Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: optymalizacja procesów przemysłowych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Uczenie maszynowe w konserwacji predykcyjnej i optymalizacji

Broda Dariusz, Kałuża Andrzej

Energetyka

2022

nr 3

143--146

Zauważalny w ostatnich latach postęp technologiczny w obrębie przetwarzania dużych zbiorów danych, a przede wszystkim Uczenie Maszynowe (UM), otwiera nowe perspektywy w cyfryzacji zakładów przemysłowych. Postęp zdecydowanie przyspieszył na skutek gwałtownego rozwoju technik komputerowych oraz ich wszechstronnych zastosowań, które utożsamiane są bezpośrednio z takimi pojęciami, jak Industry 4.0 czy Big Data. Geneza tych pojęć jest bezpośrednio związana z dynamicznym wzrostem ilości danych pozyskiwanych i gromadzonych przez zakłady przemysłowe. Wśród szerokiego zbioru technologii pozwalających na efektywną pracę z danymi wyróżniają się algorytmy uczenia maszynowego, pozwalające na automatyczne grupowanie, klasyfikację, wykrywanie wzorców oraz prognozę w wielowymiarowych zbiorów danych, których analiza przy pomocy klasycznych metod eksploracji zajęłaby tygodnie albo i miesiące. Postępująca cyfryzacja otwiera nowe możliwości przed przedsiębiorstwami, pozwalając na sprawniejsze zarządzanie majątkiem oraz optymalizację procesów przemysłowych oraz biznesowych.

The technological progress in the processing of large data sets, especially Machine Learning, noticeable in recent years, opens up new perspectives in the digitization of industrial plants. Progress has definitely accelerated as a result of the rapid development of computer techniques and their versatile applications, which are identified directly with such terms as Industry 4,0 or Big Data. The genesis of these concepts is directly related to the dynamic increase in the amount of data obtained and collected by industrial plants. Among the wide set of technologies that allow for effective work with data, machine learning algorithms stand out - they enable automatic grouping, classification, pattern detection and forecasting in multidimensional data sets, the analysis of which would take weeks or months using classic methods of mining. Progressive digitization opens up new opportunities for companies, allowing for more efficient asset management and optimization of industrial and business processes.

Poprawa efektywności użytkowania energii według nowych dyrektyw

Snowacki M.

Napędy i Sterowanie

2012

R. 14, nr 5

26-27

Potencjał ekonomiczny w zakresie poprawy efektywności użytkowania energii elektrycznej w gospodarce światowej jest znaczący i raczej słabo wykorzystany nie tylko ze względu na szereg istniejących barier wynikających z użytych technologii, ale także z braku wiedzy potrzebnej do optymalnego doboru układów napędowych.