Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Introducing Advanced Data Analytics in Perspective of Industry 4.0 in a Die Casting Foundry

Tytuł:
Introducing Advanced Data Analytics in Perspective of Industry 4.0 in a Die Casting Foundry
Autorzy:
Perzyk, M.
Dybowski, B.
Kozłowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/381424.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
application of information technology
foundry industry
mechanical properties
die casting
process control
data analytics
zastosowanie technologii informatycznych
przemysł odlewniczy
właściwości mechaniczne
odlewanie
kontrola procesu
analityka danych
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2019, 1; 53-57
1897-3310
2299-2944
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper presents some aspects of a development project related to Industry 4.0 that was executed at Nemak, a leading manufacturer of the aluminium castings for the automotive industry, in its high pressure die casting foundry in Poland. The developed data analytics system aims at predicting the casting quality basing on the production data. The objective is to use these data for optimizing process parameters to raise the products’ quality as well as to improve the productivity. Characterization of the production data including the recorded process parameters and the role of mechanical properties of the castings as the process outputs is presented. The system incorporates advanced data analytics and computation tools based on the analysis of variance (ANOVA) and applying an MS Excel platform. It enables the foundry engineers and operators finding the most efficient process variables to ensure high mechanical properties of the aluminium engine block castings. The main features of the system are explained and illustrated by appropriate graphs. Chances and threats connected with applications of the data-driven modelling in die casting are discussed.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies