基于数据挖掘的钢桶生产的研究和分析

• 作者: 包莹莹 徐燕华 李荣 马雷
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 人工智能 钢桶生产
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 106-107
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3122字
• 语种: 中文

摘要

伴随着新兴技术的兴起和信息量的日益暴增,传统的钢桶制造行业势必面临严峻的挑战.面对钢桶生产环节所产生的海量的数据,提出了一种基于数据挖掘的钢桶生产的设计策略,将当下流行的数据挖掘技术和人工智能技术相结合,对钢桶生产过程中所涉及的各类原始数据和实时数据进行归类和分析,找出最适合的性能参数进行试验和生产.本设计通过数据分析技术降低了工人的负荷,提高原料的利用率、废品利用率以及能源利用率,从而提高产品的质量和企业的生产效益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李荣	无锡太湖学院物联网工程学院	19	58	3.0	7.0
2	徐燕华	无锡太湖学院物联网工程学院	14	64	4.0	8.0
3	包莹莹	无锡太湖学院物联网工程学院	10	32	3.0	5.0
4	马雷		1	0	0.0	0.0