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【2h】

Knowledge Reasoning with Semantic Data for Real-Time Data Processing in Smart Factory

机译：智能工厂实时数据处理中的语义数据知识推理

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摘要

The application of high-bandwidth networks and cloud computing in manufacturing systems will be followed by mass data. Industrial data analysis plays important roles in condition monitoring, performance optimization, flexibility, and transparency of the manufacturing system. However, the currently existing architectures are mainly for offline data analysis, not suitable for real-time data processing. In this paper, we first define the smart factory as a cloud-assisted and self-organized manufacturing system in which physical entities such as machines, conveyors, and products organize production through intelligent negotiation and the cloud supervises this self-organized process for fault detection and troubleshooting based on data analysis. Then, we propose a scheme to integrate knowledge reasoning and semantic data where the reasoning engine processes the ontology model with real time semantic data coming from the production process. Based on these ideas, we build a benchmarking system for smart candy packing application that supports direct consumer customization and flexible hybrid production, and the data are collected and processed in real time for fault diagnosis and statistical analysis.
机译：高带宽网络和云计算在制造系统中的应用将紧随海量数据之后。工业数据分析在状态监控，性能优化，灵活性和制造系统的透明度方面发挥着重要作用。但是，当前现有的体系结构主要用于离线数据分析，不适合实时数据处理。在本文中，我们首先将智能工厂定义为云辅助和自组织的制造系统，在该系统中，机器，输送机和产品等物理实体通过智能协商来组织生产，而云则监督该自组织过程以进行故障检测。和基于数据分析的故障排除。然后，我们提出了一种将知识推理和语义数据相集成的方案，其中推理引擎将本体模型与来自生产过程的实时语义数据一起处理。基于这些想法，我们为智能糖果包装应用程序构建了一个基准测试系统，该系统支持直接的客户定制和灵活的混合生产，并且实时收集和处理数据以进行故障诊断和统计分析。

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