- Tytuł:
-
Lessons Learned from Developing an Industry 4.0 Mobile Process Management System Supported by Artificial Intelligence
Wnioski z rozwoju mobilnego systemu zarządzania procesami Przemysłu 4.0 wspieranego sztuczną inteligencją - Autorzy:
-
Kalinowski, Mateusz
Weichbroth, Paweł - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2179632.pdf
- Data publikacji:
- 2022
- Wydawca:
- Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
- Tematy:
-
Industry 4.0
mobile
process management
artificial intelligence
research
development and innovation (RDI)
Przemysł 4.0
mobilność
zarządzanie procesami
sztuczna inteligencja - Opis:
-
Research, development and innovation (RDI) projects are undertaken in order to improve existing, or develop new, more efficient products and services. Moreover, the goal of innovation is to produce new knowledge through research, and disseminating it through education and training. In this line of thinking, this paper reports and discusses the lessons learned from the undertaken project, regarding three areas: machine learning (artificial intelligence), computational intelligence, and database management systems (DBMS). As nowadays, a numerous of the RDI projects are oriented towards the development of dataintensive solutions, the authors are confident that these lessons will be valuable not only for data engineers, but also for those researchers and practitioners who are dealing with the issues related to building and validating machine learning models, applications of moving averages to high-frequency data streams, and the implementation and deployment of DBMS.
Projekty w zakresie badań, rozwoju i innowacji (BRI) są podejmowane w celu udoskonalenia istniejących lub opracowania nowych, bardziej wydajnych i skutecznych produktów i usług. Ponadto celem innowacji jest tworzenie nowej wiedzy poprzez badania oraz rozpowszechnianie jej poprzez edukację i szkolenia. W tym duchu rozumowania w niniejszym artykule autorzy przedstawiają i omawiają wnioski wyciągnięte z podjętego projektu, dotyczące trzech dziedzin, a mianowicie: uczenia maszynowego (sztucznej inteligencji), inteligencji obliczeniowej oraz systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Biorąc pod uwagę, że obecnie wiele projektów BRI jest zorientowanych na rozwój rozwiązań intensywnie wykorzystujących dane, autorzy są przekonani, że wnioski te będą cenne nie tylko dla inżynierów danych, ale także dla tych badaczy i praktyków, którzy zajmują się zagadnieniami związanymi z budową i walidacją modeli uczenia maszynowego, zastosowaniami średnich ruchomych do strumieni danych o wysokiej częstotliwości oraz implementacją i wdrażaniem systemów zarządzania bazami danych. - Źródło:
-
Informatyka Ekonomiczna; 2022, 1; 9-19
1507-3858 - Pojawia się w:
- Informatyka Ekonomiczna
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł