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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.

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DOI: 10.5445/KSP/1000091806
Veröffentlicht am 20.09.2019
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Cover der Publikation
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, Karlsruhe
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
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