Промышленное производство
Особенности промышленного производства и технологических процессов создают хорошие предпосылки для возможности использования технологии Data Mining в ходе решения различных производственных задач. Технический процесс по своей природе должен быть контролируемым, а все его отклонения находятся в заранее известных пределах;
т.е. здесь мы можем говорить об определенной стабильности, которая обычно не присуща большинству задач, встающих перед технологией Data Mining.
Основные задачи Data Mining в промышленном производстве [29]:
- комплексный системный анализ производственных ситуаций;
- краткосрочный и долгосрочный прогноз развития производственных ситуаций;
- выработка вариантов оптимизационных решений;
- прогнозирование качества изделия в зависимости от некоторых параметров технологического процесса;
- обнаружение скрытых тенденций и закономерностей развития производственных процессов;
- прогнозирование закономерностей развития производственных процессов;
- обнаружение скрытых факторов влияния;
- обнаружение и идентификация ранее неизвестных взаимосвязей между производственными параметрами и факторами влияния;
- анализ среды взаимодействия производственных процессов и прогнозирование;
- изменения ее характеристик;
- выработку оптимизационных рекомендаций по управлению производственными процессами;
- визуализацию результатов анализа, подготовку предварительных отчетов и проектов допустимых решений с оценками достоверности и эффективности возможных реализаций.
