Minería de datos
Avances en investigación de operaciones
Fault Diagnosis by Multisensor Data: A Data-Driven Approach Based on Spectral Clustering and Pairwise Constraints
Diagnóstico de fallas a través de datos de multisensores: enfoque en datos basados en agrupamiento espectral y restricciones por pares
El enfoque de este estudio aborda el agrupamiento basado en selección de características de datos de multisensores en un espacio de gran dimensión. Los algoritmos de agrupamiento espectral son una estrategia eficiente para el procesamiento de señales a través del agrupamiento de datos muestreados por los sistemas multisensores para diagnóstico de fallas. Dicha eficiencia se basa en la construcción e integración de una matriz de afinidad que muestra la similitud por pares de los puntos de datos. Así, el agrupamiento es obtenido a través de la descomposición espectral del gráfico de Laplacian. Los autores proponen un enfoque para mejorar el agrupamiento espectral, el cual permite una mayor eficiencia en la identificación de escenarios de falla.
Este estudio fue desarrollado por Massimo Pacella y Gabriele Papadia (University of Salento, Lecce, Italy) para Sensors (Vol. 20, núm. 24, p. 7065, 2020), una revista especializada en estudios sobre ciencia y tecnología de sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Smart Node Networks Orchestration: A New E2E Approach for Analysis and Design for Agile 4.0 Implementation
Orquestación de redes de nodos inteligentes: un nuevo enfoque E2E para el análisis y el diseño en la implementación Agile 4.0
El objetivo de los sistemas ciber físicos consiste en definir metodologías de modelado, control y programación para el diseño y mantenimiento de sistemas mecatrónicos complejos, conocidos como agentes industriales. Este estudio se enfoca en el área de análisis y minería de datos mediante la orquestación de múltiples agentes de nodos de sensores inteligentes utilizando protocolos de Internet, proporcionando también visualizaciones HMI basadas en web para la interpretación y el análisis de datos. El estudio adopta el paradigma de implementación de control descentralizado en dos casos diferentes de uso industrial.
Este estudio fue desarrollado por Annalisa Bertoli, Andrea Cervo, Carlo Alberto Rosati y Cesare Fantuzzi (University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy) para Sensors (Vol. 21, núm. 5, p. 1624, 2021), una revista especializada en estudios sobre ciencia y tecnología de sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Webinar Minería de datos como herramienta para la toma de decisiones en la administración
- Fuente:Youtube
