-01-42

Warianty tytułu

PL

Analiza danych z wykorzystaniem języka R w kontroli pracy maszyn

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article describes the benefits offered by the analysis of data from production processes. With the correct processing, such data allows issues to be identified both within the analysed process and in the ways machines are used. The paper presents an initial analysis of data from the fragmentation process in a hard coal mine using longwall shearers. The analysis is described using R programming language functions.

PL

W artykule przybliżono korzyści płynące z analizy danych pochodzących z procesu produkcyjnego. Odpowiednia ich analiza pozwala na wykrywanie nieprawidłowości zarówno w realizowanym procesie, jak i w sposobie użycia maszyn. Zaprezentowano wstępną analizę danych pochodzących z procesu urabiania w kopalni węgla kamiennego za pomocą kombajnu ścianowego. Przedstawiono sposób prowadzenia analizy z wykorzystaniem funkcji języka R.

Słowa kluczowe

EN

data analysis; R language; analysing machine operation

PL

analiza danych; język R; kontrola pracy maszyn

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
• Czasopismo: Inżynieria Mineralna
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 21, nr 1
• Strony: 231--235
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kęsek Marek

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining and Geoengineering, 30 059 Kraków, Poland

Bibliografia

• 1. Brzychczy E., Kęsek M., Napieraj A., Magda R. (2017): An expert system for underground coal mine planning - Mineral Resources Management, vol. 33, pages: 113 – 128.
• 2. Brzychczy, E., Kęsek, M., Napieraj, A., Sukiennik, M. (2014): The use of fuzzy systems in the designing of mining process in hard coal mines - Archives of Mining Sciences, 59 (3), pages: 741-760.
• 3. Fuksa D.: Consolidation of mining enterprises as a chance to make the Polish mining industry profitable. Inżynieria Mineralna. 2018 R. 20 nr 2, s. 47–54
• 4. Fuksa D.: Metoda oceny wpływu zmiennego zapotrzebowania odbiorców węgla na rentowność wielozakładowego przedsiębiorstwa górniczego. Inżynieria Mineralna. 2017 R. 18 nr 1, s. 249–256.
• 5. Kęsek M., Adamczyk A., Klaś M.: Computer simulation of the operation of a longwall complex using the “Process Flow” concept of FlexSim software, Intelligent Systems in Production Engineering and Maintenance, Springer Nature Switzerland AG, ISSN 2194-5357 ,vol. 835l, pages: 97–106, 2019
• 6. Kęsek M. (2017): Visual Basic as a Tool for Monitoring and Analyzing Machines, Inżynieria Mineralna - Journal of the Polish Mineral Engineering Society, No. 2, pages: 195–200, DOI: 10.29227/IM-2017-02-21.
• 7. Kęsek M., Lach K. (2017): Kontrola pracy kombajnu ścianowego z użyciem Visual Basic for Applications, Przegląd Górniczy ; ISSN 0033-216X. t. 73 nr 9, pages: 6–10.
• 8. Kęsek M., Zagórska J. (2015): The engine load analysis of extracting-loading head as an element of evaluating its usage correctness, Logistyka ; ISSN 1231-5478 nr 4, pages: 9124–9129.
• 9. Kęsek M. (2010): Language R in mining knowledge discovery, Przegląd Górniczy; ISSN 0033-216X. t. 66 nr 9, pages: 188–191.
• 10. Komsta Ł.: Wprowadzenie do środowiska R. publikacja internetowa, http://cran.r-project.org/doc/contrib/Komsta-Wprowadzenie.pdf, 2004.
• 11. Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P.: Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe. Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa 2009.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).