PREDICTION OF HIGH CYCLE TIMES IN WHEEL RIM MOLDING WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Purpose: Monitoring processes through real-time data collection is useful for businesses to understand their processes better, and deal with production problems. Predicting cycle-time allows identifying production delays, downtime, and productivity loss. Thereby, taking necessary actions is facilitated to eliminate detected losses and to prevent problems towards meeting customer due dates. This study proposes a two-stage approach to determine a cycle-time threshold and predict high cycle times by examining sample molding process data obtained from a wheel-rim manufacturer. Methodology: Our study firstly determines thresholds for high cycle times with two alternate approaches. Subsequently, data were labeled regarding the cycle-time threshold. Alternate models based on Artificial Neural Networks (ANNs) were developed in R to predict high cycle times. Findings: Our findings include a comparison of cycle-time threshold approaches through a distance-based metric. After labeling of high cycle times, our study presents the performance of alternate predictive models. The performance of models was compared in terms of accuracy, recall and precision. Originality: Process mining in wheel rim molding has been found meager in prior research, despite the abundance of process mining applications and cycle-time prediction models. Another distinctive aspect of the study is cycle-time threshold determination with multiple methods to eliminate manual labeling of processes

Applications

Volume 3 describes how resource-aware machine learning methods and techniques are used to successfully solve real-world problems. The book provides numerous specific application examples: in health and medicine for risk modelling, diagnosis, and treatment selection for diseases in electronics, steel production and milling for quality control during manufacturing processes in traffic, logistics for smart cities and for mobile communications

Applications

Volume 3 describes how resource-aware machine learning methods and techniques are used to successfully solve real-world problems. The book provides numerous specific application examples: in health and medicine for risk modelling, diagnosis, and treatment selection for diseases in electronics, steel production and milling for quality control during manufacturing processes in traffic, logistics for smart cities and for mobile communications

Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.Zlepšení průmyslových procesů, Model založený na datech, Optimalizace procesu, Strojové učení, Průmyslové systémy, Energeticky náročná průmyslová odvětví, Umělá inteligence.

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains

Mobile Robots Navigation

Mobile robots navigation includes different interrelated activities: (i) perception, as obtaining and interpreting sensory information; (ii) exploration, as the strategy that guides the robot to select the next direction to go; (iii) mapping, involving the construction of a spatial representation by using the sensory information perceived; (iv) localization, as the strategy to estimate the robot position within the spatial map; (v) path planning, as the strategy to find a path towards a goal location being optimal or not; and (vi) path execution, where motor actions are determined and adapted to environmental changes. The book addresses those activities by integrating results from the research work of several authors all over the world. Research cases are documented in 32 chapters organized within 7 categories next described