Detecting semantically related concepts in a SOA integration scenario

In this paper, we present an approach to detecting semantically related concepts in a service oriented environment. This method is essential when creating collaborative business processes. Standard enterprise application systems such as enterprise resource planning (ERP), customer relationship management (CRM), supply chain management (SCM) etc. offer a lot of opportunities for application interoperability. System integrators assign a set of services from various application systems to the integration scenario. A well defined discovery process can detect these services. Nevertheless, building an operable business process requires the mapping of these services in the data schema used in the business process. This mapping results in a global understanding of relevant business concepts in the integration scenario. This paper focuses on the identification of semantically relevant concepts in different schemas in the participating services. A short overview of our integration platform and methodology is also included

SOA based web service adaptation in enterprise application integration

Enterprise Application Integration (EAI) is a permanent need since various information systems are employed at companies. Numerous standard systems must be aligned to new business processes. There are participant systems older than 10 years, and others developed only 1-2 years ago. This implicates a wide technological variance making the integration problem a real challenging issue. The widespread of the Service Oriented Architecture (SOA) seems to be one of the most promising approaches in EAI. Although this is already supported by solid technology and tools, deploying executable processes, predicting and optimizing their non-functional performance is still an open issue. In this paper we propose a technological solution for the adaptation of standard enterprise services into SOA integration scenarios providing support for applying data transformation to bridge data incompatibilities. To evaluate our approach three other possible solutions are designed and implemented. An in detailed analytic and experimenta l comparison of the approaches is also presented

Elektronikai gyártástechnológiákban alkalmazott stencilnyomtatás optimalizálási és modellezési aspektusai

Az elektronikai eszközök automatizált gyártásának legelterjedtebb technológia az ún. újraömlesztéses forrasztás, melynek az egyik legkritikusabb lépése a stencilnyomtatás; a forrasztási hibák akár 60%-a erre a folyamatra vezethető vissza. Jelen cikk célja, hogy bemutassa ezen folyamat optimalizálási és modellezési lehetőségeit irodalmi forrásokra alapozva. Az optimalizálási metódusok közül a régebbi források a DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control) vagy Taguchi illetve RSM (response surface methodology – válaszfüggvényre illesztett felület) módszereket alkalmazták a stencilnyomtatási folyamat tekintetében, mely kutatások eredményeit a 2. fejezet mutatja be. A 3. 4. fejezet a stencilnyomtatás modellezési lehetőségeit ismerteti, valamint ahhoz kapcsolódóan a forraszpaszták reológiai tulajdonságait leíró anyagmodelleket. Végezetül az 5. fejezet ismerteti a stencilnyomtatási folyamat legújabb modellezési és optimalizálási lehetőségeit gépi tanulási módszerek alkalmazásával. Az ún. „zero-defect”, nulla-hibás gyártás eléréséhez elengedhetetlen a gyártási folyamatokhoz kapcsolódó optimalizációs módszerek folyamatos vizsgálata, elemzése, ehhez kíván a jelen cikk hozzájárulni

Gépi tanulási módszerek optimalizálása a stencilnyomtatási folyamat vizsgálatára

Jelen cikk célja, hogy bemutassa az újraömlesztéses forrasztási technológia kritikus lépésének, a stencilnyomtatási folyamatnak a gépi tanuláson alapuló modellezési lehetőségeit. Ismertetjük az egyes gépi tanulási módszerek alapjait, majd pedig a következő gépi tanulási módszerek optimalizálását a stencilnyomtatás tekintetében: mesterséges neurális hálózat, neuro-fuzzy rendszer, szupport-vektor gépek, boost-olt döntési fák. A módszerek vizsgálatához és optimalizáláshoz kísérleti úton nyertük a tanító adathalmazt, melynek bementi paraméterei a forraszpaszta szemcseméretének tulajdonságai, a stencilapertúra mérete és a nyomtatási sebesség. A folyamat minőségét jellemző kimeneti paraméterek pedig a forraszpaszta-lenyomatok területe, magassága, térfogata. Az egyes, gépi tanulási módszerek becslési hibáját az átlagos abszolút százalékos hiba (MAPE – mean absolute percentage error) értékével jellemeztük. A vizsgált gépi tanulási módszerek teljesítményét összességében megfelelőnek találtuk (az átlagos becslési hiba 5% alatti), kivéve a neuro-fuzzy rendszert, melynek alkalmazását nem javasoljuk a stencilnyomtatási folyamat modellezésére

