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Bayesian-Based Predictive Analytics for Manufacturing Performance Metrics in the Era of Industry 4.0

Salehi, Mehdi

Abstract (englisch):

The research in this dissertation proposes Bayesian-based predictive analytics for modeling and prediction of the manufacturing metrics such as cutting force, tool life and reliability in the technological era of Industry 4.0. Bayesian statistics is a probabilistic method, which can quantify and minimize manufacturing process uncertainties. The Bayesian method combines previous knowledge about the manufacturing models with experimental data to predict the manufacturing metrics.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0908-0
ISSN: 1860-5990
urn:nbn:de:0072-918068
KITopen-ID: 1000091806
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVI, 176 S.
Serie Reihe Informationsmanagement im Engineering Karlsruhe / Hrsg.: Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI) ; 2019,2
Art der Arbeit Dissertation
Prüfungsdaten 07.12.2018
Schlagwörter Industrie 4.0, Fertigungstechnik, Prädiktive Analyse, Bayesianische Statistik, Werkzeugmaschinen,, Industry 4.0, Manufacturing technology, Predictive Analytics, Bayesian Statistics, Machine Tools
Nachgewiesen in OpenAlex
Relationen in KITopen
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000091806
Veröffentlicht am 20.09.2019
Seitenaufrufe: 459
seit 20.09.2019
Downloads: 283
seit 20.09.2019
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Cover der Publikation
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