Data Mining



Промышленное производство


Особенности промышленного производства и технологических процессов создают хорошие предпосылки для возможности использования технологии Data Mining в ходе решения различных производственных задач. Технический процесс по своей природе должен быть контролируемым, а все его отклонения находятся в заранее известных пределах;

т.е. здесь мы можем говорить об определенной стабильности, которая обычно не присуща большинству задач, встающих перед технологией Data Mining.

Основные задачи Data Mining в промышленном производстве [29]:

  • комплексный системный анализ производственных ситуаций;
  • краткосрочный и долгосрочный прогноз развития производственных ситуаций;
  • выработка вариантов оптимизационных решений;
  • прогнозирование качества изделия в зависимости от некоторых параметров технологического процесса;
  • обнаружение скрытых тенденций и закономерностей развития производственных процессов;
  • прогнозирование закономерностей развития производственных процессов;
  • обнаружение скрытых факторов влияния;
  • обнаружение и идентификация ранее неизвестных взаимосвязей между производственными параметрами и факторами влияния;
  • анализ среды взаимодействия производственных процессов и прогнозирование;
  • изменения ее характеристик;
  • выработку оптимизационных рекомендаций по управлению производственными процессами;
  • визуализацию результатов анализа, подготовку предварительных отчетов и проектов допустимых решений с оценками достоверности и эффективности возможных реализаций.



Содержание  Назад  Вперед