Analyzing the overfitting of boosted decision trees for the modelling of stencil printing

Stencil printing is one of the key steps in reflow soldering technology, and by the spread of ultra-fine-pitch components, analysis of this process is essential. The process of stencil printing has been investigated by a machine learning technique utilizing the ensemble method of boosted decision trees. The phenomenon of overfitting, which can alter the prediction error of boosted decision trees has also been analyzed in detail. The training data set was acquired experimentally by performing stencil printing using different printing speeds (from 20 to 120 mm/s) and various types of solder pastes with different particle sizes (particle size range 25–45 μm, 20–38 μm, 15–25 μm) and different stencil aperture sizes, characterized by their area ratio (from 0.35 to 1.7). The overfitting phenomenon was addressed by training by using incomplete data sets, which means that a subset of data corresponding to a particular input parameter value was excluded from the training. Four cases were investigated with incomplete data sets, by excluding the corresponding data subsets for: area ratios of 0.75 and 1.3, and printing speeds of 70 mm/s and 85 mm/s. It was found that the prediction error at input parameter values that have been excluded from the training can be lowered by eliminating the overfitting; though, the decrease in the prediction error depends on the rate of change in the output parameter in the vicinity of the respective input parameter value

Predicting the Transfer Efficiency of Stencil Printing by Machine Learning Technique

Experiment was carried out for acquiring data regarding the transfer efficiency of stencil printing, and a machine learning-based technique (artificial neural network) was trained for predicting that parameter. The input parameters space in the experiment included the printing speed at five different levels (between 20 and120 mm/s) and the area ratio of stencil apertures from 0.34 to1.69. Three types of lead-free solder paste were also investigated as follows: Type-3 (particle size range is 20–45 μm), Type-4 (20–38 μm), Type-5 (10–25 μm). The output parameter space included the height and the area of the print deposits and the respective transfer efficiency, which is the ratio of the deposited paste volume to the aperture volume. Finally, an artificial neural network was trained with the empirical data using the Levenberg–Marquardt training algorithm. The optimal tuning factor for the fine-tuning of the network size was found to be approximately 9, resulting in a hidden neuron number of 160. The trained network was able to predict the output parameters with a mean average percentage error (MAPE) lower than 3%. Though, the prediction error depended on the values of the input parameters, which is elaborated in the paper in details. The research proved the applicability of machine learning techniques in the yield prediction of the process of stencil printing

Oktatás a felhőben: a mikroelektronikai felhőalapú szövetség (MECA)

A felsőoktatási intézményeknek általában fokozott kihívással kell szembenézniük, amikor a tudományágak területeinek széles körű lefedésével szeretnék a szükséges oktatási infrastruktúrát és szakértői hátteret kialakítani. Ezért is van szükség a szakterületeket átfogó virtuális oktatási anyagokra, amelyek kifejlesztése és alkalmazása az elmúlt évtizedek fontos oktatási irányzatainak tekinthetőek. A BME egy európai Erasmus+ program keretén belül csatlakozott a MECA (Microelectronics Cloud Alliance) konzorciumhoz, amelyben az egyetemek a projekt partnerek számára egy felhőalapú oktatási rendszer keretében biztosítanak hozzáférést távoli hálózati megoldások keretein belül egymás mikroelektronikai felszereléseinek leírásaihoz, tananyagokhoz, laboratóriumi, kutatási, illetve szoftver rendszereihez