TY -的A2贾Dongyao AU -艾哈迈德沙菲克盟——Badwelan Ahmed盟——Ghaleb Atef m . AU - Qamhan Ammar AU -拉夫,默罕默德盟——Alatefi Moath盟——Moohialdin Ammar PY - 2018 DA - 2018/12/03 TI -分析关键故障在生产过程:工业物联网解决方案吗?AB -机器故障对任何制造企业的运行效率都有不利影响。在传统的制造环境中，识别这种关键故障并检查它们与其他工艺参数的关联是一个挑战。本研究着重于分析影响生产活动的关键失效及其相互作用的影响。为了提高故障检测的准确性和效率，提出了一个基于网络物理系统(CPS)和工业物联网(IIoTs)的智能工厂数据分析概念模型。研究方法是基于事实驱动的统计方法。与其他已发表的工作不同，本研究调查了由于材料缺陷、生产组织和计划而发生的不同关键故障(因素)及其相关原因(故障原因)之间的统计关系。给出了一个实际的业务案例，并说明了导致重大失败的结果。此外，提出的智能工厂模型将使任何制造企业能够预测生产过程中的关键故障，并提供实时过程监控。该模型将能够创建一个智能预测故障控制系统，该系统可以与生产设备集成，创建一个环境智能环境，从而为未来的智能制造过程提供解决方案。 SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2018/6951318 DO - 10.1155/2018/6951318 JF - Wireless Communications and Mobile Computing PB - Hindawi KW - ER -