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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Modular Architecture for Smart Data Analysis using AutomationML, OPC-UA and Data-driven Algorithms

verfasst von : Christian Kühnert, Miriam Schleipen, Michael Okon, Robert Henßen, Tino Bischoff

Erschienen in: Machine Learning for Cyber Physical Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Today, heterogeneous tool landscape and different data suppliers in the production environment complicate a universal component for the processing of process and quality data. The development effort of a suitable system for process data analysis comprises a serious effort for the connection to the data sources, the comprehension of the recorded data, and the development of a feasible visualization. To avoid this, an integrated architecture based on existing industrial standards can be used. The present paper discusses such a modular architecture which makes the possibilities of process optimization and predictive maintenance transparent to the user. The architecture is based on standards für production plant modelling (AutomationML) and for the connection to the production process (OPC UA). It includes an example implementation of water quality monitoring using principal component analysis.

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Metadaten
Titel
A Modular Architecture for Smart Data Analysis using AutomationML, OPC-UA and Data-driven Algorithms
verfasst von
Christian Kühnert
Miriam Schleipen
Michael Okon
Robert Henßen
Tino Bischoff
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning for Cyber Physical Systems

Print ISBN: 978-3-662-53805-0

Electronic ISBN: 978-3-662-53806-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-53806-7_4

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