Fast data alapú gyártósori támogató rendszer kialakítása

2018-2019 ősz

Szoftver

Téma leírása

A big data megoldások egyik ismérve a nagy adatmennyiség, amely lehetővé teszi komplex összefüggések feltárását és a pontosabb számításokat. Kiemelendő, hogy napjainkra a nagy adatmennyiség mellett a gyors reagálás és a gyors és pontos döntéstámogatás is különösen fontossá vált, hiszen a piaci szereplők így tehetnek szert versenyelőnyre. A big data fogalom mellett megjelent a fast data fogalom is, ahol a cél a nagy adatmennyiség melletti (közel valós idejű) sebesség biztosítása. Jelenleg a fast data megoldás egy aktívan kutatott terület, hiszen a tipikus adattárházak nincsenek felkészítve közel valós idejű igények kiszolgálására.

A kutatási jellegű téma célja a big data és fast data lehetőségeinek szimultán felhasználása a deep learning réteg képességeinek kialakítására. A módszer két irányból táplálkozik, egyrészt fokozatosan építi fel a feldolgozásra kerülő szakterületek szemantikai modelljét, másrészt magukat a feldolgozott szakterületeket és egy-egy szakterület által lefedett adattartalmat bővyíti.

A feladat eredményeként a deep learning működést támogató adatgyűjtési mechanizmus, valamint a tanuló algoritmusok megfelelő környezete áll rendelkezésre.

A gépi tanulási implementáció során adatbányászati feladatok is várhatóak, melyekre az R nyelv, illetve a KNIME analitikai platform kerül felhasználásra. Emellett a megvalósítást segítik, különböző mesterséges intelligencia és gépi tanulási funkciók megvalósítását segítő BigData eszközök, mint a Spark Mllib, Sparkling Water és Hadoop Mahout.

A tevékenységtöbbek között olyan idősor- és trendelemzésből áll, melyek az elérhető adatok alapján segíthetnek az ipari folyamatokban kritikusanomália detektálásban és karbantartási igény előrejelzésében. A hiba idő előtti azonosításával elkerülhető az egységek meghibásodása, ami egy gyártósor esetén kritikus, hiszen egy egység hibája a teljes gyártást blokkolhatja. Továbbialgoritmus típus különféle profilok építése és kategorizálása a műveleti egységekről és konkrét felhasználókról, mely segíti, hogy az adott egység számára a leginkább releváns információ kerüljön elküldésre/megjelenítésre. Az információküldő rendszer előnye a kommunikációs csatorna terhelésének minimalizálása, a forrás megbízhatóságának növelése, valamint a várhatóan nagyobb érdeklődés visszajelzése újabb információkra.

 

Maximális létszám: 3 fő