Rozpoznawanie czynności maszyn z użyciem metody grupowania

Marek KĘSEK; Romuald OGRODNIK; Marta PODOBIŃSKA-STANIEC

doi:10.29227/IM-2023-01-40

Marek KĘSEK Ph.D., DSc, Eng.; AGH University of Science and Technology, Cracow, Poland https://orcid.org/0000-0001-6217-8435
Romuald OGRODNIK Ph.D. Eng.; AGH University of Science and Technology, Cracow, Poland https://orcid.org/0000-0003-4025-9191
Marta PODOBIŃSKA-STANIEC Ph.D. Eng.; AGH University of Science and Technology, Cracow, Poland https://orcid.org/0000-0002-3250-0646

DOI: https://doi.org/10.29227/IM-2023-01-40

Słowa kluczowe: rozpoznawanie czynności maszyn, grupowanie, process mining, stopień wykorzystania maszyn, wydajność operacyjna

Abstrakt

Rozpoznawanie czynności realizowanych przez maszyny jest bardzo istotne dla porównywania i analizy wydajności poszczególnych maszyn, potrzeb konserwacji maszyn oraz automatycznego monitorowania postępu prac. Dodatkowo, może być ono podstawą do optymalizacji realizowanych procesów produkcyjnych. W niniejszym artykule przedstawiono próbę wykorzystania algorytmów grupowania obiektów do rozpoznawania rodzaju aktywności kompleksu urabiającego. Do tego celu użyto danych pochodzących z procesu produkcyjnego oraz algorytmu k-means. Przybliżono także najpowszechniejsze algorytmy grupowania obiektów. Wyniki oraz zaprezentowany sposób przeprowazania analizy pokazują, że taki sposób postępowania może być z powodzeniem wykorzystywany w praktyce.