Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Computer Methods in Materials Science

1 2008

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: parameter significance

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Applicability of decision trees in manufacturing industry

Perzyk M., Biernacki R., Soroczyński A.

Computer Methods in Materials Science

2008

Vol. 8, No. 2

70-78

In manufacturing companies large amounts of data are collected and stored, related to designs, products, equipment, materials, manufacturing processes etc. Utilization of that data for improvement of product quality and lowering manufacturing costs requires extraction of knowledge from the data, in the form of appropriate conclusions, rules, relationships and procedures. Data mining provides tools and methodologies for semi-automated extraction of that type of knowledge. It is a multidisciplinary field, rapidly growing in recent years, and used mainly in business, medicine, social sciences. Applications to manufacturing and design on a large scale are relatively seldom. In the present work some important manufacturing-related problems are characterized, from the standpoint of benefits from application of data mining methods. In the second part of the paper some selected results of the authors' studies and research are presented, showing performance of decision trees in solving important typical problems in manufacturing industry.

W przedsiębiorstwach produkcyjnych są zbierane i przechowywane duże ilości danych związanych z konstrukcją wyrobów, oprzyrządowaniem, materiałami, procesami technologicznymi itd. Wykorzystanie tych danych do poprawy jakości produkcji i obniżenia kosztów wytwarzania wymaga wydobycia z nich wiedzy w postaci odpowiednich wniosków, reguł, zależności i procedur. Eksploracja danych (data mning) dostarcza narzędzia i metodologie dla półautomatycznego wydobywania tego typu wiedzy. Jest to wielodyscyplinarna dziedzina wiedzy, gwałtownie rozwijająca się w ostatnich latach i stosowana głównie w biznesie, medycynie i naukach społecznych. W niniejszej pracy scharakteryzowano niektóre ważne problemy związane z wytwarzaniem, z punktu widzenia korzyści ze stosowania metod eksploracji danych. W drugiej części artykułu przedstawiono niektóre wybrane wyniki własnych prac studialnych i badawczych, pokazujące możliwości i zachowanie się drzew decyzyjnych w rozwiązywaniu istotnych, typowych problemów w przemyśle wytwórczym.